거래량, 변동성 및 허스트 지수
의 사이에 지표 고마워 5개의 관련이 있습니다 ~와 함께 거래량 : A/D(누적분포), MFI(화폐흐름지수), OBV(잔고거래량), PVT( 가격 및 거래량 추이 ), VROC(거래량변화율) . 각각은 거래자가 가격 움직임에 대한 특정 결론을 내릴 수 있도록 허용한다고 가정합니다. 그러나 MFI 를 제외하고 이러한 모든 지표의 값은 명확한 의미가 없습니다. 즉, 실제로 사용하면 이러한 지표의 패턴 분석만 허용됩니다. 그리고 이러한 패턴은 계산 알고리즘으로 인해 일반적으로 가격 변동을 반복합니다. 그러나 "반대"의 주요 논거는 가격이 브로커에 의해 임의로 변경될 수 없으며 거래량은 기본적이라는 것입니다. 각 브로커가 독립적으로 설정하는 틱 흐름 필터링 매개 변수를 변경하면 충분합니다.
볼륨과 관련된 또 다른 측면은 시간과 세션에 크게 의존한다는 것입니다. 이것은 모두에게 알려져 있지만 표준 지표를 통한 볼륨 사용을 매우 모호한 문제로 만들기도 합니다. 이 주기성을 어떻게든 보상하려면 최소한 이전 값이 아니라 주어진 시간, 요일, 세션에 대한 일반적인 표준과 볼륨을 비교해야 합니다.
문제의 가장 간단한 공식은 다음과 같습니다.
Forex는 상대적으로 월요일부터 금요일까지 5영업일이 있습니다. 물론 각 브로커에 대해 시간대 에 따라 이 간격이 앞이나 뒤로 이동할 수 있습니다. 그러나 Forex는 글로벌 시장이기 때문에 프로세스는 누구에게나 동일하고 기간은 어디에서나 동일합니다.
월요일 00:00에 거래가 시작되어 23:59에 거래의 마지막 분 이후 금요일에 끝난다고 가정해 보겠습니다. 즉, 주당 총 5x24 = 120시간이 있습니다.
이제 모든 월요일의 첫 시간 거래량을 합산하고 그 결과를 숫자로 나눕니다. 월요일 첫 시간의 평균 볼륨을 얻습니다. 마찬가지로 월요일 두 번째 시간의 평균 볼륨을 구하는 식으로 작업 주의 120시간 각각에 대한 평균 볼륨을 얻습니다. 이 데이터를 그래프 형태로 제시하면 주당 평균 볼륨의 주기적인 변화를 보여줍니다. 이 그래프를 이전 연도에 구축된 유사한 그래프와 비교하면 시장의 이러한 측면이 수년에 걸쳐 어떻게 변하는지 알 수 있습니다.
가장 간단한 옵션이었습니다. 조금 더 넓지만 간단하지만 최소 간격이 1시간이 아니라 10분이면 알 수 있습니다. 이것은 그래프에 6배 더 많은 포인트를 줄 것입니다. 720점. 그리고 1분 간격으로 하면 가장 넉넉합니다. 이 경우에는 7200점이 됩니다. 이 마지막 옵션은 분당 틱이 충분한 경우에만 의미가 있습니다.
이것이 왜 필요한가? 아시다시피 시장은 프랙탈 구조를 가지고 있습니다. 이 구조의 각 수준은 고유한 효과를 가질 수 있습니다. 그것들을 찾으려면 각 레벨을 개별적으로 고려해야 합니다. 이것은 실제로 이루어졌습니다.
아래는 EURUSD , 2009에 대한 3개의 차트입니다. GainCapital 데이터.
그들은 작업 주를 H 1, M 10 및 M 1 간격으로 분할하기 위한 볼륨의 평균 주간 동작과 이러한 기간에 대해 유사한 방식으로 계산된 평균 ATR 값을 반영합니다.
AvrVOL - 평균 볼륨, 파란색 선.
AvrATR – 평균 ATR 값, 빨간색 선.
y축 - 틱 단위의 볼륨 ( AvrVOL 의 경우) 및 높음 - 낮음 포인트 단위( AvrATR 의 경우).
가로 좌표는 0에서 23까지의 시간 숫자를 나타냅니다. 표시는 시간의 시작 부분에 있습니다.
명확성을 유지하기 위해 AvrATR 값에 계수 k = 8( H 1의 경우), k = 3( M 10의 경우), k = 1( M 1의 경우)을 곱합니다. 즉, AvrATR 의 실제 값을 추정하려면 그래프의 값을 이 계수로 나누어야 합니다.
나는 또한 H 1 및 M 10 AvrVOL 값이 직접 플로팅에 사용된다고 말해야 합니다. 그리고 M 1의 경우 5점 이상의 계산 결과를 평균화했습니다. 이것이 M 5에 대한 볼륨을 계산하는 것과 완전히 같지 않다는 것을 즉시 알아차릴 것입니다. 이를 통해 값의 분산을 약간 줄일 수 있지만 차트의 모든 작은 세부 사항은 보존할 수 있습니다. 평균 공식은 단순 SMA 와 약간 다릅니다. 여기 그녀 : AvrVOL[i] = ( AV[i-2] +AV[i-1] +AV[i] +AV[i+1] + AV[i+2] )/5.
여기서 AV [ i ]는 해당 주의 i 번째 분에 대한 평균 볼륨 계산 결과입니다.
흥미로운 점은 개인적으로 이 그래프에서 볼 수 있습니다.
1. 볼륨의 동작은 ATR 의 동작과 완전히 일치합니다. 이 대응은 곡선의 로컬 동작과 시간 프레임의 변경 모두에 적용됩니다. 그러나 동시에 볼륨의 동작은 더 뚜렷하고 더 높은 시간 프레임에서 해당 값은 비례적으로 증가합니다. 이는 시간 프레임에 대한 이러한 종속성이 더 복잡한 ATR 값에 대해서는 말할 수 없습니다.
2. ATR 은 RMS 수익률 과 함께 시장 변동성의 척도로 사용됩니다. 위의 차트인 IMHO는 거래량이 변동성의 척도가 될 수 있으며 동시에 기존 차트보다 더 나쁜 척도가 될 수 없다는 결론을 내릴 만큼 충분히 설득력 있어 보입니다.
그러나 동일한 결론으로 인해 볼륨은 가격 움직임의 방향에 대한 평가에 적합하지 않습니다. 변동성은 가격 움직임의 본질에 대한 아이디어를 제공하지만 방향은 알 수 없습니다.
3. 낮은 변동성은 오히려 시장의 가역성으로 해석되고 높은 변동성은 추세에 가까운 것으로 해석됩니다. 유사한 측정값은 Hurst 지수입니다. 이런 의미에서 주어진 그래프를 Hurst 지수의 해당 그래프와 비교하는 것은 흥미로울 것입니다. 하지만 그건 나중에.
4. 차트에서 Forex 거래의 매일은 아시아, 유럽 및 미국의 세 세션의 세 가지 파도로 나뉩니다. 각각에 대해 세션의 시작은 변동성 증가와 관련이 있으며, 이는 끝으로 갈수록 점차 가라앉습니다. 또한 각 세션은 고유한 변동성 범위를 특징으로 합니다. 아시아 - 최소, 미국 - 최대. 변동성의 급증은 보도 자료 에서 미국 세션 전에 매우 명확하게 볼 수 있으며 세션이 시작될 때 훨씬 더 큰 폭으로 증가합니다. 이전 두 세션과 비슷한 것이 있지만 눈에 띄지는 않습니다.
5. 수요일 미국 세션에서 흥미로운 현상이 관찰되었습니다. 21-22시간 범위의 어딘가에 다시 상당한 변동성이 있습니다. 이것은 다른 날이나 다른 세션에는 해당되지 않습니다. 내가 아는 한, 연 8회(실제로는 52개의 수요일이 있음) 발생하는 FED 성명 외에 현재로서는 다른 행사가 없습니다. 이 8번이 전체 평균에 이렇게 영향을 미친다는 것이 믿기지 않습니다. 그러나 변동성에 대해서는 FED 성명이 가장 영향력 있는 사건일 것입니다. 그래서 무엇이든 가능합니다.
6. 보시다시피, 이 3개의 그래프는 서로 매우 밀접하게 대응합니다. 즉, 그들 중 누구도 다른 사람들에게 없는 영향을 미치지 않습니다. 한편으로는 그다지 유쾌하지 않을 수도 있습니다(금맥이 발견되지 않았습니다 :-). 그러나 다른 한편으로는 매우 낙관적입니다. 이는 시장의 프랙털리티(각 수준이 다른 수준과 유사함)를 확인하고 가장 작은 기간에도 변동성의 적절한 척도로 거래량을 자신 있게 사용할 수 있게 합니다.
지표 - 마케팅 전략 - 아름다운 표지. 통계와 수학적 모델이 아닌 그림에 관심이 있는 사람들을 위한 것입니다.
수년간 거래량과 ATR의 역학을 보기 위해 아래에 2개의 차트를 만들었습니다.
그들은 일반적으로 훨씬 더 빨라졌다는 의미에서 시장의 성격이 변했음을 보여줍니다. 세션의 일일 피크로 판단하면 볼륨이 약 2배 증가했습니다. ATR에 대해서도 마찬가지입니다. 그래프의 곡선은 2006-2007의 두 그룹으로 나뉩니다. 및 2008-2009-2010 즉, 2008년 중반 이후의 위기로 인해 기계가 최고 속도로 회전했습니다. 나는 브로커들이 단순히 시대에 발맞추기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 개선할 수밖에 없었다고 생각합니다. 자, 이제 돌아갈 곳이 없습니다.
그러나 이러한 차트가 없어도 거래량 증가에 대해 모두 알고 있습니다. 그러나 ATR이 거의 같은 비율로 증가했다는 사실을 모든 사람이 알아차린 것은 아니라고 생각합니다. 그리고 이것은 흥미로운 사실입니다.
IMHO의 또 다른 중요한 사실은 시장의 일일 주기성의 특성이 전혀 변하지 않았다는 것입니다. 위기와 그 뒤를 이은 모든 것은 세션 내에서 또는 세션 간에 서로 관련하여 외환 시장의 변동성 행동이나 요일별 변화를 바꾸지 않았습니다. 수요일 20시 이후 폭발적인 변동성도 변함이 없었다. 글쎄, 그녀의 행동에 대한 작은 세부 사항은 아마도 중요하지 않을 것입니다. 어쨌든 그들은 내 목표 목록에 포함되지 않았습니다. 따라서 이 무작위 프로세스는 많은 안정적인 측면을 가지고 있는 것으로 판명되었으며 따라서 패턴 검색은 그렇게 나쁜 작업이 아닙니다.
문제는 그것을 사용하는 방법입니다. 다음은 간단한 그림입니다. 
한낮에는 거래 활동이 증가하고 가격이 더 활발히 움직이며 밤에는 하락이 있으므로 매일 그림이 거의 같다는 것을 이해하기 쉽습니다. 이마에 있는 주제를 보면 말이 안 된다는 말이다. ECN의 실제 지표로 많은 중개인이 제공하는 실제 거래량을 조사하는 것이 합리적일 수 있습니다. 그리고 먹는 사람과 다른 것들에 관해서는, 내 생각에 이것은 쓰레기이며 가장 쓸모가 없습니다.
이제 변동성의 척도로서 거래량과 ATR로 돌아갑니다. 그래픽으로, 그들은 그녀의 행동을 아주 적절하게 반영합니다. 그러나 단점이 있습니다. 이 두 수량 모두 치수가 있으며 시장 기술이 향상됨에 따라 평균 값이 변경됩니다. 이는 이러한 값의 규모가 지속적으로 변하기 때문에 변동성 척도로 사용하는 것을 상당히 복잡하게 만듭니다. 그리고 그것들을 질적 특성으로 만 사용하는 것은 흥미롭지 않습니다. 이것은 우리가 이미 포기한 볼륨에 대한 표준 TA 표시기를 사용하는 것보다 훨씬 낫지 않습니다.
지난 몇 년 동안 거래량과 ATR의 유사한 패턴(두 값의 정점은 거의 두 배)은 이 두 값의 비율이 변동성의 양적 척도가 될 수 있음을 시사합니다. 이 시점에서 일부 사람들은 Hurst 지수를 확실히 기억할 것입니다. 그리고 맞습니다. :-)
허스트 지수에 대한 몇 마디.
역사를 건너뛰고 Hurst의 가정에 따라 임의 계열의 범위는 R/S = c * (T)^h 비율에 의해 결정된다는 점만 언급합니다. 여기서 R은 임의 계열의 값 범위, S는 RMS, T는 원점에서 경과된 시간, c는 이 과정에 의해 결정되는 상수, h는 Hurst 지수입니다. 프로세스의 RMS가 변경되지 않으면 상수 c에도 숨길 수 있습니다.
증분이 정규 분포로 설명되는 브라운 운동의 경우 아인슈타인은 이 공식을 명시적으로 얻었습니다. 이 특정 경우에 대해 h = 1/2를 얻습니다. 다른 분포의 경우 분명히 h는 1/2 위 또는 아래와 다릅니다. 내 개인적인 의견은 Hurst의 공식이 일반적으로 잘못되었다는 것입니다. 제 말은 - 임의 분포의 경우입니다. 네, 정규분포는 운이 좋았습니다. 왜냐하면 그것이 그렇게 단순한 형태로 붕괴되었기 때문입니다. 그러나 임의의 경우에는 불균형적으로 더 어려울 수 있습니다. 그러나 첫 번째 근사치로서(그리고 결국 모든 함수 T는 인수에서 거듭제곱 급수로 확장될 수 있음) 이 공식이 매우 적합합니다.
이 공식을 우리의 경우에 적용하려면 무언가를 결정해야 합니다. 먼저 T는 무엇입니까? IMHO, 최적은 자신 또는 틱 단위로 측정된 시장의 작동 시간입니다. 그것은 매우 중요한 카운터입니다. - 무차원, 프로세스의 실제 이벤트 - 가격 변화입니다. 따라서 CB 시리즈의 카운터. 둘째, 범위 R을 측정하는 방법은 무엇입니까? 그 자연스러운 척도가 포인트입니다. 그러나 이 측정 단위가 모든 행에 적합한 것은 아닙니다. 다행히 시세 흐름의 약 99% 가격 변동은 1핍(4자리 !!!)으로 발생합니다. 이것은 1 틱 => 1 포인트를 고려해야 하는 특정 이유를 제공합니다(이것은 "크거나 같음" 기호가 아님 ). 이러한 조건에서 Hurst 공식의 비례 계수는 1과 동일하게 설정될 수 있습니다. 즉, R = (T)^h입니다. 여기에서 h = Log(R)/Log(T)를 쉽게 얻을 수 있습니다. 로그의 밑은 중요하지 않습니다.
따라서 Hurst 지수의 최종 형식은 h = Log(High-Low)/Log(N)입니다. 여기서 N은 주어진 시간 간격의 단일 틱 수이고 High 및 Low는 이 간격에 도달한 최대 및 최소 가격 값입니다. 그 차이는 4자리 포인트로 표시됩니다.
보시다시피, Hurst 지수가 결정되는 시간 간격은 여전히 존재합니다. 이 스레드에 제공된 차트의 경우 H1, M10 및 M1입니다. 그리고 이것은 단점이 아니라 절대적으로 필요한 매개 변수입니다. 계산된 허스트 지수가 참조할 프랙탈 수준을 결정하는 사람은 바로 그 사람입니다.
아래는 2006-2010년 동안 М10에 대해 계산된 Hurst 지수의 주간 행동 그래프입니다.
우리가 볼 수 있듯이 2006-2007년의 행동은 대부분의 거래 주에 유로 시장이 수익을 내고 있음을 보여줍니다. 2008년과 2009년에는 덜하지만 유로 시장은 상대적으로 유행했습니다. 같은 해에는 Wiener 랜덤워크의 특성인 0.5레벨 정도에 달한다.
그러나 이것은 위의 공식을 사용할 때 어떤 일이 발생하는지에 대한 예시일 뿐입니다.
한때 나는 허스트 지수를 계산하는 알고리즘에 매우 관심이 있었습니다. 솔직히 말해서, 나는 문헌에서 볼 수 있는 여러 계산 방법을 좋아하지 않았습니다. 이는 Peters가 "금융 시장의 프랙탈 분석"에서 설명한 방법에도 적용되며 이는 기본으로 간주됩니다. Hurst는 로그 좌표에서 그래프 R에서 T까지의 기울기의 제한 접선으로 정의됩니다. 결과적으로 Hurst는 전체 시리즈를 특징짓는 단일 숫자로 얻어진다. 이것은 물론 사실이지만 거의 사용되지 않습니다. 저는 Hurst가 로컬에서 실시간으로 계산되도록 하는 알고리즘을 찾고 있었습니다. 그리고 이제 시장의 연간 통계를 고려하여 그러한 알고리즘에 왔습니다.
나는 독창성이나 저작권을 주장하지 않습니다. 내가 이것을 전에 본 적이 없다는 사실은 내가 많이 보지 않았다는 것을 말해줍니다.
허스트 지수를 계산하기 위해 그러한 알고리즘을 사용하면 어떤 이점이 있을지 모르겠습니다. 어쨌든, 그것은 충분히 긴 간격에 걸쳐 역학을 추적한 후 시장의 특성이 얼마나 안정적인지(특정 전략의 적용에 필수적인)와 이러한 특성이 무엇인지(선택에 필수적인) 결론을 내릴 수 있습니다. 이 전략). 전체 급수에 대한 허스트 지수를 한 번에 결정했을 때(실제로는 평균만 구함) 그러한 기회가 없었습니다.
내가 아는 한 TS의 볼륨은 거래자가 자주 사용하지 않습니다. 그러나 여전히 발생합니다. 이와 관련하여 이것이 얼마나 합법적인지, 그렇다면 어떤 용량으로 사용할 수 있는지에 대한 질문이 제기되었습니다. 또한 지난 몇 년 동안 외환에 많은 변화가 있었습니다. 5자리 숫자가 등장하고 거래량이 크게 증가했으며 위기가 시작되어 시장의 특성에도 영향을 미쳤습니다.
이것은 내가 수행한 연구와 그 결과에 대한 서문입니다. 나는 즉시 경고합니다. 성배 , TS, 기성품 요리법이 없을 것입니다. 지난 몇 년 동안 상처의 본질에 대한 연구 결과만이 무슨 일이 일어나고 있고 일부 매개변수를 사용할 수 있는지 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다. 수학도 없을 것입니다. 모든 것이 매우 간단하고 명확합니다.