시간이 지남에 따라 변하는 차원과 관련하여 정규화된 지표를 사용할 수 있습니다. nektr 내에서 0에서 1 사이의 범위에서 가장 편리합니다. 시간 창. 여하튼 나는 이미 부피, ATP 및 표준 편차를 정규화할 수 있는 몇 가지 지표를 제시했습니다. 표시기의 한 버전에서는 순수한 직사각형 창이 사용됩니다(확률적). 다른 하나는 적응형 채널입니다.
예를 들어, 다음은 0번째 창인 Adaptive Renko와 하위 창에서 적응형 채널 StdDev, ATR 및 Volume에서 정규화된 그림입니다. Renko 채널의 FALSE 브레이크아웃은 명확하게 볼 수 있습니다. 사실, 이를 위해 제가 가져왔습니다. 변동성 평가의 유용성을 보여주기 위해 - 충동이 어디에 있고 수정이 어디에 있는지 평가할 수 있습니다.
그러나 Hirst의 경우 추가 논증은 문제가 되지 않을 것입니다. 고전적으로 Hurst는 로그-로그 플롯에서 선형 회귀의 기울기입니다. 이 방법은 기질의 존재, 즉 N에 상수 인자의 존재에 둔감합니다. 이를 원점에서 한 점까지 그린 광선의 기울기로 대체합니다. 이는 점이 원점을 지나는 직선 위에 있는 경우에만 정확합니다. 좌표 Log(N) - Log(High-Low) 에 서로 다른 TF의 점에 대한 그래프가 있습니까?
당신이 절대적으로 옳습니다. 그것은 좌표의 원점을 통해서입니다. 나는 그것을 필요로 할 때까지 좌표 Log (N) - Log (High-Low)에서 그래프를 작성하지 않았습니다. 대신에 더 흥미로운 것을 제공할 수 있습니다. 건축으로 해결된 기하학의 문제를 기억하십니까? 건설 절차가 완전히 임의적 인 것처럼 보입니다. 그러나 그것이 정확하다면 올바른 결과로 이어집니다. 그리고 여기에 비슷한 것이 있습니다. Hurst at Peters의 건설을 기억하십니까? 거기에서 그는 무언가를 계산하기 전에 행을 준비했습니다. 그는 여러 가지 이유로 그것을 필요로 했습니다. 이 계열의 값은 임의적이므로 약간의 정규화가 필요했습니다. 이를 위해 표준 편차를 계산하고 이에 따라 계열을 정규화했습니다. 0 합계를 제공하기 위해 MO도 계산되고 시리즈에서 뺍니다. 그리고 그건 그렇고, 시간이 없었습니다. 그는 시간 대신 카운트 숫자를 사용했습니다. 동일한 틱입니다. 그리고 물론 그는 공식의 계수에 대해 아무 말도 할 수 없었습니다.
우리는이 준비가 있습니다 - 공식 및 RMS에서 제거 된 특성과 계수 c를 가진 새로운 시리즈의 구성. Renko 그리드에 연결한 결과 5자리 가격 차트의 추한 곡선은 다음과 같은 속성을 얻습니다. 각 틱은 가격이 1핍씩 변경됩니다(Peters는 이것에 대해 꿈꿀 수 있었습니다). 즉, 모든 수익은 +/-1이 됩니다. 따라서 RMS = 1도 됩니다. 이제 가격이 항상 한 방향으로 움직이는 상황을 상상해 보십시오. 가격 차트는 직선, 즉 R=N(1틱마다 범위가 +1포인트씩 증가함)입니다. 분명히 이것은 가장 유행하는 동작이며 h=1이 되어야 합니다. 그래서 그렇습니다. R=N - 이것은 h를 결정하는 공식입니다. 여기서 N은 1승에 포함됩니다. 그러나 그것은 또한 c = 1이고 그렇지 않을 수 있음을 보여줍니다. 이것은 물론 극단적인 경우이지만 c는 모든 경우에 동일해야 합니다.
솔직한 :
그건 그렇고, 세 자리 숫자는 훨씬 더 안정적입니다 :) . 호기심이 많은.
이 시점에서 나는 그것에 대해 생각했습니다. :-) 위에서 말한 "손가락에 대한 설명" 은 단락의 크기와 관련이 없습니다. 따라서 3자리 포인트의 경우 결과가 동일하므로 안심하십시오. 시리즈를 구성하는 방법이 일관되기만 하면 됩니다. 그리고 Renko 그리드는 물론 3 자리였습니다.
그러나 거래자에게는 그 차이가 상당할 것입니다. 3글자 아이템에 10개 들어있는 경우. 4자리, Brownian random walk의 한계에서 3자리 틱은 100개를 포함해야 합니다. 4-사인. 그들이 말했듯이 차이를 느껴보십시오. 그것은 완전히 다른 프랙탈 수준으로의 전환과 같습니다(당신의 의견으로는 - 지평선). M15에서 D1으로 가는 것과 같습니다.
그건 그렇고, "안정성"이라는 단어는 어떻게 든 여기에 적합하지 않습니다. 그것은 안정성에 관한 것이 아니라 성취의 경계가 얼마나 빨리 확장되는지에 관한 것입니다. 시리즈가 고정되어 있으면 특정 시간에 프랙탈 수준의 확장이 다음 수준에 도달하는 식입니다. 이 상황에서는 당신이 옳습니다. 변동성은 모든 수준에서 동일할 것입니다. 시리즈가 비정상적이라면 한 프랙탈 수준에서 추세와 재발 사이의 변동(평균)은 다음 프랙탈 수준에서 완전히 다른 그림을 제공할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 변하는 차원과 관련하여 정규화된 지표를 사용할 수 있습니다. nektr 내에서 0에서 1 사이의 범위에서 가장 편리합니다. 시간 창. 여하튼 나는 이미 부피, ATP 및 표준 편차를 정규화할 수 있는 몇 가지 지표를 제시했습니다.
Peter, 간격 [0,1]에 대한 정규화는 내가 가장 좋아하는 데이터 표현 형식입니다. 그러나 이 정규화는 자연스럽고 보편적일 수도 있고 완전히 인위적일 수도 있습니다(예: 창의 차이(최대 - 최소)). 두 번째 경우에는 단순 비례 압축과 동일합니다. 별로 유익한 정보가 아닙니다.
아쉽게도 정규화 방법의 내용을 몰라서 뭐라 말씀드릴 수 없습니다. 특히 제 생각에는 Renko 채널과 아무 관련이 없는 볼륨의 정규화와 관련하여.
틱 볼륨이 매장된 후 스레드의 주제에 대해 가장 먼저 떠오르는 것은 자체 틱 볼륨인 변동성 측정기입니다. 큰 막대 안에 있는 작은 지그재그의 수를 표시하는 지표일 뿐입니다. 예를 들어 최소 지그재그가 있는 표시기입니다. 무릎 1pp는 MT4의 현재 틱 볼륨에 완전히 해당합니다. 그러나 그러한 지그재그는 정확하게 계산할 수 없습니다. 진드기 히스토리 가 없고 이런저런 보고 싶었는데... 하지만 무릎이 더 큰 지그재그는 또 다른 문제입니다. 어떤 주기가 있고 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 볼 수 있습니다. 구현하기 쉽습니다.
Peter, 간격 [0,1]에 대한 정규화는 내가 가장 좋아하는 데이터 표현 형식입니다. 그러나 이 정규화는 자연스럽고 보편적일 수도 있고 완전히 인위적일 수도 있습니다(예: 창의 차이(최대 - 최소)). 두 번째 경우에는 단순 비례 압축과 동일합니다. 별로 유익한 정보가 아닙니다.
순전히 산술적으로 이것은 정규화된 매개변수에 곱해지는 하드 계수를 의미하는 경우 비례 압축과 동일하지 않습니다. 로그와 같은 것을 의미한다면 차이 없이 모멘텀/수정을 식별하기 위한 것입니다.
아쉽게도 정규화 방법의 내용을 몰라서 뭐라 말씀드릴 수가 없네요.
방법을 설명하겠습니다. 그림에서 하위 창은 표준 편차와 적응 채널을 보여줍니다. 그것에 따르면 정규화됩니다 (결과는 첫 번째 하위 창입니다).
특히 제 생각에는 Renko 채널과 아무 관련이 없는 볼륨의 정규화와 관련하여.
이것은 다른 브레이크아웃 채널 방법과 마찬가지로 Adapt.Renko와 관련이 있습니다. 즉 - 모멘텀 확인(변동성의 다른 가격 지표와 함께 - 예: st. dev). 제가 미리 설명을 드리지 못한 것 같습니다. 그것이 가져온 게시물. 그러나 놓친 것은 아닐까? ))) 나는 지금 새로운 것을 말하지 않았다 ...
이제 가격이 항상 한 방향으로만 가는 상황을 상상해 보십시오. 가격 차트는 직선, 즉 R=N(1틱마다 범위가 +1포인트씩 증가함)입니다. 분명히 이것은 가장 유행하는 동작이며 h=1이 되어야 합니다. 그래서 그렇습니다. R=N - 이것은 h를 결정하는 공식입니다. 여기서 N은 1승에 포함됩니다. 그러나 그것으로부터 c = 1이고 그렇지 않을 수 없다는 것이 분명합니다. 이것은 물론 극단적인 경우이지만 c는 모든 경우에 동일해야 합니다.
랜덤 워크에 대한 일반 공식을 얻을 수 있습니까? 아인슈타인을 언급하지 마십시오. 그의 랜덤 워크 공식은 Close-Open에 대한 것이지만 High-Low에는 필요합니다. 랜덤 워크의 공식에서 비례 계수가 1과 같아야 하는 것이 중요합니다. 그러나 Close-Open의 경우 1과 같으면 (물론 공식의 유도는 기억나지 않지만, Close-Open의 경우 1과 같을 것이라는 말을 듣고 High-Low의 경우 High-Low가 항상 Close-Open보다 크므로 1과 달라야 합니다(여기서 수학적 기대치에 대해 이야기하고 있습니다. 물론이야).
내가 말하고 싶은 것은 1차 여과의 영향을 제거할 때 당신이 제안하는 가치가 완전히 객관적인 특성이 된다는 것입니다. (그리고 5자리에서 4틱의 경우, 3틱의 경우 더욱 그렇습니다. 1차 필터링의 영향은 크게 억제되어야 합니다.)
그러나 지금까지 이 양의 절대값 을 Hurst에 대한 "보정"과 비교할 충분한 근거가 없습니다. 즉, 0.5에서 시리즈는 무작위로, 위 - 추세 및 아래 - 수익을 고려합니다.
랜덤 워크에 대한 일반 공식을 얻을 수 있습니까? Einstein을 언급하지 마십시오. 그의 랜덤 워크 공식은 Close-Open에 대한 것이지만 High-Low에는 필요합니다. 랜덤 워크의 공식에서 비례 계수가 1과 같아야 하는 것이 중요합니다. 그러나 Close-Open의 경우 1과 같으면 (물론 공식의 유도는 기억나지 않지만, Close-Open의 경우 1과 같을 것이라는 말을 듣고 High-Low의 경우 High-Low가 항상 Close-Open보다 크므로 1과 달라야 합니다(여기서 수학적 기대치에 대해 이야기하고 있습니다. 물론이야).
Forex의 토는 1차원적이며 가격은 위아래로만 움직입니다. 아인슈타인은 브라운 운동에 대한 공식을 받았습니다. 이 공식은 평평하고 두 개의 좌표가 있습니다. 이론상으로, 움직임의 독립성의 원리는 우리가 축을 따라 움직이는 움직임을 개별적으로 고려할 수 있게 해줍니다. 그러나 아인슈타인의 공식은 브라운 입자의 경로, 즉 시작점에서 시간 T에서의 제거를 정의합니다. 아시다시피, 이 제거는 피타고라스 정리를 사용하여 좌표에서 결정되기 때문에 여기에서 움직임을 분리하는 것은 불가능합니다. 그래서 나는 아인슈타인을 언급하지 않을 것입니다. 특히 그의 공식을 어디에서도 사용한 적이 없고 언급한 적이 없기 때문입니다.
Close-Open에 관해서도 왠지 이해가 되지 않습니다. 나는 그것을 가지고 있지 않았다. 범위는 High-Low에서 결정되며 Close와 Open은 이 과정에서 전혀 역할을 하지 않습니다. 아인슈타인의 공식에 그들이 무엇인지는 처음 들어보네요. 그러나 시작점을 Open이라고 하고 끝점을 Close라고 하면 예입니다. :-)
저는 Hurst 지수의 정의인 Hurst 공식만 사용했습니다. 나에게 유일하게 중요한 것은 이 공식의 계수가 일정하며 추세인지 역추세인지 여부에 관계없이 움직임의 특성에 의존하지 않는다는 것입니다. 그런 다음 특정 사례에서 결정할 수 있습니다.
SB의 일반 공식은 흥미로운 문제입니다. 그리고 나는 그것을 해결할 수 있습니다. 한 가지 조건으로. 프로세스의 분포와 T에 대한 종속성을 알고 있는 경우 시간 T의 범위를 일반적으로 계산하는 방법을 알려주거나 링크를 제공합니다. 허스트 지수. 그러나 그는 규모에 대처하지 못하고 출처를 찾지 못했습니다.
솔직한 :
그러나 지금까지 이 양의 절대값을 Hurst에 대한 "보정"과 비교할 충분한 근거가 없습니다. 즉, 0.5에서 시리즈는 무작위로, 위 - 추세 및 아래 - 수익을 고려합니다. 이 특성에 대해서는 자체 보정을 수행해야 합니다.
hrenfx : 틱 볼륨이 매장된 후 스레드의 주제에 대해 가장 먼저 떠오르는 것은 자체 틱 볼륨인 변동성 측정기입니다. 큰 막대 안에 있는 작은 지그재그의 수를 표시하는 지표일 뿐입니다. 예를 들어 최소 지그재그가 있는 표시기입니다. 무릎 1pp는 MT4의 현재 틱 볼륨에 완전히 해당합니다. 그러나 그러한 지그재그는 정확하게 계산할 수 없습니다. 진드기 히스토리가 없고 이런저런 일로 보고 싶었습니다... 하지만 무릎이 더 큰 지그재그는 또 다른 문제입니다. 어떤 주기가 있고 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 볼 수 있습니다. 구현하기 쉽습니다.
시간이 지남에 따라 변하는 차원과 관련하여 정규화된 지표를 사용할 수 있습니다. nektr 내에서 0에서 1 사이의 범위에서 가장 편리합니다. 시간 창. 여하튼 나는 이미 부피, ATP 및 표준 편차를 정규화할 수 있는 몇 가지 지표를 제시했습니다. 표시기의 한 버전에서는 순수한 직사각형 창이 사용됩니다(확률적). 다른 하나는 적응형 채널입니다.
예를 들어, 다음은 0번째 창인 Adaptive Renko와 하위 창에서 적응형 채널 StdDev, ATR 및 Volume에서 정규화된 그림입니다. Renko 채널의 FALSE 브레이크아웃은 명확하게 볼 수 있습니다. 사실, 이를 위해 제가 가져왔습니다. 변동성 평가의 유용성을 보여주기 위해 - 충동이 어디에 있고 수정이 어디에 있는지 평가할 수 있습니다.
그러나 Hirst의 경우 추가 논증은 문제가 되지 않을 것입니다. 고전적으로 Hurst는 로그-로그 플롯에서 선형 회귀의 기울기입니다. 이 방법은 기질의 존재, 즉 N에 상수 인자의 존재에 둔감합니다. 이를 원점에서 한 점까지 그린 광선의 기울기로 대체합니다. 이는 점이 원점을 지나는 직선 위에 있는 경우에만 정확합니다. 좌표 Log(N) - Log(High-Low) 에 서로 다른 TF의 점에 대한 그래프가 있습니까?
당신이 절대적으로 옳습니다. 그것은 좌표의 원점을 통해서입니다. 나는 그것을 필요로 할 때까지 좌표 Log (N) - Log (High-Low)에서 그래프를 작성하지 않았습니다. 대신에 더 흥미로운 것을 제공할 수 있습니다. 건축으로 해결된 기하학의 문제를 기억하십니까? 건설 절차가 완전히 임의적 인 것처럼 보입니다. 그러나 그것이 정확하다면 올바른 결과로 이어집니다. 그리고 여기에 비슷한 것이 있습니다.
Hurst at Peters의 건설을 기억하십니까? 거기에서 그는 무언가를 계산하기 전에 행을 준비했습니다. 그는 여러 가지 이유로 그것을 필요로 했습니다. 이 계열의 값은 임의적이므로 약간의 정규화가 필요했습니다. 이를 위해 표준 편차를 계산하고 이에 따라 계열을 정규화했습니다. 0 합계를 제공하기 위해 MO도 계산되고 시리즈에서 뺍니다. 그리고 그건 그렇고, 시간이 없었습니다. 그는 시간 대신 카운트 숫자를 사용했습니다. 동일한 틱입니다. 그리고 물론 그는 공식의 계수에 대해 아무 말도 할 수 없었습니다.
우리는이 준비가 있습니다 - 공식 및 RMS에서 제거 된 특성과 계수 c를 가진 새로운 시리즈의 구성. Renko 그리드에 연결한 결과 5자리 가격 차트의 추한 곡선은 다음과 같은 속성을 얻습니다. 각 틱은 가격이 1핍씩 변경됩니다(Peters는 이것에 대해 꿈꿀 수 있었습니다). 즉, 모든 수익은 +/-1이 됩니다. 따라서 RMS = 1도 됩니다. 이제 가격이 항상 한 방향으로 움직이는 상황을 상상해 보십시오. 가격 차트는 직선, 즉 R=N(1틱마다 범위가 +1포인트씩 증가함)입니다. 분명히 이것은 가장 유행하는 동작이며 h=1이 되어야 합니다. 그래서 그렇습니다. R=N - 이것은 h를 결정하는 공식입니다. 여기서 N은 1승에 포함됩니다. 그러나 그것은 또한 c = 1이고 그렇지 않을 수 있음을 보여줍니다. 이것은 물론 극단적인 경우이지만 c는 모든 경우에 동일해야 합니다.
그건 그렇고, 세 자리 숫자는 훨씬 더 안정적입니다 :) . 호기심이 많은.
이 시점에서 나는 그것에 대해 생각했습니다. :-) 위에서 말한 "손가락에 대한 설명" 은 단락의 크기와 관련이 없습니다. 따라서 3자리 포인트의 경우 결과가 동일하므로 안심하십시오. 시리즈를 구성하는 방법이 일관되기만 하면 됩니다. 그리고 Renko 그리드는 물론 3 자리였습니다.
그러나 거래자에게는 그 차이가 상당할 것입니다. 3글자 아이템에 10개 들어있는 경우. 4자리, Brownian random walk의 한계에서 3자리 틱은 100개를 포함해야 합니다. 4-사인. 그들이 말했듯이 차이를 느껴보십시오. 그것은 완전히 다른 프랙탈 수준으로의 전환과 같습니다(당신의 의견으로는 - 지평선). M15에서 D1으로 가는 것과 같습니다.
그건 그렇고, "안정성"이라는 단어는 어떻게 든 여기에 적합하지 않습니다. 그것은 안정성에 관한 것이 아니라 성취의 경계가 얼마나 빨리 확장되는지에 관한 것입니다. 시리즈가 고정되어 있으면 특정 시간에 프랙탈 수준의 확장이 다음 수준에 도달하는 식입니다. 이 상황에서는 당신이 옳습니다. 변동성은 모든 수준에서 동일할 것입니다. 시리즈가 비정상적이라면 한 프랙탈 수준에서 추세와 재발 사이의 변동(평균)은 다음 프랙탈 수준에서 완전히 다른 그림을 제공할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 변하는 차원과 관련하여 정규화된 지표를 사용할 수 있습니다. nektr 내에서 0에서 1 사이의 범위에서 가장 편리합니다. 시간 창. 여하튼 나는 이미 부피, ATP 및 표준 편차를 정규화할 수 있는 몇 가지 지표를 제시했습니다.
Peter, 간격 [0,1]에 대한 정규화는 내가 가장 좋아하는 데이터 표현 형식입니다. 그러나 이 정규화는 자연스럽고 보편적일 수도 있고 완전히 인위적일 수도 있습니다(예: 창의 차이(최대 - 최소)). 두 번째 경우에는 단순 비례 압축과 동일합니다. 별로 유익한 정보가 아닙니다.
아쉽게도 정규화 방법의 내용을 몰라서 뭐라 말씀드릴 수 없습니다. 특히 제 생각에는 Renko 채널과 아무 관련이 없는 볼륨의 정규화와 관련하여.
Peter, 간격 [0,1]에 대한 정규화는 내가 가장 좋아하는 데이터 표현 형식입니다. 그러나 이 정규화는 자연스럽고 보편적일 수도 있고 완전히 인위적일 수도 있습니다(예: 창의 차이(최대 - 최소)). 두 번째 경우에는 단순 비례 압축과 동일합니다. 별로 유익한 정보가 아닙니다.
순전히 산술적으로 이것은 정규화된 매개변수에 곱해지는 하드 계수를 의미하는 경우 비례 압축과 동일하지 않습니다. 로그와 같은 것을 의미한다면 차이 없이 모멘텀/수정을 식별하기 위한 것입니다.
아쉽게도 정규화 방법의 내용을 몰라서 뭐라 말씀드릴 수가 없네요.
방법을 설명하겠습니다. 그림에서 하위 창은 표준 편차와 적응 채널을 보여줍니다. 그것에 따르면 정규화됩니다 (결과는 첫 번째 하위 창입니다).
특히 제 생각에는 Renko 채널과 아무 관련이 없는 볼륨의 정규화와 관련하여.
이제 가격이 항상 한 방향으로만 가는 상황을 상상해 보십시오. 가격 차트는 직선, 즉 R=N(1틱마다 범위가 +1포인트씩 증가함)입니다. 분명히 이것은 가장 유행하는 동작이며 h=1이 되어야 합니다. 그래서 그렇습니다. R=N - 이것은 h를 결정하는 공식입니다. 여기서 N은 1승에 포함됩니다. 그러나 그것으로부터 c = 1이고 그렇지 않을 수 없다는 것이 분명합니다. 이것은 물론 극단적인 경우이지만 c는 모든 경우에 동일해야 합니다.
랜덤 워크에 대한 일반 공식을 얻을 수 있습니까? 아인슈타인을 언급하지 마십시오. 그의 랜덤 워크 공식은 Close-Open에 대한 것이지만 High-Low에는 필요합니다. 랜덤 워크의 공식에서 비례 계수가 1과 같아야 하는 것이 중요합니다. 그러나 Close-Open의 경우 1과 같으면 (물론 공식의 유도는 기억나지 않지만, Close-Open의 경우 1과 같을 것이라는 말을 듣고 High-Low의 경우 High-Low가 항상 Close-Open보다 크므로 1과 달라야 합니다(여기서 수학적 기대치에 대해 이야기하고 있습니다. 물론이야).
내가 말하고 싶은 것은 1차 여과의 영향을 제거할 때 당신이 제안하는 가치가 완전히 객관적인 특성이 된다는 것입니다. (그리고 5자리에서 4틱의 경우, 3틱의 경우 더욱 그렇습니다. 1차 필터링의 영향은 크게 억제되어야 합니다.)그러나 지금까지 이 양의 절대값 을 Hurst에 대한 "보정"과 비교할 충분한 근거가 없습니다. 즉, 0.5에서 시리즈는 무작위로, 위 - 추세 및 아래 - 수익을 고려합니다.
이 특성에 대해서는 자체 보정을 수행해야 합니다.
랜덤 워크에 대한 일반 공식을 얻을 수 있습니까? Einstein을 언급하지 마십시오. 그의 랜덤 워크 공식은 Close-Open에 대한 것이지만 High-Low에는 필요합니다. 랜덤 워크의 공식에서 비례 계수가 1과 같아야 하는 것이 중요합니다. 그러나 Close-Open의 경우 1과 같으면 (물론 공식의 유도는 기억나지 않지만, Close-Open의 경우 1과 같을 것이라는 말을 듣고 High-Low의 경우 High-Low가 항상 Close-Open보다 크므로 1과 달라야 합니다(여기서 수학적 기대치에 대해 이야기하고 있습니다. 물론이야).
Forex의 토는 1차원적이며 가격은 위아래로만 움직입니다. 아인슈타인은 브라운 운동에 대한 공식을 받았습니다. 이 공식은 평평하고 두 개의 좌표가 있습니다. 이론상으로, 움직임의 독립성의 원리는 우리가 축을 따라 움직이는 움직임을 개별적으로 고려할 수 있게 해줍니다. 그러나 아인슈타인의 공식은 브라운 입자의 경로, 즉 시작점에서 시간 T에서의 제거를 정의합니다. 아시다시피, 이 제거는 피타고라스 정리를 사용하여 좌표에서 결정되기 때문에 여기에서 움직임을 분리하는 것은 불가능합니다. 그래서 나는 아인슈타인을 언급하지 않을 것입니다. 특히 그의 공식을 어디에서도 사용한 적이 없고 언급한 적이 없기 때문입니다.
Close-Open에 관해서도 왠지 이해가 되지 않습니다. 나는 그것을 가지고 있지 않았다. 범위는 High-Low에서 결정되며 Close와 Open은 이 과정에서 전혀 역할을 하지 않습니다. 아인슈타인의 공식에 그들이 무엇인지는 처음 들어보네요. 그러나 시작점을 Open이라고 하고 끝점을 Close라고 하면 예입니다. :-)
저는 Hurst 지수의 정의인 Hurst 공식만 사용했습니다. 나에게 유일하게 중요한 것은 이 공식의 계수가 일정하며 추세인지 역추세인지 여부에 관계없이 움직임의 특성에 의존하지 않는다는 것입니다. 그런 다음 특정 사례에서 결정할 수 있습니다.
SB의 일반 공식은 흥미로운 문제입니다. 그리고 나는 그것을 해결할 수 있습니다. 한 가지 조건으로. 프로세스의 분포와 T에 대한 종속성을 알고 있는 경우 시간 T의 범위를 일반적으로 계산하는 방법을 알려주거나 링크를 제공합니다. 허스트 지수. 그러나 그는 규모에 대처하지 못하고 출처를 찾지 못했습니다.
그러나 지금까지 이 양의 절대값을 Hurst에 대한 "보정"과 비교할 충분한 근거가 없습니다. 즉, 0.5에서 시리즈는 무작위로, 위 - 추세 및 아래 - 수익을 고려합니다. 이 특성에 대해서는 자체 보정을 수행해야 합니다.
네, 이 질문에 동의합니다. 아직 알아낼 필요가 있습니다.
틱 볼륨이 매장된 후 스레드의 주제에 대해 가장 먼저 떠오르는 것은 자체 틱 볼륨인 변동성 측정기입니다. 큰 막대 안에 있는 작은 지그재그의 수를 표시하는 지표일 뿐입니다. 예를 들어 최소 지그재그가 있는 표시기입니다. 무릎 1pp는 MT4의 현재 틱 볼륨에 완전히 해당합니다. 그러나 그러한 지그재그는 정확하게 계산할 수 없습니다. 진드기 히스토리가 없고 이런저런 일로 보고 싶었습니다... 하지만 무릎이 더 큰 지그재그는 또 다른 문제입니다. 어떤 주기가 있고 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 볼 수 있습니다. 구현하기 쉽습니다.
설명된 대로 볼륨 표시기 를 만들었습니다.
이 경우 틱 볼륨이 사용되지 않습니다. 더 낮은 기간의 가격 데이터만 가져옵니다(PeriodData 매개변수).
같은 주기를 볼 수 있습니다.
표시기에서 Pips 매개변수는 최소값을 설정합니다. 포인트에서 지그재그의 무릎. 물론 긴 시간 간격의 경우 이 매개변수를 포인트 단위가 아니라 상대적인 가격 변동 값으로 설정하는 것이 더 정확합니다(코드 재작업은 최소화됨).
네, 이 질문에 동의합니다. 아직 알아낼 필요가 있습니다.
합성 물질에서는 보정할 수 있습니다.
나는 이것을 어제 했다. 나는 그것을 보정하지 않았지만이 표시기가 순수한 SB에서 무엇을 보여주는지 보았습니다. 결과는 나에게 예기치 않은 것입니다. TF M10, H1 및 H4의 평균값은 0.54 영역에서 얻습니다. 이제 왜 그런지 궁금합니다.
물론, SB에 대한 이 공식을 분석적 형태로 얻는 것이 최적일 것입니다. 그러나 여기에 큰 문제가 있습니다. 그것이 의미하는 바 - 모듈의 평균, 랜덤 워크의 표준 편차 또는 기타 - 아무도 그것에 대해 쓰지 않습니다.