为MT制作一个Python交易系统。 - 页 16

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Alexander_K2:

如果你正确地计算这个措施，你会发现在一个滑动窗口中，我们总是在正态分布之内，拥有令人羡慕的圣杯。

从逻辑上讲，测量间隔越短，离群点的可能性越小。当然，自适应通道可以纠正这些异常值。问题是如何确定这个 "衡量标准"，也就是说，选择渠道的标准应该是什么，以便它们能够很好地衡量价格变化？

 
Aleksey Vyazmikin:

从逻辑上讲，测量间隔越短，离群值的可能性越小。当然，自适应通道可以纠正这些异常值。问题是如何确定这个 "衡量标准"，也就是说，选择渠道的标准应该是什么，以便它们能够很好地衡量价格变化？

从你的移动平均线 中抽取1,000,000个线性价格偏差的样本。看一下这些偏差的柱状图。所得的分布越接近正态分布，就越好。

 
Alexander_K2:

从你的移动平均线 中抽取1,000,000个线性价格偏差的样本。看一下这些偏差的柱状图。越接近正态分布越好。

问题是关于自动化，是否有一个系数或有其他东西可以显示动态并使其有可能被测量。

1千克太多，我不使用虱子。

顺便说一下，为什么你决定计算与平均数的偏差，而不是把hai和loys分成两部分，在通道的上边界计算hai，在下边界计算loys--这样会更公平。

 
Aleksey Vyazmikin:

问题是关于自动化，是否有一个单一的系数，或者是否有其他东西来显示动态，并使其有可能被测量。

1千克太多，我不使用虱子。

顺便说一下，为什么你决定计算与平均数的偏差，而不是把hai和loys分成两部分，在通道的上边界计算hai，在下边界计算loys--这样会更公平。

当价格与移动平均线 的线性偏差形成正态（阅读：二项式）分布时，圣杯就在眼前。你只要知道二项分布就可以了。尤里是这样的：)

 
Alexander_K2:

当你的线性价格与移动平均线 的偏差形成正态（读作二项式）分布时，圣杯就在眼前。你只要知道二项分布就可以了。沃恩，尤里确实如此 :)

我不喜欢多余的理论。我需要一种方法来确定该指标是否适合创建一个人工正态分布，然后我再看看该怎么做。

 
好吧，既然没有人对带平均数的价格图（上面贴的）表现出任何兴趣，我就把它删掉。
 
Evgeniy Chumakov:
好吧，既然没有人对带平均数的价格图（上面贴的）表现出任何兴趣，我将删除它。

你不能回答你是如何得到这个图表的，我不明白你是如何单独找到美元价格的，这不是用任何东西表示的......

 
Aleksey Vyazmikin:

你不能回答 你是如何得到这个图表的，我不明白你是如何单独找到美元价格的，它没有用任何东西表示......

你不能也不想这样做。 而且，这怎么可能是一个不以任何东西表示的独立价格呢？
 
Evgeniy Chumakov:
不能和不会是不同的事情。 而这个单独的价格如何能不以任何东西来表达。

价格是一种资产在另一种资产的等价物中的估值，而这是另一种不明确的东西。

 
结论：относительно не запаздывающей меры центральной тенденции ，我们将永远处于正态分布之内。事实上--在圣杯里面。而如果这个措施是多项式回归线，我们需要反复检查，那么就这样了--问题解决了。

谢谢你的关注。


而如果价格是中心趋势的非滞后衡量标准？
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