저에게 문제는 추가 매개변수(이 경우 k)를 도입해야 한다는 것입니다. 시간 평활화와 정확히 동일합니다. 최소한 이 매개변수의 변경 범위를 제한하는 몇 가지 고려 사항이 필요합니다.
예, 고려 사항은 시간과 동일합니다. 필터링을 위해 더 작은 샘플이 필요할 수 있습니까(처음에는 노이즈가 적음). k는 1에 더 가깝습니다. 그래서 ... 음, 소음 감소 외에 어떤 다른 고려 사항이 있을 수 있습니까? 예를 들어 저주파 움직임을 강조 표시합니다. 또는 필터링과 함께 위상 이동. 다른 무엇. 음, MA가 사용되는 다양한 지표. 거기에도 - 기간은 시간이 지남에 따라 허용되는 것보다 짧을 수 있습니다. 분석 작업에서 더 짧습니다.
게시물 맨 처음에 "앤티 앨리어싱 정보"라는 주제를 표시한 것 같습니다. 나는 포스트에서 다른 것에 대해 쓰지 않았다.
차원의 문제를 논의하고 싶습니까? 하자. 지금까지 나는 당신이 말한 것에 대해 이의가 없습니다. 그리고 어떻게 든 추가하는 것은 아직 마음에 오지 않습니다.
생각을 발전시키십시오.
나는 내 아이디어를 발전시키려고 노력할 것이다.
우리는 어떻게 든 시장 상황을 명확하게 파악하려고 노력하고 있습니다. 맞습니까?
따라서 수학의 관점에서 우리는 기본 데이터뿐만 아니라 편리한 기반으로 작업할 수 있습니다.
그것이 정말로 완전하고 독립적인 기초라면.
전략을 직접 사용하는 것이 좋습니다.
어떤 특정 전략이 얼마나 잘 작동하는지에 따라 시장의 단계를 분석한다고 가정해 봅시다(단계 좌표 결정).
즉, 우리는 스트로크를 교차하는 전략의 수익성에 의해 시장의 "트렌드"를 결정하고, 그리드 및 기타 마팅게일의 수익성에 의해 시스템의 "반동성"을 결정합니다. 등등, 우리는 시장에서 확장 삼각형이 얼마나 자주 발생하는지 등으로 "미국 이혼"과 같은 매개 변수를 정의합니다.
핵심 사상: '전략의 기초'를 잡는 것이 필요하다.
그런 다음 모든 이상적인 전략을 기본 전략에서 분해, 분석 및 합성할 수 있습니다.
저것들. 물론 변동성, 유동성 등으로 직접 작업할 수 있지만 수학의 관점에서 전략을 직접 사용할 수도 있습니다.
그래서 ... 음, 소음을 청소하는 것 외에 고려해야 할 사항은 무엇입니까? 예를 들어, 저주파 움직임을 강조 표시합니다. 또는 필터링과 함께 위상 이동. 다른 무엇. 음, MA가 사용되는 다양한 지표. 거기에도 - 기간은 시간이 지남에 따라 허용되는 것보다 적을 수 있습니다. 분석 작업에서 더 짧습니다.
이것은 분명합니다. 하나 또는 다른 값을 결정하는 방법은 무엇입니까? 앤티앨리어싱의 품질을 시각적으로 평가하시겠습니까? 테스터에서 동일한 k 값을 반복합니까? 첫 번째가 이미 작업의 불완전한 형식화인 경우. 두 번째 - 매개 변수의 총 수가 무엇인지에 따라 다릅니다.
즉, 우리는 스트로크를 교차하는 전략의 수익성에 의해 시장의 "트렌드"를 결정하고, 그리드 및 기타 마팅게일의 수익성에 의해 시스템의 "반동성"을 결정합니다. 등등, 우리는 시장에서 확장 삼각형이 얼마나 자주 발생하는지 등으로 "미국 이혼"과 같은 매개 변수를 정의합니다.
핵심 사상: '전략의 기초'를 잡는 것이 필요하다.
그런 다음 모든 이상적인 전략을 기본 전략에서 분해, 분석 및 합성할 수 있습니다.
저것들. 물론 변동성, 유동성 등으로 직접 작업할 수 있지만 수학의 관점에서 전략을 직접 사용할 수도 있습니다.
그리고이 기준에서 "좌표"의 값을 결정하기 위해 가격 시리즈의 세그먼트 길이는 얼마입니까? 병원 평균 체온을 알 수 없습니까?
글쎄, 처음부터 시작합시다. 우리는 공간이 구성될 작업의 고리를 정의합니다. 아니면 비선형 공간을 만들 것인가?
이것은 심각한 질문입니다. 불행히도 그것에 대한 준비된 답변이 없습니다.
그러나 여기에 몇 가지 생각이 있습니다.
요소에 대한 작업을 정의하려면 거래와 기본 전략 간의 "거리" 작업을 어떻게든 정의해야 합니다. 우리는 이 거래 또는 그 거래가 "추세", "탈주" 등의 정도를 결정할 수 있어야 합니다. 여기에서 가능한 방법은 각 기본 전략에 대한 멤버십 기능의 평가에 있는 것 같습니다. F>0일 때 거래를 엽니다. 주어진 지점에 F1, F2, F3이 있는 경우 특정 작업에 대한 "유사성"을 결정할 수 있습니다.
또한 독립성에 대해 - 전략 1과 2가 작동하거나 서로 독립적으로 작동하지 않는 기간이 역사적으로 있음을 의미합니다. 상관관계 없음.
여기서 C는 상관 적분(N * N으로 정규화된 점 쌍의 수, 사이의 거리는 엡실론보다 작음)입니다.
이 공식은 기억하는 것이 좋습니다. 계산상으로는 O(N^2)(좀 더 정확히 말하면 N *(N-1) / 2 거리 계산)에 해당하는 데이터의 양이 어마어마하다. 점근 효율이 O(N*logN) 및 O(N)인 알고리즘이 있습니다. 첫 번째 것은 전혀 복잡하지 않고(mathcad IMHO에서 구현하기 어려울 것입니다), 두 번째 것은 아직 알아내지 못했습니다.
추신 당신이 링크 한 사이트는 Pavlov의 코스에 아주 좋은 pdf를 가지고 있습니다. // 아직 읽지 않은 분들을 위한 글입니다.
pps 최근에 상관 차원에 대한 주제를 파헤쳤습니다. lim N-> inf를 강하게 좋아하지 않았습니다. eurusd의 경우 약 9의 값이 얻어졌습니다.
저에게 문제는 추가 매개변수(이 경우 k)를 도입해야 한다는 것입니다. 시간 평활화와 정확히 동일합니다. 최소한 이 매개변수의 변경 범위를 제한하는 몇 가지 고려 사항이 필요합니다.
예, 고려 사항은 시간과 동일합니다. 필터링을 위해 더 작은 샘플이 필요할 수 있습니까(처음에는 노이즈가 적음). k는 1에 더 가깝습니다. 그래서 ... 음, 소음 감소 외에 어떤 다른 고려 사항이 있을 수 있습니까? 예를 들어 저주파 움직임을 강조 표시합니다. 또는 필터링과 함께 위상 이동. 다른 무엇. 음, MA가 사용되는 다양한 지표. 거기에도 - 기간은 시간이 지남에 따라 허용되는 것보다 짧을 수 있습니다. 분석 작업에서 더 짧습니다.
(어깨를 으쓱하며) 논쟁하는 것이 아닙니다.
게시물 맨 처음에 "앤티 앨리어싱 정보"라는 주제를 표시한 것 같습니다. 나는 포스트에서 다른 것에 대해 쓰지 않았다.
차원의 문제를 논의하고 싶습니까? 하자. 지금까지 나는 당신이 말한 것에 대해 이의가 없습니다. 그리고 어떻게 든 추가하는 것은 아직 마음에 오지 않습니다.
생각을 발전시키십시오.
나는 내 아이디어를 발전시키려고 노력할 것이다.
우리는 어떻게 든 시장 상황을 명확하게 파악하려고 노력하고 있습니다. 맞습니까?
따라서 수학의 관점에서 우리는 기본 데이터뿐만 아니라 편리한 기반으로 작업할 수 있습니다.
그것이 정말로 완전하고 독립적인 기초라면.
전략을 직접 사용하는 것이 좋습니다.
어떤 특정 전략이 얼마나 잘 작동하는지에 따라 시장의 단계를 분석한다고 가정해 봅시다(단계 좌표 결정).
즉, 우리는 스트로크를 교차하는 전략의 수익성에 의해 시장의 "트렌드"를 결정하고, 그리드 및 기타 마팅게일의 수익성에 의해 시스템의 "반동성"을 결정합니다. 등등, 우리는 시장에서 확장 삼각형이 얼마나 자주 발생하는지 등으로 "미국 이혼"과 같은 매개 변수를 정의합니다.
핵심 사상: '전략의 기초'를 잡는 것이 필요하다.
그런 다음 모든 이상적인 전략을 기본 전략에서 분해, 분석 및 합성할 수 있습니다.
저것들. 물론 변동성, 유동성 등으로 직접 작업할 수 있지만 수학의 관점에서 전략을 직접 사용할 수도 있습니다.
네, 흥미로운 지표가 될 것입니다. 니콜라스 , 당신은 하나를 쓸 수 있습니까? 나에게 Shumsky의 이 기사는 이 문제에 대해 충분히 구체적이지 않습니다. 그리고 나머지는 그런 것 같습니다.
이론적으로 - 나는 아마도 :) . 정말로 - 내가 그것을 취할 준비가 되었다면 나는 이미 썼을 것입니다 :)
그래서 ... 음, 소음을 청소하는 것 외에 고려해야 할 사항은 무엇입니까? 예를 들어, 저주파 움직임을 강조 표시합니다. 또는 필터링과 함께 위상 이동. 다른 무엇. 음, MA가 사용되는 다양한 지표. 거기에도 - 기간은 시간이 지남에 따라 허용되는 것보다 적을 수 있습니다. 분석 작업에서 더 짧습니다.
이것은 분명합니다. 하나 또는 다른 값을 결정하는 방법은 무엇입니까? 앤티앨리어싱의 품질을 시각적으로 평가하시겠습니까? 테스터에서 동일한 k 값을 반복합니까? 첫 번째가 이미 작업의 불완전한 형식화인 경우. 두 번째 - 매개 변수의 총 수가 무엇인지에 따라 다릅니다.
즉, 우리는 스트로크를 교차하는 전략의 수익성에 의해 시장의 "트렌드"를 결정하고, 그리드 및 기타 마팅게일의 수익성에 의해 시스템의 "반동성"을 결정합니다. 등등, 우리는 시장에서 확장 삼각형이 얼마나 자주 발생하는지 등으로 "미국 이혼"과 같은 매개 변수를 정의합니다.
핵심 사상: '전략의 기초'를 잡는 것이 필요하다.
그런 다음 모든 이상적인 전략을 기본 전략에서 분해, 분석 및 합성할 수 있습니다.
저것들. 물론 변동성, 유동성 등으로 직접 작업할 수 있지만 수학의 관점에서 전략을 직접 사용할 수도 있습니다.
그리고이 기준에서 "좌표"의 값을 결정하기 위해 가격 시리즈의 세그먼트 길이는 얼마입니까? 병원 평균 체온을 알 수 없습니까?
이론적으로 - 나는 아마도 :) . 정말로 - 내가 그것을 취할 준비가 되었다면, 나는 이미 썼을 것입니다 :)
그래, 이론적으로 말해봐 - 내가 쓸게.
그것이 정말로 완전하고 독립적인 기초라면.
기본 요소에는 어떤 작업이 허용됩니까?
기초의 완전성과 독립성을 어떻게 결정할 것인가?
글쎄, 처음부터 시작합시다. 우리는 공간이 구성될 작업의 고리를 정의합니다. 아니면 비선형 공간을 만들 것인가?
그래, 이론적으로 말해봐 - 내가 쓸게.
당신은 상관 차원을 시도 할 수 있습니다
여기서 C는 상관 적분(N * N으로 정규화된 점 쌍의 수, 사이의 거리는 엡실론보다 작음)입니다.
여기서 ta는 Heaviside 함수입니다.
"실제" 벡터 x 대신 벡터 z 가 대체됩니다.
여기서 은 분석된 시계열입니다. 자유도 수의 추정치는 치수 증가가 멈추는 값 m 이 됩니다. 물론 멈추지 않는 한 :). 멈추지 않으면 시리즈는 무작위로 간주될 수 있습니다. ACF의 첫 번째 0을 k 로 사용하는 것이 좋습니다.
나는 이것을 가져 왔으며 더 자세한 내용을 찾을 수 있습니다.
기본 요소에는 어떤 작업이 허용됩니까?
기초의 완전성과 독립성을 어떻게 결정할 것인가?
글쎄, 처음부터 시작합시다. 우리는 공간이 구성될 작업의 고리를 정의합니다. 아니면 비선형 공간을 만들 것인가?
이것은 심각한 질문입니다. 불행히도 그것에 대한 준비된 답변이 없습니다.
그러나 여기에 몇 가지 생각이 있습니다.
요소에 대한 작업을 정의하려면 거래와 기본 전략 간의 "거리" 작업을 어떻게든 정의해야 합니다. 우리는 이 거래 또는 그 거래가 "추세", "탈주" 등의 정도를 결정할 수 있어야 합니다. 여기에서 가능한 방법은 각 기본 전략에 대한 멤버십 기능의 평가에 있는 것 같습니다. F>0일 때 거래를 엽니다. 주어진 지점에 F1, F2, F3이 있는 경우 특정 작업에 대한 "유사성"을 결정할 수 있습니다.
또한 독립성에 대해 - 전략 1과 2가 작동하거나 서로 독립적으로 작동하지 않는 기간이 역사적으로 있음을 의미합니다. 상관관계 없음.
작업 정보:
멤버십 함수 F1>0 및 F2>0으로 열면
그러면 합집합과 교집합의 연산을 정의할 수 있습니다.
F1>0 || F2>0, F1>0 && F2>0
그리고이 기준에서 "좌표"의 값을 결정하기 위해 가격 시리즈의 세그먼트 길이는 얼마입니까? 병원 평균 체온을 알 수 없습니까?
그것은 모두 시장의 관성에 달려 있습니다. 아마도 전략이 일반적으로 실패하는 시간보다 훨씬 짧은 고정 값의 막대를 사용해야 할 것입니다. 저것들. 예를 들어 자동차의 경우 3개월 동안 수익성이 있는 것으로 알려진 경우 시장의 현재 상태를 2주로 평가할 수 있습니다.여기서 C는 상관 적분(N * N으로 정규화된 점 쌍의 수, 사이의 거리는 엡실론보다 작음)입니다.
이 공식은 기억하는 것이 좋습니다. 계산상으로는 O(N^2)(좀 더 정확히 말하면 N *(N-1) / 2 거리 계산)에 해당하는 데이터의 양이 어마어마하다. 점근 효율이 O(N*logN) 및 O(N)인 알고리즘이 있습니다. 첫 번째 것은 전혀 복잡하지 않고(mathcad IMHO에서 구현하기 어려울 것입니다), 두 번째 것은 아직 알아내지 못했습니다.
추신 당신이 링크 한 사이트는 Pavlov의 코스에 아주 좋은 pdf를 가지고 있습니다. // 아직 읽지 않은 분들을 위한 글입니다.
pps 최근에 상관 차원에 대한 주제를 파헤쳤습니다. lim N-> inf를 강하게 좋아하지 않았습니다. eurusd의 경우 약 9의 값이 얻어졌습니다.