Dolzhen skazat', chto takimi 'pipis'kami' Market Makers 및 FX ogromnie den'gi zarabativaut. Vopros v vozmozhnosti vipolnit' sdelku. Esli govorit' o prop kagi-H strategii, to konechno nado vibirat' gramotno instrumenti, na EURUSD, EURJPY luchshe ne sovat'sya, no est' mnogo drugih nizko volatil'nih instrumento gde eta teoretos.dostatochno
Выбросил же я это на помойку по совсем другим причинам, по причинам того, что далеко не все что красиво выглядит на бумаге причем вполне робастно и на out of sample, окажется таким же при реальной торговле. Тут начинают работать вещи абсолютно не отражаемые на тестовых графиках и окажется что во все ваши прибыльные системные трейды в реале попросту физически НЕ ВОЙТИ, хотя на параллельном реалтайм тесте компьютер вам все входы изобразит, а вот в проигрышные реал скажет - добро пожаловать! И поэтому например Ширяев с Пастуховым сливные со свистом ибо они теоретики и собирают теоретическую прибыль по капелькам, которых в реале им никто не даст, а дадут лишь максимальные лоссы. Прознать про все это (и не только про это) можно лишь в реальной торговле. Еще раз повторю - Ваш график неторгуем с прибылью в реале. И это не меренье пиписьками, а просто дружеский совет позволяющий Вам сэкономить на накладных расходах.
2단계. 1단계에서 구한 몫의 자연 로그를 취합니다. 예를 들어, 1991년 3월 일본 엔의 연간 역사적 변동성을 계산해 보겠습니다. 날짜를 작성할 때 형식(년/월/일)을 사용합니다. 910225 종가 74.52를 910222 종가 75.52로 나눕니다.
74.82 / 75.52 = 0.9907309322 0.9907309322의 자연 로그는 0.009312258입니다.
3단계. 21일이 지나면 2단계에 대한 값이 20개가 됩니다. 이제 2단계 값의 20일 이동 평균을 계산합니다.
4단계. 2단계 데이터 샘플의 20일 분산을 찾습니다. 이를 위해서는 20일 이동 평균이 필요합니다(3단계 참조). 다음으로 지난 20일 각각에 대해 2단계 값에서 이동 평균을 빼고 결과 값을 제곱하여 모든 부정적인 응답을 긍정적인 응답으로 변환합니다. 그런 다음 지난 20일 동안의 모든 값을 더합니다. 마지막으로 찾은 합계를 19로 나누고 지난 20일 동안의 데이터 샘플에 대한 분산을 얻습니다. 901226의 20일 분산은 0.00009입니다. 마찬가지로 어느 날의 20일 변동을 계산할 수 있습니다.
5단계 특정 날짜에 대한 20일 분산을 결정했으면 이를 20일 표준 편차로 변환해야 합니다. 이것은 분산의 제곱근을 취함으로써 쉽게 수행됩니다. 따라서 901226의 경우 분산의 제곱근(0.00009로 표시됨)은 0.009486832981의 20일 표준 편차를 제공합니다.
6단계. 이제 수신된 데이터를 "연간"으로 변환해 보겠습니다. 우리는 일일 데이터를 사용하고 엔화에 대해 252 거래일이 있다고 가정하기 때문에 5단계의 답에 252의 제곱근, 즉 15.87450787을 곱합니다. 901226의 경우 20일 표본 표준 편차는 0.009486832981입니다. 15.87450787을 곱하면 0.1505988048이 됩니다. 이 값은 역사적 변동성(우리의 경우 15.06%)이며 Black-Scholes 옵션 가격 책정 모델의 변동성 입력으로 사용할 수 있습니다.
많은 관심과 이해 부탁드립니다) 스크립트로: 나는 그런 칠면조가 수요가있을 것이라고 생각합니다. 시장 변동성 계산이 추가 결정의 최우선 순위이기 때문에 즉 낮은 변동성(가격)을 계산할 때 높은 가격(가격)에 구매합니다. 이것이 바로 이 오실레이터의 의미입니다. 제대로 작성하면 대부분의 트레이더가 mt4와 같은 인기있는 터미널에서 전략을 분석하는 데 유용 할 것이라고 생각합니다. 관심을 가져주셔서 감사합니다!!
2단계. 1단계에서 구한 몫의 자연 로그를 취합니다. 예를 들어, 1991년 3월 일본 엔의 연간 역사적 변동성을 계산해 보겠습니다. 날짜를 작성할 때 형식(년/월/일)을 사용합니다. 910225 종가 74.52를 910222 종가 75.52로 나눕니다.
74.82 / 75.52 = 0.9907309322 0.9907309322의 자연 로그는 0.009312258입니다.
3단계. 21일이 지나면 2단계에 대한 값이 20개가 됩니다. 이제 2단계 값의 20일 이동 평균을 계산합니다.
4단계. 2단계 데이터 샘플의 20일 분산을 찾습니다. 이를 위해서는 20일 이동 평균이 필요합니다(3단계 참조). 다음으로 지난 20일 각각에 대해 2단계 값에서 이동 평균을 빼고 결과 값을 제곱하여 모든 부정적인 응답을 긍정적인 응답으로 변환합니다. 그런 다음 지난 20일 동안의 모든 값을 더합니다. 마지막으로 찾은 합계를 19로 나누고 지난 20일 동안의 데이터 샘플에 대한 분산을 얻습니다. 901226의 20일 분산은 0.00009입니다. 마찬가지로 어느 날의 20일 변동을 계산할 수 있습니다.
5단계 특정 날짜에 대한 20일 분산을 결정했으면 이를 20일 표준 편차로 변환해야 합니다. 이것은 분산의 제곱근을 취함으로써 쉽게 수행됩니다. 따라서 901226의 경우 분산의 제곱근(0.00009로 표시됨)은 0.009486832981의 20일 표준 편차를 제공합니다.
6단계. 이제 수신된 데이터를 "연간"으로 변환해 보겠습니다. 우리는 일일 데이터를 사용하고 엔화에 대해 252 거래일이 있다고 가정하기 때문에 5단계의 답에 252의 제곱근, 즉 15.87450787을 곱합니다. 901226의 경우 20일 표본 표준 편차는 0.009486832981입니다. 15.87450787을 곱하면 0.1505988048이 됩니다. 이 값은 역사적 변동성(우리의 경우 15.06%)이며 Black-Scholes 옵션 가격 책정 모델의 변동성 입력으로 사용할 수 있습니다.
많은 관심과 이해 부탁드립니다) 스크립트로: 나는 그런 칠면조가 수요가있을 것이라고 생각합니다. 시장 변동성 계산이 추가 결정의 최우선 순위이기 때문에 즉 낮은 변동성(가격)을 계산할 때 높은 가격(가격)에 구매합니다. 이것이 바로 이 오실레이터의 의미입니다. 제대로 작성하면 대부분의 트레이더가 mt4와 같은 인기있는 터미널에서 전략을 분석하는 데 유용 할 것이라고 생각합니다. 관심을 가져주셔서 감사합니다!!
네, 정확히 ChHMMSS입니다. 첫 번째 파일에서 모든 것이 명확해 보입니다. 그러나 두 번째와 틱과 볼륨의 불일치가 있습니까?
안녕, 세르게이!
두 번째 파일에서 세 번째 열은 1971년부터 "지금"까지 경과된 시간(초)을 통한 시간입니다. Alpari의 데이터 볼륨과 분당 틱 수 사이의 불일치와 관련하여 이것은 분 막대가 항상 분 또는 다른 것과 같지 않다는 사실로 설명될 수 있습니다. 몰라.
Dolzhen skazat', chto takimi 'pipis'kami' Market Makers 및 FX ogromnie den'gi zarabativaut. Vopros v vozmozhnosti vipolnit' sdelku. Esli govorit' o prop kagi-H strategii, to konechno nado vibirat' gramotno instrumenti, na EURUSD, EURJPY luchshe ne sovat'sya, no est' mnogo drugih nizko volatil'nih instrumento gde eta teoretos.dostatochno
Rosh는 다음과 같이 썼습니다.
다음과 같은 의견 이 있습니다.Выбросил же я это на помойку по совсем другим причинам, по причинам того, что далеко не все что красиво выглядит на бумаге причем вполне робастно и на out of sample, окажется таким же при реальной торговле. Тут начинают работать вещи абсолютно не отражаемые на тестовых графиках и окажется что во все ваши прибыльные системные трейды в реале попросту физически НЕ ВОЙТИ, хотя на параллельном реалтайм тесте компьютер вам все входы изобразит, а вот в проигрышные реал скажет - добро пожаловать! И поэтому например Ширяев с Пастуховым сливные со свистом ибо они теоретики и собирают теоретическую прибыль по капелькам, которых в реале им никто не даст, а дадут лишь максимальные лоссы. Прознать про все это (и не только про это) можно лишь в реальной торговле. Еще раз повторю - Ваш график неторгуем с прибылью в реале. И это не меренье пиписьками, а просто дружеский совет позволяющий Вам сэкономить на накладных расходах.
휴, 이 주제에 도달했습니다. 여기에서 두 번째 게시물에 관심이 있습니다 https://forum.mql4.com/en/20562/page14#154564
그 주제로 글을 썼는데 거기에 뿌리를 내리지 않았고, 국회에 대해서도 여기에서 유사점을 찾은 듯 이리저리 뒹굴며 새로 만들던가 구하던 주제를 찾던가)))
주제는 이 주제의 틀 안에 있는 것 같습니다. 마음. 우리는 나중에 시작할거야
모두들 안녕 그리고 HAPPY NEW YEAR!
안녕하세요 여러분, 좋은 사이트입니다!
터키 쓰기를 도와주세요
여기처럼 필요합니다 https://www.youtube.com/watch?v=V_cj4A0ysD0#t=346
%의 역사적 및 예상 변동성을 계산하기 위한 오실레이터로서
mt4용
계산하는 방법은 다음과 같습니다.
아래는 20일의 연간 역사적 변동성을 계산한 것입니다.
1단계: 오늘 종가를 전날 종가로 나눕니다.
2단계. 1단계에서 구한 몫의 자연 로그를 취합니다. 예를 들어, 1991년 3월 일본 엔의 연간 역사적 변동성을 계산해 보겠습니다. 날짜를 작성할 때 형식(년/월/일)을 사용합니다. 910225 종가 74.52를 910222 종가 75.52로 나눕니다.
74.82 / 75.52 = 0.9907309322 0.9907309322의 자연 로그는 0.009312258입니다.
3단계. 21일이 지나면 2단계에 대한 값이 20개가 됩니다. 이제 2단계 값의 20일 이동 평균을 계산합니다.
4단계. 2단계 데이터 샘플의 20일 분산을 찾습니다. 이를 위해서는 20일 이동 평균이 필요합니다(3단계 참조). 다음으로 지난 20일 각각에 대해 2단계 값에서 이동 평균을 빼고 결과 값을 제곱하여 모든 부정적인 응답을 긍정적인 응답으로 변환합니다. 그런 다음 지난 20일 동안의 모든 값을 더합니다. 마지막으로 찾은 합계를 19로 나누고 지난 20일 동안의 데이터 샘플에 대한 분산을 얻습니다. 901226의 20일 분산은 0.00009입니다. 마찬가지로 어느 날의 20일 변동을 계산할 수 있습니다.
5단계 특정 날짜에 대한 20일 분산을 결정했으면 이를 20일 표준 편차로 변환해야 합니다. 이것은 분산의 제곱근을 취함으로써 쉽게 수행됩니다. 따라서 901226의 경우 분산의 제곱근(0.00009로 표시됨)은 0.009486832981의 20일 표준 편차를 제공합니다.
6단계. 이제 수신된 데이터를 "연간"으로 변환해 보겠습니다. 우리는 일일 데이터를 사용하고 엔화에 대해 252 거래일이 있다고 가정하기 때문에 5단계의 답에 252의 제곱근, 즉 15.87450787을 곱합니다. 901226의 경우 20일 표본 표준 편차는 0.009486832981입니다. 15.87450787을 곱하면 0.1505988048이 됩니다. 이 값은 역사적 변동성(우리의 경우 15.06%)이며 Black-Scholes 옵션 가격 책정 모델의 변동성 입력으로 사용할 수 있습니다.
많은 관심과 이해 부탁드립니다)
스크립트로:
나는 그런 칠면조가 수요가있을 것이라고 생각합니다.
시장 변동성 계산이 추가 결정의 최우선 순위이기 때문에
즉 낮은 변동성(가격)을 계산할 때 높은 가격(가격)에 구매합니다. 이것이 바로 이 오실레이터의 의미입니다.
제대로 작성하면 대부분의 트레이더가 mt4와 같은 인기있는 터미널에서 전략을 분석하는 데 유용 할 것이라고 생각합니다.
관심을 가져주셔서 감사합니다!!
여기에 쓸 것입니다.