I present a parametric, bijective transformation to generate heavy tail versions of arbitrary random variables. The tail behavior of this heavy tail Lambert random variable depends on a tail parameter : for , , for has heavier tails than . For being Gaussian it reduces to Tukey’s distribution. The Lambert W function provides an explicit inverse...
There are several representations of the VG process that relate it to other processes. It can for example be written as a Brownian motion with drift subjected to a random time change which follows a gamma process (equivalently one finds in literature the notation Γ ( t ; γ = 1 / ν , λ = 1 / ν ) {\displaystyle \Gamma (t;\gamma =1/\nu...
波は巡り巡る）:)
ここで、情報によって引き起こされた摂動と、価格の推移を示します。記憶」が徐々に停止するとき、価格は任意の場所で停止する可能性がありますか？あるいは、そのような場所はまだ限られた領域であり、私たちはそれを水準と考えている。ある人が、"ここまで来たら取ろう "と思う。もう一人は、「もう我慢できない、あと20ピップス取って閉じよう」と考える。
つまり、価格刻みは価格スケールの異なる部分で異なるのです。
これは最適化の問題です。 何でも可能です。
ああ...。ティックの使い方を理解した最初の人。その通り - 1秒のサンプリングレートでティックを扱う。
アレクサンダー、これはスキャルピング用なんだね？
最適化の問題だ。 何でも可能だ
アレクサンダー、これはスキャルピング用なんだね？
より正確には、ピプシングの時です。
Intradeでは、10-15秒間に1値までという、より深刻な間引きが必要です。
ティック・シリーズのどのような間引きにおいても、サンプル量と時間の一定の時間依存性が保たれなければなりません。つまり、そのような流れが保たれている場合、日中の1000の間引きイベントは取引セッションに 対応し、夜間は1日に対応する必要があります。
原則的には、直線的な時間、すなわちOPEN/CLOSE M1、M5、...で作業することは可能であり、その場合、取引セッション、日、週、...というサイクルは明らかであるが、1日以内ではサンプル量が減少すると精度が失われ、週、月、...、すなわち週1-2回の取引についてしか話すことができない。普通のトレーダーは、これでは満足できない。日中、投げたり、投げたりしたいし、ティックで動くが、時間空間で負けて失敗する。）
サイクルについて
一日以内に、それらははっきりと見える。今月のGBPUSDチャートをご覧ください：
ソーサラー（現在温めている、おそらく森の端にある）の一番下のインジケータでは、この周期性はプロセス分散（赤と青の線）に存在する - ほとんど正弦波。
分散（ボラティリティ）の挙動を予測し、価格（または増分の合計）が分散を超えたとき、変曲点を通過したときにのみ取引を行うことができることが重要です（チャート上の緑色の丸でマーク）。
つまり、チャートはボラティリティを考慮してさらに変化するはずだ。
例えば、ボラティリティ・ティックを薄くする。
なぜすぐに価格にボラティリティを組み込まなかったのでしょうか？ つまり、チャートはそれを考慮して変形させるべきなのです。
例えば、ボラティリティの刻みを薄くするとか。えー...その方法がわからない。
ボラティリティの時間サイクル（ただし、僕のサイクルはなぜかギャン・サイクルとは違う）を見つけて、それをゆっくり使っている。
もちろん、私は聖杯を持って いませんが、いくつかの+20-25％はすでに3ヶ月目であり、そして今、私はすでに実際にそれを使用しています。おそらく、私はもちろん、トイレにすべてを注ぐだろう...。でも、このようなサイクルがなければ、もっと早くすべてを使い果たしていただろう。
えー。どうすればいいのかわからない。
ボラティリティ・タイム・サイクルで何かを見つけて（でも僕のサイクルはなぜかギャンのとは違う）、それをゆっくり使う。
もちろん、私は聖杯を持っていませんが、いくつかの+20-25％はすでに3ヶ月目であり、今、私はすでにリアルでそれを使用しています。おそらく、私はもちろん、トイレにすべてを注ぐだろう...。でも、このようなサイクルがなければ、もっと早くすべてを使い果たしていただろう。
MOのトピックで、ランバートの逆変換の助けを借りて、アイデアとしては一回でできることをすでに書いた。
しかし、私には複雑すぎるhttps://www.hindawi.com/journals/tswj/2015/909231/。
RやPyのパッケージもあるが
マキシム・ドミトリエフスキー
A lexander_K
私にとってサイクルはまだ未踏の方向だ。周期があり、振動周期が変化しているのは分かる。多くの疑問がある。興味深い情報をありがとう。
マキシム・ドミトリエフスキー
A lexander_K
私にとってサイクルはまだ未踏の方向だ。周期があり、振動周期が変化しているのは分かる。多くの疑問がある。興味深い情報をありがとう。
:)))確かに市場には周期性がある。しかし、明確に価格ではなく、その分散（ボラティリティ）にです。そして、一つの始まりは、価格とその分散の両方を引き起こす増分です。1日の間に周期的に縮小／拡大するような増分の確率密度は、このように見える。実際、プロセスの結果としての記憶について話すなら、このこと（周期性）は記憶である。
価格を正弦波形の分散として表現することができれば、それは何かである :)))))。
参考までに：
プロセス分散は、例えば次のような計算式で求められる：
https://en.wikipedia.org/wiki/Variance_gamma_process
:)))確かに、市場には循環性がある。しかし、明確に価格ではなく、その分散（ボラティリティ）にあります。そして、一つの始まりは、価格とその分散の両方を決定する増分です。1日の間に周期的に縮小／拡大するようなインクリメントの確率密度です。実際、プロセスの結果としての記憶について話すなら、このこと（周期性）は記憶である。
正弦波形の分散として価格を表現することができれば、それは何かである。）
参考までに：
プロセスの分散は、次のような式で計算されます：
https://en.wikipedia.org/wiki/Variance_gamma_process
ボラティリティは、私の記事にある指2本のような変換から得ることができます。問題は、実際には、最初の系列のさらなる変換、すなわち、それをサンプリングする方法にあります。
そのためには，再調査するか，公式を用意する必要がある。