열역학적 평형의 닫힌 시스템에 대해 이야기하면 이 시스템 내에서 한 몸체(그룹)에서 다른 몸체(그룹)로 에너지를 전달하기 위한 채널(준-고정)을 갖는 것이 불가능하다는 것이 분명합니다. DF를 사용하여 거시적 매개변수의 관점에서 그러한 시스템의 상태를 설명하는 것이 가능합니다. 이 경우 균형이 맞춰집니다. 평형 DF는 정규 분포(속도에 대한 이상 기체 분자의 분포)가 되는 경향이 있을 수도 있고, 다른 형태로 경향이 있을 수도 있습니다(예: 지수 , 시스템에서 물체의 상호 작용 특성에 따라 다름). 그러나 손실 또는 에너지 유입의 고정 채널이 시스템에 나타나면(시스템이 닫히지 않음) DF가 눈에 띄게 왜곡됩니다. 비대칭이 나타나고 경사면에 혹이 생깁니다. 이것은 행동 신호입니다. 피더에 떨어질 수 있습니다.
무화과에. EUR/GBP 쌍의 틱에 대해 "교란됨"이 빨간색으로 표시되고 "교란되지 않음" FD가 각각 1로 정규화되었습니다. 이 경우 교란은 1틱보다 1틱 더 많은 양의 가격 상승이 있는 것으로 간주되었습니다. 가리키다.
둘째, 실제 시리즈의 매개변수를 신중하게 복사하는 생성은 여전히 자체 조정을 수행합니다. 여기는 포물선이지만 이미 금이 가고있는 곡선입니다. :-)
정확히 내가보고 싶었던 것. 나는 실제 시리즈의 속도만 재현하는 정규 분포 데이터 시리즈를 취하여 DF가 차트에서 고전적인 포물선처럼 보이도록 하면 H>=5인 지그재그가 그 위에 구축될 것이라는 인상을 받았습니다. 완전히 다른 분포. 그리고 그것은 모두 시장의 차익거래 부족과 관련이 있습니다. 일반적으로 비차익거래 시장의 FD는 분석적인 형태로 얻을 수 있다고 생각합니다. 정확한 방법은 모르지만 기본적인 아이디어는 있습니다. 가장 중요한 것은 이제 분포의 정규성과는 아무 관련이 없다는 것이 분명하다는 것입니다. 그래서 다른 곳을 파헤쳐야 합니다. 그리고 그러한 FR을 갖는 것은 실제 데이터와 비교할 무언가가 될 것입니다.
그런 다음 이 사진에 대해 IMHO는 몇 가지 사소한 세부 사항을 제외하고 이미 도출된 결론을 확인합니다.
Sergey, 주어진 분포에 따라 작동하는 SW 생성기를 만드는 방법은 무엇입니까? 일부 모델 분포를 시도하고 싶습니다. 그러나 실제 틱의 FD 차트에서 과장이 어디에서 왔는지는 분명하지 않습니다.
Во-первых, мало данных. 175000 отсчетов все-таки хуже, чем 2 млн.
Sergey, 주어진 분포에 따라 작동하는 SW 생성기를 만드는 방법은 무엇입니까? 일부 모델 분포를 시도하고 싶습니다. 그러나 실제 틱의 FD 차트에서 과장이 어디에서 왔는지는 분명하지 않습니다.
통계에 오류가 있었습니다.
나는 EUR/USD에 대한 틱을 게시하고 있으며 그 중 200만 개 이상이 있으며 4차 AR 모델에 의해 구축된 시리즈가 있습니다.
주어진 RF로 난수 생성기 의 합성에 관해서, 나는 이 문제가 분포를 설명하는 모든 부드러운 함수에 대해 해결되었다는 것을 알고 있습니다. 어떻게 되었는지 모르겠습니다. 내 생각에 유라, 이 작업은 당신에게 달려 있습니다. 실제 진드기의 FR에 더 가까워야 할 때 차이의 정규 분포를 거듭제곱으로 사용했습니다. 결과는 현실에 가깝습니다.
보시다시피 두꺼운 꼬리가 있습니다. 그러나 이것은 그런데 일반적으로 이러한 사진은 많은 생각을 유발합니다. 대부분 비관적입니다. 하지만 먼저 요즘 제가 이해하고 있는 핵심을 말씀드리고 싶습니다.
일련의 CV의 중재 불가능성에 대한 주요 조건은 이 CV에 구축된 일련의 첫 번째 차이점의 DF 대칭입니다 . 대칭은 모든 방향 및 모든 값에 대해 H 값으로 CB 값을 변경할 확률의 평등을 보장합니다. 이로부터 가격 증분의 정규 분포는 시장이 차익 거래가 없도록 보장하지만 그 반대는 사실이 아닙니다. 효율적 시장이론의 장수 는 정규분포는 아니지만 실제 복사강제력이 대칭성을 가지고 있기 때문이라고 생각합니다.
대수 규모의 진드기에 대한 실제 DF는 쌍곡선의 형태를 가지며 정규 분포의 경우 - 역포물선의 형태를 갖습니다. 왜요 ? 이것은 kagi 건설의 결과입니다. 실제로, kagi 구성에서 틱(즉, H=1)을 기반으로 하는 지그재그는 동일한 부호의 증분 시퀀스가 하나의 세그먼트로 결합되는 특성을 가지고 있습니다. 그런 다음 반대 방향의 눈금은 지그재그 방향을 변경합니다. 이것은 그 자리에서 발로 밟을 때 +1 또는 -1만큼 매 틱마다 방향 변경이 발생한다는 사실로 이어집니다. 즉, 작은 틱의 수는 변하지 않습니다. 그리고 방향성 움직임이 일어날 때, 동방향 틱을 결합하면 작은 틱의 수가 줄어들고 더 큰 X 값에 대해 그 수가 증가합니다.Sergey 덕분에 유태인 틱과 모델 틱의 수가 동일하다는 것이 매우 멋졌습니다. 결과적으로 동일한 X에 대한 DF 값을 비교할 수 있습니다. 그래프에서 볼 수 있습니다. |X|=1의 경우 이러한 값은 실질적으로 동일하지만 |X|>1의 경우, 차이가 급격히 증가합니다. 같은 이유로 모델 시리즈의 DF Z1(즉, 눈금 지그재그의 DF)은 포물선의 형태를 잃고 거의 균일한 단면을 얻습니다. 그리고 나는 이것에 대해 Sergey에게 매달렸습니다. :-(
틱 지그재그와 달리 다른 모든 것(즉, H>1의 경우)은 완전히 다른 방식으로 구축됩니다. 가격이 H 값만큼 변할 때 지그재그 세그먼트가 얻어집니다. 결과적으로 많은(H가 많을수록 더 많은) 틱을 결합하며, 그 중 절반은 위쪽으로 향하고 다른 하나(정확도 1)는 아래쪽으로 향합니다. . 인접 세그먼트의 병합이 있을 수 없으므로 FR의 요소 수에 대한 재분배가 없습니다. 결과적으로 H>1에 대한 모든 DF는 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터 모두에 대해 동일한 형식을 갖습니다.
이해의 또 다른 결과. 볼셰비키가 그토록 많이 말한 비율/|x| 비율은 비차익 거래와 아무 관련이 없습니다. PR 구성에 따라 다르지만 대칭에 대해서는 말할 수 없습니다. 위의 두 그래프에서 알 수 있듯이 실제 데이터의 경우 X=1(틱 지그재그)에서 이 비율 값은 정규 분포 자체보다 정규 분포의 숫자 특성에 더 가깝습니다. 글쎄, 당신은 아마도 하나의 숫자로 전체 곡선을 특성화하려고 해서는 안 됩니다. :-)
사진에 대한 몇 마디 더. 사용된 데이터는 내가 이해하는 한 2006년 4월부터 2007년 4월까지의 기간에 해당합니다. 그렇지 않은 경우 Sergey가 수정합니다. 추세를 거의 되돌리지 않는 기간입니다. 이 기간 동안 유로의 경우 +1558포인트가 나왔고 모델 범위는 -1225포인트가 되었습니다. 일반적으로 Pastekhov를 따른다면 이것은 H-변동성의 값으로 어떻게든 나타나야 합니다. 그러나 0선(즉, 모든 곳에서 Hvol-2<0)을 초과하지 않습니다. 이는 수익 시장에서는 이해할 수 있지만 추세 시장에서는 이해할 수 없습니다. 실제 데이터의 경우 매개변수 H(22~41)의 광범위한 값은 일반적으로 차익 거래가 없는 것으로 규정될 수 있습니다. 그리고 일반적으로 실제 데이터는 정규 분포 모델 데이터보다 훨씬 더 큰 무차익 거래를 보여줍니다. :-))
따라서 질문이 발생합니다. H-변동성에서 의미가 있습니까? 시장 차익 거래의 존재를 식별할 수 있습니까? 결국, 아시다시피, 이 기간 동안 많은 사람들이 많은 돈을 벌었습니다. 어리석게도 긴 자리에 앉은 사람들. :-) 그리고 동시에 H-변동성은 오른쪽 가장자리(즉, 장기간)에서도 막힘을 보여주므로 추세를 따라가는 것이 아니라 반대 방향으로 플레이해야 합니다.
이 시기에 트렌드 시대를 얘기하자면 유라는 '트렌드'와 '트렌드 마켓'의 개념을 바꾸고 있다. 후자는 방향의 부호(결정론적 추세)에 관계없이 가격에 의해 시작된 움직임이 계속될 가능성이 있음을 의미합니다. 이 경우 방향성 가격 움직임, 즉 언제든지 역전될 수 있는 추세(확률적 추세)에 대해 이야기할 수 있습니다. 그것을 확실하게 식별하고 종료 순간을 결정할 수있는 방법이 없으므로 돈을 벌 수 없습니다! 나는 주장하지 않는다. 많은 상인들이 이 운동으로 할머니를 만들었지만, 나는 같은 양과 같은 양으로 이 할머니를 잃었다고 확신한다.
투기꾼의 경우 가격 변동의 규모가 중요합니다. 그는 이것으로 돈을 벌고 첫 번째 근사치로 이 가격 변동이 발생하는 기간은 중요하지 않습니다. 이상적인 TS(최대 가능한 장기 차익 거래 수익성의 의미에서)가 있는 경우 논리적 블록은 시간을 참조하지 않고 가격 변동의 규모만 분석할 것이라고 주장할 수 있습니다. Kagi 전략은 이 요구 사항을 충족합니다. 그러나 이 전략에 기반한 TS의 평균 통계적 수익성 분석은 생각할 수 있는 모든 TF 및 상품에 대해 평균 통계적 장기 수익성이 거래당 DC 수수료를 초과하지 않음을 보여줍니다. 이는 현 단계에서 외환시장에서 차익거래를 통한 장기적 이익을 얻는 것이 근본적으로 불가능하다는 안타까운 생각으로 이어집니다. 나는 이미 이것에 대해 이야기했습니다: '임의의 흐름과 FOREX의 이론' (7번째 포스트).
Neutron , 라인업을 만드는 방법을 알려주세요. 내가 알기로는 고정 프로세스의 기능으로 간주되는 ACF에서 시작합니다. 그럼 어떻게? 나는 한 번 (Mekhmat 포럼에서) 백색 잡음을 가져와 특수 필터를 통해 걸러내야 한다는 조언을 받았습니다.
일반적으로 AR 모델의 작업은 '임의의 흐름과 FOREX 이론' (6번째 게시물)에 표시됩니다. n차의 자기회귀 계수를 찾으려면 선형 방정식 시스템(SLE) im을 풀어야 합니다. Yule-Walker, 초기 RT의 첫 번째 차이에 대한 자기상관 계수 r[i]에서 컴파일됩니다. SLN의 일반 보기:
여기서, r[0]=1 항상. 자기 상관 계수를 찾는 알고리즘은 '임의 흐름 및 FOREX 이론' (마지막 게시물)에서 찾을 수 있습니다.
PS 감염!!!
양해를 구합니다. 이 메시지를 세 번째로 게시합니다. 처음으로 딸(그녀는 작음)이 조용히 RS까지 기어가서 과부하가 걸렸습니다. 글쎄, 좋아, 나는 그것이 일어난다고 생각한다 ... 그리고 내가 모든 것을 과민하게 반응하자마자 메시지가 다시 사라지면서 - 그들은 포럼 엔진을 백업했습니다 !!! 그래서, 나는 지금 앉아서 생각하고 있습니다. 아마도 세 번째로 모든 것을 채우지 않아야합니까? 글쎄, 그것은하지 않습니다 ...
이 시기에 트렌드 시대를 이야기하자면 유라는 '트렌드'와 '트렌드 마켓'의 개념을 바꾸고 있다. 후자는 방향의 표시(결정적 추세)에 관계없이 가격에 의해 시작된 움직임이 계속될 가능성이 있음을 의미합니다. 이 경우 방향성 가격 움직임에 대해 이야기 할 수 있습니다. 추세 (확률 추세)는 언제든지 되돌릴 수 있습니다. 그것을 확실하게 식별하고 종료 시점을 결정할 수있는 방법이 없으므로 돈을 버는 것이 불가능합니다! 나는 주장하지 않는다. 많은 상인들이 이 운동으로 할머니를 만들었지만, 나는 같은 양과 같은 양으로 이 할머니를 잃었다고 확신한다.
확실히 당신이 옳습니다. 그런데 시장이 트렌딩인지 아닌지도 모르고 이 부분만 빼면 어떻게 구별할 수 있을까요? 이에 대한 기준은 무엇입니까? 이러한 기준에 대한 후보로 H-변동성을 고려한다고 가정합니다. 그러면 그 가치로 판단하면 시장은 추세가 아니며 그 반대의 경우에도 재발 경향이 있습니다. 그래서 우리는 반복 플레이를 하려고 하고 있고, 그는 1년 4개월 동안 한 방향으로 계속 돌진하고 돌진하고 있다. 아니, 그런 상황에서는 이론적 결론이 아닌 실제 데이터에 의존하는 것을 선호합니다. 이 경우, 진리의 기준(실천)은 H-변동성에 의존하는 것이 어렵다는 것을 알려줍니다.
일반적으로 순수한 통계에서 조금 벗어나 외부에서 외환을 보면 다음과 같은 그림을 볼 수 있습니다. Forex는 균형을 추구하는 시스템입니다. 주요 외환 프로세스는 세계 경제 의 기본 프로세스에 의해 결정되기 때문에 이 균형은 상당히 명확한 프레임워크를 가지고 있습니다. 추세, 즉 일단 시작되면 어떤 방향으로든 계속하려는 욕망은 군중의 심리가 그 무엇에도 제한되지 않는 순수한 투기 시장에서 실현될 수 있습니다. 거기에서 어떤 추세도 충분히 오래 발전할 수 있습니다. 그러나 Forex에서 경제적 프레임워크는 모든 투기적 충동을 빠르게 소멸시킵니다. 동시에 경제 프로세스 자체는 Forex에 반영되는 자체 추세를 생성합니다. 따라서 외환은 대체로 가역적인 시장입니다.
그러나 주식 시장은 추세 시장의 예로 몇 배 더 적합합니다. 실물 화폐와 달리 주식은 사서 보유만 할 수 있습니다. 주머니에 있는 주식으로 버틸 수 밖에 없습니다. 따라서 주식 가격은 실제로 경제적 과정과 거의 관련이 없습니다. 그것은 심리학을 통해서만 연결됩니다. 그들은 주식이 최고의 투자 도구라고 군중을 설득했습니다. Microsoft는 매년 가격을 두 배로 늘리고 있다고 확신합니다. 모든 사람은 가격이 두 배가 될 때까지 모든 것을 사고 앉아 있을 것입니다. 그리고 경제에서는 누가 주식을 얼마에 소유하느냐에 따라 변화가 없습니다. 따라서 2000년에 끝난 미국 주식시장의 호황이 가능했다. 이 기간 동안 많은 주식의 가격이 수백 배(!!!) 올랐습니다. 나스닥은 5배 올랐다가 4배 떨어졌다. 그리고 이 기간 동안 미국 경제가 크게 성장했습니까? 아니면 크게 줄어들었나요? 안 돼요, 몇 퍼센트만요. 여기에 심리학의 영향이 있습니다!
어쨌든. 나는 H-변동성에 더 가까운 지구로 내려가기 위해 이전 게시물의 마지막 두 단락을 썼습니다. 이전 단락의 일반적인 생각에 대해 듣고 싶습니다. 게다가 이해하고 싶습니다. 왜 FR이 필요합니까? 그것이 알려지더라도 전략 수립을 가능하게 하는 도움으로 무엇을 얻을 수 있겠습니까? 아니면 거래 관행의 순전히 이론적인 문제가 완전히 적용할 수 없는 것입니까?
나는 심지어 중앙 은행이 시장 안정제 역할을 하는 일종의 부정적인 피드백인 군중의 유행하는 히스테리적 분위기에 도전하여 시장의 "복귀 가능성"을 구체적으로 지원한다고 생각합니다. 물론 안정화 메커니즘을 작동시키는 데 사용할 수 있는 레버는 분명합니다. 이는 통화 개입입니다. 하지만 모든 비용을 지불해야 합니다! 그리고 우리(투기꾼)가 중앙은행이 개입하기 위해 사용한 것과 유사한 모델을 구축한다면...
따라서 중앙 은행의 모든 "움직임"은 스프레드 내부에 있으며 우리는 배를 타고 있습니다 :-(
TS 개발을 위한 FD의 적용 가능성에 관해서는 시스템의 필수적인 특성이며 결과적으로 관점에서 볼 때 흥미로운 점을 많이 놓치기 때문에 이에 적합하지 않다고 생각합니다. 중재의.
TS 개발을 위한 FD의 적용 가능성에 관해서는 시스템의 필수적인 특성이며 결과적으로 관점에서 볼 때 흥미로운 점을 많이 놓치기 때문에 이에 적합하지 않다고 생각합니다. 중재의.
해명하겠습니다. 적분 RF 또는 확률 밀도 함수에 대해 이야기하고 있습니까? 원칙적으로 둘 다 매우 "통합"되지만 상호 이해의 명확성을 위해 ...
중재에 대해 더 흥미로울 수 있는 것은 아마도 귀하의 답변인 ACF를 알고 있을 것입니다. 내가 당신을 올바르게 이해한다면, 나는 이것에 동의합니다. 나는 당신이 kagi 파티션에 구축된 ACF 그래프를 게시한 것을 기억합니다. 제 관점에서는 전략 수립을 위한 기성품 도구였습니다. 여기에 몇 가지 상당히 기술적인 문제에 대한 솔루션을 추가해야 했습니다. 나는 정말로, 당신이 이 방향으로 뭔가를 했는지 아닌지 모르겠습니다.
열역학적 평형의 닫힌 시스템에 대해 이야기하면 이 시스템 내에서 한 몸체(그룹)에서 다른 몸체(그룹)로 에너지를 전달하기 위한 채널(준-고정)을 갖는 것이 불가능하다는 것이 분명합니다. DF를 사용하여 거시적 매개변수의 관점에서 그러한 시스템의 상태를 설명하는 것이 가능합니다. 이 경우 균형이 맞춰집니다. 평형 DF는 정규 분포(속도에 대한 이상 기체 분자의 분포)가 되는 경향이 있을 수도 있고, 다른 형태로 경향이 있을 수도 있습니다(예: 지수 , 시스템에서 물체의 상호 작용 특성에 따라 다름). 그러나 손실 또는 에너지 유입의 고정 채널이 시스템에 나타나면(시스템이 닫히지 않음) DF가 눈에 띄게 왜곡됩니다. 비대칭이 나타나고 경사면에 혹이 생깁니다. 이것은 행동 신호입니다. 피더에 떨어질 수 있습니다.
무화과에. EUR/GBP 쌍의 틱에 대해 "교란됨"이 빨간색으로 표시되고 "교란되지 않음" FD가 각각 1로 정규화되었습니다. 이 경우 교란은 1틱보다 1틱 더 많은 양의 가격 상승이 있는 것으로 간주되었습니다. 가리키다.
사진을 올리고 있는데 만족스럽지 못하네요.
첫째, 데이터가 거의 없습니다. 175,000번은 여전히 200만번보다 나쁩니다.
둘째, 실제 시리즈의 매개변수를 신중하게 복사하는 생성은 여전히 자체 조정을 수행합니다. 여기는 포물선이지만 이미 금이 가고있는 곡선입니다. :-)
정확히 내가보고 싶었던 것. 나는 실제 시리즈의 속도만 재현하는 정규 분포 데이터 시리즈를 취하여 DF가 차트에서 고전적인 포물선처럼 보이도록 하면 H>=5인 지그재그가 그 위에 구축될 것이라는 인상을 받았습니다. 완전히 다른 분포. 그리고 그것은 모두 시장의 차익거래 부족과 관련이 있습니다. 일반적으로 비차익거래 시장의 FD는 분석적인 형태로 얻을 수 있다고 생각합니다. 정확한 방법은 모르지만 기본적인 아이디어는 있습니다. 가장 중요한 것은 이제 분포의 정규성과는 아무 관련이 없다는 것이 분명하다는 것입니다. 그래서 다른 곳을 파헤쳐야 합니다. 그리고 그러한 FR을 갖는 것은 실제 데이터와 비교할 무언가가 될 것입니다.
그런 다음 이 사진에 대해 IMHO는 몇 가지 사소한 세부 사항을 제외하고 이미 도출된 결론을 확인합니다.
Sergey, 주어진 분포에 따라 작동하는 SW 생성기를 만드는 방법은 무엇입니까? 일부 모델 분포를 시도하고 싶습니다. 그러나 실제 틱의 FD 차트에서 과장이 어디에서 왔는지는 분명하지 않습니다.
Во-первых, мало данных. 175000 отсчетов все-таки хуже, чем 2 млн.
Sergey, 주어진 분포에 따라 작동하는 SW 생성기를 만드는 방법은 무엇입니까? 일부 모델 분포를 시도하고 싶습니다. 그러나 실제 틱의 FD 차트에서 과장이 어디에서 왔는지는 분명하지 않습니다.
통계에 오류가 있었습니다.
나는 EUR/USD에 대한 틱을 게시하고 있으며 그 중 200만 개 이상이 있으며 4차 AR 모델에 의해 구축된 시리즈가 있습니다.
주어진 RF로 난수 생성기 의 합성에 관해서, 나는 이 문제가 분포를 설명하는 모든 부드러운 함수에 대해 해결되었다는 것을 알고 있습니다. 어떻게 되었는지 모르겠습니다. 내 생각에 유라, 이 작업은 당신에게 달려 있습니다. 실제 진드기의 FR에 더 가까워야 할 때 차이의 정규 분포를 거듭제곱으로 사용했습니다. 결과는 현실에 가깝습니다.
이전 게시물에서 귀하가 제시한 것과 유사한 결과를 기대합니다.
Sergey, 새로운 데이터에 감사드립니다. 여기 새로운 사진이 있습니다.
보시다시피 두꺼운 꼬리가 있습니다. 그러나 이것은 그런데 일반적으로 이러한 사진은 많은 생각을 유발합니다. 대부분 비관적입니다. 하지만 먼저 요즘 제가 이해하고 있는 핵심을 말씀드리고 싶습니다.
일련의 CV의 중재 불가능성에 대한 주요 조건은 이 CV에 구축된 일련의 첫 번째 차이점의 DF 대칭입니다 . 대칭은 모든 방향 및 모든 값에 대해 H 값으로 CB 값을 변경할 확률의 평등을 보장합니다. 이로부터 가격 증분의 정규 분포는 시장이 차익 거래가 없도록 보장하지만 그 반대는 사실이 아닙니다. 효율적 시장이론의 장수 는 정규분포는 아니지만 실제 복사강제력이 대칭성을 가지고 있기 때문이라고 생각합니다.
대수 규모의 진드기에 대한 실제 DF는 쌍곡선의 형태를 가지며 정규 분포의 경우 - 역포물선의 형태를 갖습니다. 왜요 ? 이것은 kagi 건설의 결과입니다. 실제로, kagi 구성에서 틱(즉, H=1)을 기반으로 하는 지그재그는 동일한 부호의 증분 시퀀스가 하나의 세그먼트로 결합되는 특성을 가지고 있습니다. 그런 다음 반대 방향의 눈금은 지그재그 방향을 변경합니다. 이것은 그 자리에서 발로 밟을 때 +1 또는 -1만큼 매 틱마다 방향 변경이 발생한다는 사실로 이어집니다. 즉, 작은 틱의 수는 변하지 않습니다. 그리고 방향성 움직임이 일어날 때, 동방향 틱을 결합하면 작은 틱의 수가 줄어들고 더 큰 X 값에 대해 그 수가 증가합니다.Sergey 덕분에 유태인 틱과 모델 틱의 수가 동일하다는 것이 매우 멋졌습니다. 결과적으로 동일한 X에 대한 DF 값을 비교할 수 있습니다. 그래프에서 볼 수 있습니다. |X|=1의 경우 이러한 값은 실질적으로 동일하지만 |X|>1의 경우, 차이가 급격히 증가합니다. 같은 이유로 모델 시리즈의 DF Z1(즉, 눈금 지그재그의 DF)은 포물선의 형태를 잃고 거의 균일한 단면을 얻습니다. 그리고 나는 이것에 대해 Sergey에게 매달렸습니다. :-(
틱 지그재그와 달리 다른 모든 것(즉, H>1의 경우)은 완전히 다른 방식으로 구축됩니다. 가격이 H 값만큼 변할 때 지그재그 세그먼트가 얻어집니다. 결과적으로 많은(H가 많을수록 더 많은) 틱을 결합하며, 그 중 절반은 위쪽으로 향하고 다른 하나(정확도 1)는 아래쪽으로 향합니다. . 인접 세그먼트의 병합이 있을 수 없으므로 FR의 요소 수에 대한 재분배가 없습니다. 결과적으로 H>1에 대한 모든 DF는 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터 모두에 대해 동일한 형식을 갖습니다.
이해의 또 다른 결과. 볼셰비키가 그토록 많이 말한 비율/|x| 비율은 비차익 거래와 아무 관련이 없습니다. PR 구성에 따라 다르지만 대칭에 대해서는 말할 수 없습니다. 위의 두 그래프에서 알 수 있듯이 실제 데이터의 경우 X=1(틱 지그재그)에서 이 비율 값은 정규 분포 자체보다 정규 분포의 숫자 특성에 더 가깝습니다. 글쎄, 당신은 아마도 하나의 숫자로 전체 곡선을 특성화하려고 해서는 안 됩니다. :-)
사진에 대한 몇 마디 더. 사용된 데이터는 내가 이해하는 한 2006년 4월부터 2007년 4월까지의 기간에 해당합니다. 그렇지 않은 경우 Sergey가 수정합니다. 추세를 거의 되돌리지 않는 기간입니다. 이 기간 동안 유로의 경우 +1558포인트가 나왔고 모델 범위는 -1225포인트가 되었습니다. 일반적으로 Pastekhov를 따른다면 이것은 H-변동성의 값으로 어떻게든 나타나야 합니다. 그러나 0선(즉, 모든 곳에서 Hvol-2<0)을 초과하지 않습니다. 이는 수익 시장에서는 이해할 수 있지만 추세 시장에서는 이해할 수 없습니다. 실제 데이터의 경우 매개변수 H(22~41)의 광범위한 값은 일반적으로 차익 거래가 없는 것으로 규정될 수 있습니다. 그리고 일반적으로 실제 데이터는 정규 분포 모델 데이터보다 훨씬 더 큰 무차익 거래를 보여줍니다. :-))
따라서 질문이 발생합니다. H-변동성에서 의미가 있습니까? 시장 차익 거래의 존재를 식별할 수 있습니까? 결국, 아시다시피, 이 기간 동안 많은 사람들이 많은 돈을 벌었습니다. 어리석게도 긴 자리에 앉은 사람들. :-) 그리고 동시에 H-변동성은 오른쪽 가장자리(즉, 장기간)에서도 막힘을 보여주므로 추세를 따라가는 것이 아니라 반대 방향으로 플레이해야 합니다.
EUR/USD 쌍의 틱 데이터는 2006년 4월 - 2007년 8월 기간에 해당합니다.
이 시기에 트렌드 시대를 얘기하자면 유라는 '트렌드'와 '트렌드 마켓'의 개념을 바꾸고 있다. 후자는 방향의 부호(결정론적 추세)에 관계없이 가격에 의해 시작된 움직임이 계속될 가능성이 있음을 의미합니다. 이 경우 방향성 가격 움직임, 즉 언제든지 역전될 수 있는 추세(확률적 추세)에 대해 이야기할 수 있습니다. 그것을 확실하게 식별하고 종료 순간을 결정할 수있는 방법이 없으므로 돈을 벌 수 없습니다! 나는 주장하지 않는다. 많은 상인들이 이 운동으로 할머니를 만들었지만, 나는 같은 양과 같은 양으로 이 할머니를 잃었다고 확신한다.
투기꾼의 경우 가격 변동의 규모가 중요합니다. 그는 이것으로 돈을 벌고 첫 번째 근사치로 이 가격 변동이 발생하는 기간은 중요하지 않습니다. 이상적인 TS(최대 가능한 장기 차익 거래 수익성의 의미에서)가 있는 경우 논리적 블록은 시간을 참조하지 않고 가격 변동의 규모만 분석할 것이라고 주장할 수 있습니다. Kagi 전략은 이 요구 사항을 충족합니다. 그러나 이 전략에 기반한 TS의 평균 통계적 수익성 분석은 생각할 수 있는 모든 TF 및 상품에 대해 평균 통계적 장기 수익성이 거래당 DC 수수료를 초과하지 않음을 보여줍니다. 이는 현 단계에서 외환시장에서 차익거래를 통한 장기적 이익을 얻는 것이 근본적으로 불가능하다는 안타까운 생각으로 이어집니다. 나는 이미 이것에 대해 이야기했습니다: '임의의 흐름과 FOREX의 이론' (7번째 포스트).
일반적으로 AR 모델의 작업은 '임의의 흐름과 FOREX 이론' (6번째 게시물)에 표시됩니다. n차의 자기회귀 계수를 찾으려면 선형 방정식 시스템(SLE) im을 풀어야 합니다. Yule-Walker, 초기 RT의 첫 번째 차이에 대한 자기상관 계수 r[i]에서 컴파일됩니다. SLN의 일반 보기:
여기서, r[0]=1 항상. 자기 상관 계수를 찾는 알고리즘은 '임의 흐름 및 FOREX 이론' (마지막 게시물)에서 찾을 수 있습니다.
PS 감염!!!
양해를 구합니다. 이 메시지를 세 번째로 게시합니다. 처음으로 딸(그녀는 작음)이 조용히 RS까지 기어가서 과부하가 걸렸습니다. 글쎄, 좋아, 나는 그것이 일어난다고 생각한다 ... 그리고 내가 모든 것을 과민하게 반응하자마자 메시지가 다시 사라지면서 - 그들은 포럼 엔진을 백업했습니다 !!! 그래서, 나는 지금 앉아서 생각하고 있습니다. 아마도 세 번째로 모든 것을 채우지 않아야합니까? 글쎄, 그것은하지 않습니다 ...
이 시기에 트렌드 시대를 이야기하자면 유라는 '트렌드'와 '트렌드 마켓'의 개념을 바꾸고 있다. 후자는 방향의 표시(결정적 추세)에 관계없이 가격에 의해 시작된 움직임이 계속될 가능성이 있음을 의미합니다. 이 경우 방향성 가격 움직임에 대해 이야기 할 수 있습니다. 추세 (확률 추세)는 언제든지 되돌릴 수 있습니다. 그것을 확실하게 식별하고 종료 시점을 결정할 수있는 방법이 없으므로 돈을 버는 것이 불가능합니다! 나는 주장하지 않는다. 많은 상인들이 이 운동으로 할머니를 만들었지만, 나는 같은 양과 같은 양으로 이 할머니를 잃었다고 확신한다.
확실히 당신이 옳습니다. 그런데 시장이 트렌딩인지 아닌지도 모르고 이 부분만 빼면 어떻게 구별할 수 있을까요? 이에 대한 기준은 무엇입니까? 이러한 기준에 대한 후보로 H-변동성을 고려한다고 가정합니다. 그러면 그 가치로 판단하면 시장은 추세가 아니며 그 반대의 경우에도 재발 경향이 있습니다. 그래서 우리는 반복 플레이를 하려고 하고 있고, 그는 1년 4개월 동안 한 방향으로 계속 돌진하고 돌진하고 있다. 아니, 그런 상황에서는 이론적 결론이 아닌 실제 데이터에 의존하는 것을 선호합니다. 이 경우, 진리의 기준(실천)은 H-변동성에 의존하는 것이 어렵다는 것을 알려줍니다.
일반적으로 순수한 통계에서 조금 벗어나 외부에서 외환을 보면 다음과 같은 그림을 볼 수 있습니다. Forex는 균형을 추구하는 시스템입니다. 주요 외환 프로세스는 세계 경제 의 기본 프로세스에 의해 결정되기 때문에 이 균형은 상당히 명확한 프레임워크를 가지고 있습니다. 추세, 즉 일단 시작되면 어떤 방향으로든 계속하려는 욕망은 군중의 심리가 그 무엇에도 제한되지 않는 순수한 투기 시장에서 실현될 수 있습니다. 거기에서 어떤 추세도 충분히 오래 발전할 수 있습니다. 그러나 Forex에서 경제적 프레임워크는 모든 투기적 충동을 빠르게 소멸시킵니다. 동시에 경제 프로세스 자체는 Forex에 반영되는 자체 추세를 생성합니다. 따라서 외환은 대체로 가역적인 시장입니다.
그러나 주식 시장은 추세 시장의 예로 몇 배 더 적합합니다. 실물 화폐와 달리 주식은 사서 보유만 할 수 있습니다. 주머니에 있는 주식으로 버틸 수 밖에 없습니다. 따라서 주식 가격은 실제로 경제적 과정과 거의 관련이 없습니다. 그것은 심리학을 통해서만 연결됩니다. 그들은 주식이 최고의 투자 도구라고 군중을 설득했습니다. Microsoft는 매년 가격을 두 배로 늘리고 있다고 확신합니다. 모든 사람은 가격이 두 배가 될 때까지 모든 것을 사고 앉아 있을 것입니다. 그리고 경제에서는 누가 주식을 얼마에 소유하느냐에 따라 변화가 없습니다. 따라서 2000년에 끝난 미국 주식시장의 호황이 가능했다. 이 기간 동안 많은 주식의 가격이 수백 배(!!!) 올랐습니다. 나스닥은 5배 올랐다가 4배 떨어졌다. 그리고 이 기간 동안 미국 경제가 크게 성장했습니까? 아니면 크게 줄어들었나요? 안 돼요, 몇 퍼센트만요. 여기에 심리학의 영향이 있습니다!
어쨌든. 나는 H-변동성에 더 가까운 지구로 내려가기 위해 이전 게시물의 마지막 두 단락을 썼습니다. 이전 단락의 일반적인 생각에 대해 듣고 싶습니다. 게다가 이해하고 싶습니다. 왜 FR이 필요합니까? 그것이 알려지더라도 전략 수립을 가능하게 하는 도움으로 무엇을 얻을 수 있겠습니까? 아니면 거래 관행의 순전히 이론적인 문제가 완전히 적용할 수 없는 것입니까?
훌륭하게 표시되었습니다! 나는 당신의 세부 사항에 동의합니다.
나는 심지어 중앙 은행이 시장 안정제 역할을 하는 일종의 부정적인 피드백인 군중의 유행하는 히스테리적 분위기에 도전하여 시장의 "복귀 가능성"을 구체적으로 지원한다고 생각합니다. 물론 안정화 메커니즘을 작동시키는 데 사용할 수 있는 레버는 분명합니다. 이는 통화 개입입니다. 하지만 모든 비용을 지불해야 합니다! 그리고 우리(투기꾼)가 중앙은행이 개입하기 위해 사용한 것과 유사한 모델을 구축한다면...
따라서 중앙 은행의 모든 "움직임"은 스프레드 내부에 있으며 우리는 배를 타고 있습니다 :-(
TS 개발을 위한 FD의 적용 가능성에 관해서는 시스템의 필수적인 특성이며 결과적으로 관점에서 볼 때 흥미로운 점을 많이 놓치기 때문에 이에 적합하지 않다고 생각합니다. 중재의.
TS 개발을 위한 FD의 적용 가능성에 관해서는 시스템의 필수적인 특성이며 결과적으로 관점에서 볼 때 흥미로운 점을 많이 놓치기 때문에 이에 적합하지 않다고 생각합니다. 중재의.
해명하겠습니다. 적분 RF 또는 확률 밀도 함수에 대해 이야기하고 있습니까? 원칙적으로 둘 다 매우 "통합"되지만 상호 이해의 명확성을 위해 ...
중재에 대해 더 흥미로울 수 있는 것은 아마도 귀하의 답변인 ACF를 알고 있을 것입니다. 내가 당신을 올바르게 이해한다면, 나는 이것에 동의합니다. 나는 당신이 kagi 파티션에 구축된 ACF 그래프를 게시한 것을 기억합니다. 제 관점에서는 전략 수립을 위한 기성품 도구였습니다. 여기에 몇 가지 상당히 기술적인 문제에 대한 솔루션을 추가해야 했습니다. 나는 정말로, 당신이 이 방향으로 뭔가를 했는지 아닌지 모르겠습니다.