-OHLC Volatility: Yang and Zang (yang.zhang)Yang and Zang関数は、ヒストリーのボラティリティを計算し、推定誤差が少なく、ドリフトやオープニングギャップに依存 しません。RogersとSatchellの関数、OPEN-CLOSEのボラティリティを加重平均したものと解釈 することができる。
-OHLC Volatility: Yang and Zang (yang.zhang)Yang and Zang関数は、ヒストリーのボラティリティを計算し、推定誤差が少なく、ドリフトやオープニング・ギャップに依存 しないのが特徴です。RogersとSatchellの関数、 OPEN-CLOSEのボラティリティを加重平均したものと解釈 することができる。
ロクでもない五代目はどうしてるんだ！？
何が悪いんだ。ボラティリティは静止して いる。まあというか、ほとんどそうですね。疑似でもいいんです。
少女の窮状をどう利用するかわからない人がいるとすれば、それはその人の倫理的な問題です。道徳的な抑制がないんです。
ボラティリティは本来、統計的に有効なパターンを想定しているのでしょうか？
ここでは、Rの中からオックスを紹介します。
ボラティリティ(CLOSE)
CLOSE価格を用いたヒストリカル・ボラティリティの算出
- OHLCのボラティリティ：GarmanとKlass（garman.klass）
ガーマンとクラスのボラティリティ。 ヒストリーの ボラティリティを計算する場合、バイアスがゼロでジャンプのないブラウン運動を仮定しています（つまり 、open = close です）。この推定 機能はCLOSE推定に比べ7.4倍の 効果があります
- ハイローボラティリティ：パーキンソン
パーキンソンの式は 、ハイ・ロー価格での履歴からボラティリティを推定 する。
- OHLCのボラティリティ：ロジャーズとサッチェル
RogerとSatchellの履歴上のボラティリティを計算する関数は、非ゼロのドリフトを考慮しているが、ジャンプは想定していない。
- OHLCボラティリティ：GarmanとKlass - JanとZang (gk.yz)
本機能は、Garman and Klassの機能を改良し、開口部の隙間を考慮したものである。
-OHLC Volatility: Yang and Zang (yang.zhang)Yang and Zang関数は、ヒストリーのボラティリティを計算し、推定誤差が少なく、ドリフトやオープニングギャップに依存 しません。RogersとSatchellの関数、OPEN-CLOSEのボラティリティを加重平均したものと解釈 することができる。
"すべては我々の前に盗まれた"
ここでは、Rの中からオックスを紹介します。
ボラティリティ(CLOSE)
CLOSE価格を用いたヒストリカル・ボラティリティの算出
- OHLCのボラティリティ：GarmanとKlass（garman.klass）
ガーマンとクラスのボラティリティ。 ヒストリーの ボラティリティを計算する場合、バイアスがゼロでジャンプのないブラウン運動を仮定しています（つまり 、open = close です）。この推定 機能はCLOSE推定に比べ7.4倍の 効果があります
- ハイローボラティリティ：パーキンソン
パーキンソンの式は 、ハイ・ロー価格での履歴からボラティリティを推定 する。
- OHLCのボラティリティ：ロジャーズとサッチェル
RogerとSatchellの履歴上のボラティリティを計算する関数は、非ゼロのドリフトを考慮しているが、ジャンプは想定していない。
- OHLCボラティリティ：GarmanとKlass - JanとZang (gk.yz)
この機能は、Garman and Klassの機能を改良し、開口部の隙間を考慮したものです。
-OHLC Volatility: Yang and Zang (yang.zhang)Yang and Zang関数は、ヒストリーのボラティリティを計算し、推定誤差が少なく、ドリフトやオープニング・ギャップに依存 しないのが特徴です。RogersとSatchellの関数、 OPEN-CLOSEのボラティリティを加重平均したものと解釈 することができる。
"すべては我々の前に盗まれた"
私たちの後に「盗む」のと同じように。挑戦する理由はないのでしょうか？