从理论到实践 - 页 406 1...399400401402403404405406407408409410411412413...1981 新评论 Uladzimir Izerski 2018.06.12 09:43 #4051 Alexander_K2:谢谢你的链接，弗拉基米尔。这是相当有趣的。 趁着我还在联系，我允许自己再发一个帖子。 许多人在阅读这个主题时，都在想--这个叔叔为什么要做这些事？为什么需要指数、对数的时间尺度？就像对待BP一样，把刻度线当作刻度线来使用，刻度线之间的时间就是所谓的 "外汇时间"。 你这家伙！你是完全没有头脑的!你只是极度愚蠢，仅此而已。 让我提醒你，我们是把价格运动看成一种带有漂移的维纳过程。像布朗运动。事实上，它是拉佩斯运动，但这并不改变事情的真相，而且在最初的近似中，这个模型是相当合适的。 因此，对于这样的模型，天文时间是最重要的参数。而 "T根 "的色散定律是由爱因斯坦针对这个时间，而不是针对某个 "外汇时间 "得出的。 佩兰在他的实验中使用时间离散性=30秒来观察这个过程。 在我女儿学习的门捷列夫化工大学（前MHTI），实验是在时间离散性=10秒的情况下进行的。 简而言之--我们必须在计算中考虑时间，否则我们不会看到好运气。如果没有时间，就不会有价格变化。问题在于正确选择分析任务的时间。与什么，在我看来，许多人有一个完整的真空。 Alexander_K2 2018.06.12 10:01 #4052 Uladzimir Izerski:如果没有时间，价格就不会有变化。问题是分析问题的正确时机。在我看来，许多人对这一点完全没有概念。正是如此。而我们正在弄清它的底细。 我在一天内完成了对澳元兑美元的tick数据的处理。 使用DDE协议从VisSim中的MT4接收Tick数据。时间戳是TimeSec，它被四舍五入为整数值。不幸的是，我不知道它是在取小数的整数部分还是四舍五入到最接近的整数。如果有人知道在通过DDE传递数据时是如何进行这一操作的，并能告诉我，我将非常感激。 蜱虫的时间间隔分布看起来像这样。 描述性统计。 正如你所看到的，在一天中共有34978个刻度（86400秒）。 igrok333 2018.06.12 10:10 #4053 Alexander_K2:但是，问题来了--维纳模型适合于描述碰撞间T->0的混乱粒子碰撞。在外汇领域，根本不存在这样的事情。在夜间，时间间隔增加，在白天，时间间隔减少。在时间窗口=4小时内，报价的过程不是泊松式的。反之亦然--当考虑ticks "原样 "时，存在一个考虑的样本量与天文时间的比率问题。也就是说，5000只蜱虫可以在4小时或10小时内出现。而这个过程也是非泊松式的。在这种情况下，"T的根 "的规律就失去了效力。这就是维纳模型与实际价格运动之间的矛盾，我们需要尽可能地减少这种矛盾。而这可以通过引入不同时间尺度的报价读数来实现，其平均值与一些离散的天文时间相关。在这种情况下，打勾的样本量（波包）被替换成一些具有最相似统计量的平均模型包。就这样吧，我们没话说了。我需要图表、数字，但我没有时间了--我必须要庆祝。再见! 你有一个基于ticks的系统。，我也会尝试这样做：使用秒报价，并分别计算一天中每个小时的方差（因为每个小时的交易强度是不同的）。，为什么使用ticks不好？它限制了我们。如果一个tick基本上是一个点，那么10个tick中的最大偏差可以是多少？ 10个点的最大偏差可以是10个点。如果所有10个点都向一个方向发展。，如果我们使用秒？在10秒内，价格可以跳跃 "任何距离"！，使用点，我们也忽略了时间，即价格速度。在这种系统中，我们注意到，信号出现时的价格速度越高，其触发的概率越高。 Uladzimir Izerski 2018.06.12 10:18 #4054 Alexander_K2:正是如此。而我们正在弄清它的底细。 我已经完成了对澳元兑美元一天的tick数据的处理。 使用DDE协议从VisSim中的MT4接收Tick数据。时间戳是TimeSec，它被四舍五入为整数值。不幸的是，我不知道它是在取小数的整数部分还是四舍五入到最接近的整数。如果有人知道在通过DDE传递数据时是如何进行这一操作的，并能告诉我，我将非常感激。 蜱虫的时间间隔分布看起来像这样。 描述性统计。 正如你所看到的，在一天中共有34978个刻度（86400秒）。对最小时间间隔的蜱虫分析不会给出正在发生的情况。这怎么能不被理解呢？ Alexander_K2 2018.06.12 10:21 #4055 在这一周里，澳元兑瑞郎申购点数的分布情况如下。 Alexander_K2 2018.06.12 10:28 #4056 因此，这是我想要解决的问题。 有必要在一天中的任何时候，以这样的时间尺度（均匀的、指数的 或对数的）进行工作，使这种实际增量的分布的特性尽可能地被保留下来。 我再一次说--你不能简单地用一个蜱虫样本（例如--5000个）来工作！你必须要有足够的耐心。与天文时间的联系已经消失。我们不知道这批5000只蜱虫将在什么时间段内被收集起来!在这种情况下，我们不能从 "根本上 "应用维纳过程的理论! Alexander_K2 2018.06.12 10:31 #4057 还有第二个重要的结论。 如果你看一下--我有的蜱虫的最大时间间隔是88秒。 结论：建立和使用秒级时间框架S1，许多人梦想着将其作为圣杯，这完全是一派胡言。 Igor Makanu 2018.06.12 10:39 #4058 Alexander_K2:我们不知道这批5000只蜱虫将在什么时间段内被收集起来!开发勾股密度函数，我做过一次，原理。 分析的不是蜱虫的到达时间，而是蜱虫之间的时间差（delta）。 有了这些增量的算术平均值，你可以得到单位时间内的滴答密度，一秒钟是不够的，但一分钟是一个非常具体的值。 在实验适合你的情况下，你可以操作你的统计需要多少刻度，即定义刻度积累的条件，大约如下 1.如果蜱虫的密度小于每分钟20只，你至少需要X分钟 2.如果蜱虫密度大于每分钟40个，那么你需要y分钟。 3.如果勾选密度>20 &&<40/分钟，则z分钟 类似地 HH：你可以用这个ticks密度计算出一个递归公式，即在当前tick上计算当前ticks密度，然后减去/加到以前的ticks密度--得到动态变化的值。 Alexander_K2 2018.06.12 10:44 #4059 所以，你去那里。 为什么我认为对抽搐之间的时间间隔的研究是极其重要的。 再一次。 我们看到，这不是一个Erlang流（我已经和不同等级的流做了比较，它远远不是一个Erlang）。 这是一个简单的流程，有一些扭曲，不符合经典的Erlang或Pascal分布。 在这种情况下，在时间间隔上应用引文阅读是否合法。 1.统一（在2.5秒内） 2. 指数型（平均=2.5秒）。 3.对数（平均值=2.5秒）？ 这个问题的答案将是在这些情况下获得的增量分布与真实的买入和卖出价增量分布的统计对应关系。 igrok333 2018.06.12 11:00 #4060 Alexander_K2: 如果你看一下--我在蜱虫之间的最大时间跨度是88秒。 结论：建立和使用S1第二时间段，许多人梦想着将其作为圣杯，这完全是一派胡言。 那又怎样，你会有好几处重复的引言。 1...399400401402403404405406407408409410411412413...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
谢谢你的链接，弗拉基米尔。这是相当有趣的。
趁着我还在联系，我允许自己再发一个帖子。
许多人在阅读这个主题时，都在想--这个叔叔为什么要做这些事？为什么需要指数、对数的时间尺度？就像对待BP一样，把刻度线当作刻度线来使用，刻度线之间的时间就是所谓的 "外汇时间"。
你这家伙！你是完全没有头脑的!你只是极度愚蠢，仅此而已。
让我提醒你，我们是把价格运动看成一种带有漂移的维纳过程。像布朗运动。事实上，它是拉佩斯运动，但这并不改变事情的真相，而且在最初的近似中，这个模型是相当合适的。
因此，对于这样的模型，天文时间是最重要的参数。而 "T根 "的色散定律是由爱因斯坦针对这个时间，而不是针对某个 "外汇时间 "得出的。
佩兰在他的实验中使用时间离散性=30秒来观察这个过程。
在我女儿学习的门捷列夫化工大学（前MHTI），实验是在时间离散性=10秒的情况下进行的。
简而言之--我们必须在计算中考虑时间，否则我们不会看到好运气。
如果没有时间，就不会有价格变化。问题在于正确选择分析任务的时间。与什么，在我看来，许多人有一个完整的真空。
如果没有时间，价格就不会有变化。问题是分析问题的正确时机。在我看来，许多人对这一点完全没有概念。
正是如此。而我们正在弄清它的底细。
我在一天内完成了对澳元兑美元的tick数据的处理。
使用DDE协议从VisSim中的MT4接收Tick数据。时间戳是TimeSec，它被四舍五入为整数值。不幸的是，我不知道它是在取小数的整数部分还是四舍五入到最接近的整数。如果有人知道在通过DDE传递数据时是如何进行这一操作的，并能告诉我，我将非常感激。
蜱虫的时间间隔分布看起来像这样。
描述性统计。
正如你所看到的，在一天中共有34978个刻度（86400秒）。
但是，问题来了--维纳模型适合于描述碰撞间T->0的混乱粒子碰撞。
在外汇领域，根本不存在这样的事情。在夜间，时间间隔增加，在白天，时间间隔减少。在时间窗口=4小时内，报价的过程不是泊松式的。
反之亦然--当考虑ticks "原样 "时，存在一个考虑的样本量与天文时间的比率问题。也就是说，5000只蜱虫可以在4小时或10小时内出现。而这个过程也是非泊松式的。在这种情况下，"T的根 "的规律就失去了效力。
这就是维纳模型与实际价格运动之间的矛盾，我们需要尽可能地减少这种矛盾。
而这可以通过引入不同时间尺度的报价读数来实现，其平均值与一些离散的天文时间相关。
在这种情况下，打勾的样本量（波包）被替换成一些具有最相似统计量的平均模型包。
就这样吧，我们没话说了。我需要图表、数字，但我没有时间了--我必须要庆祝。
再见!
，我也会尝试这样做：使用秒报价，并分别计算一天中每个小时的方差（因为每个小时的交易强度是不同的）。
，为什么使用ticks不好？它限制了我们。如果一个tick基本上是一个点，那么10个tick中的最大偏差可以是多少？
10个点的最大偏差可以是10个点。如果所有10个点都向一个方向发展。
，如果我们使用秒？在10秒内，价格可以跳跃 "任何距离"！
，使用点，我们也忽略了时间，即价格速度。在这种系统中，我们注意到，信号出现时的价格速度越高，其触发的概率越高。
正是如此。而我们正在弄清它的底细。
我已经完成了对澳元兑美元一天的tick数据的处理。
使用DDE协议从VisSim中的MT4接收Tick数据。时间戳是TimeSec，它被四舍五入为整数值。不幸的是，我不知道它是在取小数的整数部分还是四舍五入到最接近的整数。如果有人知道在通过DDE传递数据时是如何进行这一操作的，并能告诉我，我将非常感激。
蜱虫的时间间隔分布看起来像这样。
描述性统计。
正如你所看到的，在一天中共有34978个刻度（86400秒）。
对最小时间间隔的蜱虫分析不会给出正在发生的情况。这怎么能不被理解呢？
在这一周里，澳元兑瑞郎申购点数的分布情况如下。
因此，这是我想要解决的问题。
有必要在一天中的任何时候，以这样的时间尺度（均匀的、指数的 或对数的）进行工作，使这种实际增量的分布的特性尽可能地被保留下来。
我再一次说--你不能简单地用一个蜱虫样本（例如--5000个）来工作！你必须要有足够的耐心。与天文时间的联系已经消失。我们不知道这批5000只蜱虫将在什么时间段内被收集起来!在这种情况下，我们不能从 "根本上 "应用维纳过程的理论!
还有第二个重要的结论。
如果你看一下--我有的蜱虫的最大时间间隔是88秒。
结论：建立和使用秒级时间框架S1，许多人梦想着将其作为圣杯，这完全是一派胡言。
我们不知道这批5000只蜱虫将在什么时间段内被收集起来!
开发勾股密度函数，我做过一次，原理。
分析的不是蜱虫的到达时间，而是蜱虫之间的时间差（delta）。
有了这些增量的算术平均值，你可以得到单位时间内的滴答密度，一秒钟是不够的，但一分钟是一个非常具体的值。
在实验适合你的情况下，你可以操作你的统计需要多少刻度，即定义刻度积累的条件，大约如下
1.如果蜱虫的密度小于每分钟20只，你至少需要X分钟
2.如果蜱虫密度大于每分钟40个，那么你需要y分钟。
3.如果勾选密度>20 &&<40/分钟，则z分钟
类似地
HH：你可以用这个ticks密度计算出一个递归公式，即在当前tick上计算当前ticks密度，然后减去/加到以前的ticks密度--得到动态变化的值。
所以，你去那里。
为什么我认为对抽搐之间的时间间隔的研究是极其重要的。
再一次。
我们看到，这不是一个Erlang流（我已经和不同等级的流做了比较，它远远不是一个Erlang）。
这是一个简单的流程，有一些扭曲，不符合经典的Erlang或Pascal分布。
在这种情况下，在时间间隔上应用引文阅读是否合法。
1.统一（在2.5秒内）
2. 指数型（平均=2.5秒）。
3.对数（平均值=2.5秒）？
这个问题的答案将是在这些情况下获得的增量分布与真实的买入和卖出价增量分布的统计对应关系。
如果你看一下--我在蜱虫之间的最大时间跨度是88秒。
结论：建立和使用S1第二时间段，许多人梦想着将其作为圣杯，这完全是一派胡言。