Список проголосовавших за комментарий "SergeyJu, я уже приводил ссылку на исследования моего друга и товарища по борьбе с рынком. Вот оно:<br/> <strong>«Тики приходят в терминал через какие-то случайные промежутки времени. Историю тиков я взял из мт5, поэтому могу работать с точностью до миллисекунды.<br/> Само распределение пауз между тиками выглядит так <br/> <img src="https://c.mql5.com/3/181/6042924600369db147ea2bdfb5292d2a2477244da4612e6ab691a1258475cf0f.png" alt="Как заработать на приращениях цены." title="Как заработать на приращениях цены."/><br/> </strong><p><strong>Этот график частот можно описать с помощью суммы распределений Гамма и Коши. Первый параметр Гамма-распределения для некоторых дилингов можно подобрать как целое число, и тогда Гамма-распределение становится его частным случаем — распределением Эрланга.<br/> </strong></p><p><strong>Формула:</strong></p><p><strong>gamma(4e+00, 2.8e+01) * 5e-01 + cauchy(0e+00, 7.37e+02) * 2e+00 * 5e-01</strong></p><p><strong>Это формула для конкретного дилинга, у всех параметры и коэффициенты немного отличаются.</strong></p><p><strong>В общем виде функция выглядит как-то так:</strong><br/> <strong>function(k, Θ, γ, c){</strong><br/> <strong> gamma(k, Θ) * c + cauchy(x0=0, γ) * 2 * (1-c)</strong><br/> <strong>}</strong></p><p><strong>параметр c — от 0 до 1<br/> <br/> </strong>Так вот — очень важно получить чистое гамма-распределение (распределение Эрланга) для интервалов времени между котировками. Это — основа основ построения граальной ТС. Все остальные методы приема данных — ерунда и создают лишь иллюзию удачи. А на деле, получается СБ. Почему это именно так, а не иначе — не знаю. Это