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BrainTrend 시스템 Improvment 어느 한이 BrainTrend 시스템은 모든에 대해 무엇인지 말해 줄 수. 그래프는 colourfull하지만 사람이 내가 입력해야하고 내가 종료해야 어디 어디에 말할 않습니다. 이 시스템은 시간당 기간입니다 또한 왜, 누구 분 시스템에이 시스템을 수정할 수 있습니다. 모든 화살표는 우리가 우리를 경고하기 위해 오디오 신호를 생성 할 수 있습니다 표시 될 때. 미리 감사드립니다 어느 한이 BrainTrend 시스템은 모든에 대해 무엇인지 말해 줄 수. 그래프는 colourfull하지만 사람이 내가 입력해야하고 내가 종료해야 어디 어디에 말할 않습니다. 이 시스템은 시간당 기간입니다 또한 왜, 누구 분 시스템에이 시스템을 수정할 수 있습니다. 모든 화살표는 우리가 우리를 경고하기 위해 오디오 신호를 생성 할 수 있습니다 표시 될 때. 미리 감사드립니다 오디오 신호 일부 지표. 이 시스템은 등등 거래, 규칙, 차트 및이 절에 설명했다. 이 시스템은 M15, H1 및 H4의 기간입니다. 당신이 왜 나 때문에 물어 않았다 나는 (수동 테스트, 하나의 차트에 표시를 부착 생성 수단과 규칙을 추정)을 만든 M15, H1과 다른 사람은 H4 위해 그것을했다. 이 섹션에서는 흥미 경우 읽기 더 나은 그래서 큰 일이 아니다. 그러나주의하시기 바랍니다 - 이 섹션의 두 시스템이 있습니다 : Braintrading과 세뇌가. 돈 t을 섞는다. M1의 기간에 관해서는 그래서 이것 좀 봐하려고합니다. 좋은 생각이 될 수 있습니다. BTW 세뇌와 Braintrading 시스템은 더 높은 시간대에 더 잘 수행하는 것입니다. 난 거의 코드를 이해 할 수 없습니다 사실 코더, 아닙니다. 하지만 난 당신이 내 겸손 기여 디지털 필터의 위상과 함께 재생할 수 있습니다이 버전 있도록 최대로 JMA 기능을 사용하려면 생각했다. 당신은 당신이 가격에 haikin 아 시노 코를 적용 할 수있는 트렌드 중 예를 들어 가격 관습을 변경할 수 있습니다. 또한 뒤로 앞으로 표시를 전환 할 수 있습니다. 당신이 포럼을 검색하지 않아도 여기에 라이브러리를 추가합니다. 전문가 아래에 설치 / 폴더를 포함한다. NB. 최근이 일부 metatraders에서 작동하지 않는 것으로 우려되고있다. 난 이유를 모르겠어. 나는 스크린 샷을 첨부합니다. 이 시간이 개조는 세뇌 시스템 도전. 여기 스크린 샷을 볼 수 있습니다. 당신은 당신이 원래의 뇌 추세를 얻을 것이다 (1)에 넣어 경우 JMA 필터는 6에서 기본값으로 설정되어 있습니다. 당신은 예를 들어 (14)에 넣을 경우에 당신은 너무 부드럽게하지만, 아주 좋은 신호를 많이 얻을 것이다. 당신이 필터의 위상과 재생하면 그 반응성 및 오버 슈트 사이의 트레이드 오프이기 때문에 당신은 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 난 그냥 뇌 트렌드 시스템에 일부 개선 사항을 추가 할 수 있습니다. 이 모드는 러시아어 해커에 의해 만들어진, 그리고 나는 Alpari 포럼에서 발견되었다. 아이디어는 jjma 다듬기를 추가하는 것입니다. 이것은 뇌 추세 시스템은 훨씬 더 매끈 매끈하게하고 그것의 반응성을 (큰 움직임을 놓치지 않을) 유지합니다. 그러나 자신을 확인합니다. 나는 asct 시스템에이 같은 아이디어를 적용, 결과는 흥미 롭다. 이 하나의 존 음 사랑은 디지털 평활화의 추가 성능에 큰 변화를하고있다. 그리고 그것은 그려지지 않습니다. 당신은 줄의 마지막에서의 신호가 있습니다. 그래서 범위 바 또는도 renko 차트를 사용하는 생각을 할 수있다. 실제로는 성능을 향상시킨다. 절대로 큰 움직임을 그리워하지만, 잃어버린 거래를 필터링. 이것은 내가 본 최고의 스윙 무역 시스템입니다. 그것이 바로 시장 조치를 판독 예측하려고 시도하지 않기 때문에, 심지어 뉴럴 네트를 능가. 당신은 스윙 트레이딩 시스템과 같은 더 생각할처럼 거래 할 수 있습니다. 또는 당신은 최고 총을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 보일 수만큼 쉽지 않다. 나는 최적화 동향 거래 글의 외환 공장에서 하루 거래에 대한 최적의 시장 상황을 필터링하기 위해 몇 가지 새로운 개념을 개발 한 (몇 가지 아이디어를 프랙탈 브레이크 아웃 같은 미친 마음의 제품을 프랙탈 차원을 사용하여하는 방법 그리고 낮은 위상 공간 특이점. 시장은) 미친 오면, 고주파 거래 로봇 심리학와 블랙 노이즈 등. 하지만 다소 이론적으로 설명한다. 나는 하루 거래 스레드를 유지하기 위해 시간과 헌신이 없습니다. 순간 나는 강박 사고로부터 자신을 해방 게시하고 싶었 많은 아이디어와 도구로 번역하는 것이 아이디어의 과부하를했다. 나는이 포럼에서 발견 한 지원은 컸다. 그리고 믈라덴의 jurik의 이중 평활화를 사용하여 자신의 아이디어 씨의 도구 감사드립니다. 그리고는 새로운 수준의 성능에 뇌 동향을 제공합니다. 요한 복음 마지막 : 음, 디지털 평활화의 추가 성능에 큰 변화를하고있다. 그리고 그것은 그려지지 않습니다. 당신은 줄의 마지막에서의 신호가 있습니다. 그래서 범위 바 또는도 renko 차트를 사용하는 생각을 할 수있다. 실제로는 성능을 향상시킨다. 절대로 큰 움직임을 그리워하지만, 잃어버린 거래를 필터링. 이것은 내가 본 최고의 스윙 무역 시스템입니다. 그것이 바로 시장 조치를 판독 예측하려고 시도하지 않기 때문에, 심지어 뉴럴 네트를 능가. 당신은 스윙 트레이딩 시스템과 같은 더 생각할처럼 거래 할 수 있습니다. 또는 당신은 최고 총을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 보일 수만큼 쉽지 않다. 나는 최적화 동향 거래 글의 외환 공장에서 하루 거래에 대한 최적의 시장 상황을 필터링하기 위해 몇 가지 새로운 개념을 개발 한 (몇 가지 아이디어를 프랙탈 브레이크 아웃 같은 미친 마음의 제품을 프랙탈 차원을 사용하여하는 방법 그리고 낮은 위상 공간 특이점. 시장은) 미친 오면, 고주파 거래 로봇 심리학와 블랙 노이즈 등. 하지만 다소 이론적으로 설명한다. 나는 하루 거래 스레드를 유지하기 위해 시간과 헌신이 없습니다. 순간 나는 강박 사고로부터 자신을 해방 게시하고 싶었 많은 아이디어와 도구로 번역하는 것이 아이디어의 과부하를했다. 나는이 포럼에서 발견 한 지원은 컸다. 그리고 믈라덴의 jurik의 이중 평활화를 사용하여 자신의 아이디어 씨의 도구 감사드립니다. 그리고는 새로운 수준의 성능에 뇌 동향을 제공합니다. 내가 오늘을 테스트 한 방법 옙은 이잖아. renko합니다. 시뮬레이터를 통해 넣어. 그것의 좋은. 나는 FF에서 스레드를 다음되었고, 난 당신이 게시 뇌 하나가 여전히 우수하다 생각합니다. 최적화 된 트렌드 무역 2008년 1월 상태를 가입 : 첨부 MathMaven 193 게시물 시간당 지난 몇 일 동안 EURUSD 내 저자가 사용하는 Topcat 소프트웨어의 스크린 샷이다. 아주 잘 500의 주사위를 받고 않았다. 시장 상황은 지금 (옆으로 서 또한 하루 일을해야하는 끔찍한 있습니다 : - ((물론 그래서 아무 시장 재미)이 디스플레이 모드에서 막대는 우리가 SHORT있는 곳 LONG과 빨간색 어디 녹색으로 (.. 돈 t이가와) 바 아래의 색상 코드와 혼동 얻을. 저자가 사용하는 Topcat은 HI / LO에만 관심이 너무 OP / CL이 표시되지 않습니다. 저자가 사용하는 Topcat가 약자와 니므롯 Searchwater 레이더를 설계하는 나의 일에서 아주 멋진 DSP를 사용합니다. 주를 필터는. 메인 필터는 빨간색 범위 게이트 트리거와 파란색 선입니다. 40 바 MA에 있지만 주변에 0.3 우수한 위상 선형성과 결합 바의의 지연과 평활 동등 물이있다 크로스 오버는 입 / 출력을 표시합니다. 그래서 동향, 우리는 추세의 85까지 캡처, 잘 화려 않습니다. 고르지 whipsaws에서 레이더 혼란 필터 (스크린 샷이가 흰색 바있다)를 우리를 계속 할 수 있습니다. 첨부 이미지하려고 12월에게 가입 2007 상태 (클릭) : 회원 253 게시물 당신은 우리와 함께 그것을 공유하거나 가입 2008년 1월 상태를 보여주는 항목입니다 MathMaven 193 게시물 그냥 사람들이 관심이 될 줄 알았는데. 그게 다야. 특히 정교한 디지털 신호 처리와 함께 할 수있는 일이다. 나는 모든 상인 (90)은 돈과 모든 돈의 90 일부 MA의 종류 (또는 그들에 따라 지표의 어지러 울 범위 중 하나)를 사용하여 거래되는 다른 소문을 잃게 heards 다양한 소문이있다. 여기 2007년 11월 상태 가입에 상관 관계가 있다면 난 그냥 궁금 : 회원 1,142 게시물 당신은뿐만 아니라 주변 코더가있는 경우 그린 바 표시기를 사용할 수있는, 어쩌면 그는 조금 indicater이 향상 될 수 있습니다. 이미지를 첨부이 크로스 오버 다른 방법에 어떤 아이디어를 (클릭하지 않음). 차트를 닮은 장착 로컬 간단한 JMA 크로스 오버 I 곡선을 연결. 그냥 당신이 찾을 수 있기 때문에 좋은 주사위는 t는 당신이 한 말에 대한 예외 만들 아무튼하게 52주 중 하나를 모든 돈의 90 MA 어떤 종류의 (사용 거래되는 모든 상인 (90)는 돈과 다른 소문을 잃게 heards 다양한 소문이 이를 기반으로 지표의 어지러 울 범위) 또는 하나. J16 첨부 이미지에서 두 스윙 끝이 어제 순수한 가격 행동의 우리가 실제로 바로이 쌍 채팅 세션을 가지고 설정하고 스윙을 통해 한 P : 가격이 간다 여기의 상관 관계, 지표에 따라이 있다면 난 그냥 정말 새로운 아니다 궁금해 의 특성을 명확하게 동료를 자신의 벨트 아래 기초를 가지고 별도의 같은 주파수 응답 및 위상의 importatance을 이해하지만 관련 - 이미 디지털 필터를하고있는이 스레드에 어떤 사람들 보는 것은 매우 고무적인 최적화 동향 거래를 (클릭) (디지털) 필터. 또한, 이 whingers처럼 보이는 비꼬는 지루했고, 우리 사이에, 나는 확신 몇 가지 우수한 시스템을 설계 할 수 있습니다 심각한 민속의 하드 코어를 떠나, 다른 스레드 번거 로움에 옮겼습니다. 내가 신호 처리에 대해 많은 것을 알고 있지만 나는 FX하는 초보자이고 그 쪽이 성공을 위해 동등하게 중요하다, 나는 생각합니다. 더 그래서, 몇 가지 필요한 아이디어. 통합의 주문 우리는 이미 (예 등 평균, 분산, 그들의 확률 분포의 cumulants 시간에 따라 변화 즉) 금융 시계열 비 고정 것에 대해 이야기했다. 우리는 통합 순서의 개념을 통해 비 - 정상 성 정도를 측정 할 수있다. 이산 샘플링 시스템에서는, 단순히 예를 들어, 연속적인 차이를 고려하여 일련의 유도체 근사 수 D t t X - X t-1. 이 시도 - 단순한 샘플링 된 사인파의 t의 죄 (2.pi. t / P) P가 원하는 기간이고, 20 바 말을 생성하고, 차이점을 D t의 t - 의 t-1. 같은 차트에이 음모 경우에, 당신은 완벽에 가까운 코사인 파를 얻을 것이다. 왜, D / DT COS (t) 때문이다. 우리는 차 시리즈 D의 t가 있으면, 우리는 등등 D2의 t과를 얻기 위해 다시 차이를 취할 수 있습니다. 우리는 통합 순서 제로, 기록하도록 고정 시리즈를 정의 I (0). 우리는 비 - 정상 시계열을 가지고 있지만 첫번째 차이점을 찍을 때 우리가 정지 계열을 얻는 경우, 원래의 시계열은, 이라고 기입 I (1). 왜 우리는 (즉, 통합을 실행 취소) 우리는 I (0) 시리즈를 얻을 번 I (1) 시리즈를 구별하기 때문에 경우. 마찬가지로, 는 I (2)는 일련의 I (0) 시리즈 수득 배 (즉 분화)으로 구별 될 필요가있을 것이다. 이러한 개별 주식이나 FX 쌍으로 대부분의 단일 금융 상품은 I (1) 시리즈로 거의 작동합니다. 한편, 고차 시리즈 집적 개별 자산의 다수로 구성된다 다우 등의 행동과 같은와 indices. (지수가 거래하기가 훨씬 더 어렵다하지만 그건 다른 날에 대한 이야기입니다 이유입니다.). 당신이 좋아하는 쌍 / 기간을 경우, GBPJPY 5 분 데이터 말을하고이를 연속적인 차이를 가지고 플롯, 당신은 시끄러운 찾고 시리즈는 거의 약 제로 중심 얻을 것이다. 다양한 창에서 분산을 계산하면, 모든 곳에서 거의 동일합니다. 이것은 지금까지 정상 성을위한 rigourous 테스트에서이지만, 현재의 목적 (수락 또는에서 단위근의 존재를 거부하는 적절한 단위 루트 테스트를 수행하고 T-통계를 사용해야합니다 확인하기위한 충분 통계적으로 유의 주어진 레벨). 그래서 우리가 관심있는 FX 데이터는 일반적으로 I (1). 여기에 너무 많은 세부 사항으로가는없이 비 정상 성 여러 가지 종류가 존재한다 (주제는 매우 크다). (가) 완벽한 예입니다 - 그들은 무작위이기 때문에 나는 어떤 종류의 (1) 시리즈는 비 고정합니다. 이 1.5 (0.5 또는 동등 허스트 지수)의 프랙탈 차원을 가지고 있으며, 이 말한대로 무작위입니다. 참고 : 우리는 나중에 포스트 프랙탈 속성을 포함해야합니다. 랜덤 워크는 예측할 수 없으며 성공적으로 거래 될 수 없다. 기타 I (1) 시리즈는 원본 데이터에서, 나는 고정 시리즈로 남아있는 무엇이든 할)이라고한다. 우리는이 시간을 개설 할 것이다 다른 아이디어는 확률 변동성이다. 당신은 TradeStation를 등으로하고, IG-색인 자바 거래 플랫폼에서 발견 된 것과 같은 멋진 차트 도구를 사용하는 경우, 모두는 서로 다른 시간 프레임에서 같은 FX 쌍에서 보면, 이 시리즈는 몇 가지 매우 시끄러운 보이는 것을 눈치 챘을 것이다 해상도와 훨씬 좋네요 다른 사람에 부드러운. M10은 다음 M15에 정말 좋은 봐, 내가 GBPJPY은 M1, M3, M5에서 꽤 무서운 볼 보았다하지만 M30, H1에서 꽤 불쾌한로 돌아갑니다 - 부드러움은 기간에 따라 증가하지 않습니다. 이 문제라는 현상 (우리는이 글이 훨씬 이전에 터치) 상당히 다르다 때문이다. 서로 다른 시간 척도에서 섀넌 상호 정보를 계산하는 경우에는 곡선 딥이 있는지 볼 것이다 (실제로는 피크를, 하지만 난 것들을 돈이 t 여기에 우리를 신경 이유로 거꾸로 계산하는 알고리즘을 사용한다). 우리는 우리가 실제로 거래 할 수있는 일을 찾으려면 우리가 여기서 찾고 있습니다. 우리는 우리가에 래치 거짓 동향에 이르기까지 시장의 위험 떼를 방지 할 수 있습니다 진정한 트렌드를 할 수 있습니다. 통신 시스템의 관점에서이 생각하십시오. 송신기는 전송할 수 중 1 또는 0과 recevier의 작업이 1 또는 0이 전송되었는지 여부를 결정한다. (이것은 어떤 COMMS 현대 디지털 시스템, 예를 들면, 휴대 전화의 정확한 설명한다). 무선 채널은 잡음을 추가 랜덤 종종 1 초와 반대로 0으로의 변화를 신호에 영향을 미친다. 채널이 잡음 무료이며, 우리는 항상 (0 동일) 1를 보낸 1을받을 경우, 모든 것이 아주 좋습니다. 당신은 최악의 경우 항상 1의 (그리고 절) 0의 변화는 매우 시끄러운 채널이 될 것이라고 생각할 수 있습니다. 하지만이 너무 처리하기 쉽습니다 - 그냥 최악의 경우 1의 0 s로 변경되는 채널이 실제로 수신기에서 모든 것을 반전 무작위로 더 좋은 디지털에서 공정한 동전 던지기로보다 전송 된 어떤 기호를 결정할 수 있습니다 수신기 그래서 COMMS 시스템, 우리는 속성 상당히 사전에 공지되어 무선 채널의 영향을 방지하기 위해 송신 전에 정보를 코딩하기 위해 강력한 사용한다. 우리가 누구의 상호 정보 0.5에 가까운 주어진 시간 척도에서 우리의 FX 데이터가 있다면 우리의 무역 체제에서, 우리는 더 나은 구매 또는 판매 여부를 결정하지 않는 동전 던지기보다는 (길거나 짧은 이동) 할 수 있습니다. 우리는이 기간 AT THIS INSTRUMENT을 거래 할 수 없습니다. 우리는 우리는 통계적 확률에있는 상호 정보 0.5 (중 위 또는 아래)에서 멀리 편향되는 기간을 찾을 경우, - 우리는 우위를 가지고 있고 그것은 우리가 필요로하는 모든 것입니다. 우리는 그래서 우리가 전쟁을 승리로 모든 전투에서 승리 할 필요가 없습니다. 당신은 그가 결코 항상 옳다 내 로봇의 지분 곡선에서 본 것이지만, 요약 그래서 전체 지분 곡선은 위쪽으로 가차없이입니다. 우리는 우리가 원하는 정보를 추출하는 필터를 설계 할 수있다 따라서의 통합 순서의 관점에서 우리의 시계열의 수학적 동작을 알고. 우리는 또한 우리가 변동성 클러스터링의 확률 자연이 우리의 호의에 작동하도록 우리의 기간을 선택해야한다는 것을 알고있다. 난 내 자신의 시장을 설명했다. 내가 원하는 현재 때문에 위에서 설명한 이유 중 하나 악기에서 4 분 17 초 데이터를 탐색하고 임의의 시간 척도 내 스니퍼를 설정할 수 있습니다. 이 스레드를 다음 그들이에 익숙하지 않은 물건을 인터넷 검색 현재 약 반환 (광산에서하지 만 마일 떨어져 지금 함께 시스템을 넣어 거의 준비가 될 것입니다 연구를하고있는 소 민속의 너무 많은 부분이 없습니다 내 마지막 게시물로 더 그냥주의 주에 MathMaven 193 게시물 : - 25 작은 계정 주) 무역 파일과 자본 곡선의 내 소식을 볼 2008년 1월 상태를 가입. 내 로봇의 결과에 대해 말할 때, 나는 그것을 의미한다. 지금은 작동합니다 그러나 나는 t을 돈 아직 믿지 마십시오. 나는 (많은 도박꾼처럼) 로봇이 진정으로 외환 시장에서 또는 그가 단지 운이 행진을했다 여부 우위를 가지고 있기 때문에 내가보고하고 결과 여부를 결정할 수 있도록 아직 충분한 거래 내역이 없습니다. 결정하기 위해, 우리는 또 다른 통계, 이 때, 카이 제곱 분포를 사용해야합니다. (당신이 바로 그 일에 적합한 통계를 사용주의하시기 바랍니다. 단위 루트 테스트를 위해 우리는 t-통계를 필요로했다. 우리가 지금의 F-통계를 필요로 할 것이다 다른 것들의 경우) 당신이 카이의 테이블을 볼 때 - squared 분포는, 당신은 당신이 측정하고자하는 어떤의 (DOF)의 수를 지정해야합니다. 이 변경할 수있는 일의 수 단지 전문 용어이다. 돈 t는 이제까지 당신이 조정할 수있는 변수의 수백 거래 시스템을 구축의 함정에 빠지지. 물론 그것은 당신이 항상 완벽 N 포인트를 통해 (N-1) 순서 일 다항식을 넣을 수 있습니다 원하는 무역의 역사 맞는하지만 문제는 당신이, 말, 넣어 차 100 점 그래도 할 수 있는지 여부입니다 아무것도 증명 없다. 그렇다면, 당신은 진정한 관계를 발견했다. 거래에 KISS 원칙을 옹호하는 사람들은 증명 수학 이유로 절대적으로 옳다. 내 거래 시스템은 기본적으로 (CL의 포스트 57의 숨어. 1 답) 나는 변경할 수 2 필터 매개 변수가 있습니다. 내가 약간의 통계적 유효성 말할 수 있도록하려는 경우 따라서, - 99 신뢰 수준을 말한다 - 내 시스템은 내가 순전히 행운에 의해 오른쪽 NOT 일을하고 있기 때문에이 결과를 달성하는 것을, 그때는 볼 필요가 말하자면, 에서 2 DOF, 99 레벨 카이 제곱 테이블. 지금은 본질적으로 내가 시스템 내 믿음에 안전하다고하지만 밀어해야하는 거래의 양을 알려줍니다 숫자를 읽을 수 있습니다. 나는 아직 아닙니다. 당신은 쉽게 하루에 X 거래에 필요한 역사의 개월 수를 해결할 수 있도록 대부분의 통계는 95 레벨에서 자유의 각도에 대한 최소 30 결정을 요구하는 것입니다. 당신이 11월 가입 시장에 오래 힘들게 번 세겔을 놓기 전에 철저하게 테스트하시기 바랍니다 2,007 상태 : 회원 35 게시물 이미 디지털 필터를하고있는이 스레드에 어떤 사람들 보는 것은 매우 고무적이다 - 명확하게 동료 기초에서이 자신의 벨트는 (디지털) 필터의 별도하지만 관련 속성과 같은 주파수 응답 및 위상의 importatance을 이해합니다. 또한, 이 whingers처럼 보이는 비꼬는 지루했고, 우리 사이에, 나는 확신 몇 가지 우수한 시스템을 설계 할 수 있습니다 심각한 민속의 하드 코어를 떠나, 다른 스레드 번거 로움에 옮겼습니다. 내가 신호 처리에 대해 많은 것을 알고 있지만 나는 FX하는 초보자이고 그 쪽이 성공을 위해 동등하게 중요하다, 나는 생각합니다. 더 그래서, 몇 가지 필요한 아이디어. 통합의 주문 우리는 이미 (예 등 평균, 분산, 그들의 확률 분포의 cumulants 시간에 따라 변화 즉) 금융 시계열 비 고정 것에 대해 이야기했다. 우리는 통합 순서의 개념을 통해 비 - 정상 성 정도를 측정 할 수있다. 이산 샘플링 시스템에서는, 단순히 예를 들어, 연속적인 차이를 고려하여 일련의 유도체 근사 수 D t t X - X t-1. 이 시도 - 단순한 샘플링 된 사인파의 t의 죄 (2.pi. t / P) P가 원하는 기간이고, 20 바 말을 생성하고, 차이점을 D t의 t - 의 t-1. 같은 차트에이 음모 경우에, 당신은 완벽에 가까운 코사인 파를 얻을 것이다. 왜, D / DT COS (t) 때문이다. 우리는 차 시리즈 D의 t가 있으면, 우리는 등등 D2의 t과를 얻기 위해 다시 차이를 취할 수 있습니다. 우리는 통합 순서 제로, 기록하도록 고정 시리즈를 정의 I (0). 우리는 비 - 정상 시계열을 가지고 있지만 첫번째 차이점을 찍을 때 우리가 정지 계열을 얻는 경우, 원래의 시계열은, 이라고 기입 I (1). 왜 우리는 (즉, 통합을 실행 취소) 우리는 I (0) 시리즈를 얻을 번 I (1) 시리즈를 구별하기 때문에 경우. 마찬가지로, 는 I (2)는 일련의 I (0) 시리즈 수득 배 (즉 분화)으로 구별 될 필요가있을 것이다. 이러한 개별 주식이나 FX 쌍으로 대부분의 단일 금융 상품은 I (1) 시리즈로 거의 작동합니다. 한편, 고차 시리즈 집적 개별 자산의 다수로 구성된다 다우 등의 행동과 같은와 indices. (지수가 거래하기가 훨씬 더 어렵다하지만 그건 다른 날에 대한 이야기입니다 이유입니다.). 당신이 좋아하는 쌍 / 기간을 경우, GBPJPY 5 분 데이터 말을하고이를 연속적인 차이를 가지고 플롯, 당신은 시끄러운 찾고 시리즈는 거의 약 제로 중심 얻을 것이다. 다양한 창에서 분산을 계산하면, 모든 곳에서 거의 동일합니다. 이것은 지금까지 정상 성을위한 rigourous 테스트에서이지만, 현재의 목적 (수락 또는에서 단위근의 존재를 거부하는 적절한 단위 루트 테스트를 수행하고 T-통계를 사용해야합니다 확인하기위한 충분 통계적으로 유의 주어진 레벨). 그래서 우리가 관심있는 FX 데이터는 일반적으로 I (1). 여기에 너무 많은 세부 사항으로가는없이 비 정상 성 여러 가지 종류가 존재한다 (주제는 매우 크다). (가) 완벽한 예입니다 - 그들은 무작위이기 때문에 나는 어떤 종류의 (1) 시리즈는 비 고정합니다. 이 1.5 (0.5 또는 동등 허스트 지수)의 프랙탈 차원을 가지고 있으며, 이 말한대로 무작위입니다. 참고 : 우리는 나중에 포스트 프랙탈 속성을 포함해야합니다. 랜덤 워크는 예측할 수 없으며 성공적으로 거래 될 수 없다. 기타 I (1) 시리즈는 원본 데이터에서, 나는 고정 시리즈로 남아있는 무엇이든 할)이라고한다. 우리는이 시간을 개설 할 것이다 다른 아이디어는 확률 변동성이다. 당신은 TradeStation를 등으로하고, IG-색인 자바 거래 플랫폼에서 발견 된 것과 같은 멋진 차트 도구를 사용하는 경우, 모두는 서로 다른 시간 프레임에서 같은 FX 쌍에서 보면, 이 시리즈는 몇 가지 매우 시끄러운 보이는 것을 눈치 챘을 것이다 해상도와 훨씬 좋네요 다른 사람에 부드러운. M10은 다음 M15에 정말 좋은 봐, 내가 GBPJPY은 M1, M3, M5에서 꽤 무서운 볼 보았다하지만 M30, H1에서 꽤 불쾌한로 돌아갑니다 - 부드러움은 기간에 따라 증가하지 않습니다. 이 문제라는 현상 (우리는이 글이 훨씬 이전에 터치) 상당히 다르다 때문이다. 서로 다른 시간 척도에서 섀넌 상호 정보를 계산하는 경우에는 곡선 딥이 있는지 볼 것이다 (실제로는 피크를, 하지만 난 것들을 돈이 t 여기에 우리를 신경 이유로 거꾸로 계산하는 알고리즘을 사용한다). 우리는 우리가 실제로 거래 할 수있는 일을 찾으려면 우리가 여기서 찾고 있습니다. 우리는 우리가에 래치 거짓 동향에 이르기까지 시장의 위험 떼를 방지 할 수 있습니다 진정한 트렌드를 할 수 있습니다. 통신 시스템의 관점에서이 생각하십시오. 송신기는 전송할 수 중 1 또는 0과 recevier의 작업이 1 또는 0이 전송되었는지 여부를 결정한다. (이것은 어떤 COMMS 현대 디지털 시스템, 예를 들면, 휴대 전화의 정확한 설명한다). 무선 채널은 잡음을 추가 랜덤 종종 1 초와 반대로 0으로의 변화를 신호에 영향을 미친다. 채널이 잡음 무료이며, 우리는 항상 (0 동일) 1를 보낸 1을받을 경우, 모든 것이 아주 좋습니다. 당신은 최악의 경우 항상 1의 (그리고 절) 0의 변화는 매우 시끄러운 채널이 될 것이라고 생각할 수 있습니다. 하지만이 너무 처리하기 쉽습니다 - 그냥 최악의 경우 1의 0 s로 변경되는 채널이 실제로 수신기에서 모든 것을 반전 무작위로 더 좋은 디지털에서 공정한 동전 던지기로보다 전송 된 어떤 기호를 결정할 수 있습니다 수신기 그래서 COMMS 시스템, 우리는 속성 상당히 사전에 공지되어 무선 채널의 영향을 방지하기 위해 송신 전에 정보를 코딩하기 위해 강력한 사용한다. 우리가 누구의 상호 정보 0.5에 가까운 주어진 시간 척도에서 우리의 FX 데이터가 있다면 우리의 무역 체제에서, 우리는 더 나은 구매 또는 판매 여부를 결정하지 않는 동전 던지기보다는 (길거나 짧은 이동) 할 수 있습니다. 우리는이 기간 AT THIS INSTRUMENT을 거래 할 수 없습니다. 우리는 우리는 통계적 확률에있는 상호 정보 0.5 (중 위 또는 아래)에서 멀리 편향되는 기간을 찾을 경우, - 우리는 우위를 가지고 있고 그것은 우리가 필요로하는 모든 것입니다. 우리는 그래서 우리가 전쟁을 승리로 모든 전투에서 승리 할 필요가 없습니다. 당신은 그가 결코 항상 옳다 내 로봇의 지분 곡선에서 본 것이지만, 요약 그래서 전체 지분 곡선은 위쪽으로 가차없이입니다. 우리는 우리가 원하는 정보를 추출하는 필터를 설계 할 수있다 따라서의 통합 순서의 관점에서 우리의 시계열의 수학적 동작을 알고. 우리는 또한 우리가 변동성 클러스터링의 확률 자연이 우리의 호의에 작동하도록 우리의 기간을 선택해야한다는 것을 알고있다. 난 내 자신의 시장을 설명했다. 내가 원하는 현재 때문에 위에서 설명한 이유 중 하나 악기에서 4 분 17 초 데이터를 탐색하고 임의의 시간 척도 내 스니퍼를 설정할 수 있습니다. 이 스레드를 다음 그들이에 익숙하지 않은 물건을 인터넷 검색 현재 약 반환 (광산에서하지 만 마일 떨어져 지금 함께 시스템을 넣어 거의 준비가 될 것입니다 연구를하고있는 소 민속의 너무 많은 부분이 없습니다 25 작은 계정에 주 - 멋진 게시물에 대한 무역 파일과 자본 곡선) 덕분에 내 게시물을 참조하십시오. 난 당신이 설명하는 개념을 이해하고 있는지 확인하려면. 엑셀 스프레드 시트의 부착 된 스크린 샷을 참조하십시오. 왼쪽에 당신은 우리의 FX 데이터 (EURJPY 1 시간)을 참조하십시오. 이것은 우리의 I (1)입니다. 그것은 정상이 아닌 고정 데이터를에요. 그것의 일부 유용성을 얻기 위해, 우리는에 따라 데이터를 통합해야 D t t X - X t-1. 이 결과는 우리의 고정 시리즈, 또는 것입니다 I (0). 이는 화면 캡처의 오른쪽에서 발견된다. 오픈, 고가, 저가, 그리고 가까운 차이. 우리는 비 고정 시리즈를 가지고 우리가 거래 가능한을 찾을 수있는 고정 시리즈 인 경우 I (1) - I (0) 나는 내가이 올바르게되어 있는지 확인하고 싶다. 당신은 말 않았다 정지 시리즈 (I (0))을 더한 것이 아닌 고정의 비 정지 시리즈 (오리지널 FX 데이터) 결과. 우리는 t I를 추가 그런가 때문에 (0) I (1) 내가 바른 길에 나는 확인하고 싶었다. 좋은 게시물 및 정보를 제공합니다. 이 스레드는 교육 지원으로 매우 가치가있다. 나는 당신의 설명을 잘못 이해 한 경우 나 수정하십시오. 이미지를 첨부 나는 그것을 알아 낸 수있다 (클릭). 반복 게시물에 대한 죄송합니다. 첨부 된 사진을 참조하시기 바랍니다. 나는 몇 년 전이야 같은 느낌이와 나는 대학 비즈니스 통계에 다시 해요. - 내가 -1.37226의) 오른쪽 계산을 한에) 그래서, 난 기반의 (a t 통계를 얻을. 나는 100 관찰을 사용했다. -1.37226 2 (-3.51), 5 (-3.17), 10 (-2.58) 때문에, 우리는 t 단위 루트가 있다는 널을 거부 할 수 있습니다. 그래서 우리는 이제 데이터의 문구 세트를 가지고는 정확한 (휴)을이야 나도 당신보다이 이하에 대해, 그래서처럼 도우려고 내 의견을. doc..it을 읽는 당신이 가격 지연된 값에 deltaprice을 퇴보한다 104..since 당신이 D에 y를 D 4 C (103)에 X의 C 3를 사용한 것을 날 것으로 보인다. 내가 2008년 3월 23일까지 1월 78 년부터 주간 GBPJPY 데이터에 대한 지연된 가격 비교 deltaprices에 대한 회귀 분석을 수행 한 IMHO, 총 1,578 관찰하고, 요격을위한 1.2391 원래의 시계열에 대한 -1.9201의 t-합계로, 참조하시기 바랍니다 거기 단위근이며, 따라서, 원래의 시계열 비 고정식으로 간주되어야한다는 부착 I는 t 가설을 거절 할 수있다. 이제, 내가 물어 봐야, 내가 t이 knowledge..yet를 사용하는 방법을 알고 돈 .. 그리고 나는 질문, 더 나은 영원히 무지보다 한 번 바보 같다, 그래서 .. CB 다음 t - 통계의 나의 해석에 따르면, ..1.2391 원래의 시계열에 대한 요격과 -1.9201 모두 시리즈가 아닌 고정되어 있다는 것을 의미한다. 당신이 그런 경우를한다면, 우리는 여전히 I (0), 그래서 우리는 이미지를 첨부 차이의 차이를 할 필요가 없습니다, 댓글을 그리고 제발 수 있도록, 당신보다이 덜 대해 내가 알고 (클릭) 그냥 도우려고 나의 의견을. doc..it을 읽는 당신이 가격 지연된 값에 deltaprice을 퇴보한다 104..since 당신이 D에 y를 D 4 C (103)에 X의 C 3를 사용한 것을 날 것으로 보인다. 내가 2008년 3월 23일까지 1월 78 년부터 주간 GBPJPY 데이터에 대한 지연된 가격 비교 deltaprices에 대한 회귀 분석을 수행 한 IMHO, 총 1,578 관찰하고, 1.2391의 t-합계로 첨부 참조하시기 바랍니다, 나는 t이 있다는 가설을 거부 할 수 있습니다 단위근, 그리고 결과적으로, 원래의 시계열 비 고정식으로 고려되어야한다. 지금, 나는 t 내가 실제로 동의이 knowledge..yet를 사용하는 방법을 알고 돈. (: D D) 내가있어 오류가 난 컬럼에 대한 회귀 분석을 수행하려고 할 때 내 문제입니다. 나는 지연을 지정하면 나는 또한 오류가 발생했습니다. 아마도 내가 뭔가 잘못을했다. 지금은 다시 시도 후 계속 입력합니다. -) 나는 위와 같은 오류가 발생합니다. 첫 번째 항목은 Y (N의 변화)에 비어 있습니다. 당신이 무슨 생각을 참조하십시오. 나는 그것이 첨부 이미지 :-) 내 말에 사용자 오류를이야 추측하고있어 (클릭) 2008 월 가입 여부 : MathMaven 193 게시물 심바가 절대적으로 옳다 여기에 두 가지 교훈이있다. (1) 정상 성을위한 Rigourous 테스트 (2) 우리는 우리가이 긴 시간 프레임 (I은 CL 상반기와 심바가 1W 중고 생각한다)에서 이전에 접촉하는 현상을 볼 수있다, 악명 어렵고 많은 양의 데이터가 필요합니다. 우리가 수학적으로 통합을 쓸 때, 우리는 긴 곱슬 같은 기호를 사용합니다. 이 통합은 개별 시리즈에 정확히이다. 차별화는 감산과 통합은 추가되었습니다. 따라서, 막 (정상화 N에 의해 분할) 최종 N 샘플들을 가산 단순 이동 평균은 데이터를 통합한다. 석사는 지연이 이유입니다. 규칙 - INTEGRATION (a) 균일화 (b)는 예를 들어 위상 LAG 있음 MA는 부드럽게하지만 지연이 있습니다. - 분화 (a) Unsmooths (b)는 예를 들어 위상 도선이 모멘텀 리드하지만 잡음이. 당신이 둘은 구별 지워진 데이터에 단위근의 가설을 기각 할 수 없음을 설립 가지고 있기 때문에 행동 물리학 그냥 법, 우리는 원래 시리즈의 통합의 순서가보다 큰 것을 믿어야 I (1). 당신이 가지고있는 시간 규모를 감안할 때, 이 그렇게 될 가능성이 높습니다. 짧은 시간 척도에서 데이터는 일반적으로 이유는 (1). 우리가 짧은 (통합)에서 긴 시간 척도를 만들 때, 우리는 일련의 통합 순서를 올립니다. 문제. 통합 순서는 소수가 될 수 있습니다. 이것은 결코 분명한 생각을 의미하는 것입니다, 하지만 내가 (1.2)를 말할 수 있습니다. 그래서 한 번으로 구별은 I (0.2)를 얻을 때 ALMOST 고정 여전히 테스트가 실패하기에 충분하다. 이 거래 왜 MTF 분석은 매우 통찰력이 될 수있을 때 다른 시간대는 다르게 행동하는 이유 깊은 수학적 이유입니다. 이것은 매우 깊은 주제하지만 바로 한 시간 프레임에서 악기를 거래 왜의 마음에 간다. 가입 2007년 11월 상태 : 회원 35 게시물 심바는 여기에 두 개의 수업이 있습니다 절대적 권리입니다. (1) 정상 성을위한 Rigourous 테스트 (2) 우리는 우리가이 긴 시간 프레임 (I은 CL 상반기와 심바가 1W 중고 생각한다)에서 이전에 접촉하는 현상을 볼 수있다, 악명 어렵고 많은 양의 데이터가 필요합니다. 우리가 수학적으로 통합을 쓸 때, 우리는 긴 곱슬 같은 기호를 사용합니다. 이 통합은 개별 시리즈에 정확히이다. 차별화는 감산과 통합은 추가되었습니다. 따라서, 막 (정상화 N에 의해 분할) 최종 N 샘플들을 가산 단순 이동 평균은 데이터를 통합한다. 석사는 지연이 이유입니다. 규칙 - INTEGRATION (a) 균일화 (b)는 예를 들어 위상 LAG 있음 MA는 부드럽게하지만 지연이 있습니다. - 분화 (a) Unsmooths (b)는 예를 들어 위상 도선이 모멘텀 리드하지만 잡음이.
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