从理论到实践 - 页 1081 1...107410751076107710781079108010811082108310841085108610871088...1981 新评论 khorosh 2019.03.22 09:49 #10801 Maxim Kuznetsov:当MA掉头时,可以说你已经来不及进入交易了,这是肯定的。 有的趋势是持续六个月或更长时间,所以没有必要进入?呃...晚了,好吧,我明年再参加,也许我会赶上极点)。而今年,这一切都消失了,我迟到了)))。 Maxim Kuznetsov 2019.03.22 10:02 #10802 khorosh:有的趋势是持续六个月 或更长时间,所以没有必要进入?呃...晚了,好吧,我明年再参加,也许我会赶上极点)。而今年,这一切都消失了,我已经太晚了)))。如果你的资本(首先是数量和资金与风险政策)允许你持仓半年,那么你可以等待:-)如果没有,那么年度趋势也不会对你造成太大困扰。 Evgeniy Kvasov 2019.03.22 10:03 #10803 毫安是个好东西。而梦想很简单--通过预测仅仅是一块腕表,始终在趋势中进行交易,比价格平稳得多。从我在nsdt的神经网络实验中,我记得通过将几乎任何时期的Ma在未来转移1个巴,你可以得到一个圣杯,但如果你用神经网络来预测相同的Ma,并有0.999的相关性,你会得到湍流或沉没。 我试了一下稀释后的马,甚至还有逻辑。有点像酒吧经常上下交替的感觉。我可以在不增加其周期的情况下建立一个掩码;我可以每隔一格或每隔两格建立一个较短的周期。我甚至写了一个带有递归功能的函数;我设置了周期和要跳过的条数,它显示了我已经计算好的数组。在那里用简单的方法输入新的和新的参数,很方便...它甚至看起来很有趣)))但我找不到任何钱。比如说,在常规和通栏之间交替进行,然后又是常规,再比如说通二,以此类推,转了一圈,很不错)) Yuriy Asaulenko 2019.03.22 10:08 #10804 vladevgeniy:毫安是个好东西。而梦想很简单--通过预测仅仅是一块腕表,始终在趋势中进行交易,比价格平稳得多。从我在nsdt的神经网络实验中,我记得通过将几乎任何时期的Ma在未来转移1个巴,你可以得到一个圣杯,但如果你用神经网络来预测相同的Ma,并有0.999的相关性,你会得到湍流或沉没。 我试了一下稀释后的马,甚至还有逻辑。有点像酒吧经常上下交替的感觉。我可以在不增加其周期的情况下建立一个掩码;我可以每隔一格或每隔两格建立一个较短的周期。我甚至写了一个带有递归功能的函数;我设置了周期和要跳过的条数,它显示了我已经计算好的数组。在那里用简单的方法输入新的和新的参数,很方便...它甚至看起来很有趣)))但我找不到任何钱。比如说,在常规和通栏之间交替进行,然后又是常规,再比如说通二,以此类推,转了一圈,很不错)) NS在TF 1m上的5m是相当成功的。即使我们只使用NS而不使用任何额外的附件,那里已经有一些钱了。 Evgeniy Kvasov 2019.03.22 10:18 #10805 Yuriy Asaulenko: 在1米的TF上,NS在5米处相当成功。即使你只使用NS而不使用任何附加组件,小钱已经在那里了。这是一顶帽子,不是钱))))相比之下,如果同样的马被预测期钝化了。 结论 - 几乎所有的钱都在无法达到的马氏断点上 Maxim Kuznetsov 2019.03.22 10:31 #10806 也许我们应该完全避免周期性,即使用MAs和固定滑动窗口。有单独的考虑与基础有关:-) 我还不知道具体怎么做 :-) 我的想法是围绕主成分法,当应用于收敛+发散的人字形时。 一个收敛的之字形非常简单:在一个非常大的区间(几乎在整个可用的历史上),寻找形成之字形的第一个膝盖的最小值和最大值。然后寻求下一个极值,以此类推。它的收敛速度非常快,只需几个反转就可以 "你好,现在"。 所产生的形状非常熟悉--类似指数衰减的谐波。你可以把它插值并分解成各个组成部分。 反向传递将得到一个 "发散的之字形 "及其组成部分。这个想法是,通过去除两个之字形的成分,可以得到一个噪音较小的表示。 但这只是分享我的想法而已 :-) Yuriy Asaulenko 2019.03.22 10:35 #10807 Maxim Kuznetsov:也许我们应该完全避免周期性,即使用MAs和固定滑动窗口。有单独的考虑与基础有关:-) 我还不知道具体怎么做 :-) 我的想法是围绕主成分法,当应用于收敛+发散的人字形时。 一个收敛的之字形非常简单:在一个非常大的区间(几乎在整个可用的历史上),寻找形成之字形的第一个膝盖的最小值和最大值。然后寻求下一个极值,以此类推。它的收敛速度非常快,只需几个反转就能 "你好,现在"。 所产生的形状非常熟悉--类似指数衰减的谐波。你可以把它插值并分解成各个组成部分。 反向传递将得到一个 "发散的之字形 "及其组成部分。这个想法是,通过去除两个之字形的成分,可以得到一个噪音较小的表示。 但这只是分享我的想法而已 :-) 我认为,这是同一渠道战略的变种。 Maxim Kuznetsov 2019.03.22 10:48 #10808 Yuriy Asaulenko: 我认为,这是同一种渠道策略的变种。 你在什么地方看到了战略这个词吗?它似乎不在那里...... Evgeniy Kvasov 2019.03.22 10:54 #10809 我当时心不在焉,没能完成。用马氏格子训练的唯一好处,我认为是很少有再训练,非常弱,而不是找到某种策略(为盈利而训练)。但这有什么用。也许有人能做到,我做不到))。 Yuriy Asaulenko 2019.03.22 10:58 #10810 Maxim Kuznetsov: 你在什么地方看到战略这个词了吗? 它似乎不在那里......好吧,如果你不打算在此基础上制定策略,那么它就不会起作用)。 1...107410751076107710781079108010811082108310841085108610871088...1981 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
当MA掉头时,可以说你已经来不及进入交易了,这是肯定的。
有的趋势是持续六个月或更长时间,所以没有必要进入?呃...晚了,好吧,我明年再参加,也许我会赶上极点)。而今年,这一切都消失了,我迟到了)))。
有的趋势是持续六个月 或更长时间,所以没有必要进入?呃...晚了,好吧,我明年再参加,也许我会赶上极点)。而今年,这一切都消失了,我已经太晚了)))。
如果你的资本(首先是数量和资金与风险政策)允许你持仓半年,那么你可以等待:-)如果没有,那么年度趋势也不会对你造成太大困扰。
毫安是个好东西。而梦想很简单--通过预测仅仅是一块腕表,始终在趋势中进行交易,比价格平稳得多。从我在nsdt的神经网络实验中,我记得通过将几乎任何时期的Ma在未来转移1个巴,你可以得到一个圣杯,但如果你用神经网络来预测相同的Ma,并有0.999的相关性,你会得到湍流或沉没。
我试了一下稀释后的马,甚至还有逻辑。有点像酒吧经常上下交替的感觉。我可以在不增加其周期的情况下建立一个掩码;我可以每隔一格或每隔两格建立一个较短的周期。我甚至写了一个带有递归功能的函数;我设置了周期和要跳过的条数,它显示了我已经计算好的数组。在那里用简单的方法输入新的和新的参数,很方便...它甚至看起来很有趣)))但我找不到任何钱。比如说,在常规和通栏之间交替进行,然后又是常规,再比如说通二,以此类推,转了一圈,很不错))
毫安是个好东西。而梦想很简单--通过预测仅仅是一块腕表,始终在趋势中进行交易,比价格平稳得多。从我在nsdt的神经网络实验中,我记得通过将几乎任何时期的Ma在未来转移1个巴,你可以得到一个圣杯,但如果你用神经网络来预测相同的Ma,并有0.999的相关性,你会得到湍流或沉没。
我试了一下稀释后的马,甚至还有逻辑。有点像酒吧经常上下交替的感觉。我可以在不增加其周期的情况下建立一个掩码;我可以每隔一格或每隔两格建立一个较短的周期。我甚至写了一个带有递归功能的函数;我设置了周期和要跳过的条数,它显示了我已经计算好的数组。在那里用简单的方法输入新的和新的参数,很方便...它甚至看起来很有趣)))但我找不到任何钱。比如说,在常规和通栏之间交替进行,然后又是常规,再比如说通二,以此类推,转了一圈,很不错))
在1米的TF上,NS在5米处相当成功。即使你只使用NS而不使用任何附加组件,小钱已经在那里了。
这是一顶帽子,不是钱))))相比之下,如果同样的马被预测期钝化了。
结论 - 几乎所有的钱都在无法达到的马氏断点上
也许我们应该完全避免周期性,即使用MAs和固定滑动窗口。有单独的考虑与基础有关:-)
我还不知道具体怎么做 :-) 我的想法是围绕主成分法,当应用于收敛+发散的人字形时。
一个收敛的之字形非常简单:在一个非常大的区间(几乎在整个可用的历史上),寻找形成之字形的第一个膝盖的最小值和最大值。然后寻求下一个极值,以此类推。它的收敛速度非常快,只需几个反转就可以 "你好,现在"。 所产生的形状非常熟悉--类似指数衰减的谐波。你可以把它插值并分解成各个组成部分。
反向传递将得到一个 "发散的之字形 "及其组成部分。这个想法是,通过去除两个之字形的成分,可以得到一个噪音较小的表示。
但这只是分享我的想法而已 :-)
也许我们应该完全避免周期性,即使用MAs和固定滑动窗口。有单独的考虑与基础有关:-)
我还不知道具体怎么做 :-) 我的想法是围绕主成分法,当应用于收敛+发散的人字形时。
一个收敛的之字形非常简单:在一个非常大的区间(几乎在整个可用的历史上),寻找形成之字形的第一个膝盖的最小值和最大值。然后寻求下一个极值,以此类推。它的收敛速度非常快,只需几个反转就能 "你好,现在"。 所产生的形状非常熟悉--类似指数衰减的谐波。你可以把它插值并分解成各个组成部分。
反向传递将得到一个 "发散的之字形 "及其组成部分。这个想法是,通过去除两个之字形的成分,可以得到一个噪音较小的表示。
但这只是分享我的想法而已 :-)
我认为,这是同一种渠道策略的变种。
你在什么地方看到战略这个词了吗? 它似乎不在那里......
好吧,如果你不打算在此基础上制定策略,那么它就不会起作用)。