Маленький график имеет свойство затушевать искомую модель на графике, так как все основные точки поддержки и сопротивления скомпонованы на ограниченной площади. Хотя многие графические программы способны сфокусировать отождествленные точки на графике, обычно этот процесс проходит много стадий. Это одна из причин того, почему построение графиков на бумаге без помощи компьютера - наилучший способ представить рынок так, как этого требует анализ цены и времени по Ган-ну. Несмотря на то, что процесс обновления рынка вручную каждый день, неделю или месяц, может отнимать много времени, преимущество содержится в наличии возможности придавать графику предсказательную функцию путем рисования поддержки и сопротивления в будущем. Эти преимущества намного перевешивают отрицательные моменты потери времени, возникающие в результате обновления графика вручную. [c.29]
Оценка методом Монте-Карло произведена с использованием тех же исходных параметров, меняющихся в тех же диапазонах, однако сами параметры задавались в виде функций логнормального распределения со средним значением, равным базовому, и логарифмической дисперсией 0,1 (рис. 13.5). Затем при помощи компьютера производилось генерирование случайных значений этих функций и их случайных комбинаций в сценарии. Общее количество полученных сценариев составило около 5000. Для каждого сценария производился расчет ЧДД, а полученные значения использовались для построения гистограмм и графиков кумулятивной вероятности. Такие графики для базового и коммерческого вариантов показаны на рис. 13.6, из которого следует, что оценки вероятности ЧДД = 0 составили для коммерческого варианта 98 %, а для базового варианта - лишь около 10 %. [c.242]
Для построения с помощью Maple графика функции у = f(x) в интервале (а, 6) достаточно набрать на компьютере команду [c.179]
Прекрасно разрабатывать торговые системы, не задумываясь об оптимизации. Но в реальности создание надежной системы — путь проб и ошибок, на котором какие-либо формы оптимизации неизбежны. Оптимизатор присутствует всегда — если не на поверхности, то в глубине процесса. Оптимизатор как таковой — это программа или алгоритм, пытающийся найти лучшее из возможных решений задачи оптимизация — процесс поиска, подбора этого решения. Оптимизатор может быть отдельной программой, возможно, выполненной в виде класса ++, объекта Delphi или функции A tiveX. Мощные продвинутые оптимизаторы часто создаются в виде компонентов, встраиваемых в программы, которые будет разрабатывать пользователь. Менее сложные оптимизаторы, например встречаемые в программах построения графиков высокого уровня, — обычно простые алгоритмы, занимающие несколько строчек программного кода. Поскольку любое решение, приводящее к оптимизации, является оптимизатором, оптимизация не обязательно связывается с компьютерами — оптимизатором может быть и человек, занятый решением задачи Надо сказать, что человеческий мозг — одна из наилучших эвристических систем на земле [c.47]
Смотреть главы в:
Математика для социологов и экономистов Учебное пособие -> Построение графика функции на компьютере