일반적으로 이것은 비밀이 아닙니다. 거래자가 기꺼이 받아들이는 위험 수준에 따라 다릅니다. 예를 들어, 1월부터 2월 말까지 실제 생활에서 최소한의 위험으로 거래하면서 저장소를 거의 두 배로(더 정확하게는 93%), 모니터링을 위해 최대 위험으로 거래한 데모를 게시했습니다. 거의 450%가 있지만 실생활에서 나는 그런 위험을 감수하지 않을 것입니다 :) - 이것들이 최고의 지표였고 평균적인 지표는 약 40%였습니다.
내 전략에 따르면 2개월 만에 93%의 이익 가치를 얻으려면 최대 50-60%의 손실을 위해 자금 관리에 누워 있어야 합니다. 물론 현실에서는 그렇게 할 수 없다. 이러한 매개변수를 사용하여 전략에 주의를 기울일 필요가 있습니다. 진실은 당신의 전략에 대한 Expert Advisor를 작성 하기 위해 당신이 제공한 정보가 절대적으로 충분하지 않다는 것입니다. 원칙적으로는 전략 자체가 널리 홍보되지 않는다고 생각하시면 충분히 이해할 수 있습니다. 글쎄, 당신이 여전히 그것을 실제 응용 프로그램에서 말하고 싶다면 아마도 누군가가 그것을 자동화하고 싶어 할 것입니다 (아마도 이것에서 나 자신에게 유용한 것을 가져올 수 있습니다).
이봐 블라디슬라프 ! 개방성과 흥미로운 게시물에 감사드립니다! 나는 당신의 접근 방식의 논리와 기초를 좋아합니다. Hurst 기준에 대해 참고할 수 있습니까?
게시물에서 이에 대해 아주 간략하게 다루셨지만, 아아, 저는 그것에 대해 아무것도 모릅니다. 그러나 주제는 평가 시장 동향 - 이것은 이 포럼을 포함하여 많은 사람들에게 흥미로웠습니다. 가능하다면 추상 수학이 아니라 다소 실용적인 것, 여기에서 아이디어와 셀 수 있는 집합에서 계산되는 방법을 모두 이해할 수 있습니다.
그리고 또 다른 질문.
결과는 이것입니다. 우리는 피벗 포인트를 가져오는 Murrey 수준뿐만 아니라 주어진 시간에 통계적 유의성을 얻습니다.
통계적 의미의 추정은 당신의 기술입니까 아니면 뭔가 열려 있습니까? 이에 대해 조금 더 말씀해 주시겠습니까?
알겠습니다. 문제 없습니다. Hurst 기준에 따르면 거미로 시작할 수 있습니다. 시작점이 있습니다. 예, 검색 엔진으로 찾을 수 있습니다. 기준 자체는 정규 분포로 수렴하는 분포에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지에 대한 경험적 추정치를 제공합니다(단순한 경우). 즉, 표본의 자유도가 증가함에 따라 수렴을 평가합니다. 또한 시장의 프랙탈리티 평가와도 관련이 있습니다(Mandelbrot의 의미에서 - d'Billiams와 혼동하지 마십시오!!!!). 또한 중심 극한 정리가 있습니다. 즉, 모든 수렴 분포는 자유도가 증가하면 정규 분포로 수렴됩니다(그래서 수렴하는 한 내부에 무엇이 있는지는 중요하지 않습니다 ;) ). 는 자유도가 약 30도보다 긴 샘플에 대한 수학 통계 장치의 적용 가능성을 의미합니다(이 경우 막대, 그러나 어떤 샘플에도 없음 !!!!!! - 기준 자체가 샘플을 잘라냄 - 알고리즘이 반복) - 거기에서 오류는 0이 되는 경향이 있습니다. 따라서 이러한 방법에 의한 짧은 기간의 분석은 운명적입니다 - IMHO. 일중 차트에서 일일 수준을 계산할 때 오류는 작습니다. 표본 길이는 충분합니다. 따라서 이 특성이 0.5에 접근하면 백색잡음이 우세하다는 것을 의미하고, 1에 접근하면 안정한 구조의 존재를 의미하고, 0에 이르면 불안정한 구조가 있음을 의미한다. 적용 가능성에 대한 추가 해석(내 것이 분명하지만): 안정 - 추세, 불안정 - 반대 추세. 이 경우 프랙탈(즉, 자기 유사 구조)은 물론 목표 평가와 함께 회귀 채널입니다. 그렇지 않으면 단순히 끝이 없고 사용에 문제가 있습니다.). 일반적으로 전체 방법(사소하지 않은 작업)은 채널을 찾는 것으로 귀결됩니다. 주어진 지점에 둘 이상이 있을 수 있으며 다방향일 수 있으며 가장 중요하게는 가장 적합한 것을 선택하거나 적절한 것을 중첩할 수 있습니다. , 둘 이상의 경우. 그들의 경계는 가격과 시간 측면에서 반전 영역을 설명합니다. 실제로 각 막대에서 최적화 문제가 해결됩니다. 계산 방법 자체에는 거의 0.5M의 코드가 필요합니다. 지표의 크기와 비교하십시오.). 예, 다시 한 번 상기시켜 드리겠습니다. 이 모든 것은 제가 공식화한 작업의 틀 내에서 의미가 있으며 결과는 동일한 작업의 틀 내에서 해석됩니다. 방법은 일반적이지만. 수준의 통계적 유의성에 관해서는 신뢰 구간 을 구축하자마자 명확해질 것입니다. 예를 들어 과매도가 클수록 평형점과 반대 경계( 이것은 평형점에 접근할 때 명확해짐) - 여기에 신뢰 구간과 절단 확률 수준이 있습니다. 과매도 구역을 수치적으로 평형점으로 돌아갈 확률(백분율 단위 - 따라서 60\40, 따라서 80\20 등을 반환할 확률 등... ;))과 머레이 반전 수준을 수치적으로 해석한다고 상상해 보십시오. 예를 들어 90/10과 같이 주어진 시간이 영역에 속합니다. 거래가 쉬울까요? 모호함이 더 적습니다. 맞죠? 따라서 이 문제에 대한 솔루션은 이러한 추정치를 제공합니다. 반전하는 동안 이러한 모든 구조가 정렬되어 눈을 즐겁게 합니다. 그러면 확률이 최대입니다. 데모에서는 스톱 없이 거래했습니다.). 실생활에서 나는 아직 위험을 감수하지 않습니다. 비록 스레드가 사소한 일에 대한 카운터를 열고 시도하는 것이 유혹적이지만 :).
관대하게 용서해 주지만 많은 시간을 절약했지만 완성 된 솔루션을 완전히 레이아웃 할 수 있다고 생각하지 않습니다.
안녕하세요! R / S - 통계는 Hurst의 기준 (통계)입니다 - 그의 공식, 인터넷에서 찾지 못하면 비누에 쓰십시오. 보내 드리겠습니다. - R - 편차 중첩, S - RMS (제곱 평균 일탈). 공식에는 이 비율의 로그가 포함되어 있습니다. 그래서 그들은 이것을 이렇게, 저 방식으로 부릅니다. 내가 어제 주의를 기울이는 것을 잊은 것 외에 중요한 것은 두 가지입니다. 1. 최적화 문제의 출현. 아아, 이것 없이는 명확성을 달성할 수 없었습니다. 이 작업은 가격이 100%로 알 수 없는 궤적을 따라 가능한 유일한 방법으로 간다는 가설(작업을 설정할 때 가설을 고려해야 함)에서 발생합니다. 개연성. 가격 필드는 잠재적으로 스왑(커미션)에 달려 있기 때문에(여기서 "필드"라는 용어는 수학적 의미로 사용됩니다. 엄격하게 증명하는 것은 어렵지 않습니다. 잠재성은 닫힌 윤곽을 따라 작용하는 힘의 작용(닫힌 윤곽을 따라 적분 ;) )이 0과 같으므로 "손가락에서" 다음과 같이 보이는 필드입니다. 궤도는 오르락 내리락하지만 시작점으로 돌아가면 수입이 0이 됩니다. 이것으로부터 우리는 궤적 함수가 어떤 이차 형식으로 적절하게 표현될 수 있다고 가정할 수 있습니다. 더 나아가 거의 간단합니다. 그러한 형식에 대한 성능 기준 함수의 극한에 대한 검색 은 고도로 연구된 영역입니다. 즉, 극단적인 방법으로 품질 기준을 충족하는 샘플을 선택해야 합니다. 2. 기술을 통해 일부 객관적인 패턴을 "추출"할 수 있다면 결과는 "노이즈"에 민감하지 않아야 합니다. 이는 논리적으로 이해할 수 있습니다. 그래서 2006년 1월부터 어떤 데이터 피드(나에게 사용 가능한 것)에서 따옴표의 약간의 차이에도 불구하고 역전 영역, 즉 모든 DC에서 동일한 수준과 경계를 제공하는 솔루션을 얻을 수 있었습니다. 동시에 평활화 알고리즘을 사용하지 않습니다. 모두 늦습니다. 증가된 예측 효율성이 이것과 관련이 있다고 정말로 믿고 싶습니다(논리적으로 입증된 것 같습니다). 모든 것이 여전히 완전히 다른 것으로 판명 될 수 있지만 :) - 모든 것이 가능합니다. Scientific Consultant Services, Inc.의 거래 시뮬레이터를 사용하겠습니다. (scicon) - 상황을 명확히 하는 데 도움이 되었으면 합니다.
이제 모든 것. 그리고 우리는 다른 사람의 지점을 범람시켰습니다. :). 행운을 빕니다.
2 시작 - 이 모든 것이 오랫동안 알려져 왔다면(한 번은 거미에서 시작점만 찾았습니다) - 최소한 방법론적 계획에서 정보를 공유하시겠습니까? 그렇지 않으면 내가 자전거를 설계하는 데 시간을 낭비할 수 있습니까?
R / S - 통계는 허스트 기준입니다 - 공식, 인터넷에서 찾지 못하면 비누에 적어 보내 드리겠습니다. - R - 편차의 중첩, S - RMS(제곱 평균 제곱근 편차) . 공식에는 이 비율의 로그가 포함되어 있습니다. 그래서 그들은 이것을 이렇게, 저 방식으로 부릅니다.
인터넷에서 검색했습니다. Excel http://megafx.fromru.com/FRAGKTVBA.xls 에서 계산을 위한 일부 프로그램만 찾을 수 있었습니다. 하지만 엑셀로 프로그래밍을 해본 적이 없어서 이해하기가 쉽지 않습니다. 여기에 공식을 작성하십시오. 이것은 많은 사람들에게 흥미로울 것입니다. 그리고 이 값을 계산하는 코드도 바람직합니다.
여기에 공식을 작성하십시오. 이것은 많은 사람들에게 흥미로울 것입니다. 그리고 이 값을 계산하는 코드도 바람직합니다.
이상하게도, 나는 그것을 내 기록 보관소에서 찾지 못했습니다. kaput이 컴팩트에 왔습니다.
1.1 허스트 지수의 추정
논문의 조항을 사용하여 우리는 먼저 아래에서 수행되는 환율 시리즈의 양적 수학적 분석의 이론적 토대를 고려할 것입니다.
Hurst 지수(Hurst) H 또는 Hurst 통계 R/S는 고려 중인 계열에 편향이 있는지 여부를 나타냅니다. 카자흐스탄에서 이러한 변화는 현재 경제 환경의 변화에 대응하는 시장 참여자에 의해 발생합니다. 이 이동은 새로운 무작위 정보가 나타날 때까지 계속되고 크기, 방향 또는 둘 모두에서 이러한 이동이 변경됩니다.
Hurst R/S 분석은 시계열의 두 가지 중요한 특성을 제공합니다. 첫째, 운동 관성을 추정하는 데 필요한 평균 주기 길이입니다. 시스템 주기의 평균값은 초기 조건의 메모리가 손실된 후의 기간으로 이해됩니다.
둘째, Hurst 지수는 안정적이고 연구 중인 시스템에 대한 최소한의 가정을 포함하며 시계열을 분류할 수 있으며 이 임의의 시리즈가 가우스가 아니더라도 임의의 시리즈를 비임의 시리즈와 구별할 수 있습니다. 따라서 Hurst 지수가 0.5와 다르면 연구된 시계열의 확률 분포가 가우스가 아님을 의미합니다. 0 < H < = 1이지만 H가 0.5와 같지 않은 경우 시리즈는 프랙탈이며, H = 0.5에서 무작위 보행과 그 동작이 크게 다릅니다.
따라서 H=0.5인 경우 연구된 시계열은 브라운 운동이고 관측값은 독립적이고 가우스 분포를 갖습니다. H > 0.5이면 관측치가 독립적이지 않음을 의미합니다. 각 관찰은 이전의 모든 사건에 대한 기억을 가지고 있으며, 이것은 "마르코비안"이라고 불리는 단기 기억이 아닙니다. 이것은 또 다른 장기 기억이며 이론적으로 항상 보존됩니다. 최근 이벤트는 이전 이벤트보다 더 강력한 영향을 미칩니다. 장기적 규모에서 Hurst 통계를 생성하는 시스템은 상호 관련된 이벤트의 긴 흐름의 상호 작용 결과입니다. 오늘 일어나는 일은 미래에 영향을 미칩니다. 우리가 지금 어디에 있는지는 과거에 어디에 있었는지에 따라 결정됩니다. 여기서 시간은 매우 중요한 요소입니다.
Hurst 지수 H의 가장 중요한 응용은 다음과 같습니다.
H = 0.5이면 효율적 시장 가설(EMH) 가설이 확인됩니다. 즉, 어제의 사건은 오늘에 영향을 미치지 않고 오늘의 사건은 미래에 영향을 미치지 않습니다. 이벤트는 상관 관계가 없으며 이미 시장에서 사용 및 평가 절하되었습니다.
대조적으로, H > 0.5이면 오늘의 이벤트가 내일 중요합니다. 즉, 수신된 정보는 나중에 시장에서 계속 고려됩니다. 정보의 영향이 빠르게 떨어지는 자기 상관뿐만 아니라 장기간에 걸쳐 정보에 영향을 미치는 장기 기억입니다. 물론 그러한 영향력은 여전히 시간이 지남에 따라 약해 지지만 단기 의존성보다는 여전히 더 느립니다. 이 영향은 구별할 수 없는 값으로 떨어질 때 사이클 길이가 특징입니다. 통계에서는 이것을 계열의 역상관 시간이라고 합니다.
따라서 시계열의 프랙탈 특성이 입증된 경우 이는 프랙탈 시장 가설(FRM 또는 Fractal Market Hupothesis - FMH)이 입증되었음을 의미하며, 이는 차례로 GER 및 이것에서 파생된 모든 정량적 모델과 모순됩니다. 가설.
H를 수량화하기 위해 Hurst는 다음과 같은 형식의 경험적 법칙을 도출했습니다.
H = LG(R/S)/Lg(n/2) R - 연구된 시리즈의 최대 범위 S - RMS(표준편차) n - 관측치의 수(샘플의 차원)
코드는 아무 것도 제공하지 않을 것입니다. 모든 배열이 적절한 위치에 채워지기 때문에 너무 많은 연결이 있습니다. 이미 반복적인 절차를 작성했지만 여전히:
//--------------- 허스트 계수
이중 R = 0.0, pMax = 0.0, pMin = 0.0, S = 0.0,
nHrst = N_BG[i_StdChnl][1]-N_ND[i_StdChnl][1];
if(nHrst>minChnlBars){
S = std_div[i_StdChnl][1];
pMin = 낮음[최저(NULL,0,MODE_LOW, N_BG[i_StdChnl][1],N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)];
pMax = 높음[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,N_BG[i_StdChnl][1], N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)];
R = MathAbs(pMax-pMin);
if( (R>0)&&(S>0)) Chnl_Hrst[i_StdChnl][1] = MathLog(R/S)/MathLog(nHrst*0.5);
}
자신을 위한 전략을 요약하자면(말하자면 수학적 언어에서 내가 이해하는 공학/알고리즘 언어로 번역), 내가 올바르게 이해했는지 여부를 확인했으면 합니다. 전략에 다음 계산 모듈(또는 전략의 구성 요소)이 있습니다. 1. Murray 레벨 계산(이와 함께 원칙적으로 모든 것이 구현 측면에서 매우 명확합니다. 특히 지표 자체가 이 스레드에서 제공되기 때문에). 2. 공유하지 않을 노하우(가능한 다양한 채널 중에서 올바른 채널을 선택하는 기준)가 포함된 회귀 채널 계산. 3. 샘플에 대한 Hurst 지수의 계산, 이는 다시 일부 기준에 의해 결정되며, 이 역시 대중과 공유하지 않습니다. 아니면 내가 여기에서 틀렸고 예를 들어 마지막 몇 마디에서 이마를 계산합니까? 그런 다음 다시 한 번 막대 수와 기간을 지정합니다 . 숫자 30이 들리지만 다른 값을 사용할 수도 있습니다.
그런 다음 위의 모듈에 대해 계산된 데이터를 수신하여 시장에 대해 다음과 같은 결론을 내립니다. 조건부로 모든 옵션을 제공합니다. 1. 시장이 성장하고 있다. 이제 정지 및 회전이 포함된 Murray 라인 근처에 있습니다. 가격은 회귀 채널의 상단에 있으며 허스트 지수는 0을 향해 이동하고 있습니다. 결론: 숏 포지션에 진입할 수 있습니다. 우리는 강한 저항인 다음 Murray 라인 뒤에 스톱을 놓습니다. 초기 목표는 가장 가까운 강력한 지지선입니다. 또한, 계산 모듈에서 얻은 표시에 따라 목표에 접근할 때 표시기가 권장하는 경우 위치를 유지하거나 폐쇄하기로 결정합니다. 2. 시장이 하락하고 있다. 이제 정지 및 회전이 포함된 Murray 라인 근처에 있습니다. 가격은 회귀 채널의 맨 아래에 있으며 Hurst 지수는 0을 향해 이동하고 있습니다. 결론: 롱 포지션에 진입할 수 있습니다. 우리는 강력한 지지대인 다음 Murray 라인 뒤에 정류장을 둡니다. 초기 목표는 가장 가까운 강한 저항선입니다. 또한, 계산 모듈에서 얻은 표시에 따라 목표에 접근할 때 표시기가 권장하는 경우 위치를 유지하거나 폐쇄하기로 결정합니다. 3. 시장은 아파트에 있습니다. Murray 라인의 표시에 따르면, 우리는 움직임의 추가 지속에 대해 가정합니다. 열린 위치가 있고 그 방향이 선의 판독값 및 Hurst 지수와 일치하는 경우(예: 예측된 움직임이 위치와 일치하는 경우 표시기는 각각 1 또는 0에 가까움), 우리는 위치에 대해 조치를 취하되 목표가 달성될 때까지 기다리십시오. 4. 시장은 평평하고 허스트 수치는 0.5에 가깝습니다. 우리는 시장에 진입하지 않으며 모든 주문이 취소됩니다. 원하시면 파이핑을 해드립니다: o).
일반적으로 이것은 비밀이 아닙니다. 거래자가 기꺼이 받아들이는 위험 수준에 따라 다릅니다. 예를 들어, 1월부터 2월 말까지 실제 생활에서 최소한의 위험으로 거래하면서 저장소를 거의 두 배로(더 정확하게는 93%), 모니터링을 위해 최대 위험으로 거래한 데모를 게시했습니다. 거의 450%가 있지만 실생활에서 나는 그런 위험을 감수하지 않을 것입니다 :) - 이것들이 최고의 지표였고 평균적인 지표는 약 40%였습니다.
내 전략에 따르면 2개월 만에 93%의 이익 가치를 얻으려면 최대 50-60%의 손실을 위해 자금 관리에 누워 있어야 합니다. 물론 현실에서는 그렇게 할 수 없다.
이러한 매개변수를 사용하여 전략에 주의를 기울일 필요가 있습니다. 진실은 당신의 전략에 대한 Expert Advisor를 작성 하기 위해 당신이 제공한 정보가 절대적으로 충분하지 않다는 것입니다. 원칙적으로는 전략 자체가 널리 홍보되지 않는다고 생각하시면 충분히 이해할 수 있습니다. 글쎄, 당신이 여전히 그것을 실제 응용 프로그램에서 말하고 싶다면 아마도 누군가가 그것을 자동화하고 싶어 할 것입니다 (아마도 이것에서 나 자신에게 유용한 것을 가져올 수 있습니다).
개방성과 흥미로운 게시물에 감사드립니다! 나는 당신의 접근 방식의 논리와 기초를 좋아합니다.
Hurst 기준에 대해 참고할 수 있습니까?
게시물에서 이에 대해 아주 간략하게 다루셨지만, 아아, 저는 그것에 대해 아무것도 모릅니다. 그러나 주제는 평가
시장 동향 - 이것은 이 포럼을 포함하여 많은 사람들에게 흥미로웠습니다.
가능하다면 추상 수학이 아니라 다소 실용적인 것,
여기에서 아이디어와 셀 수 있는 집합에서 계산되는 방법을 모두 이해할 수 있습니다.
그리고 또 다른 질문.
통계적 의미의 추정은 당신의 기술입니까 아니면 뭔가 열려 있습니까?
이에 대해 조금 더 말씀해 주시겠습니까?
http://forex.kbpauk.ru
http://forex.kbpauk.ru
네, 가능합니다. 하지만 자신이 추천하는 내용을 이해하고 계신 분의 추천을 받고 싶습니다.
이 문제의 초보자인 내가 왜 쓰레기 산을 뒤져야 합니까? 대부분이 -
나같은 뉴비? 시간 낭비.
예, 다시 한 번 상기시켜 드리겠습니다. 이 모든 것은 제가 공식화한 작업의 틀 내에서 의미가 있으며 결과는 동일한 작업의 틀 내에서 해석됩니다. 방법은 일반적이지만. 수준의 통계적 유의성에 관해서는 신뢰 구간 을 구축하자마자 명확해질 것입니다. 예를 들어 과매도가 클수록 평형점과 반대 경계( 이것은 평형점에 접근할 때 명확해짐) - 여기에 신뢰 구간과 절단 확률 수준이 있습니다. 과매도 구역을 수치적으로 평형점으로 돌아갈 확률(백분율 단위 - 따라서 60\40, 따라서 80\20 등을 반환할 확률 등... ;))과 머레이 반전 수준을 수치적으로 해석한다고 상상해 보십시오. 예를 들어 90/10과 같이 주어진 시간이 영역에 속합니다. 거래가 쉬울까요? 모호함이 더 적습니다. 맞죠? 따라서 이 문제에 대한 솔루션은 이러한 추정치를 제공합니다.
반전하는 동안 이러한 모든 구조가 정렬되어 눈을 즐겁게 합니다. 그러면 확률이 최대입니다. 데모에서는 스톱 없이 거래했습니다.). 실생활에서 나는 아직 위험을 감수하지 않습니다. 비록 스레드가 사소한 일에 대한 카운터를 열고 시도하는 것이 유혹적이지만 :).
관대하게 용서해 주지만 많은 시간을 절약했지만 완성 된 솔루션을 완전히 레이아웃 할 수 있다고 생각하지 않습니다.
행운을 빕니다.
R/S란 무엇입니까?
R/S란 무엇입니까?
안녕하세요! R / S - 통계는 Hurst의 기준 (통계)입니다 - 그의 공식, 인터넷에서 찾지 못하면 비누에 쓰십시오. 보내 드리겠습니다. - R - 편차 중첩, S - RMS (제곱 평균 일탈). 공식에는 이 비율의 로그가 포함되어 있습니다. 그래서 그들은 이것을 이렇게, 저 방식으로 부릅니다.
내가 어제 주의를 기울이는 것을 잊은 것 외에 중요한 것은 두 가지입니다.
1. 최적화 문제의 출현. 아아, 이것 없이는 명확성을 달성할 수 없었습니다. 이 작업은 가격이 100%로 알 수 없는 궤적을 따라 가능한 유일한 방법으로 간다는 가설(작업을 설정할 때 가설을 고려해야 함)에서 발생합니다. 개연성. 가격 필드는 잠재적으로 스왑(커미션)에 달려 있기 때문에(여기서 "필드"라는 용어는 수학적 의미로 사용됩니다. 엄격하게 증명하는 것은 어렵지 않습니다. 잠재성은 닫힌 윤곽을 따라 작용하는 힘의 작용(닫힌 윤곽을 따라 적분 ;) )이 0과 같으므로 "손가락에서" 다음과 같이 보이는 필드입니다. 궤도는 오르락 내리락하지만 시작점으로 돌아가면 수입이 0이 됩니다. 이것으로부터 우리는 궤적 함수가 어떤 이차 형식으로 적절하게 표현될 수 있다고 가정할 수 있습니다. 더 나아가 거의 간단합니다. 그러한 형식에 대한 성능 기준 함수의 극한에 대한 검색 은 고도로 연구된 영역입니다. 즉, 극단적인 방법으로 품질 기준을 충족하는 샘플을 선택해야 합니다.
2. 기술을 통해 일부 객관적인 패턴을 "추출"할 수 있다면 결과는 "노이즈"에 민감하지 않아야 합니다. 이는 논리적으로 이해할 수 있습니다. 그래서 2006년 1월부터 어떤 데이터 피드(나에게 사용 가능한 것)에서 따옴표의 약간의 차이에도 불구하고 역전 영역, 즉 모든 DC에서 동일한 수준과 경계를 제공하는 솔루션을 얻을 수 있었습니다. 동시에 평활화 알고리즘을 사용하지 않습니다. 모두 늦습니다.
증가된 예측 효율성이 이것과 관련이 있다고 정말로 믿고 싶습니다(논리적으로 입증된 것 같습니다).
모든 것이 여전히 완전히 다른 것으로 판명 될 수 있지만 :) - 모든 것이 가능합니다.
Scientific Consultant Services, Inc.의 거래 시뮬레이터를 사용하겠습니다. (scicon) - 상황을 명확히 하는 데 도움이 되었으면 합니다.
이제 모든 것. 그리고 우리는 다른 사람의 지점을 범람시켰습니다. :). 행운을 빕니다.
2 시작 - 이 모든 것이 오랫동안 알려져 왔다면(한 번은 거미에서 시작점만 찾았습니다) - 최소한 방법론적 계획에서 정보를 공유하시겠습니까? 그렇지 않으면 내가 자전거를 설계하는 데 시간을 낭비할 수 있습니까?
행운을 빕니다.
R / S - 통계는 허스트 기준입니다 - 공식, 인터넷에서 찾지 못하면 비누에 적어 보내 드리겠습니다. - R - 편차의 중첩, S - RMS(제곱 평균 제곱근 편차) . 공식에는 이 비율의 로그가 포함되어 있습니다. 그래서 그들은 이것을 이렇게, 저 방식으로 부릅니다.
인터넷에서 검색했습니다. Excel http://megafx.fromru.com/FRAGKTVBA.xls 에서 계산을 위한 일부 프로그램만 찾을 수 있었습니다.
하지만 엑셀로 프로그래밍을 해본 적이 없어서 이해하기가 쉽지 않습니다.
여기에 공식을 작성하십시오. 이것은 많은 사람들에게 흥미로울 것입니다. 그리고 이 값을 계산하는 코드도 바람직합니다.
여기에 공식을 작성하십시오. 이것은 많은 사람들에게 흥미로울 것입니다. 그리고 이 값을 계산하는 코드도 바람직합니다.
이상하게도, 나는 그것을 내 기록 보관소에서 찾지 못했습니다. kaput이 컴팩트에 왔습니다.
1.1 허스트 지수의 추정
논문의 조항을 사용하여 우리는 먼저 아래에서 수행되는 환율 시리즈의 양적 수학적 분석의 이론적 토대를 고려할 것입니다.
Hurst 지수(Hurst) H 또는 Hurst 통계 R/S는 고려 중인 계열에 편향이 있는지 여부를 나타냅니다. 카자흐스탄에서 이러한 변화는 현재 경제 환경의 변화에 대응하는 시장 참여자에 의해 발생합니다. 이 이동은 새로운 무작위 정보가 나타날 때까지 계속되고 크기, 방향 또는 둘 모두에서 이러한 이동이 변경됩니다.
Hurst R/S 분석은 시계열의 두 가지 중요한 특성을 제공합니다. 첫째, 운동 관성을 추정하는 데 필요한 평균 주기 길이입니다. 시스템 주기의 평균값은 초기 조건의 메모리가 손실된 후의 기간으로 이해됩니다.
둘째, Hurst 지수는 안정적이고 연구 중인 시스템에 대한 최소한의 가정을 포함하며 시계열을 분류할 수 있으며 이 임의의 시리즈가 가우스가 아니더라도 임의의 시리즈를 비임의 시리즈와 구별할 수 있습니다. 따라서 Hurst 지수가 0.5와 다르면 연구된 시계열의 확률 분포가 가우스가 아님을 의미합니다. 0 < H < = 1이지만 H가 0.5와 같지 않은 경우 시리즈는 프랙탈이며, H = 0.5에서 무작위 보행과 그 동작이 크게 다릅니다.
따라서 H=0.5인 경우 연구된 시계열은 브라운 운동이고 관측값은 독립적이고 가우스 분포를 갖습니다. H > 0.5이면 관측치가 독립적이지 않음을 의미합니다. 각 관찰은 이전의 모든 사건에 대한 기억을 가지고 있으며, 이것은 "마르코비안"이라고 불리는 단기 기억이 아닙니다. 이것은 또 다른 장기 기억이며 이론적으로 항상 보존됩니다. 최근 이벤트는 이전 이벤트보다 더 강력한 영향을 미칩니다. 장기적 규모에서 Hurst 통계를 생성하는 시스템은 상호 관련된 이벤트의 긴 흐름의 상호 작용 결과입니다. 오늘 일어나는 일은 미래에 영향을 미칩니다. 우리가 지금 어디에 있는지는 과거에 어디에 있었는지에 따라 결정됩니다. 여기서 시간은 매우 중요한 요소입니다.
Hurst 지수 H의 가장 중요한 응용은 다음과 같습니다.
H = 0.5이면 효율적 시장 가설(EMH) 가설이 확인됩니다. 즉, 어제의 사건은 오늘에 영향을 미치지 않고 오늘의 사건은 미래에 영향을 미치지 않습니다. 이벤트는 상관 관계가 없으며 이미 시장에서 사용 및 평가 절하되었습니다.
대조적으로, H > 0.5이면 오늘의 이벤트가 내일 중요합니다. 즉, 수신된 정보는 나중에 시장에서 계속 고려됩니다. 정보의 영향이 빠르게 떨어지는 자기 상관뿐만 아니라 장기간에 걸쳐 정보에 영향을 미치는 장기 기억입니다. 물론 그러한 영향력은 여전히 시간이 지남에 따라 약해 지지만 단기 의존성보다는 여전히 더 느립니다. 이 영향은 구별할 수 없는 값으로 떨어질 때 사이클 길이가 특징입니다. 통계에서는 이것을 계열의 역상관 시간이라고 합니다.
따라서 시계열의 프랙탈 특성이 입증된 경우 이는 프랙탈 시장 가설(FRM 또는 Fractal Market Hupothesis - FMH)이 입증되었음을 의미하며, 이는 차례로 GER 및 이것에서 파생된 모든 정량적 모델과 모순됩니다. 가설.
H를 수량화하기 위해 Hurst는 다음과 같은 형식의 경험적 법칙을 도출했습니다.
H = LG(R/S)/Lg(n/2)
R - 연구된 시리즈의 최대 범위
S - RMS(표준편차)
n - 관측치의 수(샘플의 차원)
코드는 아무 것도 제공하지 않을 것입니다. 모든 배열이 적절한 위치에 채워지기 때문에 너무 많은 연결이 있습니다. 이미 반복적인 절차를 작성했지만 여전히:
//--------------- 허스트 계수 이중 R = 0.0, pMax = 0.0, pMin = 0.0, S = 0.0, nHrst = N_BG[i_StdChnl][1]-N_ND[i_StdChnl][1]; if(nHrst>minChnlBars){ S = std_div[i_StdChnl][1]; pMin = 낮음[최저(NULL,0,MODE_LOW, N_BG[i_StdChnl][1],N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)]; pMax = 높음[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,N_BG[i_StdChnl][1], N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)]; R = MathAbs(pMax-pMin); if( (R>0)&&(S>0)) Chnl_Hrst[i_StdChnl][1] = MathLog(R/S)/MathLog(nHrst*0.5); }행운을 빕니다.
전략에 다음 계산 모듈(또는 전략의 구성 요소)이 있습니다.
1. Murray 레벨 계산(이와 함께 원칙적으로 모든 것이 구현 측면에서 매우 명확합니다. 특히 지표 자체가 이 스레드에서 제공되기 때문에).
2. 공유하지 않을 노하우(가능한 다양한 채널 중에서 올바른 채널을 선택하는 기준)가 포함된 회귀 채널 계산.
3. 샘플에 대한 Hurst 지수의 계산, 이는 다시 일부 기준에 의해 결정되며, 이 역시 대중과 공유하지 않습니다. 아니면 내가 여기에서 틀렸고 예를 들어 마지막 몇 마디에서 이마를 계산합니까? 그런 다음 다시 한 번 막대 수와 기간을 지정합니다 . 숫자 30이 들리지만 다른 값을 사용할 수도 있습니다.
그런 다음 위의 모듈에 대해 계산된 데이터를 수신하여 시장에 대해 다음과 같은 결론을 내립니다. 조건부로 모든 옵션을 제공합니다.
1. 시장이 성장하고 있다. 이제 정지 및 회전이 포함된 Murray 라인 근처에 있습니다. 가격은 회귀 채널의 상단에 있으며 허스트 지수는 0을 향해 이동하고 있습니다. 결론: 숏 포지션에 진입할 수 있습니다. 우리는 강한 저항인 다음 Murray 라인 뒤에 스톱을 놓습니다. 초기 목표는 가장 가까운 강력한 지지선입니다. 또한, 계산 모듈에서 얻은 표시에 따라 목표에 접근할 때 표시기가 권장하는 경우 위치를 유지하거나 폐쇄하기로 결정합니다.
2. 시장이 하락하고 있다. 이제 정지 및 회전이 포함된 Murray 라인 근처에 있습니다. 가격은 회귀 채널의 맨 아래에 있으며 Hurst 지수는 0을 향해 이동하고 있습니다. 결론: 롱 포지션에 진입할 수 있습니다. 우리는 강력한 지지대인 다음 Murray 라인 뒤에 정류장을 둡니다. 초기 목표는 가장 가까운 강한 저항선입니다. 또한, 계산 모듈에서 얻은 표시에 따라 목표에 접근할 때 표시기가 권장하는 경우 위치를 유지하거나 폐쇄하기로 결정합니다.
3. 시장은 아파트에 있습니다. Murray 라인의 표시에 따르면, 우리는 움직임의 추가 지속에 대해 가정합니다. 열린 위치가 있고 그 방향이 선의 판독값 및 Hurst 지수와 일치하는 경우(예: 예측된 움직임이 위치와 일치하는 경우 표시기는 각각 1 또는 0에 가까움), 우리는 위치에 대해 조치를 취하되 목표가 달성될 때까지 기다리십시오.
4. 시장은 평평하고 허스트 수치는 0.5에 가깝습니다. 우리는 시장에 진입하지 않으며 모든 주문이 취소됩니다. 원하시면 파이핑을 해드립니다: o).
당신의 전략에 대한 내 추론이 옳습니까, 그렇지 않습니까?