HideYourRichss , 당신은 H-휘발성과 분할 단계 H의 두 가지 값을 혼동하고 있어 사람을 혼란스럽게 합니다! 내가 두 가지 다른 명칭을 도입한 것은 우연이 아닙니다.
H-변동성은 계열의 평균 H 세그먼트입니다. 그렇기 때문에 두 가지 전략이 있습니다. 세그먼트가 평균 2H보다 크거나 작을 때. 그래도 원시인에게는 간단합니다. 나는 당신이 Pastukhov가 설명한 것이 아니라 N-변동성으로 다른 것을 이해하고 있다는 의심을 품고 있습니다.
내가 이해하는 바에 따르면 H -변동성은 국지적 극단값에서 H 단계로 이루어진 kagi-partitioning 지점까지의 모든 거리의 평균(또는 제곱평균제곱근) 길이입니다.
아니요. 잘못된.
나는 무차원 변동성을 도입했습니다(파스투호프와 달리): Hvol , 이것은 분할 단계 H 와 관련된 Kagi 구성(빨간색 원)의 판독값 사이의 평균 길이(y축에 투영)로 정의된 무차원 값입니다. 추세 시장(시장 매개변수 H-변동성>2) 및 H- 반대 추세( Hvol <2). Pastukhov는 자신의 작업에서 차원 값을 도입했으며 HideYourRichess 가 위에서 올바르게 말했듯 이 H-변동성은 행에 있는 세그먼트의 평균 H입니다.
두 정의는 동일합니다. 간단히 말해서 저는 계산에 무차원 수량을 사용하는 데 익숙합니다.
즉, Hvol 은 어떤 이유로 귀하가 개인적으로 선택한 분할 단계 H (포인트)에서 시장 차익 거래의 특성입니다. 그의 논문에서 Pastekhov는이 매개 변수를 선택하는 문제에 전혀 관심을 기울이지 않습니다. 사실 자체만을 기술하고 시장을 이 매개변수의 기능으로 간주하지 않습니다. 이것은 중요한 순간이며 관심에 의해 조용히 "무시"되는 것은 우연이 아닌 것 같습니다. 실제로 TS는 전략의 철권 역전의 원리에 기반을 두고 있으며 시장에서의 이러한 행동은 수익성 측면에서 통계적으로 유의하며 "최상의" H 를 선택하는 방법과 그것이 맞는지 여부에 대한 단어가 아님이 입증되었습니다. 다시 찾을 가치가 있으며 한 번 선택하십시오 ...
나는 무차원 변동성을 도입했습니다(파스투호프와 달리): Hvol, 이것은 분할 단계 H를 참조하는 Kagi 빌딩(빨간색 원)의 판독값 사이의 평균 길이(y축에 투영)로 정의된 무차원 값입니다. 추세 시장(시장 매개변수 H- 변동성>2) 및 H- 역추세(Hvol<2). Pastukhov는 자신의 작업에서 차원 값을 도입했으며 HideYourRichess 가 위에서 올바르게 말했듯 이 H-변동성은 행에 있는 세그먼트의 평균 H입니다.
글쎄, 왜 그런거야. Pastekhov는 2H를 사용합니다. 이것은 무차원 값 입니다. H의 크기는 중요하지 않기 때문에 가장 중요한 것은 2개가 있어야 한다는 것입니다.
글쎄, 왜 그렇게. Pastekhov는 2H를 사용합니다. 이것은 무차원 값 입니다. H의 크기는 중요하지 않기 때문에 가장 중요한 것은 2개가 있어야 한다는 것입니다.
이것은 새로운 것입니다. 특이한 것입니다!
따라서 H - 가격 차트의 세로 축 치수, 즉 핍이며 Kagi 카운트다운을 수정하기 위해 가격이 극한값에서 후퇴해야 하는 핍 값에 해당합니다. 따라서 파스투호프의 변동성 2 H 는 [points] 차원을 가지며, 이는 Kagi-shoulders의 평균값을 의미하며, 포인트 단위로 측정됩니다.
2Н 의 값은 그림 4에 표시된 진입/출구 지점이 아니라 원래 시리즈(kotira)의 극값 사이의 평균 크기를 나타냅니다. 더 높은.
솔직히 파스투호프가 카기빌딩이라고 불렀던 것도 기억나지 않고, 보조 시리즈가 kotir extrema나 entry/extrema로 구성된 시리즈인지 기억나지 않습니다. 어쨌든 "Kagi가 닮지 않았으면" HideYourRichess . 이 사실도 성격이 있으니 가혹한 말씀을 드린 점 사과드립니다.
궁극적으로 거래 주문 의 형성을 위해 우리는 진입/출구 지점에만 관심이 있습니다. 그래서 Kagi-building에서 이 VR을 의미했습니다.
15 페이지에서 H-formation kagi는 흑백 원이라고 명시되어 있습니다. 당신은 당신 자신의 카테고리를 만들어 파스투호프에 귀속시킵니다. 이 방법으로는 할 수 없습니다. 그리고 2H에 대한 정리는 특히 흑백 원을 나타냅니다. 카기를 다른 이름으로 부르지 마세요.
그런 뜻밖의 인사이트로 인해 렌코보다 어렵지 않은 마법의 카기 알고리즘을 기다리지 않겠습니다.
그리고, 2H는 단지 2 정도이기 때문에 차원이 없습니다. H-vol을 포인트로 비교할 수 없기 때문에 포인트가 없습니다. 즉, 항상 무차원 형태로 축소됩니다. 그러나 이것은 취향의 문제입니다.
HideYourRichss , 당신은 H-휘발성과 분할 단계 H의 두 가지 값을 혼동하고 있어 사람을 혼란스럽게 합니다! 내가 두 가지 다른 명칭을 도입한 것은 우연이 아닙니다.
H-변동성은 계열의 평균 H 세그먼트입니다. 그렇기 때문에 두 가지 전략이 있습니다. 세그먼트가 평균 2H보다 크거나 작을 때. 그래도 원시인에게는 간단합니다. 나는 당신이 Pastukhov가 설명한 것이 아니라 N-변동성으로 다른 것을 이해하고 있다는 의심을 품고 있습니다.
내가 이해하는 바에 따르면 H -변동성은 국지적 극단값에서 H 단계로 이루어진 kagi-partitioning 지점까지의 모든 거리의 평균(또는 제곱평균제곱근) 길이입니다.
아니요. 잘못된.
나는 무차원 변동성을 도입했습니다(파스투호프와 달리): Hvol , 이것은 분할 단계 H 와 관련된 Kagi 구성(빨간색 원)의 판독값 사이의 평균 길이(y축에 투영)로 정의된 무차원 값입니다. 추세 시장(시장 매개변수 H-변동성>2) 및 H- 반대 추세( Hvol <2). Pastukhov는 자신의 작업에서 차원 값을 도입했으며 HideYourRichess 가 위에서 올바르게 말했듯 이 H-변동성은 행에 있는 세그먼트의 평균 H입니다.
두 정의는 동일합니다. 간단히 말해서 저는 계산에 무차원 수량을 사용하는 데 익숙합니다.
즉, Hvol 은 어떤 이유로 귀하가 개인적으로 선택한 분할 단계 H (포인트)에서 시장 차익 거래의 특성입니다. 그의 논문에서 Pastekhov는이 매개 변수를 선택하는 문제에 전혀 관심을 기울이지 않습니다. 사실 자체만을 기술하고 시장을 이 매개변수의 기능으로 간주하지 않습니다. 이것은 중요한 순간이며 관심에 의해 조용히 "무시"되는 것은 우연이 아닌 것 같습니다. 실제로 TS는 전략의 철권 역전의 원리에 기반을 두고 있으며 시장에서의 이러한 행동은 수익성 측면에서 통계적으로 유의하며 "최상의" H 를 선택하는 방법과 그것이 맞는지 여부에 대한 단어가 아님이 입증되었습니다. 다시 찾을 가치가 있으며 한 번 선택하십시오 ...
감사합니다. 모든 것이 정리되고 있습니다. 그리고 여기 내 "더블 투"가 있습니다. 좀 봐봐:
지금 보니 더 카기처럼 보이네요. 어쨌든 당신이 들려주는 알고리즘은 완전히 관찰됩니다. 만일의 경우를 대비하여 11 형식의 목록에 집착합니다.
나는 무차원 변동성을 도입했습니다(파스투호프와 달리): Hvol, 이것은 분할 단계 H를 참조하는 Kagi 빌딩(빨간색 원)의 판독값 사이의 평균 길이(y축에 투영)로 정의된 무차원 값입니다. 추세 시장(시장 매개변수 H- 변동성>2) 및 H- 역추세(Hvol<2). Pastukhov는 자신의 작업에서 차원 값을 도입했으며 HideYourRichess 가 위에서 올바르게 말했듯 이 H-변동성은 행에 있는 세그먼트의 평균 H입니다.
글쎄, 왜 그런거야. Pastekhov는 2H를 사용합니다. 이것은 무차원 값 입니다. H의 크기는 중요하지 않기 때문에 가장 중요한 것은 2개가 있어야 한다는 것입니다.
감사합니다. 모든 것이 정리되고 있습니다. 그리고 여기 내 "더블 투"가 있습니다. 좀 봐봐:
지금 보니 더 카기처럼 보이네요. 어쨌든 당신이 들려주는 알고리즘은 완전히 관찰됩니다. 만일의 경우를 대비하여 11 형식의 목록에 집착합니다.
완벽하게 일치:
빨간 선은 내 것이고, 네모는 네 것입니다. 축하합니다!
paralocus , 나는 당신의 코드에서 매개변수 s =3*10^-3이 무엇인지 이해하지 못했습니다... 일반적으로, 나는 그것을 1로 설정하고, 당신의 매개변수 m 은 분할 단계 H 에 해당하기 시작했습니다.
카기 같지 않습니다.
아마도 당신은 Kagi 대형이 어떻게 생겼는지 이해하지 못할 것입니다.
글쎄, 왜 그렇게. Pastekhov는 2H를 사용합니다. 이것은 무차원 값 입니다. H의 크기는 중요하지 않기 때문에 가장 중요한 것은 2개가 있어야 한다는 것입니다.
이것은 새로운 것입니다. 특이한 것입니다!
따라서 H - 가격 차트의 세로 축 치수, 즉 핍이며 Kagi 카운트다운을 수정하기 위해 가격이 극한값에서 후퇴해야 하는 핍 값에 해당합니다. 따라서 파스투호프의 변동성 2 H 는 [points] 차원을 가지며, 이는 Kagi-shoulders의 평균값을 의미하며, 포인트 단위로 측정됩니다.
틀 렸으면 고쳐줘. 내 의견으로는 HideYourRichss , 당신은 중독입니다.
도망친 것 같아!
2Н 의 값은 그림 4에 표시된 진입/출구 지점이 아니라 원래 시리즈(kotira)의 극값 사이의 평균 크기를 나타냅니다. 더 높은.
솔직히 파스투호프가 카기빌딩이라고 불렀던 것도 기억나지 않고, 보조 시리즈가 kotir extrema나 entry/extrema로 구성된 시리즈인지 기억나지 않습니다. 어쨌든 "Kagi가 닮지 않았으면" HideYourRichess . 이 사실도 성격이 있으니 가혹한 말씀을 드린 점 사과드립니다.
궁극적으로 거래 주문 의 형성을 위해 우리는 진입/출구 지점에만 관심이 있습니다. 그래서 Kagi-building에서 이 VR을 의미했습니다.
"고전으로 돌아가자" (c) 여기 논문의 사본이 있습니다.
15 페이지에서 H-formation kagi는 흑백 원이라고 명시되어 있습니다. 당신은 당신 자신의 카테고리를 만들어 파스투호프에 귀속시킵니다. 이 방법으로는 할 수 없습니다. 그리고 2H에 대한 정리는 특히 흑백 원을 나타냅니다. 카기를 다른 이름으로 부르지 마세요.
그런 뜻밖의 인사이트로 인해 렌코보다 어렵지 않은 마법의 카기 알고리즘을 기다리지 않겠습니다.
그리고, 2H는 단지 2 정도이기 때문에 차원이 없습니다. H-vol을 포인트로 비교할 수 없기 때문에 포인트가 없습니다. 즉, 항상 무차원 형태로 축소됩니다. 그러나 이것은 취향의 문제입니다.
"고전으로 돌아가자" (c) 다음은 논문에서 발췌한 내용입니다.
...
여기에서 정확히 기억하지 못하지만 내가 틀리지 않는다면 kaga의 통계적 이점("forex 시리즈"의 경우)은 거의 무시할 수 있습니다. 시장에서 아주 오랜 기간 존재해야만 되찾을 수 있으며, 모호한 MM이 주어지면 거의 불가능합니다. 아니면 내가 틀렸어?
paralocus , 귀하의 코드에서 매개변수 s=3*10^-3이 무엇인지 이해하지 못했습니다... 일반적으로 1로 설정하면 매개변수 m이 분할 단계 H에 해당하기 시작했습니다.
어느 날 밤 저는 통찰력을 얻었습니다. 저는 갑자기 DC가 통화를 거래하지 않는다는 것을 깨달았습니다! 그들은 상품의 스프레드를 거래합니다! 이것은 할당량 증분(분)의 분포 함수에 대해 X축의 최대값의 예측이 스프레드와 같을 것이라는 매우 간단한 결론으로 이어졌습니다.
그렇다면 견적을 나누는 가장 정확한 단계는 스프레드의 배수여야 합니다. 내 DC의 파운드 스프레드는 3핍입니다. 3*10^-4입니다. 그것이 s 매개변수의 출처입니다.