Wiener 프로세스는 정의상 가우스 백색 잡음의 적분이며 반환 프로세스는 가우시안이 전혀 아닙니다.
그래서 스마일리가 있습니다. 최근까지 시세 흐름의 "무작위성" 측정에 대한 질문은 여전히 매우 활발하게 논의되었습니다. Wiener 프로세스를 벤치마크로 사용하였고, 견적의 흐름을 Wiener 프로세스와 비교하였다. 논의를 일으킨 요점은 FR 형식이 아니라 인용의 흐름이 악용될 수 있는 안정적인 패턴(반드시 결정론적일 필요는 없음)을 반영하는지, 아니면 여전히 차익 거래가 없는 SV, hoas 등인지 여부였습니다. .
Mathemat , 현재 귀하의 의견은 어떻습니까? 통계는 외환에서 얼마나 지배하고 우리는 무엇을 찾아야합니까? 통계적 우월성(불완전성, 시장 차익 거래의 의미에서) 또는 여전히 패턴입니까?
물론 통계 규칙, Yurixx , 그런 사악한 프로세스와 함께 다른 곳으로 갈 수 있습니다 ... 엄격한 법칙을 감지하는 것은 불가능하지만 통계적 우월 ... 그래서 시스템 빌더는이 모든 것을 연속적으로 수행합니다. 거의 항상 일방적입니다.
합리적인 연구원은 최소 1.5( 계산 가능한 확률, 예를 들어 99%)의 적당한 이윤 계수 를 일관되고 증명 가능하게 표시할 수 있는 시스템을 만드는 것이 전혀 쉽지 않다는 것을 이해합니다. 내가 여기에서 보는 대부분의 경우, 시스템에 대한 일부 통계적 결론은 시장에 대한 거래자의 주관적인 관점(특정 시스템의 관점에서)에 대한 분석에 기초해서만 이루어집니다. 시장 시리즈 의 객관적 속성에 대한 통계 분석과 관련된 몇 가지 결론. 그러나 이들은 시스템의 두 가지 동일한 구성 요소입니다! 시스템 백테스팅은 훌륭할 수 있지만 다른 시계열 구현과 관련된 변동성 분석은 어디에 있습니까?
그건 그렇고, 나는 감히 최근에 두 번째 구성 요소의 분석에 몇 가지 흥미로운 주제가 나타났습니다. 그러나 이러한 주제는 깊고 세심한 작업이 필요하며 다음 성배의 매개 변수 (소문자 포함)의 단순한 조합이 아닙니다 ...
" 안정적이고 입증 가능 "은(는) 무슨 뜻인가요? 이론적으로 증명 가능한가? 아니면 실질적으로? 지속 가능성만으로는 충분하지 않은 이유는 무엇입니까?
скромный профит-фактор не менее 1.5 (с вычислимой вероятностью, скажем, 99%)
그리고 어떻게 선험적으로 이익 요인의 확률을 계산할 수 있습니까? 다시 말하지만, 이론적 모델을 기반으로 합니까? 이는 시장에서 프로세스의 특성을 적절하게 반영하는 모델을 구축하는 것이 가능하다고 가정한다는 것을 의미합니다. 그러면 증명하고 계산하고 객관적인 결론을 도출하는 것이 가능합니다. 그러나 이것은 모두 유토피아이며, 나는 당신이 이것에 대해 나와 논쟁하지 않을 것이라고 생각합니다. 아마도 언젠가 과학이 그러한 이론을 제공할 준비가 될 것입니다. 그러나 현재로서는 생물학에서 우리는 Carl Linnaeus 수준에 있습니다. 우리는 양초와 패턴을 분류합니다. :-) 그렇기 때문에 개인적으로 아직 통계가 주도하고 있다고 말할 수 없습니다. 나는 시세 흐름의 통계적 속성을 기반으로 하고 꾸준한 수입을 가져올 단일 TS를 아직 보지 못했습니다. 첫 번째 이론적인 시도는 Pastekhov의 논문이었고 그에게 많은 감사를 표했습니다. 그러나 수익성 있는 TS가 있으며 Better's EA가 최초도 아니고 유일한 TS도 아닙니다. 그러나 지금까지 그것들은 모두 결정론적(그리고 이론적이 아닌) 모델에 기반을 두고 있습니다. Even Better의 PNN은 시리즈의 통계적 속성을 전혀 이용하지 않으며, 확률적 이름은 이 결정의 이유가 아니라 결정의 본질만을 말합니다.
그리고 시장 시리즈 의 객관적 속성에 대한 통계적 분석과 관련된 결론은 거의 없습니다.
이것은 내 관심을 끈 게시물의 일부입니다. 최근에 통계에 빠졌습니다. :-))
제가 수행한 견적 흐름 통계에 대한 연구는 거의 의미가 없습니다. 물론 저는 이 분야의 전문가가 아닙니다. 그러나 그들은 저에게 많은 이해를 더했습니다. 더욱이 그것들은 그것들을 충분히 깊고 의미 있고 건설적으로 만들고자 하는 열망을 나에게 더했습니다. 그래서 저는 당신에게 묻고 싶습니다:
1. "시장 계열 의 객관적 속성에 대한 통계 분석"이란 무엇입니까? 그것은 무엇을 포함합니까?
2. 어떤 " 객관적 속성"을 조사해야 합니까?
3. 이를 기반으로 TS를 구축하는 문제를 제기하기 위해 시장의 어떤 통계적 측면에 대해 어떤 결론을 내려야 합니까(또는 할 수 있습니까)?
4. 시장 VR의 통계적 속성에 대한 지식을 기반으로 한 TS 의 구성 을 어떻게 보십니까?
이러한 질문의 직접성에 겁먹지 마십시오. 나는 당신이 나머지와 마찬가지로 완전한 답변을 가지고 있지 않다는 것을 이해합니다. 가진 자들은 더 이상 우리 중에 없습니다. :-))) 여기에서 논의하는 과정에서 두 번 이상 있었던 것처럼 가치있는 생각과 발전이 일어나기를 바랍니다.
Yurixx писал (а): " 안정적이고 입증 가능한 "은(는) 무슨 뜻인가요? 이론적으로 증명 가능한가? 아니면 실질적으로? 지속 가능성만으로는 충분하지 않은 이유는 무엇입니까?
...
1. "시장 계열 의 객관적 속성에 대한 통계 분석"이란 무엇입니까? 그것은 무엇을 포함합니까?
2. 어떤 " 객관적 속성"을 조사해야 합니까?
3. 이를 기반으로 TS를 구축하는 문제를 제기하기 위해 시장의 어떤 통계적 측면에 대해 어떤 결론을 내려야 합니까(또는 할 수 있습니까)?
4. 시장 VR의 통계적 속성에 대한 지식을 기반으로 하는 TS의 구성을 어떻게 보십니까?
Yurixx , 긴 이야기가 있습니다. 적어도 1 년 동안 내 머리 속에 그런 생각이있었습니다. MQL4 코드가 포함된 기술 문서(또는 여러 개)에 모든 것을 독립적으로 가져올 수 있기를 바랐지만 시간 부족과 기술적인 이유로 인해 무언가가 달라붙지 않았습니다.
주요 질문은 "기존 지표에 대한 전통적인 거래 해석에 기반한 신호를 가진 대다수의 TS가 병합되는 이유는 무엇입니까?"였습니다. 일반적인 대답은 "시장이 변하고 있습니다", "다른 DC의 견적이 다릅니다", "테스트 또는 최적화의 깊이가 충분하지 않습니다" 등입니다. - 만족하지 않습니다. 이런 식으로 TS의 실패가 실제로 발생했을 때 "정당화"할 수 있기 때문입니다. 나는 실패에 대한 명확한 수학적 이유에만 만족합니다. 내 분석의 결과는 제안 된 기사의 첫 번째 공백이었고 내 생각에는 TS 구성 원칙에 대한 상당히 설득력있는 비판이었습니다.
불행히도 이 비판은 이데올로기적으로 분명하지만 기술적으로(코드에 의해) 아직 지원되지 않았습니다. 이에 대한 주된 이유는 가장 중요한 일을 수행하는 방법을 아직 배우지 않았기 때문입니다. 합성 역사(물론 막대 기록)를 생성하는 것입니다. 것.
이러한 합성 물질이 필요한 이유는 무엇입니까? 전략을 테스트하는 자료를 통계적으로 대표성 있게 만들기만 하면 됩니다. 시스템 빌더의 가장 큰 문제는 데이터 양이 부족하다는 것입니다. 테스트 및 최적화는 항상 과거 프로세스의 단일 "구현"에서 수행됩니다. Pardo의 고전 책에 설명된 전방 분석, 다중 통화 및 다중 기간 테스트는 여전히 시스템이 여전히 작동할 것이라는 필요한 통계적 확신을 제공하지 않으며 Pardo 자신도 이를 인정합니다. 수천 개의 합성에서 TS를 실행하면 전략의 견고성에 대해 매우 확신에 찬 결론을 도출할 수 있습니다(TS 매개변수 측면에서가 아니라 모든 합성 공간에서!). 그러나 이것을 위해서는 고품질 합성 물질이 필요합니다. 그런 다음 테스트 프로세스를 질적으로 새로운 수준으로 높일 수 있습니다. 그러한 "합성" 테스트의 방법론이 제가 제안한 두 번째 기사의 주제입니다.
실제 금융 시리즈의 기본적인 통계적 특성에 대한 무지는 아이디어가 현실화되는 데 방해가 되는 유일한 심각한 장애물입니다(이는 xeon 및 komposter 와의 상담 후 명확해짐). 다른 모든 것은 언어의 문서화되지 않은 몇 가지 기능이 추가되어 MQL4에서 구현됩니다.
실제로 여기에는 거의 모든 질문에 대한 답변이 있습니다. Yurixx , 즉 TS의 견고성을 증명 하려는 시도. 나는 TS에서 금융 시리즈의 통계적 속성을 사용할 생각이 없기 때문에 질문 4에 대답하지 않겠습니다. 개인적으로, 나는 품질 테스트를 위해서만 이것을 필요로 합니다.
그리고 어떻게 선험적으로 이익 요인의 확률을 계산할 수 있습니까? 다시 말하지만, 이론적 모델을 기반으로 합니까? 이는 시장에서 프로세스의 특성을 적절하게 반영하는 모델을 구축하는 것이 가능하다고 가정한다는 것을 의미합니다. 그러면 증명하고 계산하고 객관적인 결론을 도출하는 것이 가능합니다. 그러나 이것은 모두 유토피아이며, 나는 당신이 이것에 대해 나와 논쟁하지 않을 것이라고 생각합니다.
따라서 Yurixx , 이것은 유토피아가 아니지만 단 하나의 조건 하에서만 - 시리즈의 안정적인 특성을 계산할 수 있는 경우(이상적으로는 변환을 찾아 고정되어 있는 것을 찾은 다음 핵심 에르고딕성 가설로 발생한 일을 보완합니다. 그러한 테스트 자체가 입증).
글쎄, 일반적으로 주제가 관심을 갖기를 바랍니다. 미리 경고하고 싶습니다. 모든 차량이 이와 같은 테스트를 받는 것은 아닙니다! 시장의 개별 속성(Fibo, 채널, 지원/저항 수준)을 이용하는 것들은 테스트되지 않습니다. 나는 여전히 현재의 형태(철학적 및 분석적)의 기사를 게시할 가능성이 매우 높지만 특정 기술 솔루션이 아니라 선언문에 더 가깝습니다. 여기에 언급하지 않은 다른 고려 사항이 있습니다.
위에 쓰여진 모든 것이 자란 안전한 케이블로 인식된다면, 나는 기분을 상하게하지 않을 것입니다.
반대로 모든 것이 매우 명확하고 긍정적으로 인식됩니다. 나도 당신을보고 작은 문제를 교환하지 마십시오. Strugatskys는 월요일에 멋진 장소를 가지고 있습니다. 대화의 두 줄: "그래서 이것은 고전적으로 해결할 수 없는 문제입니다! - 물론입니다. 그리고 해결 가능한 문제를 수행하는 요점은 무엇입니까? 그들에게 해결책이 있다는 것은 이미 알려져 있습니다." :-)) 매우 주제에 관한 것입니다.
귀하가 설정한 문제에 해결책이 있는지 확실하지 않습니다. 나는 "주요 특성이 실제와 다르지 않은" 행의 생성을 의미합니다. 그러나 실제 시리즈의 동작을 어느 정도 시뮬레이션할 수 있는 합성 시리즈를 생성하고 TS를 테스트하는 데 사용하는 것은 멋지고 기본적인 작업입니다.
Forex에 대한 나의 "물리적" 아이디어는 간단히 말해서: Forex는 균형을 이루는 경향이 있는 큰 손실 계수와 낮은 이완을 가진 안정적이고 일관된 시스템입니다. 그러나 그것은 외부로부터 끊임없이 교란되며 이러한 교란은 강도, 지속 시간 및 성격이 매우 이질적입니다. 약하지만 지속적이고 오래 지속되어 긴 경향을 초래하는 것부터 매우 짧고 근거가 없는 "심리적" 충동에 이르기까지. 이 모든 것을 표시할 수 있는 시스템을 구축한다는 것은 시장의 완전히 작동하는 모델을 구축하는 것을 의미합니다. 이것은 제가 (현재로서는) 불가능하다고 생각하는 것입니다. 사실 어떤 식으로든 시장에 영향을 미치는 모든 요소가 아직 전혀 연구되지 않았기 때문입니다. 그러나 시장을 표시하는 척하지 않는(즉, 실제 모델과 쉽게 구별할 수 있는 시리즈를 생성하는) 다중 매개변수 확률 모델을 만드는 것은 충분히 가능하고 덜 유용합니다.
결국 TS의 임무는 가격이 정확히 어디로, 언제, 어떻게 갈 것인지 결정하는 것이 아니라 실제 데이터의 흐름에서 동적으로 중요한 외부 요인이 시장에 미치는 영향의 특성을 추출하고 이에 적응하는 것입니다. 영향. TS가 이를 수행할 수 있다면 이 데이터가 실제 데이터인지 합성 데이터인지는 중요하지 않으며 적절하게 대응할 수 있습니다. 따라서 제한된 다중 매개변수 확률 모델을 사용하면 해당 매개변수를 무작위 및/또는 결정론적 방식으로 교란하여 실제가 아니거나 근접하지 않지만 TS 테스트를 정당화할 수 있는 계열을 얻을 수 있습니다.
따라서 Yurixx , 이것은 유토피아가 아니지만 단 하나의 조건 하에서만 - 시리즈의 안정적인 특성을 계산할 수 있는 경우(이상적으로는 변환을 찾아 고정되어 있는 것을 찾은 다음 핵심 에르고딕성 가설로 발생한 일을 보완합니다. 그러한 테스트 자체가 입증).
내가 적어도 어느 정도 옳다면 시리즈의 안정적인 특성을 계산하는 것이 불가능할 것입니다. 왜냐하면 그들은 끊임없이 섭동을 받기 때문이며 이것은 모두 유토피아입니다. 그리고 Forex의 이득이 시리즈의 통계의 지식이나 사용에서 얻는 것이 아니라 이 통계를 위반하는 섭동의 지식과 사용에서 얻어진다는 입장에서 반대편에서 들어갈 필요가 있습니다.
Yurixx писал (а): 귀하가 설정한 문제에 해결책이 있는지 확실하지 않습니다. 나는 "주요 특성이 실제와 다르지 않은" 행의 생성을 의미합니다. 그러나 실제 시리즈의 동작을 어느 정도 시뮬레이션할 수 있는 합성 시리즈를 생성하고 TS를 테스트하는 데 사용하는 것은 멋지고 기본적인 작업입니다.
물론, 어느 정도만 - 정지 상태에서 발생하는 것처럼 말해보자. 넓은 의미(부드러움)가 있고 좁은 의미(단단함)에도 있다. 모든 공정 매개변수를 절대적으로 반복하는 것은 거의 불가능합니다. 그러나 예를 들어, 구현이 넓은 의미에서 고정된 프로세스(인수, 상수 m.o. 및 DF의 차이에만 ACF 의존)인 경우 동일한 매개변수를 사용하여 프로세스를 생성하고, 생성된 프로세스가 원래 프로세스와 실제로 매우 유사하다고 말할 수 있는 어느 정도 허용 가능한 정확도로 할 수 있습니다.
이 작업은 Wiener 프로세스의 사소한 생성보다 훨씬 더 복잡합니다. Wiener 프로세스에서는 인접 증분이 독립적인 반면 재무 시리즈에서는 종속되기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 금융 시리즈의 Wiener 특성에 대한 전설은 안정적이며 매우 심각한 거래 포럼에서도 지속됩니다. 물론 이러한 합성 및 실제 시리즈의 대략적인 외부 유사성에 의해 연료가 공급됩니다. 일부는 더 나아가 Wiener 시리즈에서 fibs, 채널 및 저항/지지 수준 을 찾아 기술 분석의 유효성을 "정당화"하려고 합니다. 글쎄요, 죄송합니다, 이것은 광기입니다 ...
그리고 Forex의 이득이 시리즈의 통계의 지식이나 사용에서 얻는 것이 아니라 이 통계를 위반하는 섭동의 지식과 사용에서 얻어진다는 입장에서 반대편에서 들어갈 필요가 있습니다.
여기에서 우리의 목표가 나뉘게 됩니다. Yurixx . 당신의 목표는 교란을 이용하여 이익을 얻는 것이고, 내 목표는 이러한 교란을 포함하고 우리 TS의 정성적 테스트를 위한 기초 역할을 하는 안정적인 금융 시리즈의 통계 법칙을 찾는 것입니다. 원칙적으로 이것은 실제 금융 시리즈에 대한 추가 연구를 방해해서는 안 됩니다.
Mathemat : 여기에서 우리의 목표가 나뉘게 됩니다. Yurixx . 당신의 목표는 교란을 이용하여 이익을 얻는 것이고, 내 목표는 이러한 교란을 포함하고 우리 TS의 정성적 테스트를 위한 기초 역할을 하는 안정적인 금융 시리즈의 통계 법칙을 찾는 것입니다. 원칙적으로 이것은 실제 금융 시리즈에 대한 추가 연구를 방해해서는 안 됩니다.
" 이러한 섭동을 포함한 금융 시리즈의 지속 가능한 통계 법칙 "이 얼마나 멋진지 들어보십시오. :-)
섭동이 정의상 시장 외부에 있고 일시적인 경우(그렇지 않으면 섭동이 아님) 통계 프로세스의 법칙, 매개변수 및 기능의 안정성에 대해 이야기할 수 있습니까?
정상성(엄격한 의미도 가벼운 의미도 아님)은 정의상 프로세스의 지배적인 요소 중 일부가 시간이 지나면서 사라지고 다른 요소로 대체되는 경우에는 충족되지 않습니다. 예를 들어, 경제 호황 뒤에는 경기 침체가 옵니다. 또는 지금과 같이 금융 시스템이 무너지기 시작하고 붕괴됩니다. 아마도 이론적으로 이러한 안정적인 통계 법칙을 찾지 못할 것입니다. 내 말이 맞다면 원칙적으로 이 법칙을 어디에서 찾을 건가요? 실제 과거 데이터 탐색? 어떻게 ?
그건 그렇고, 내 목표에 관해서 - 너무 자유로운 해석. 나는 그것에 대해 아무 말도 하지 않았지만 이 단계에서 우리의 목표는 일치합니다. 즉, Forex의 본질과 패턴에 대한 연구입니다. 그리고 이것이 그렇지 않았다면 나는 이러한 "똑똑한" 토론을 거의 이끌지 못했을 것입니다. 그리고 저는 승리에 대해 우리가 다루고 있는 프로세스를 이해하는 척도로만 이야기했습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 이해가 이루어진다면 나는 보상으로서 이 출처에서 얻는 즐거움을 부정하지 않을 것입니다. 당신뿐만 아니라.
그 작업이 매우 어렵다는 것을 알고 있지만 목표는 고통스럽게 유혹적입니다. 그건 그렇고, Peters는 유일한 사람이 아닙니다. Shiryaev도 있으며 금융 시리즈의 통계도 연구합니다.
그리고 한 가지 더, Yurixx : 나는 똑똑한 대화를 나눌 수 있지만 이 경우 내 목표는 가장 실용적이고 정확히 젊은 시스템 빌더가 하지 않고 관심을 가질 가치가 없다고 생각하는 것입니다. TS의 견고성을 증명하기 위한 접근 방식을 찾으려는 시도(물론 통계적). 그리고 이러한 실천적 목표가 이러한 근본적인 연구에 바탕을 둔 것이 매우 좋습니다.
통계에 정통한 사람들이 여기에서 울고 있었고 (나는 그들 중 하나라고 생각하지 않습니다), 나는 걱정됩니다. 나는 옆에서 수학자를 찾아야 할 것입니다. 하지만 MQL4로 코딩을 할 수 있는 사람은 최소한 뿔이 있는 사람의 특성인데, 이것은 매우 좋습니다.
그래서 스마일리가 있습니다. 최근까지 시세 흐름의 "무작위성" 측정에 대한 질문은 여전히 매우 활발하게 논의되었습니다. Wiener 프로세스를 벤치마크로 사용하였고, 견적의 흐름을 Wiener 프로세스와 비교하였다. 논의를 일으킨 요점은 FR 형식이 아니라 인용의 흐름이 악용될 수 있는 안정적인 패턴(반드시 결정론적일 필요는 없음)을 반영하는지, 아니면 여전히 차익 거래가 없는 SV, hoas 등인지 여부였습니다. .
Mathemat , 현재 귀하의 의견은 어떻습니까? 통계는 외환에서 얼마나 지배하고 우리는 무엇을 찾아야합니까? 통계적 우월성(불완전성, 시장 차익 거래의 의미에서) 또는 여전히 패턴입니까?
합리적인 연구원은 최소 1.5( 계산 가능한 확률, 예를 들어 99%)의 적당한 이윤 계수 를 일관 되고 증명 가능하게 표시할 수 있는 시스템을 만드는 것이 전혀 쉽지 않다는 것을 이해합니다. 내가 여기에서 보는 대부분의 경우, 시스템에 대한 일부 통계적 결론은 시장에 대한 거래자의 주관적인 관점(특정 시스템의 관점에서)에 대한 분석에 기초해서만 이루어집니다. 시장 시리즈 의 객관적 속성에 대한 통계 분석과 관련된 몇 가지 결론. 그러나 이들은 시스템의 두 가지 동일한 구성 요소입니다! 시스템 백테스팅은 훌륭할 수 있지만 다른 시계열 구현과 관련된 변동성 분석은 어디에 있습니까?
그건 그렇고, 나는 감히 최근에 두 번째 구성 요소의 분석에 몇 가지 흥미로운 주제가 나타났습니다. 그러나 이러한 주제는 깊고 세심한 작업이 필요하며 다음 성배의 매개 변수 (소문자 포함)의 단순한 조합이 아닙니다 ...
" 안정적 이고 입증 가능 "은(는) 무슨 뜻인가요? 이론적으로 증명 가능한가? 아니면 실질적으로? 지속 가능성만으로는 충분하지 않은 이유는 무엇입니까?
скромный профит-фактор не менее 1.5 (с вычислимой вероятностью, скажем, 99%)
그리고 어떻게 선험적으로 이익 요인의 확률을 계산할 수 있습니까? 다시 말하지만, 이론적 모델을 기반으로 합니까? 이는 시장에서 프로세스의 특성을 적절하게 반영하는 모델을 구축하는 것이 가능하다고 가정한다는 것을 의미합니다. 그러면 증명하고 계산하고 객관적인 결론을 도출하는 것이 가능합니다. 그러나 이것은 모두 유토피아이며, 나는 당신이 이것에 대해 나와 논쟁하지 않을 것이라고 생각합니다. 아마도 언젠가 과학이 그러한 이론을 제공할 준비가 될 것입니다. 그러나 현재로서는 생물학에서 우리는 Carl Linnaeus 수준에 있습니다. 우리는 양초와 패턴을 분류합니다. :-) 그렇기 때문에 개인적으로 아직 통계가 주도하고 있다고 말할 수 없습니다. 나는 시세 흐름의 통계적 속성을 기반으로 하고 꾸준한 수입을 가져올 단일 TS를 아직 보지 못했습니다. 첫 번째 이론적인 시도는 Pastekhov의 논문이었고 그에게 많은 감사를 표했습니다. 그러나 수익성 있는 TS가 있으며 Better's EA가 최초도 아니고 유일한 TS도 아닙니다. 그러나 지금까지 그것들은 모두 결정론적(그리고 이론적이 아닌) 모델에 기반을 두고 있습니다. Even Better의 PNN은 시리즈의 통계적 속성을 전혀 이용하지 않으며, 확률적 이름은 이 결정의 이유가 아니라 결정의 본질만을 말합니다.
그리고 시장 시리즈 의 객관적 속성에 대한 통계적 분석과 관련된 결론은 거의 없습니다.
이것은 내 관심을 끈 게시물의 일부입니다. 최근에 통계에 빠졌습니다. :-))
제가 수행한 견적 흐름 통계에 대한 연구는 거의 의미가 없습니다. 물론 저는 이 분야의 전문가가 아닙니다. 그러나 그들은 저에게 많은 이해를 더했습니다. 더욱이 그것들은 그것들을 충분히 깊고 의미 있고 건설적으로 만들고자 하는 열망을 나에게 더했습니다. 그래서 저는 당신에게 묻고 싶습니다:
1. "시장 계열 의 객관적 속성에 대한 통계 분석"이란 무엇입니까? 그것은 무엇을 포함합니까?
2. 어떤 " 객관적 속성"을 조사해야 합니까?
3. 이를 기반으로 TS를 구축하는 문제를 제기하기 위해 시장의 어떤 통계적 측면에 대해 어떤 결론을 내려야 합니까(또는 할 수 있습니까)?
4. 시장 VR의 통계적 속성에 대한 지식을 기반으로 한 TS 의 구성 을 어떻게 보십니까?
이러한 질문의 직접성에 겁먹지 마십시오. 나는 당신이 나머지와 마찬가지로 완전한 답변을 가지고 있지 않다는 것을 이해합니다. 가진 자들은 더 이상 우리 중에 없습니다. :-))) 여기에서 논의하는 과정에서 두 번 이상 있었던 것처럼 가치있는 생각과 발전이 일어나기를 바랍니다.
...
1. "시장 계열 의 객관적 속성에 대한 통계 분석"이란 무엇입니까? 그것은 무엇을 포함합니까?
2. 어떤 " 객관적 속성"을 조사해야 합니까?
3. 이를 기반으로 TS를 구축하는 문제를 제기하기 위해 시장의 어떤 통계적 측면에 대해 어떤 결론을 내려야 합니까(또는 할 수 있습니까)?
4. 시장 VR의 통계적 속성에 대한 지식을 기반으로 하는 TS의 구성을 어떻게 보십니까?
주요 질문은 "기존 지표에 대한 전통적인 거래 해석에 기반한 신호를 가진 대다수의 TS가 병합되는 이유는 무엇입니까?"였습니다. 일반적인 대답은 "시장이 변하고 있습니다", "다른 DC의 견적이 다릅니다", "테스트 또는 최적화의 깊이가 충분하지 않습니다" 등입니다. - 만족하지 않습니다. 이런 식으로 TS의 실패가 실제로 발생했을 때 "정당화"할 수 있기 때문입니다. 나는 실패에 대한 명확한 수학적 이유에만 만족합니다. 내 분석의 결과는 제안 된 기사의 첫 번째 공백이었고 내 생각에는 TS 구성 원칙에 대한 상당히 설득력있는 비판이었습니다.
불행히도 이 비판은 이데올로기적으로 분명하지만 기술적으로(코드에 의해) 아직 지원되지 않았습니다. 이에 대한 주된 이유는 가장 중요한 일을 수행하는 방법을 아직 배우지 않았기 때문입니다. 합성 역사(물론 막대 기록)를 생성하는 것입니다. 것.
이러한 합성 물질이 필요한 이유는 무엇입니까? 전략을 테스트하는 자료를 통계적으로 대표성 있게 만들기만 하면 됩니다. 시스템 빌더의 가장 큰 문제는 데이터 양이 부족하다는 것입니다. 테스트 및 최적화는 항상 과거 프로세스의 단일 "구현"에서 수행됩니다. Pardo의 고전 책에 설명된 전방 분석, 다중 통화 및 다중 기간 테스트는 여전히 시스템이 여전히 작동할 것이라는 필요한 통계적 확신을 제공하지 않으며 Pardo 자신도 이를 인정합니다. 수천 개의 합성에서 TS를 실행하면 전략의 견고성에 대해 매우 확신에 찬 결론을 도출할 수 있습니다(TS 매개변수 측면에서가 아니라 모든 합성 공간에서!). 그러나 이것을 위해서는 고품질 합성 물질이 필요합니다. 그런 다음 테스트 프로세스를 질적으로 새로운 수준으로 높일 수 있습니다. 그러한 "합성" 테스트의 방법론이 제가 제안한 두 번째 기사의 주제입니다.
실제 금융 시리즈의 기본적인 통계적 특성에 대한 무지는 아이디어가 현실화되는 데 방해가 되는 유일한 심각한 장애물입니다(이는 xeon 및 komposter 와의 상담 후 명확해짐). 다른 모든 것은 언어의 문서화되지 않은 몇 가지 기능이 추가되어 MQL4에서 구현됩니다.
실제로 여기에는 거의 모든 질문에 대한 답변이 있습니다. Yurixx , 즉 TS의 견고성을 증명 하려는 시도. 나는 TS에서 금융 시리즈의 통계적 속성을 사용할 생각이 없기 때문에 질문 4에 대답하지 않겠습니다. 개인적으로, 나는 품질 테스트를 위해서만 이것을 필요로 합니다.
글쎄, 일반적으로 주제가 관심을 갖기를 바랍니다. 미리 경고하고 싶습니다. 모든 차량이 이와 같은 테스트를 받는 것은 아닙니다! 시장의 개별 속성(Fibo, 채널, 지원/저항 수준)을 이용하는 것들은 테스트되지 않습니다. 나는 여전히 현재의 형태(철학적 및 분석적)의 기사를 게시할 가능성이 매우 높지만 특정 기술 솔루션이 아니라 선언문에 더 가깝습니다. 여기에 언급하지 않은 다른 고려 사항이 있습니다.
위에 쓰여진 모든 것이 자란 안전한 케이블로 인식된다면, 나는 기분을 상하게하지 않을 것입니다.
반대로 모든 것이 매우 명확하고 긍정적으로 인식됩니다. 나도 당신을보고 작은 문제를 교환하지 마십시오. Strugatskys는 월요일에 멋진 장소를 가지고 있습니다. 대화의 두 줄: "그래서 이것은 고전적으로 해결할 수 없는 문제입니다! - 물론입니다. 그리고 해결 가능한 문제를 수행하는 요점은 무엇입니까? 그들에게 해결책이 있다는 것은 이미 알려져 있습니다." :-)) 매우 주제에 관한 것입니다.
귀하가 설정한 문제에 해결책이 있는지 확실하지 않습니다. 나는 "주요 특성이 실제와 다르지 않은" 행의 생성을 의미합니다. 그러나 실제 시리즈의 동작을 어느 정도 시뮬레이션할 수 있는 합성 시리즈를 생성하고 TS를 테스트하는 데 사용하는 것은 멋지고 기본적인 작업입니다.
Forex에 대한 나의 "물리적" 아이디어는 간단히 말해서: Forex는 균형을 이루는 경향이 있는 큰 손실 계수와 낮은 이완을 가진 안정적이고 일관된 시스템입니다. 그러나 그것은 외부로부터 끊임없이 교란되며 이러한 교란은 강도, 지속 시간 및 성격이 매우 이질적입니다. 약하지만 지속적이고 오래 지속되어 긴 경향을 초래하는 것부터 매우 짧고 근거가 없는 "심리적" 충동에 이르기까지. 이 모든 것을 표시할 수 있는 시스템을 구축한다는 것은 시장의 완전히 작동하는 모델을 구축하는 것을 의미합니다. 이것은 제가 (현재로서는) 불가능하다고 생각하는 것입니다. 사실 어떤 식으로든 시장에 영향을 미치는 모든 요소가 아직 전혀 연구되지 않았기 때문입니다. 그러나 시장을 표시하는 척하지 않는(즉, 실제 모델과 쉽게 구별할 수 있는 시리즈를 생성하는) 다중 매개변수 확률 모델을 만드는 것은 충분히 가능하고 덜 유용합니다.
결국 TS의 임무는 가격이 정확히 어디로, 언제, 어떻게 갈 것인지 결정하는 것이 아니라 실제 데이터의 흐름에서 동적으로 중요한 외부 요인이 시장에 미치는 영향의 특성을 추출하고 이에 적응하는 것입니다. 영향. TS가 이를 수행할 수 있다면 이 데이터가 실제 데이터인지 합성 데이터인지는 중요하지 않으며 적절하게 대응할 수 있습니다. 따라서 제한된 다중 매개변수 확률 모델을 사용하면 해당 매개변수를 무작위 및/또는 결정론적 방식으로 교란하여 실제가 아니거나 근접하지 않지만 TS 테스트를 정당화할 수 있는 계열을 얻을 수 있습니다.
내가 적어도 어느 정도 옳다면 시리즈의 안정적인 특성을 계산하는 것이 불가능할 것입니다. 왜냐하면 그들은 끊임없이 섭동을 받기 때문이며 이것은 모두 유토피아입니다. 그리고 Forex의 이득이 시리즈의 통계의 지식이나 사용에서 얻는 것이 아니라 이 통계를 위반하는 섭동의 지식과 사용에서 얻어진다는 입장에서 반대편에서 들어갈 필요가 있습니다.
이 작업은 Wiener 프로세스의 사소한 생성보다 훨씬 더 복잡합니다. Wiener 프로세스에서는 인접 증분이 독립적인 반면 재무 시리즈에서는 종속되기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 금융 시리즈의 Wiener 특성에 대한 전설은 안정적이며 매우 심각한 거래 포럼에서도 지속됩니다. 물론 이러한 합성 및 실제 시리즈의 대략적인 외부 유사성에 의해 연료가 공급됩니다. 일부는 더 나아가 Wiener 시리즈에서 fibs, 채널 및 저항/지지 수준 을 찾아 기술 분석의 유효성을 "정당화"하려고 합니다. 글쎄요, 죄송합니다, 이것은 광기입니다 ...
여기에서 우리의 목표가 나뉘게 됩니다. Yurixx . 당신의 목표는 교란을 이용하여 이익을 얻는 것이고, 내 목표는 이러한 교란을 포함하고 우리 TS의 정성적 테스트를 위한 기초 역할을 하는 안정적인 금융 시리즈의 통계 법칙을 찾는 것입니다. 원칙적으로 이것은 실제 금융 시리즈에 대한 추가 연구를 방해해서는 안 됩니다.
" 이러한 섭동을 포함한 금융 시리즈의 지속 가능한 통계 법칙 "이 얼마나 멋진지 들어보십시오. :-)
섭동이 정의상 시장 외부에 있고 일시적인 경우(그렇지 않으면 섭동이 아님) 통계 프로세스의 법칙, 매개변수 및 기능의 안정성에 대해 이야기할 수 있습니까?
정상성(엄격한 의미도 가벼운 의미도 아님)은 정의상 프로세스의 지배적인 요소 중 일부가 시간이 지나면서 사라지고 다른 요소로 대체되는 경우에는 충족되지 않습니다. 예를 들어, 경제 호황 뒤에는 경기 침체가 옵니다. 또는 지금과 같이 금융 시스템이 무너지기 시작하고 붕괴됩니다. 아마도 이론적으로 이러한 안정적인 통계 법칙을 찾지 못할 것입니다. 내 말이 맞다면 원칙적으로 이 법칙을 어디에서 찾을 건가요? 실제 과거 데이터 탐색? 어떻게 ?
그건 그렇고, 내 목표에 관해서 - 너무 자유로운 해석. 나는 그것에 대해 아무 말도 하지 않았지만 이 단계에서 우리의 목표는 일치합니다. 즉, Forex의 본질과 패턴에 대한 연구입니다. 그리고 이것이 그렇지 않았다면 나는 이러한 "똑똑한" 토론을 거의 이끌지 못했을 것입니다. 그리고 저는 승리에 대해 우리가 다루고 있는 프로세스를 이해하는 척도로만 이야기했습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 이해가 이루어진다면 나는 보상으로서 이 출처에서 얻는 즐거움을 부정하지 않을 것입니다. 당신뿐만 아니라.
Peters가 http://bigforex.biz/load/8-1-0-136 책에서 한 것과 거의 같습니다. http://bigforex.biz/load/8-1-0-137 도 읽을 수 있습니다. 이것은 그의 첫 번째 책입니다. 제 생각에는 당신이 교란이라고 부르는 것이 그의 모델에 아주 잘 맞습니다. 그는 이러한 교란을 어떤 식으로든 골라내지 않고 단순히 추세 섹션을 잘라내지 않고 수익률 프로세스를 고려하기 때문입니다.
그 작업이 매우 어렵다는 것을 알고 있지만 목표는 고통스럽게 유혹적입니다. 그건 그렇고, Peters는 유일한 사람이 아닙니다. Shiryaev도 있으며 금융 시리즈의 통계도 연구합니다.
그리고 한 가지 더, Yurixx : 나는 똑똑한 대화를 나눌 수 있지만 이 경우 내 목표는 가장 실용적이고 정확히 젊은 시스템 빌더가 하지 않고 관심을 가질 가치가 없다고 생각하는 것입니다. TS의 견고성을 증명하기 위한 접근 방식을 찾으려는 시도(물론 통계적). 그리고 이러한 실천적 목표가 이러한 근본적인 연구에 바탕을 둔 것이 매우 좋습니다.
통계에 정통한 사람들이 여기에서 울고 있었고 (나는 그들 중 하나라고 생각하지 않습니다), 나는 걱정됩니다. 나는 옆에서 수학자를 찾아야 할 것입니다. 하지만 MQL4로 코딩을 할 수 있는 사람은 최소한 뿔이 있는 사람의 특성인데, 이것은 매우 좋습니다.