FR H-변동성
여름에는 Shiryaev의 자료와 Pastekhov의 논문을 읽었습니다. 제 생각에는 주제가 매우 흥미롭지 만 항상 그렇듯이 시간과 지식이 충분하지 않습니다. 귀하의 작업과 Yurixx는 인상적이지만 대부분은 EUR로 이루어집니다. 저는 이 주제를 제 손과 다른 통화, 특히 MT4에 대해 자세히 살펴보고 싶습니다. 누군가는 경험이 있습니까? 우선, h에서 N을 계산하는 것이 중요합니다. 불행히도 나는 아직 캐드들과 친구가 아니다.
N이 무엇이며 어떻게 사용할 계획인지 알려주세요.
kagi-zigzag 세그먼트 ... H=10용으로 제작되었습니다.
가능하다면 이러한 개념에 대해 조금 더 자세히 알아보십시오. 불행히도, 나는 용어를 모릅니다. 어떤 종류의 VR을 분석하고 있는지 알고 싶습니다. 그것은 어떻게 얻습니까? 차트에 있는 내용을 이해합니다.
N이 무엇이며 어떻게 사용할 계획인지 알려주세요.
".......그리고 예를 들어, 이 사진을 보고 - 여기에서 h의 N이 2보다 크면 적절한 순간에 구매한다고 썼습니다. 즉, 이 경우 우리는 협력하여 행동합니다. 시장 움직임과 함께. N이 2보다 작으면 반대로 해야 한다. 가격이 오르더라도 여전히 매도해야 한다...."
, 그림과 Pastekhov의 논문에서 매번 모든 것이 다르지만 (글쎄, 이것은 아무것도 아닙니다). 방법의 본질은 분명합니다. 이 R(H)의 물리적 의미는 나에게 명확하지 않으므로 올바르게 계산할 것이라는 확신이 없습니다. 그래서 이 모든 것이 어떻게 계산되는지 더 자세히 묻고 싶었습니다. 또는 누군가가 이미 MQL4에서 이를 수행했을 수도 있습니다. 더 명확할 것입니다.
사실, 그래프는 y축에 대해 거울 대칭입니다. 더 나은 통계를 위해 차이 모듈을 사용했습니다. 분명히 이 분포는 정상이 아닙니다. 제가 알기로는 모든 추론은 카기지그재그 세그먼트의 정규 분포에 대한 가정에 기반을 두고 있습니다... 질문을 다시 공식화하십시오.
PS 그건 그렇고, RF의 평균 값(최대값이 아니라 c.t.)을 찾으면 이 파티션에 대해 19.3과 같으며 <2H이고 아무것도 모순되지 않습니다.
예, 일반적으로 질문은 실험적 DF의 구성과 관련되었습니다. 나는 당신과 똑같이했고 명백한 이유로 세그먼트 33> 0을 암시했습니다. 기호는 고려되지 않았습니다. 따라서 그는 정의 영역 [0,∞]과 0에서 DF의 0 값에 의존했습니다. 이 모든 것에서 정규분포는 모형함수 로도 적합하지 않다는 결론이 나왔다.
물론 이제 부호를 고려하면 대칭 DF가 제공된다는 것을 이해합니다. 0에 공백만 남습니다. 그러나 이것은 또한 어두운 질문이기도 합니다. 가격이 변경되지 않으면 새 견적이 방송되지 않습니다. 의미가 없습니다. 따라서 데이터 스트림에는 0이 아닌 차이만 있거나 거의 없습니다.
귀하의 사진(제가 올바르게 이해한다면)은 새로운 주장입니다. 로그 스케일에서는 거의 직선입니다. 이것은 지수가 두 번째 거듭제곱이 아니라 첫 번째 거듭제곱을 가짐을 의미합니다. 이것은 이미 흥미롭습니다.
Wiener 프로세스에 대한 H-휘발성 값에 대해 알아냈습니다. 가격이 어떤 위치에 있든 이 지점에서 H를 넘길 확률은 H를 아래로 전달할 확률과 같습니다. 그리고 이것은 현재 가격 값이나 이전 값 또는 H에 의존하지 않습니다. 그리고 이것에서 결국 FR의 명시적인 형태를 얻을 수 있습니다. 브라운 운동의 분포가 아마도 같은 것으로부터 파생된 것에서 볼 필요가 있습니다. 평균에 대한 2H의 값도 내가 이해하는 바와 같이 이 조항의 결과입니다.
그런데 Wiener 프로세스의 경우 차익거래 기준으로 사용할 수 있는 또 다른 관계가 있습니다. 가우스 분포의 경우 평균 및 sco 값이 명시적으로 계산되므로 sco/mean = root(pi/2)가 됩니다. 그리고 이것은 파티션의 모든 매개변수 H에도 해당됩니다. 예를 들어 귀하의 사진에 있는 분포에 대해 우리가 실제로 가지고 있는 것을 확인하는 것은 흥미로울 것입니다.
다음과 같은 의견 이 있습니다.
나는 카기 전략 등에 관심이 없다. , 그리고 고려 중인 기기의 독립적인 특성으로서 R(H) 자체. 나는 그것을 탐구하고 싶습니다. 그 안에 뭔가가 있다고 생각해?
".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."
모든 것이 명확합니다. 이것이 H-휘발성(Hv)의 정의입니다. 평균이 0인 확률변수(Wiener 과정 또는 1차원 브라운 운동)를 적분하여 얻은 시계열 에 대해 H-변동성은 동일하게 2임을 나타낼 수 있습니다. 즉, a를 갖는 kagi 구성의 평균 범위 H의 단계는 2H로 경향이 있습니다(Hv=2H/H=2). 반면에 Wiener 유형의 모든 VR 거래 전략(TS)의 수입은 0이 되는 경향이 있습니다. 따라서 Hv와 2의 차이는 TS의 가능한 차익거래로 간주될 수 있습니다. s=(Hv-2)*Н - H의 함수로서 거래당 TS의 평균 수익성(포인트). <0, s>0인 경우 역추세 TS가 있습니다. 추세 TS입니다.
그런데 Wiener 프로세스의 경우 차익거래 기준으로 사용할 수 있는 또 다른 관계가 있습니다. 가우스 분포의 경우 평균 및 sco 값이 명시적으로 계산되므로 sco/mean = root(pi/2)가 됩니다. 그리고 이것은 파티션의 모든 매개변수 H에도 해당됩니다. 예를 들어 귀하의 사진에 있는 분포에 대해 우리가 실제로 가지고 있는 것을 확인하는 것은 흥미로울 것입니다.
대칭 RF의 경우 다음이 참입니다. speed=SQRT(Sum[(Mx)^2]/[n-1]), mean=Sum[(Mx)]/n), 그 다음 speed/mean != root(pi /2).
무슨 말인지 설명해?
이 주제는 kagi 파티션에 대한 대화의 연속입니다.
Yura, H=10용으로 제작된 EURJPY 10^6 틱에 대한 kagi-zigzag 세그먼트의 FR을 살펴보겠습니다.
사실, 그래프는 y축에 대해 거울 대칭입니다. 더 나은 통계를 위해 차이 모듈을 사용했습니다. 분명히 이 분포는 정상이 아닙니다. 제가 알기로는 모든 추론은 카기지그재그 세그먼트의 정규 분포에 대한 가정에 기반을 두고 있습니다... 질문을 다시 공식화하십시오.
PS 그건 그렇고, RF의 평균 값(최대값이 아니라 c.t.)을 찾으면 이 파티션에 대해 19.3과 같으며 <2H이고 아무것도 모순되지 않습니다.