본질적으로 주제: 저는 Peters를 살펴보고 132페이지에서 프랙탈 분포 공식을 찾았습니다. 따라서 정규 분포는 프랙탈 분포의 특수한 경우입니다. 관심 있는 분들은 위 링크로 들어가셔서 페이지를 열어주세요. 즉, 제안한 대로 하려면 가설을 테스트하여 계수를 실험적으로 찾습니다. 프랙탈 분포. 그런 다음 두꺼운 꼬리를 담쟁이덩굴로 만들고 윗부분을 잘라내어 정상적인 것으로 만듭니다. 따라서 프랙탈 모델링의 모든 매력을 버리고 효율적인 시장 이론으로 돌아갑니다. 그리고 나서 질문이 생깁니다. 왜? 정규 분포가 필요하면 계수를 조정하십시오. 그 이상! 왜 변태? 글쎄, 당신의 모든 결론은 효율적 시장의 불완전한 이론에 관한 것입니다. 지금까지 내 의견: 이것은 헛소리와 시간 낭비입니다. 내가 뭔가를 잘못 이해하고 누군가가 나를 설득하면 기꺼이 내 말을 철회 할 것입니다 ...
올렉시 : 글쎄, 정규 분포에 관해서는 - 인용문과 S.V.가 쓴 것과 같은 방식으로. 손바닥에 있는 것은 이동 평균 주위에 정상적으로 분포되어 있으므로 여기에서는 모든 것이 깨끗합니다.
보정. 1. 가격과 평균 간의 차이 분포 함수의 형태는 이 분포의 분산과 평균 값에 따라 달라집니다. 2. 이 차이의 분포 함수는 비대칭이므로 가우스가 될 수 없습니다. 3. 특정 조건에서 차이의 분포는 가우스 분포가 되는 경향이 있지만 결코 하나가 되지 않습니다.
알다시피, Mac, 내 진술은 아마도 시기상조였을 것입니다. 그건 그렇고, 당신이 테스트나 관련 문헌을 보여주지 않는다면 당신의 진술은 근거가 없습니다. :)
초등 왓슨 ... :)) 간단한 논리, 수학이 필요하지 않습니다.
1. 가격은 엄격하게 양의 값입니다(이전에는 모든 것이 이미 분명합니다). 2. 가격이 0이 되는 경향이 있지만 도달할 수 없음(항상 우회할 수 있는 화폐의 불연속성을 고려하지 않은 경우) 3. 이것은 가격과 이동 평균 사이의 차이 분포가 항상 특정 값만큼 아래에서 제한되는 반면, 차이 값은 이 한계에 도달하는 경향이 있지만 결코 도달할 수 없음을 의미합니다. 4. 이 제한의 영향은 변동 계수, 실제로 평균에 대한 표준 편차의 비율에 따라 다릅니다. 이 값이 작을수록 제한 효과가 작아집니다 ...
게다가 "무거운 꼬리"를 잊어서는 안됩니다. 가격 증분 분포 함수는 실제로 분포 함수의 혼합으로 구성됩니다. 다른 주에는 자체 배포 기능이 있습니다(하나는 플랫에, 다른 하나는 뉴스에 있음). 이것은 또한 가격과 평균 간의 차이의 DF의 이상으로 이어진다.
olexij , 프랙탈을 정상으로 변환하는 것에 대해 내가 의미하는 바를 추측했습니다. 그러나 제 생각에는 효율적 시장 이론으로의 회귀에 대한 결론은 잘못된 것입니다. 이렇게 해서 얻은 정상 데이터는 합성 데이터입니다. 그들은 시장과 직접적인 관련이 없습니다.
글쎄, 자세한 것은 S.V. 에게 물어보는 것이 좋을 것이다. 그는이 bodyagu를 양조했으며 많은 페이지에서 정상적인 작업에서 수익성있는 작업의 가능성을 정당화하려고 시도한 다음 구현을 보여주지 않고 변환에 대한 아이디어를 던졌습니다. 나는 의견과 S.V. 를 존중합니다. , 그리고 Rosh ', 그러나 나는 정상적인 데이터에서 장기적으로 수익성 있는 무언가를 구축하는 것이 가능하다는 것을 강하게 의심합니다. 여기에서 적절한 Hurst 지수(1에 가까움)가 있는 순수한 프랙탈 분포에서 이것이 가능하다고 생각합니다. 이것은 분명히 영구적인 시리즈이기 때문입니다. 예를 들어 주는 H가 분보다 훨씬 높습니다...
2 막:
3. 이것은 가격과 이동 평균 사이의 차이 분포가 항상 특정 값만큼 아래에서 제한되는 반면, 차이 값은 이 한계에 도달하는 경향이 있지만 결코 도달할 수 없음을 의미합니다.
Mak , 당신은 잘못된 위치에서 뭔가를 구부렸다. 가격은 이동평균선 과 절대 교차하지 않는다?!
Mathemat : .... 의견과 S.V. 를 존중합니다. , 그리고 Rosh ', 그러나 나는 정상적인 데이터에서 장기적으로 수익성 있는 무언가를 구축하는 것이 가능하다는 것을 강하게 의심합니다. ...
나는 짧은 기간이라도 비정상적인 분배를 바탕으로 수익성 있는 것은 아무것도 구축할 수 없다고 주장합니다. 본질은 RF의 형태가 아니라 시계열 증분의 RF 매개 변수가 이 시리즈의 이전 값에 의존하기 때문입니다. 그렇다면 작동하는 시스템을 구축할 가능성이 있습니다. 그렇지 않은 경우.
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자동 거래를 위해
Yuri Reshetnikov "MTS 및 자본 관리 방법"
오래전부터 이 의문을 품고 있었는데...
기본 요점은 메모리가 있는 임의의 행이 있고 메모리가 없는 행이 있다는 것입니다.
메모리가 있는 랜덤 시리즈 - 랜덤 변수(e)의 증분 분포 함수가 시리즈의 이전 값에 따라 달라집니다.
확률 이론에서 확률 변수는 이전 값과 무관하다고 합니다. 둘 중 하나는 종속적이거나 무작위적입니다. 세 번째는 없습니다.
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자동 거래용
Yuri Reshetnikov "MTS 및 자본 관리 방법"
오래전부터 이런 의심을 품고 있었는데...
아마도 이것은 일종의 기업 이동입니다., Kh.Z. - 어떻게 든 사람들을 자원으로 끌어들일 필요가 있습니다.
랜덤 변수와 랜덤 시리즈의 차이점을 파악하셨나요?
그리고 나에게 확률 이론을 가르치지 말고 먼저 그것이 무엇인지 스스로 읽으십시오.
글쎄, 정규 분포에 관해서는 - 인용문과 S.V.가 쓴 것과 같은 방식으로. 손바닥에 있는 것은 이동 평균 주위에 정상적으로 분포되어 있으므로 여기에서는 모든 것이 깨끗합니다.
1. 가격과 평균 간의 차이 분포 함수의 형태는 이 분포의 분산과 평균 값에 따라 달라집니다.
2. 이 차이의 분포 함수는 비대칭이므로 가우스가 될 수 없습니다.
3. 특정 조건에서 차이의 분포는 가우스 분포가 되는 경향이 있지만 결코 하나가 되지 않습니다.
글쎄, 정규 분포에 관해서는 - 인용문과 S.V.가 쓴 것과 같은 방식으로. 손바닥에 있는 것은 이동 평균 주위에 정상적으로 분포되어 있으므로 여기에서는 모든 것이 깨끗합니다.
1. 가격과 평균 간의 차이 분포 함수의 형태는 이 분포의 분산과 평균 값에 따라 달라집니다.
2. 이 차이의 분포 함수는 비대칭이므로 가우스가 될 수 없습니다.
3. 특정 조건에서 차이의 분포는 가우스 분포가 되는 경향이 있지만 결코 하나가 되지 않습니다.
간단한 논리, 수학이 필요하지 않습니다.
1. 가격은 엄격하게 양의 값입니다(이전에는 모든 것이 이미 분명합니다).
2. 가격이 0이 되는 경향이 있지만 도달할 수 없음(항상 우회할 수 있는 화폐의 불연속성을 고려하지 않은 경우)
3. 이것은 가격과 이동 평균 사이의 차이 분포가 항상 특정 값만큼 아래에서 제한되는 반면, 차이 값은 이 한계에 도달하는 경향이 있지만 결코 도달할 수 없음을 의미합니다.
4. 이 제한의 영향은 변동 계수, 실제로 평균에 대한 표준 편차의 비율에 따라 다릅니다. 이 값이 작을수록 제한 효과가 작아집니다 ...
게다가 "무거운 꼬리"를 잊어서는 안됩니다.
가격 증분 분포 함수는 실제로 분포 함수의 혼합으로 구성됩니다.
다른 주에는 자체 배포 기능이 있습니다(하나는 플랫에, 다른 하나는 뉴스에 있음).
이것은 또한 가격과 평균 간의 차이의 DF의 이상으로 이어진다.
이 DF가 이력에 의존하지 않고 기대치가 0이면 이러한 무작위 시리즈에서 수익성 있는 시스템을 구축하는 것은 불가능합니다(Duba 참조)
그렇지 않으면 주장할 수 없습니다.
일부 FR의 경우 작동 시스템을 구축할 수 있습니다.
글쎄, 자세한 것은 S.V. 에게 물어보는 것이 좋을 것이다. 그는이 bodyagu를 양조했으며 많은 페이지에서 정상적인 작업에서 수익성있는 작업의 가능성을 정당화하려고 시도한 다음 구현을 보여주지 않고 변환에 대한 아이디어를 던졌습니다. 나는 의견과 S.V. 를 존중합니다. , 그리고 Rosh ', 그러나 나는 정상적인 데이터에서 장기적으로 수익성 있는 무언가를 구축하는 것이 가능하다는 것을 강하게 의심합니다. 여기에서 적절한 Hurst 지수(1에 가까움)가 있는 순수한 프랙탈 분포에서 이것이 가능하다고 생각합니다. 이것은 분명히 영구적인 시리즈이기 때문입니다. 예를 들어 주는 H가 분보다 훨씬 높습니다...
2 막:
Mak , 당신은 잘못된 위치에서 뭔가를 구부렸다. 가격은 이동평균선 과 절대 교차하지 않는다?!
.... 의견과 S.V. 를 존중합니다. , 그리고 Rosh ', 그러나 나는 정상적인 데이터에서 장기적으로 수익성 있는 무언가를 구축하는 것이 가능하다는 것을 강하게 의심합니다. ...
본질은 RF의 형태가 아니라 시계열 증분의 RF 매개 변수가 이 시리즈의 이전 값에 의존하기 때문입니다.
그렇다면 작동하는 시스템을 구축할 가능성이 있습니다.
그렇지 않은 경우.