理論から実践へ - ページ 407

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igrok333:
だからどうした、何度も引用を繰り返すことになる。

これは、本物のティックをベースにしたものです。

は完全に歪んでしまいます。

ゼロの時のピークが空高くなる。

正解は、この分布と最大限の整合性を保つようにデータを読み込むことである。

でも、ダニそのものはダメ!!!2つのプロパティを維持する必要があります。

1. 読み取ったティック数と与えられた時間枠の対応関係。

2.実際のティック分布との統計的な対応。

ヒストグラムがないとちょっとわかりにくいので、3ケースの時間間隔について後ほど掲載します。

1. ユニフォーム（2.5秒後）

2. 指数型（平均2.5秒）。

3. 対数（平均値＝2.5秒）

これらのスケールのうち、どれが実際の目盛り分布に最大に対応するか、その1つを使用すべきです。

 

これは最もエレガントなことです。

各バーにはほぼ同じ数のティックが含まれます（均一な 読みの場合は正確に等しくなります）。そして、増分の分布は、実際の刻みにほぼ対応することになる。

この場合、分散には「T字のルート」の法則を使うことができますし、使うべきです。計算は可能な限り正しく行います。

 
Alexander_K2:

これは最もエレガントなことです。

各バーにはほぼ同じ数のティックが含まれます（均一な読みの場合は正確に等しくなります）。そして、増分の分布は、実際の刻みにほぼ対応することになる。

この場合、分散には「T字のルート」の法則を使うことができますし、使うべきです。計算が最大限に正しく なります。

BPの最も重要な特徴であるextremumが失われるため、最小限の正解となる。

 
Andrei:

BPの最も重要な特徴である極端なBPが失われるため、最小限の正解となる。

失われるかもしれません。

しかし、その代わりに、ウィーナーモデルの古典的アナログ（バー内のティック間の指数的 間隔の場合、私は本当にそれを当てにします）が得られます。

1.プライスはバー内でカオス的な効果を経験する（重粒子と軽粒子の衝突） - はい

2.バーのOPENまたはCLOSEは、ブラウン運動を考慮した場合、一様な測定時間間隔に対応する - はい。

拡散過程の分散を計算する公式を取れば完了です。

諸君!!!

私たちはこれまで以上に聖杯に近づいています!!!心配しないで、サーシャおじさんが全部やってくれるよ。

ポケットの準備をお願いします。

 
Vladimir:

"FXでは、ティックデータは取引を示すものではなく、値付け要求を示すものであることに注意が必要です。 つまり、1ティックに1つの値付けがあり、それが必ずしも取引になるとは限りません。"

そうであれば、価格は連続したティックで変化しないまま繰り返されることが多いはずです。

しかし、そうではありません。ティックを自分で見ることができます。ティックの ひとつひとつが価格変動なのです。

だから、ナンセンスなことがあなたの「教祖」によって書かれているのです。

そして、「価格の問い合わせ」は、20年前、ロイター・ディーリングによる相対取引で関係しました。今は、リクエストしなくても価格がわかる電子取引システムが大きなシェアを占めています。

 

どなたか、一週間分の秒単位の見積もりをお持ちの方はいらっしゃいませんか？

 
igrok333:

は、せめて1週間だけでも再見積もりしている人はいませんか？

CopyTicks：1日または1ヶ月の実際のティックを要求します。

 
Alexander_K2:

しかし、その見返りとして、ウィーナーモデルの古典的なアナログ（バー内のティックの間隔が指数関数的である場合、私は本当にそれを期待している）を得ることができるのです。

私たちはこれまで以上に聖杯に近づいています!!!心配しないで、サーシャおじさんが全部やってくれるよ。

ポケットの準備をお願いします。

学校で数学を習わなかった人だけが、Wienerプロセスで儲けようとすることができる。

この過程では、次の増分が何にも依存しないので、予測することは不可能である。

ポケットに気をつけろよ、諸君。無知な者より。

 
Alexander_K2:

また、紛失する可能性もあります。

しかし、その見返りとして、Wienerモデルの古典的なアナログ（バー内のティックの間隔が指数関数的である場合、私は本当にそれを当てにしています）を得ることができるのです。

このWienerモデルは虚数であり、実プロセスに関係しないため、その価格は小さいのですが......。つまり、私たちは二重の幻想を抱いているのです。本当の極限は存在せず、それ自体が科学的に不勉強であり、時間モデルも現実のものと比べて非常に歪んでいて、歪んでいるのです。
 
Alexander_K2:

この場合、分散には「Tの根」の法則を使うことができますし、使うべきです。計算は可能な限り正しく行います。

この場合、ウィンドウの開始点でのプロセス値に対する相対的な分散が得られ、さらにその場合、SMAに対する相対的な分散ではなく、誤差が得られます（これは我々が必要とするものです）。

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