Фрактальный анализ рынков — новое направление анализа валютного и фондового рынка. Родоначальником фрактального анализа рынков является Бенуа Мандельброт, описавший теорию в своей книге в соавторстве с Ричардом Л. Хадсоном «(Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах.» Следующим исследователем, внесшим вклад в развитие фрактальной...
[in] Количество запрашиваемых тиков. Если параметры from и count не указаны, то в массив ticks_array[] будут записаны все доступные последние тики, но не более 2000. Первый вызов CopyTicks() инициирует синхронизацию базы тиков, хранящихся на жёстком диске по данному символу. Если тиков в локальной базе не хватает, то недостающие тики...
我在这个主题中也反复写过--如果你认为与骗子交易（玩），那么留在游戏中，我们应该怎么称呼你？
我这么想并不是事实。我只提供了一个版本:)
P / S. 如果你不认为贸易（玩）与骗子（但在现实中如此），然后留在游戏中，你可以叫？
交易员们，不要为无事而争论!
我希望外汇不是一场游戏，只要这种说法的前提条件不具备。
让我们省心的是定价过程中的无记名性质--我们一定会利用这一点！"。
交易员们，不要为无事而争论!
我希望外汇不是一场游戏，只要这种说法的前提条件不具备。
拯救我们的是定价过程中的不道德行为--我们一定会利用它的。
在终端的完整集合中，所有的指标都意味着无标记的定价，也就是说，终端的开发者（任何一个有技术指标的人）已经知道胡萝卜的存在/不存在。
有一个理论假设，即市场是分形的，在小的TF上，人们可能观察到与大的TF相同的过程--这还没有被论证，可能值得论证？（幽默）https://ru.wikipedia.org/wiki/Фрактальный_анализ_рынка 。也就是说，有人已经思考并证明了价格形成的不可逆性，至少从烛台分析出现以来，当 "嘀 "等待了一个星期或一个月--形象地说，没有胡萝卜。
如果所有的dt/broker的样本从几分钟到半小时都会有相同数量的量子，为什么要从一个dt/broker那里收集明显的单个tick样本（另一个dt/broker的同一区间的tick样本可能相差三倍或五倍）？会议记录足以检查理论假设，通过会议记录可以找到3年或更长时间的历史--对于统计学的阐述来说是绰绰有余。我想，目的是要找到一些比双重交换前的开盘（收盘）头寸更小的明显性，即离散化为1/2周，像新的一天1/5（6）周，交易所的开盘/工作时间1/3- 1/2-1天。
对于我所举的指数的例子（只有4对）--dc/broker在传统的原始报价中引入了一些变化，这些变化有一定的模式，dc/broker由于其商业模式不能（c）省略，你可以从物理上提取并用于无限的丰富（你自己或dc/broker）。
- 实际上，一分钟就够了，MT的终端功能（如果它不按点重新计算其指标的话）就够了。
- 如果你成为一名IB，你的个人剥头皮经纪人/交易商将闭上你的眼睛。
- 在期权溢价与WS市场之间找到一个模式/漏洞--任何银行都会买你的。
- 不够，在xilinx上做过滤计算--200美元，几个月，你几乎就是统计学之王了。
- 把佩雷尔曼塞进xilinx，在亚马逊上出售，这就像一个蓝牙哨子到智能手机/平板电脑mt4/5（小众免费）--你将成为一个美元的千万富翁。
在2008年，mmwb/rts指数开始崩溃，以前从来没有看过这些指数的图表，抓住一个熟人看这个图表--我对1200点左右的情况的总结是 "在900点买入，在600点买入，离开到300点买入所有东西，覆盖整个***"，一个物理学家和合格的金融家的总结是 "你什么，这不可能!!!!这就是经济学"--也许我是个天才？"不，几乎任何一个逻辑学家都会这样设置（网格）秩序。PE/金融专业的学生没有教过网格/兰。
英镑已经不一样了（盐更甜了，糖更咸了，mql5被发明了等等），拿dax看三个月吧--虱子的想法会自己掉下来的。）
关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛
价格增量分布
Maxim Dmitrievsky, 2017.11.06 17:10
这不就像在这里重新发明轮子，就像另一个主题中的RSI一样......通过复杂的科学路径：）并试图重新发明另一个市场模式。
或者，也许只是一个新的运行，作为道氏公理的证明？
两种计算滴答声时间的方法的数据收集工作正在进行。我只有在周末才能做分析。
既然已经有了，为什么还要收集数据？
关于 "分布找到了，但如何应用它？"的问题
我对机器学习感兴趣，想用神经元创造一个交易机器人。其中一个问题是，神经元可以很容易地被训练来预测一些价格上涨，但不能保证它在新的数据上能正确工作，这个问题适用于一般的任何交易机器人。
有一种理论认为，神经元卡的预测应该落入与输入数据相同的分布中，也就是说，例如，我们取数千个点（或开盘价），训练神经元预测每个点的价格上涨，然后预测训练数据以确定其错误程度。通常情况下，r^2指标被用来估计neuronka的准确性，但除此之外，你可以比较原始价格增量和预测价格增量的分布；如果分布不一致，那么neuronka很可能在新数据上失败。我自己还没有比较过分布，"分布的相似性 "对我来说是一个太模糊的指标。但对于那些理解它的人来说，它可能相当有用。而如果我理解正确的话，之前提到的Garch模型也会做这样的分布比较。
有一个理论假设，即市场是分形的，在小TF上可以观察到与大TF相同的过程--到目前为止，它还没有受到挑战，也许应该受到挑战？（幽默）https://ru.wikipedia.org/wiki/Фрактальный_анализ_рынка 。也就是说，有人已经想好了，并证明了价格形成的非木质性，至少从烛台分析出现以来，当 "嘀 "被等待了一个星期或一个月--形象地说，没有胡萝卜。
或者，也许只是一个新的运行，以证明道氏的公理？
优秀而及时的评论!很明显，是这样的--我怎么可能不直接猜到呢！（我这样说并不具有讽刺意味--我只能以我最近开始认真从事外汇业务这一事实为借口）。
那你知道在概率论方面，分形是什么吗？它无非是同质分布的叠加（"混合"）。因此，我们可以 得出结论，卖出或买入价格的概率分布 是具有2个自由度的学生分布的叠加。
因此，我制定了关于外汇市场过程的基本假设，这些假设可以被认为是通过经验和实验来证明的（事实上，以分析形式证明这些假设的人，可以放心地去诺贝尔委员会领奖 :))))
1.卖价和买价的形成过程是非马尔科夫式的。
在实践中--所有不考虑历史数据分析的专家顾问、指标和顾问（如布林线、快速傅里叶变换等）都不能从 "根本 "上考虑。
2.Tick报价流中价格增量（回报）的概率分布是一个离散的，渐进地由学生分布描述，有2个自由度，量化函数Q（p）=2*s*（p-1/2）*sqrt（2/a），其中a=4*p*（1-p），s-非参数标准偏差。
在实践中 -所有在计算中使用高斯正态分布（以及其他经典分布）的EA、指标和顾问，"3σ "规则等也可以被忽略。
3. 卖价或买价的概率分布 是具有2个自由度的学生分布的叠加。
在实践中，从叠加中提取特定的分布是一项很酷的任务。
实际上，基于对历史tick数据的分析，或者简单地通过对某些样本量的统计参数的平均化，就可以得出当前价格值超过某些历史边界条件的结论。只有在这之后，才会 分析当前的分布参数--分散度、偏度、偏度比等，以找出新的学生分布是否已经开始或已经结束。在第一种情况下--交易是按照趋势进行的，在第二种情况下--是逆势而为的。
真诚的。
亚历山大_K
两种计算蜱虫数据接收时间的方法的数据收集工作正在进行。我只有在周末才能做分析。
对于那些对这个话题感兴趣的人，我可以提前告知未来分析的标准。
1.我们将使用一定体积的不同样本（在Vissim模拟系统中--遗憾的是最大体积 只有16384......有谁知道在MathLab中计算中位数或加权平均数的最大样本值是多少？).
2.目前的参数将是移动中位数、移动算术平均数、移动方差、给定样本量的皮尔森移动不对称系数。
3.一个统计学上的间隔，即一个月的平均方差和平均皮尔逊偏度比将被用作积分参数。
而且（关于这个问题非常重要）--仅仅是回报--在过程的某一步骤的价格增量--将被用作差额参数。
1）Vissim是一个什么样的东西？Matlab需要巨大尺寸的数组。我已经装了超过20万。
这是最酷的东西!它是一个动态过程建模系统。我在工作中使用它。
唯一的一点是--它对计算移动平均数和中位数的窗口有限制（函数median(x)和mean(x)）。- 我不知道为什么--我担心这对分析动态中的tick数据来说是不够的。
这是最酷的东西!它是一个动态过程建模系统。我在工作中使用它。
唯一的一点是--它对计算移动平均数和中位数的窗口有限制（函数median(x)和mean(x)）。- 我不知道为什么--我担心这对分析动态中的tick数据来说是不够的。
Matlab有一个类似的Simulink包。其方便之处在于与Matlab本身的联系。
亚历山大，一个方法论的问题：为什么要采取蜱虫？那里有很多的噪音。我认为，这是值得密切关注的价格。或者说是接近价格的回报。