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大家好! 我已被允许使用 X0 卢布的存款，时间为 T 个月。每个月，存款 X 的当前价值的固定百分比 q 被存入。我被允许每个月从账户中提取百分比 k ，但不超过 q 的价值。 因此，任务是在 t 个月的时间内最大限度地提取资金。似乎很明显，每月提取全部应计利息 q 并不是最好的选择，因为在这种情况下，存款不会增长，而且由于账户上的负载较少，最终提取的金额可能更大......另一方面， k 的值不应该归零，因为在这种情况下，提取的资金量也会归零。显然，真相是在中间的某个地方。但具体在哪里？

也许我们每个人都曾想过，为了交易策略（TS）的可靠运行，应该选择什么样的保护单值。其中一些人说最好使用TP=SL且不低于100点，而另一些人则建议使用远大于SL的TP--从而坚持 "让利润增长并减少损失 "的策略。其他人更喜欢用短目标（TP<100点）进行剥头皮。那么，我们应该遵循哪种交易策略？让我们回顾一下，关于存款的最佳份额，在交易中应该使用的观点并不在少数。这里我们有2%和20%。

有谁能评论一下，在 账户 中以随机波动的形式获得点数收入，而账户中的卢布总额如此之大，这怎么可能呢？ 这是个奇迹! 对于观察到的现象，我只想到一个合理的解释：切尔或MTS-卡随机打开，但确切地决定了速率。他们为什么要这样做--我无法想象。

我们都知道移动平均线的缺点--滞后和/或在商数的右侧透支。这种现象的本质是根本无法看到未来，大自然会不惜一切代价阻止我们打破其基本规律。这并不是说我们不能预测未来，但时间序列分析（TSA）可以揭示隐藏的模式，并以这样或那样的方式成功利用它们。不幸的是，使用常见的算法来创建移动平均价格并不能在其基础上实现盈利的TS。现在让我们假设有一个自然的算法，对于交易者来说，МА是最好的（有利可图）的算法。让我们试着从一般的考虑来构建它。

在Avishka中，如果你适当地眯起眼睛，进入涅槃状态，你可以看到一个3层两进的非线性网格如何铲除输入数据（价格系列），试图在其中找到隐藏的模式。而且，确实，它找到了。 P.S. 这不应该被认真对待。

如果我们假设外汇市场是一个封闭的系统，即货币不会从 "哪里来"，也不会消失在 "哪里"，那么我们可以预期货币供应量溢出的效果（资金的再分配）。为了能够比较不同的工具，让我们把每个工具的价格归一化，比如说，2008年1月1日的价格。 然后，我们将得到一个来自第1点的扇形，作为第一近似值，在相对价格空间中发散为一个一维的布朗过程。 图中显示了从2008年1月2日到现在，前15对Alpari

万岁!- 我的三层非线性神经网络已经开始显示稳定的积极交易结果。并立即提出了关于最佳MM的问题。我以前 在这里 已经触及过这个问题，但考虑了一个不考虑经纪公司佣金（Spread）的案例。我将尝试获得开仓的最佳规模作为TC预测可靠性的函数的基本公式（1/2+p，其中p是正确预测预期价格运动符号的概率），以及平均取舍（利润）模块的最佳规模<|S|>。 让它仍然是。 S - 该工具的价格，单位为点。 dS - 持仓时间的价格增量，单位为点。 K - 存款规模，单位为美元。 dK -

这里有一个让我兴奋的想法。 让我们以最常见的有N个平均窗口的向导为例。让我们通过时间序列（RT）向前和向后运行，从而消除组和相位延迟，得到一个理想的平滑曲线，其一阶导数最佳地显示了进入和退出点......尽管只是根据历史数据。 它与数据右侧边缘不可避免的过度渲染有关，我们越是退到历史中去，这种影响就越小。在极限情况下，在离前缘的距离N处可以忽略不计。因此，我们的任务是预测未来N条的导数（左边的图）。

这条线是关于卡木劈的对话的延续。 尤拉，让我们看看EURJPY 10^6点BP的cagy zigzag段的FR，绘制为H=10。 该图实际上是围绕纵轴的镜像对称，为了更好地统计，我采取了差异的模数。很明显，这种分布不是正常的。根据我的理解，你所有的推理都被笼状-之字形段的正常分布的假设所排斥......请再次提出这个问题。 顺便说一下，如果你找到FR的平均值（不是最大值，而是t.t.），对于这个分区来说，它是19.3，这<2H，并不与任何东西相矛盾。