Индикаторы для форекс kbytqyst

индикаторы для форекс kbytqyst

04.08.2020. Линейные индикаторы форекс. Даже успешные трейдеры не пренебрегают возможностью пройти интересующий их курс на платной. Линейные закономерности динамики рынка Форекс: наблюдения и интерпретация Определение ключевых индикаторов и их использование для. Тем не менее, линейные графики Форекс не расскажут вам о повышении или Чтобы добавить индикатор Mini Chart на свой торговый график MT4. индикаторы для форекс kbytqyst

Линейные закономерности динамики рынка Форекс: наблюдения и интерпретация Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

-Ce

• cos

1С-i-X-ï- t '

C

1 2a

la è 2a

С-Ы2 •t '

c _f A

a è 2a

a

c + c2

V

a è 2a

a è 2a 0

lc-Ut •, '

a è 2a 0

Для более компактной записи введем é

С ! у ю= J— -1 — I , тогда la è 2a

с у

Q(t) = С/^ • cos (ю • t)--^e^ >

ю

у С + с С1 + с2 -_X_t

х sin (ю-1) + a-e 2a • sin (ю-t)

ю

Q(t ) = e

С + С

2 ^ 1 1 ^2 C1 • cos (ю-1)+ —--sin (ю-t)

Данное выражение соответствует уравнению (34) в работе [1], но получено быстрее. Таким образом, очевидна целесообразность дальнейшего применения операционного метода к решению задач теории колебаний.

Библиографический список

1. Тимошенко, С. П. Колебания в инженерном деле / С. П. Тимошенко. М. : Наука, 1967.

N. A. Smirnov, E. R. Nabeeva, A. I. Serko, A. Yu. Stepanenko Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

THE APPLICATION OF OPERATIONAL METHODS TO THE SOLUTION OF THE DIFFERENCE EQUATION OF SMALL PARTICLE MOTION CLOSE TO EQUILIBRIUM

The correct decision of the difference equation of small particle motion close to equilibrium with application of operational calculation methods is received.

© Смирнов Н. А., Набеева Э. Р., Серко А. И., Степаненко А. Ю., 2009

I

УДК 330.4

И. М. Соломенников, В. Ф. Слюсарчук Красноярский институт экономики Санкт-Петербургской академии управления и экономики, Россия, Красноярск

С. В. Павлов

Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск

ЛИНЕЙНЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДИНАМИКИ РЫНКА «ФОРЕКС»: НАБЛЮДЕНИЯ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ

Представлены результаты многолетних наблюдений творческой научной группы авторов, исследующей динамику международного валютного рынка «Форекс» по наблюдаемым данным в познавательном и прагматическом аспектах.

Успех исследований в теории и практике рынка «Форекс» коррелирован с динамическими проявлениями котировок валют, изучение закономерностей которых стало предпосылкой данного исследования.

Среди всего разнообразия проявлений (детерминированного, случайного или хаотического характера) особый интерес представляют линейные (или более точно - кусочно-линейные) закономерности, которые присущи динамики «Форекс»,

Математические методы моделирования, управления и анализа данных

но до сих пор не обобщены, не объяснены и не систематизированы, а поскольку эти знания явно применимы ко всем финансовым рынкам, научно-исследовательская работа в этом направлении является актуальной.

Международный валютный рынок «Форекс» организует всю валютно-обменную среду глобальной экономики на уровне крупных банков мирового масштаба. Функциональные возможности рынка открыты как для институциональных участников (банки, финансовые компании и т. п.), так и для частных инвесторов, готовых соединить интеллектуальный и денежный капитал для успешного инвестирования на этом рынке, но для последних это является комплексной проблемой, поскольку они не располагают достаточной информацией для принятия решений. Таким интеллектуальным инвесторам необходимы информационные инструменты, в основу которых положены эмпирические теории динамики «Форекс».

Оказывается, что несмотря на большое количество участников разной силы (исчисляемое миллионами), взвешенный компромисс их деятельности не является произвольным, а в динамике все валютные траектории «укладываются» в линейные коридоры (см. рисунок).

В динамике рынка явно прослеживается стремление к узловым точкам, которые укладываются (в среднем от трех до пяти) на участки прямых линий, что дает основания к дальнейшему построению прогнозов на основе этой инфор-

мации, которая сперва должна быть обобщена и сведена воедино в виде индуктивной теории.

Цели такого исследования включают следующие:

- изучение характера расположения узловых точек (частота появления, чередования, распределения и т. д.);

- правила формирования линейных границ и их переходов в границы другого типа, а также появление переломов в динамике;

- исследование расстояний между узловыми точками внутри одной линейной группы и между разными группами;

- исследование длительностей развития линейных границ и их значимости в зависимости от масштаба по времени;

- исследование углов наклона линейных границ и величины (ширины) линейных коридоров, определяющих область возможного движения котировок.

Таким образом, можно утверждать, что для рынка «Форекс» присущи закономерности в виде поведения линейных коридоров, которые могут быть осознаны научным методом познания и в дальнейшем использованы в алгоритмических процедурах.

Именно об этих наблюдаемых фактах с попыткой на обобщение, позволяющим перейти к поведению как инвариантной характеристики для сложных систем нового типа говорится в данном докладе.

Динамика котировки ОБР1РУ с узловыми точками

I. M. Solomennikov, V. F. Sljusarchuk

Krasnoyarsk Institute of Economics of the Saint Petersburg Academy of Management and Economics, Russia, Krasnoyarsk

S. V. Pavlov

Institute of Computational Modeling Russian Аcademy of Science, Siberian Branch, Russia, Krasnoyarsk

LINEAR LAWS OF DYNAMICS OF THE FOREX: SUPERVISION AND INTERPRETATION

This report describes the results of long-term observations of creative research group exploring the dynamics of the international currency market Forex for the observed data in the cognitive and pragmatic aspects.

© Соломенников И. М., Павлов С. В., Слюсарчук В. Ф., 2009

УДК 303.732

Е. А. Сопов, С. А. Сопов

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ВЫЯВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ О СИСТЕМЕ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Рассматривается проблема исследования сложных систем. Предложена эффективная методика анализа информации на основе наблюдений сложной системы, позволяющая представлять результаты анализа в виде экспертных знаний об объекте исследования.

С повсеместным внедрением современных информационных технологий в организациях (коммерческих, научных, медицинских и др.) почти каждый аспект их деятельности регистрируется и сохраняется в базах данных, которые уже сегодня имеют очень большие объемы. Информация в подобных базах данных содержит детальное описание как самих систем, так и истории их (систем) развития и жизни. Можно сказать, что сегодня при анализе большинства искусственных систем аналитик вероятнее столкнется с недостатком эффективных методов исследования систем, нежели с недостатком информации о системе.

Результаты исследования системы, полученные аналитиком, должны быть представлены лицу, принимающему решения (ЛПР), который может не обладать специальными знаниями и потому не способно адекватно интерпретировать результаты исследования. Поэтому знания о системе и прогнозные модели, которые в итоге получит аналитик, должны быть представлены в явном, доступном к интерпретации виде (возможно, на естественном языке). Такое представление можно назвать знаниями об исследуемой системе.

К сожалению, эффективных методов получения знаний о системе на текущий момент не предложено. Наибольший интерес представляют модели и алгоритмы Data Mining (интеллектуальные анализ данных), которые в частных приложениях используются для извлечения знаний из «сырых» данных. Стоит отметить, что Data Mining является эволюцией теории управления баз данными и оперативного анализа данных (OLAP), основанной на использовании идеи многомерного концептуального представления. Но в последние годы в связи с нарастающей проблемой «перегрузки информацией», все больше исследователей используют и совершенствуют методы Data Mining для решения задач извлечения знаний.

Широкое применение методов извлечения знаний весьма затруднено, что, с одной стороны, связано с недостаточной эффективностью большинства известных подходов, которые базируются на достаточно формальных математических и статистических методах, а с другой - с трудностью использования эффективных методов интеллектуальных технологий, которые не имеют достаточного формального описания и требуют привлечения высокооплачиваемых специалистов.

Источник: [https://torrent-igruha.org/3551-portal.html]

1 thoughts to “Индикаторы для форекс kbytqyst”

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *