기고글 토론 "랜덤 워크와 추세 표시기"
В статье есть одно серьёзное противоречие. С одной стороны, мы установили с помощью индикатора трендовости, что реальной курс – трендовый. С другой стороны, мы утверждаем, что реальный курс колеблется в границах горизонтального фундаментального канала. А горизонтальный канал – очень сильный признак антитрендовости.
여기에는 모순이 없습니다. 수요-공급의 기본 법칙은 이러한 효과를 예측합니다. 요점은 전체 모델을 동적으로 고려해야 한다는 것, 즉 수평적 기본 채널의 경계가 시간에 따라 변화한다는 것입니다. 제가 말하는 내용을 이해하려면 먼저 고전적인 정적 공급-수요 모델("지금 여기"에 대한)을 고려할 필요가 있습니다:
즉, 각 시점에서 재화의 최대 효율적 교환 지점은 단 하나뿐입니다(이 경우 3달러 가격에 7000부셸). 다른 모든 지점에서는 더 적은 상품이 더 적은 돈으로 교환됩니다. 거시경제 상황은 끊임없이 변화하고 있으며, 이는 효율적인 교환 지점 자체도 변화하고 있음을 의미합니다. 그러나 시장은 효율적이며 주요 임무는 그러한 지점 또는 바로 균형 가격 ( "구매하려는 모든 사람-구매, 판매하려는 모든 사람-판매")을 지속적으로 검색하는 것입니다. 이 시점에서 최대량의 상품이 교환되기 때문에 이 시점의 거래량은 많아야 합니다. 시장이 이러한 거래량을 실현하는 데는 시간이 걸립니다. 이 이론은 거래량 축적의 효과를 예측합니다:
시장은 대부분 통합 단계에 있습니다(최대 효율 영역에서).
그러나 세계 경제는 전체적으로 끊임없이 진화하고 있습니다. 새로운 기술이 등장하고 생활 수준이 향상됩니다. 결과적으로 한편으로는 점점 더 많은 상품과 서비스가 필요하고, 다른 한편으로는 과학과 기술의 발전으로 점점 더 많은 상품과 서비스를 생산할 수 있게 됩니다. 유동성은 시간이 지남에 따라 증가합니다. 세계 시장의 규모가 커져야 하고, 그 결과 변동성이 커져 위기의 규모가 축소됩니다. 시간이 지남에 따라 수요가 증가하면 가격이 상승합니다. 동시에 과학과 기술의 발전은 이러한 수요에 점점 더 많은 상품과 서비스를 제공합니다. 결과적으로 균형점은 일반적으로 시간이 지남에 따라 위쪽과 오른쪽으로 이동합니다. 이 지점에서 끊임없이 방황하는 시장도 일반적으로 성장합니다(가격이 높아지는 경향이 있음).
바로 이 '유행 효과'가 바로 여기에서 비롯됩니다. 이 모든 것이 수학적 계산과 잘 맞아떨어져서 놀라울 정도입니다. 어쨌든 경제적 효과는 수학적 종속성을 설명해야 하지만, 그 반대의 경우는 설명할 수 없습니다.
기사에는 한 가지 부정확 한 점이 있습니다. 술 취한 선원을 비유로 삼 으면 단계의 크기가 다릅니다. 대략적으로 말하면 1 단계는 펍에서 이동하는 경우 80cm 길이이고, (펍으로) 60cm 뒤로 물러납니다. 추세는 동일하며 시장의 하락 움직임이 상승 움직임보다 빠르다는 것도 알려져 있습니다. 그리고 기사에서 모든 단계는 동일한 +1 또는 -1입니다.
따라서이 모델은 적절한 것으로 간주 될 수 없습니다. 그것은 단지 오랫동안 유통 속성이 알려져 있고 연구되어 온 코인 일뿐입니다.
기사에는 한 가지 부정확 한 점이 있습니다. 술 취한 선원을 비유로 삼 으면 단계의 크기가 다릅니다. 대략적으로 말하면 1 단계는 펍에서 이동하는 경우 80cm 길이이고, (펍으로) 60cm 뒤로 물러납니다. 추세는 동일하며 시장의 하락 움직임이 상승 움직임보다 빠르다는 것도 알려져 있습니다. 그리고 기사에서 모든 단계는 동일한 +1 또는 -1"입니다.
코인에는 기하학적 브라운 운동 모델이라는 연속적인 아날로그가 있습니다. 여기에 설명되어 있습니다 http://algoritmus.ru/?p=2889.
"알고리즘 트레이딩 문제 해결을 위한 확률적 접근법".
저자: 아르센 야코블레프, 그리고리 프랜구리디
발행: "D-Shtrich" 잡지 #16/6 2010년 9월호
이 기사는 제 기사와 동일한 아이디어를 가지고 있으며 수학이 더 추가되었습니다. 불연속형 모델을 사용할지 연속형 모델을 사용할지는 취향의 문제입니다. 둘 다 동일합니다. 한 모델에만 적분이 있고 다른 모델에는 합이 있습니다. 그리고 동전 모델은 이미 학생들이 이해하고있는 반면 연속 모델은 학생들 만 이해합니다.
"시장의 하락이 상승보다 빠르다는 것도 알려져 있습니다." - 이것은 저에게 매우 흥미 롭습니다 - 연구 / 기사에 대한 링크를 주실 수 있습니까? 자기 교육을 위해 필요합니다.
"따라서 이 모델은 어떤 식으로도 적절하다고 볼 수 없습니다. 비트코인은 오랫동안 유통 속성이 알려져 있고 연구되어 온 코인일 뿐입니다." - 현실을 100% 적절하게 설명하는 모델은 없습니다. 시장 모델로서 코인 비율도 마찬가지입니다. 그렇기 때문에 우리는 시장에 더 적합한 트렌드를 가진 코인 모델을 만들어야 했습니다.
- 2010.09.13
- val
- algoritmus.ru
왜 동전일까요? 동전에는 양면이 있습니다 - 무엇을 반영하나요? 직선 (아날로그-위, 아래), 즉 1차원에서 이상적인 무작위 방황 만 가능합니다. 가격은 다른 상태를 가질 수 있습니다 - 평평한, 즉 이미 3면이있는 동전, 즉 2 차원 랜덤 워크가 있습니다. 위의 차트에서 이러한 시장 상태는 실제로 모델링되지 않았으며, 딱딱한 플랫을 볼 수 없다는 것을 알 수 있습니다.
그림 2의 노란색 곡선은 플랫에 가장 가까운 곡선입니다. 매개변수 a=-0.5를 사용하면 가장 타이트한 플랫을 얻을 수 있습니다. 그러면 수평선 +1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 ..... 따라서 동전의 양면은 평평한 것을 설명하기에 충분합니다. 그건 그렇고, 기사에서 "플랫"은 "안티 트렌드"라고합니다.
그러나 내가 올바르게 이해한다면 전체 차트가 더 수평이 될 것이고 실제 시장에서는 급격한 추세와 단단한 평평함, 즉 이러한 현상이 모두 독립적 일 수 있습니다. 독립성은 동전의 세 번째면이 필요하다는 것입니다. 간단히 말해, 시간 요소가 방황하고 동전에는 방황의 1 차원 모델이 있기 때문에 시장은 비행기에서 방황하고 있으며 시간 동안이 모델을 단순 (방황하지 않고) 스윕하는 것은 정확하지 않습니다. 그러나이 기사에도 불구하고 매우 유용합니다.
정확히 맞습니다, 추세가있는 동전 모델에서 추세는 시장의 전체 수명 동안 일정한 것으로 간주됩니다. 그리고 실제 환율의 추세성 지표에서 알 수 있듯이 추세성은 끊임없이 변화하고 있습니다. 그리고 장기간(수년) 평균적으로만 추세성이 상수로 측정됩니다.
"추세와 코인 비율" 모델을 시장과 일치하도록 만들려면 모델을 복잡하게 만들 수 있습니다. 매개변수 "a"를 시간에 따라 혼란스럽게 만들거나 다른 것을 발명할 수 있습니다. 창의적인 발상이죠. 엄밀히 말하면 두 번째 차원을 도입할 필요는 없지만, 원한다면 "a" 옆에 두 번째 혼돈 승수를 추가할 수 있습니다.
예를 들어, 이 지표인 뉴 무빙 미니맥스 기술 분석 지표와 MQL5에서의 구현을 테스트하려면 일정한 추세를 가진 간단한 모델이 필요합니다. 실제 코스에서 이러한 지표를 다루는 것은 현실적이지 않지만 일정한 추세를 가진 간단한 모델에서 테스트하는 것은 좋은 일이 될 것입니다.
... 불연속형 모델을 사용할지 연속형 모델을 사용할지는 취향의 문제입니다. 둘 다 동일합니다. 한 모델에만 적분과 합이 있고 다른 모델에는 합이 있습니다. 그리고 동전 모델은 이미 학생들이 이해하고 있고 연속 모델은 학생들만 이해하고 있습니다....
바로 여기에 실수가 있습니다.
1. 연속형 모델에서 불연속형 모델로의 전환이 올바르게 이루어져야 합니다.
두 모델 모두 동일 할 수 있지만 (연속 및 불연속) 조건을 충족해야하며 + 및 -의 단계가 동일해야합니다. 그 크기.
3. 분석하기 위해 막대를 사용하여 "그들은 동일합니다."라는 진술이 참일 것입니다. 한 모델에만 적분이 있고 다른 모델에는 합이 있다." 모든 막대가 동일하다는 것을 증명하세요. 증명할 수 있나요?
이 속성을 가진 차트는 렌코 차트 하나뿐입니다... +1 -1로 바꿀 수 있습니다(https://www.mql5.com/ko/code/9447#25419).
기사 링크를 보내주셔서 감사합니다. 읽어봤습니다. ARFIMA 모델, 즉 랜덤 워크를 사용할 것을 제안합니다. 이들은 다른 모델입니다. 다음 글과 저자의 글을 읽어보면 흥미로울 것입니다. 제안한 시장 모델이 적절하다는 것이 증명된 곳입니다. 말로만 주장하는 것이 아니라 수학적으로 증명되었습니다 ... 그리고이 수치의 계산을 감안할 때 ...
H.Y. 많은 사람들이이 아름다운 단어 적절성을 이해하지만 계산하는 방법조차 모릅니다. 당신은 당신의 게시물에 100 % 적절한 모델이 존재하지 않는다고 썼습니다. 전적으로 동의합니다. 문제는 제안 된 모델이 20, 30 또는 99 %까지 시장에 얼마나 적절한 지입니다.999999999 %....
스택을 모델링해보면 스택은 명확한 구조를 가지고 있으며 스택은 특정 수의 지점에 대한 위아래 순서를 확인합니다.
제너레이터가 모든 셀을 통과한 후(+1 -1이 아니라 임의의 볼륨을 생성할 수 있음) 스택의 모든 셀이 제너레이터를 통과한 후 스택의 중간 지점을 어디로 이동할지 계산합니다.
32768랜드를 생성한 후 SRAND를 다시 시작하는 것을 잊지 마세요. 그렇지 않으면 순서가 반복됩니다.
새로운 기고글 랜덤 워크와 추세 표시기 가 게재되었습니다:
랜덤 워크는 실제 시장 데이터와 매우 유사해 보이지만 몇 가지 중요한 기능을 갖고 있습니다. 이 글에서는 동전 던지기 게임을 사용하여 시뮬레이션한 랜덤 워크의 속성을 고려할 것입니다. 데이터의 속성을 연구하기 위해 경향성 지표가 개발되었습니다.
먼저 난수 생성기를 사용하여 동전 던지기 게임의 결과를 시뮬레이션해 보겠습니다. 따라서 머리를 +1로 하고 꼬리를 -1로 둡니다. i번째 동전 던지기의 결과는 x(i) = p(1/2)입니다. 여기서 p(1/2)는 1/2의 확률로 값 +1을 취하는 함수이며 -1도 동일한 확률 1/2을 갖게 됩니다.
그러면 랜덤 워크는 단순히 x(i)의 합이 됩니다. 간단하게 0부터 시작합니다.
랜덤 워크는 잘 연구되었으며 몇 가지 놀라운 속성을 가지고 있습니다. 우리에게 유용한 것들을 요약해 보겠습니다.
작성자: Гребенев Вячеслав