寻找模式 - 页 103

新评论
 
Evgeniy Chumakov:

你如何解释这个指标？

我刚刚写完，还没有机会把我的精神表达出来。我在想，以这个指标为基础，看看趋势。接下来，尝试其他寻找模式的方法。

 
Martingeil:

它怎么会比普通的wopper好呢？

当它开始变平时，任何腕表都会发出这样一堆信号

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
客观的确定性。

首先，这个指标对4来说相当重，其次从视觉上看我不明白如何解释它。

DPO--如果被过滤掉，对我来说，视觉上似乎更好。我的意见，我不是想说这个指标不好，我只是不理解它的信号也许。

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Martingeil:

这些彩色方块是什么？Chingiz_Project指标的公式是什么？

这是你的指标)
 
Martingeil:

首先，该指标对于4英寸来说相当重。

我今天匆忙放进去的周期将被删除。

关于解释。我认为不可能用一个简单的解决方案来赚钱。你必须准备好很长的路要走。如果你看一下该指标的引擎盖下，有很多关于价格运动的额外信息。

struct sextr
   {
   datetime time;          //дата окончания тренда
   double price;           //цена окончания тренда
   datetime reg_time;      //дата регистрации тренда
   double reg_price;       //цена регистрации тренда
   int interval;           //длительность тренда, в минутах
   double distance;        //расстояние, которое прощёл тренд, в пунктах
   double updates;         //количество обновлений экстремума тренда
   int direction;          //направление тренда +1/-1
   } LocalExtremes[],GlobalExtremes[];

也就是说，我们知道所有的极值，我们知道运动参数。还有很多事情要做。我们为什么需要这个马云？这个马云是谁？他记得这个妈是什么？

 
Aleksei Stepanenko:

当它开始变得平坦时，任何一个wopper都会调出很多信号。

有数字过滤器，试着用它们来选择两个过滤器。

double SP1(int i) { double res =
  0.363644232288*B1[i]+0.319961361319*B1[i+1]+0.2429021537279*B1[i+2]+0.1499479402208*B1[i+3]+0.0606476023757*B1[i+4]
 -0.00876136797274*B1[i+5]-0.0492967601969*B1[i+6]-0.0606402244647*B1[i+7]-0.0496978153976*B1[i+8]-0.02724932305397*B1[i+9]-0.00400372352396*B1[i+10]
 +0.01244416185618*B1[i+11]+0.01927941647120*B1[i+12]+0.01821767237980*B1[i+13]+0.01598780862402*B1[i+14]-0.00338313465225*B1[i+15];  
  return(res);}
double SP2(int i) {
   double A = 
0.0982862174*Close[i+0]
+0.0975682269*Close[i+1]
+0.0961401078*Close[i+2]
+0.0940230544*Close[i+3]
+0.0912437090*Close[i+4]
+0.0878391006*Close[i+5]
+0.0838544303*Close[i+6]
+0.0793406350*Close[i+7]
+0.0743569346*Close[i+8]
+0.0689666682*Close[i+9]
+0.0632381578*Close[i+10]
+0.0572428925*Close[i+11]
+0.0510534242*Close[i+12]
+0.0447468229*Close[i+13]
+0.0383959950*Close[i+14]
+0.0320735368*Close[i+15]
+0.0258537721*Close[i+16]
+0.0198005183*Close[i+17]
+0.0139807863*Close[i+18]
+0.0084512448*Close[i+19]
+0.0032639979*Close[i+20]
-0.0015350359*Close[i+21]
-0.0059060082*Close[i+22]
-0.0098190256*Close[i+23]
-0.0132507215*Close[i+24]
-0.0161875265*Close[i+25]
-0.0186164872*Close[i+26]
-0.0205446727*Close[i+27]
-0.0219739146*Close[i+28]
-0.0229204861*Close[i+29]
-0.0234080863*Close[i+30]
-0.0234566315*Close[i+31]
-0.0231017777*Close[i+32]
-0.0223796900*Close[i+33]
-0.0213300463*Close[i+34]
-0.0199924534*Close[i+35]
-0.0184126992*Close[i+36]
-0.0166377699*Close[i+37]
-0.0147139428*Close[i+38]
-0.0126796776*Close[i+39]
-0.0105938331*Close[i+40]
-0.0084736770*Close[i+41]
-0.0063841850*Close[i+42]
-0.0043466731*Close[i+43]
-0.0023956944*Close[i+44]
-0.0005535180*Close[i+45]
+0.0011421469*Close[i+46]
+0.0026845693*Close[i+47]
+0.0040471369*Close[i+48]
+0.0052380201*Close[i+49]
+0.0062194591*Close[i+50]
+0.0070340085*Close[i+51]
+0.0076266453*Close[i+52]
+0.0080376628*Close[i+53]
+0.0083037666*Close[i+54]
+0.0083694798*Close[i+55]
+0.0082901022*Close[i+56]
+0.0080741359*Close[i+57]
+0.0077543820*Close[i+58]
+0.0073260526*Close[i+59]
+0.0068163569*Close[i+60]
+0.0062325477*Close[i+61]
+0.0056078229*Close[i+62]
+0.0049516078*Close[i+63]
+0.0161380976*Close[i+64];   
   return (A);
}
 
Aleksei Stepanenko:


也就是说，我们知道所有的极值，我们知道运动的参数。这里还有很多东西要补充。我 们为什么需要这个马云？这个马云是谁？他记得这个妈是什么？

这给了我们什么？我们已经得到了所有的权利，接下来我们该如何处理他们？我们是否得出一个平均数？还是将它们输入到公式中？

 
Martingeil:

有数字滤镜 试试，有两种滤镜可供选择。

是的，谢谢，我读过这个，我会看看。但是，我们的想法是把价格运动拆成几个部分。然后分别研究这些部分，以及它们相互之间的依赖关系。而任何滑动平均数都是一个连续的过程，只是将价格平滑化，仅此而已。

 
Martingeil:

这给了我们什么？

让我们看一下历史。例如，如果之前的价格在短时间内走了很远，那么在大多数情况下会发生一些事件，比方说回调。我们知道所有的尺寸，我们可以在历史上检查它并建立逻辑。没有必要平均。

 
Aleksei Stepanenko:

我们将看一下历史。例如，如果价格在短时间内走了很远，在大多数情况下，会发生某种事件，比如，回调。我们知道所有的尺寸，我们可以在历史上检查它并建立一个逻辑。没有必要平均。

我想知道时间跨度是多少？

你不可能划出整个故事，没有足够的资源，时间框架是什么？

我知道这是一个星期，没有必要把它拿得更高，你将进入另一个市场条件，由于各种情况，一年中的时间，出口商在一定时期内对货币的需求，这可能永远不会回来。目前，同样的冠状病毒决定了它的条件，以石油期货为例，明年这个区间就没有意义了。

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