От теории к практике - страница 407
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
ну и чё ? будет у тебя несколько котировок подряд повторяться.
Вот эта вещь, основанная на реальных тиках:
будет полностью искажена.
Пик в нуле будет уходить в небеса.
Правильное решение - считывать данные так, чтобы сохранялось максимальное соответствие этому распределению.
Но, только не сами тики!!! Должны сохраняться два свойства:
1. соответствие количества считанных тиков заданному таймфрейму.
2. статистическое соответствие реальному тиковому распределению.
Без гистограмм немного непонятно, я их позже выложу для 3-х случаев интервалов времени.
1. равномерные (через 2.5 сек)
2. экспоненциальные (mean=2.5 сек.)
3. логарифмические (mean=2.5 сек.)
Какая из этих шкал даст максимальное соответствие реальному тиковому распределению, той и надо пользоваться.
Получится наишикарнейшая вещь.
В каждом баре будет содержаться примерно равное количество тиков (в случае равномерного считывания точно равное). А распределение приращений примерно будет соответствовать реальному тиковому.
Вот в этом случае, можно и нужно для дисперсии использовать закон "корня из Т". Расчеты будут максимально верными.
Получится наишикарнейшая вещь.
В каждом баре будет содержаться примерно равное количество тиков (в случае равномерного считывания точно равное). А распределение приращений примерно будет соответствовать реальному тиковому.
Вот в этом случае, можно и нужно для дисперсии использовать закон "корня из Т". Расчеты будут максимально верными.
Будут минимально верными, так как потеряются экстремумы ВР - важнейшая характеристика ВР.
Будут минимально верными, так как потеряются экстремумы ВР - важнейшая характеристика ВР.
Могут и потеряться.
Но, взамен мы получаем классический аналог (в случае экспоненциальных интервалов между тиками внутри бара, я очень рассчитываю на это) винеровской модели.
1. Цена испытывает хаотические воздействия внутри бара (соударения тяжелой частицы с легкими) - да
2. Ценв OPEN или CLOSE бара соответствует равномерным интервалам времени измерений, проводимых при рассмотрении броуновского движения - да.
Бери формулы расчета дисперсии для диффузионных процессов и все дела.
Господа!!!
Мы близки к Граалю как никогда ранее!!! Не переживайте - дядя Саша всё сделает за вас.
Приготовьте карманы, пожалуйста.
"Надо заметить, что на Forex тиковые данные обозначают не сделки, а запросы цены. Т.е. на каждый тик приходится одна выдача котировки, которая совсем не обязательно завершается заключением сделки."
Если б это было так, то часто цена повторялась бы неизменной в последовательных тиках.
Но это не так - можете сами посмотреть на тики, каждый тик - это изменение цены.
Так что ерунду пишет ваш "гуру".
А "запросы цены" были актуальны лет 20 назад, при переговорных сделках через Reuters Dealing. Сейчас большую долю рынка занимают электронные торговые системы, в которых цена видна и без запросов.
у кого-то есть секундные котировки, за неделю хотя-бы?
у кого-то есть секундные котировки, за неделю хотя-бы?
CopyTicks: запрашивайте реальные тик хоть за день, хоть за месяц.
Но, взамен мы получаем классический аналог (в случае экспоненциальных интервалов между тиками внутри бара, я очень рассчитываю на это) винеровской модели.
Мы близки к Граалю как никогда ранее!!! Не переживайте - дядя Саша всё сделает за вас.
Приготовьте карманы, пожалуйста.
Пытаться заработать на винеровском процессе может только тот, кто плохо учил математику в школе.
Поскольку в таком процессе очередное приращение ни от чего не зависит, то и прогноз его сделать невозможно.
Берегите карманы, господа. От неучей.
Могут и потеряться.
Но, взамен мы получаем классический аналог (в случае экспоненциальных интервалов между тиками внутри бара, я очень рассчитываю на это) винеровской модели.
Вот в этом случае, можно и нужно для дисперсии использовать закон "корня из Т". Расчеты будут максимально верными.
В этом случае вы получите дисперсию относительно значения процесса в стартовой точке окна. Да и то с ошибками. А не относительно SMA (что нам требуется).