MT用のPythonトレーディングシステムを作る。 - ページ 16

新しいコメント
 
Alexander_K2:

この尺度を正しく計算すると、スライディングウィンドウでは、常に正規分布の内側にあり、憧れの聖杯を持っていることがわかります。

論理的には、測定間隔が短ければ短いほど、異常値の可能性は低くなる。もちろん、適応型チャンネルはこのような異常値を補正する。問題は、この「尺度」をどのように決定するか、つまり、価格変動を よく測定するためにチャネルを選択する基準は何であるべきかということである。

 
Aleksey Vyazmikin:

論理的には、測定間隔が短ければ短いほど、外れ値が少なくなる。もちろん、適応型チャンネルはこのような異常値を補正する。問題は、この「尺度」をどのように決めるか、つまり、価格変動をよく測定できるようにチャンネルを選択する基準は何であるべきかということである。

移動平均から 1,000,000の直線的な価格乖離のサンプルを取ります。この偏差値のヒストグラムを見てください。出来上がった分布が正規分布に近ければ近いほど良い。

 
Alexander_K2:

移動平均から 1,000,000の直線的な価格乖離のサンプルを取ります。この偏差値のヒストグラムを見てください。正規分布に近ければ近いほど良い。

問題は自動化についてで、係数があるのか、それともダイナミクスを示して測定可能にする何かがあるのか、ということです。

1kkはやりすぎ、ティックは使わない。

ところで、なぜhaiとloysを2分割して、チャンネルの上限のhaiと下限のloysをカウントするのではなく、平均からの偏差をカウントすることにしたのですか--その方が公平でしょう。

 
Aleksey Vyazmikin:

問題は自動化についてで、単一の係数があるのか、それともダイナミクスを示して計測を可能にする何かがあるのか、ということです。

1kkはやりすぎ、ティックは使わない。

ところで、なぜhaiとloysを2つに分けて、チャンネルの上限のhaiと下限のloysを数えるのではなく、平均からの偏差を数えることにしたのですか--その方がより公平でしょう。

移動平均 線からの価格の直線的な乖離が正規分布（二項分布と読む）を形成しているとき、聖杯は目の前にある。二項分布について知っていればいいのです。ユーリもそうです。）

 
Alexander_K2:

移動平均 線からの直線的な価格の乖離が正規分布（二項分布と呼ぶ）を形成しているとき、聖杯は目の前にあります。二項分布について知っていればいいのです。ヴォーン、ユーリもそうです :)

私は冗長な理論が好きではありません。人工的な正規分布を作るのに適したインディケータかどうかを判断する方法が必要で、それをどうするか。

 
さて、平均値付き価格チャート（上に掲載）に誰も興味を示さないので、削除します。
 
Evgeniy Chumakov:
さて、平均値付き価格チャート（上に掲載）には誰も興味を示さなかったので、削除します。

このグラフをどうやって求めたのか、何も表現されていないUSD価格を別途求めたのかがわかりませんでしたが...。

 
Aleksey Vyazmikin:

このグラフをどうやって求めたのか答えられませんでしたね、米ドル価格を別に求めたのか理解できませんでした、何も表現されていませんでしたが・・・。

できなかったし、したくなかったのでしょう。 そして、この別格の価格が何も表現されないのはどうしてでしょうか。
 
Evgeniy Chumakov:
そして、この別個の価格がどのように表現できるかというと、何も表現できないのです。

価格とは、ある資産を他の資産と等価に評価することであり、これこそ他が明確でない。

 
結論：относительно не запаздывающей меры центральной тенденции 我々は常に正規分布の内側にいることになる。実は--聖杯の中。そして、この対策が多項回帰線であれば、何度も確認する必要がありますが、それで問題は解決です。

ご清聴ありがとうございました。


また、価格が中心傾向の非ラグド指標であるとすれば？
1...91011121314151617
新しいコメント