내가 계수를 1과 같지 않게 설정하고 tf = H1에서 유로에 대해 어떤 식으로든 결정하더라도 이것이 다른 tf의 파운드에 대해 동일할 것이라는 의미는 전혀 아닙니다. 그리고 이것은 더 이상 흥미롭지 않습니다. 각 쌍의 저울을 따로따로 만지작거리는 것과 같습니다. 그렇다면 볼륨으로 작업할 수 있습니다.
글쎄, 당신은 여전히 회귀 기울기와 같은 옛날 방식으로 허스트를 고려할 수 있고, 그런 다음 이 계수를 고려할 수 있습니다. 상관하지 않습니다. 사실, 당신은 표준 시간 프레임에 묶여 있지 않으므로 회귀 점수를 얻는 것은 문제가 되지 않습니다.
추신: 그것은 웃음이 아니라 미소였습니다. 일부 회의론의 관점에서. 내가 틀릴 수 있지만 포럼 사용자는이 문제를 쉽게 해결할 것입니다.
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
2005.11.02 07:49 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 AUDUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65539495 2006.04.11 20:21 ~ 2010.08.20 22:59 구간에서 USDJPY의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.72965927 2006.01.24 04:23 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCHF 평균 (HL)/(CO) = 1.69927897 2005.05.19 13:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCAD 평균 (HL)/(CO) = 1.62680742 2006.02.21 23:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 GBPUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65294349 EURUSD의 경우 2006.03.08 13:41 ~ 2010.08.20 22:59 평균 (HL)/(CO) = 1.69371256
그렇게 큰 확산은 아닙니다. 나는 그것이 더 작을 것이라고 기대했지만.
그런데 이 비율의 로컬 값이 추세를 플랫과 분리하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있는지 궁금합니다. 최소한 임펄스는 정확하게 감지되어야 합니다.
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
그리고 이 관계가 의미하는 바는 무엇입니까? 정의에 따르면 이 비율은 1보다 커야 합니다. 가격이 유한한 속도로 (거의 항상) 움직이기 때문에 너무 클 수도 없습니다. 그 사이 어딘가가 평균값임이 분명합니다. 그리고 도구 측면에서 크게 다르지 않아야합니다. 시장 메커니즘은 어디에서나 동일합니다. 이제 막대 안에 배포(닫기-열기)(모듈 없이)를 빌드하면 균일한 배포를 얻을 가능성이 큽니다. 그리고 이것은 이 값이 순전히 무작위임을 가장 잘 확인할 수 있습니다.
내가 뭔가를 이해하지 못하는 것일 수도 있지만 통계 데이터의 소스로서 Close 및 Open에 관심을 기울이는 것을 오랫동안 중단했습니다. 그들의 값은 첫째, 순전히 무작위이며(해당 분의 데이터 배열과 관련하여) 둘째, 시간 참조의 시작에 전적으로 의존하므로 좋지 않습니다. 몇 초 동안 카운트다운을 이동합니다. 이 값은 변경됩니다. 그러나 High와 Low의 쌍은 완전히 다른 문제입니다. 이 쌍은 가격이 움직이는 통로를 설정합니다. 물론 바 안에서 플레이하지 않는 한 이것은 필수적입니다. 그러나 플레이하면 지표에 대한 모든 접근 방식은 관련이 없습니다. 또한, 이 쌍은 범위와 변동성을 설정합니다. IMHO, 사용 방법을 배우기만 하면 되는 매우 중요한 특성입니다.
따라서 허스트 지수에 관해서는 답이 없는 질문이 많이 있습니다. 나는 이것을 할 생각을하지 않았지만 Nikolai ( Candid )의 비판, 질문 및 의견에 대해 나는 그에게 매우 감사하며 이것이 실제로 다루어야한다고 확신했습니다. 이것이 없으면 허스트 지수를 계산하기 위해 위에서 제안한 공식은 단순히 천장에서 가져온 것처럼 보입니다.
또한 다음과 같은 그의 발언에 (나 자신을 포함하여) 응답할 필요가 있었습니다.
Candid :
그러나 지금까지 이 양의 절대값을 Hurst에 대한 "보정"과 비교할 충분한 근거가 없습니다. 즉, 0.5에서 계열이 무작위, 위 - 추세 및 아래 - 반환임을 고려하십시오.
이 특성에 대해서는 자체 보정을 수행해야 합니다.
나는 절차의 세부 사항을 설명하지 않을 것이며, 나는 단지 내가 생각해 낸 것을 말할 것입니다.
우리는 틱 흐름 모델인 일련의 난수(SR)에 대해 이야기할 것입니다. 각 틱은 +/- 1포인트의 가격 변동을 제공합니다. 물론 이 모델은 매우 근사하지만 우리는 시장이 아니라 Hurst를 다루고 있습니다. 그리고 무엇보다도 먼저 등가의 흐름을 처리하는 것이 필요합니다. +1 및 -1 틱의 확률이 각각 50%인 경우 순수 SB. 이것은 또한 Nikolai가 언급한 보정을 제공합니다.
Hurst 지수의 계산은 평균 범위 계산을 기반으로 합니다. 구간의 최대 가격과 최소 가격 의 차이. 이 값 외에도 두 가지 매우 관련성이 높은 값이 있습니다. 즉, 평균 증분 계수와 증분 분산입니다. 세 가지 모두 연구에 포함되었습니다. 아래에 사용된 표기법은 다음과 같습니다.
N 은 간격의 눈금 수입니다. 인터벌의 첫 번째 포인트(초기 가격 값)는 이전 인터벌의 마지막 틱이며 현재 인터벌에 포함되지 않습니다. 따라서 간격의 가격 변동 수는 틱 수와 같습니다.
K 는 통계의 구간 수입니다.
R 은 K 구간의 평균 가격 범위입니다.
M 은 K 간격에 대한 평균 증분 계수입니다.
D 는 K 간격에 대한 증분의 분산입니다.
구간의 가격 증분은 구간의 최종 가격과 초기 가격의 차이와 동일한 분석 형식으로 쉽게 나타낼 수 있는 편리한 값입니다. 따라서 M과 D문제없이 계산됩니다. R 의 범위를 사용하면 모든 것이 훨씬 더 복잡해집니다. 분 이후구간의 최대 가격은 어느 지점에서나 도달할 수 있지만 범위는 가격 궤적에 전적으로 의존하며 분석적 형식으로 전혀 표현할 수 없습니다. 즉, 일반 공식을 얻는 것이 불가능합니다 (얼마나 교활하게 :-) Nikolay가 물었습니다).
그럼에도 불구하고 SB에 대한 Hurst 지수의 거동을 연구하는 과제가 설정되어 있으므로 정확한 결과를 얻을 필요가 있으며 근사 실험에 국한되지 않습니다.
이 상황에서 범위의 정의에 따라 "이마에"값을 계산하는 것 외에는 아무것도 남아 있지 않습니다.
이를 위해 간격의 주어진 틱 수 N 에 대해 가능한 모든 가격 궤적을 구축하는 스크립트를 작성해야 했습니다. 이러한 모든 궤적은 SB에 대해 동일하게 가능성이 있으므로 각각의 범위를 결정하고 모든 궤적에 대한 평균을 계산해야 합니다. 이것은 "이론적" 의미, 즉 MO가 될 것입니다. 분명히 길이가 N 인 구간에 대해 가능한 모든 가격 궤적의 총 수는 2^ N 입니다. 같은 법칙에 따라 스크립트의 계산 시간과 스크립트가 소모하는 메모리가 늘어납니다. 따라서 숫자 N 의 작은 값 영역에 대해서만 MO 범위를 계산할 수 있습니다. 증분의 평균 계수와 분산은 계산의 정확성에 대한 완전성과 간접 검증을 위해 계산되었습니다.
N
아르 자형
중
디
하나
1.0000
1.0000
1.0000
2
1.5000
1.0000
2.0000
삼
2.0000
1.5000
3.0000
4
2.3750
1.5000
4.0000
5
2.7500
1.8750
5.0000
6
3.0625
1.8750
6.0000
7
3.3750
2.1875
7.0000
여덟
3.6484
2.1875
8.0000
아홉
3.9219
2.4609
9.0000
십
4.1680
2.4609
10.0000
열하나
4.4141
2.7070
11.0000
12
4.6396
2.7070
12.0000
열셋
4.8652
2.9326
13.0000
십사
5.0747
2.9326
14.0000
열 다섯
5.2842
3.1421
15.0000
열여섯
5.4806
3.1421
16.0000
17
5.6769
3.3385
17.0000
십팔
5.8624
3.3385
18.0000
십구
6.0479
3.5239
19.0000
20
6.2241
3.5239
20.0000
21
6.4003
3.7001
21.0000
22
6.5685
3.7001
22.0000
23
6.7367
3.8683
23.0000
24
6.8978
3.8683
24.0000
25
7.0590
4.0295
25.0000
고려 중인 SB의 경우 증분 분산 D 와 틱 수 N 을 연결하는 간단한 공식이 있습니다.
D = N .
분명히 Hurst는 평균 범위에 대한 공식을 가정하고 이 이론적 결과에 의존했습니다.
표는 얻은 D 값이 위의 공식과 완전히 일치 함을 보여줍니다. 이것은 전체 가격 궤적 세트를 구성하기 위한 알고리즘과 평균을 계산하기 위한 산술이 올바르게 작성되었음을 의미합니다. 계산은 최대간격의 최소 가격과 그 차이는 너무 간단하여 여기에서 오류 확률은 0에 가깝습니다.
내가 계수를 1과 같지 않게 설정하고 tf = H1에서 유로에 대해 어떤 식으로든 결정하더라도 이것이 다른 tf의 파운드에 대해 동일할 것이라는 의미는 전혀 아닙니다. 그리고 이것은 더 이상 흥미롭지 않습니다. 각 쌍의 저울을 따로따로 만지작거리는 것과 같습니다. 그렇다면 볼륨으로 작업할 수 있습니다.
글쎄, 당신은 여전히 회귀 기울기와 같은 옛날 방식으로 허스트를 고려할 수 있고, 그런 다음 이 계수를 고려할 수 있습니다. 상관하지 않습니다. 사실, 당신은 표준 시간 프레임에 묶여 있지 않으므로 회귀 점수를 얻는 것은 문제가 되지 않습니다.
추신: 그것은 웃음이 아니라 미소였습니다. 일부 회의론의 관점에서. 내가 틀릴 수 있지만 포럼 사용자는이 문제를 쉽게 해결할 것입니다.
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
2005.11.02 07:49 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 AUDUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65539495
2006.04.11 20:21 ~ 2010.08.20 22:59 구간에서 USDJPY의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.72965927
2006.01.24 04:23 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCHF 평균 (HL)/(CO) = 1.69927897
2005.05.19 13:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 USDCAD 평균 (HL)/(CO) = 1.62680742
2006.02.21 23:31 ~ 2010.08.20 22:59 구간의 GBPUSD의 경우 평균 (HL)/(CO) = 1.65294349
EURUSD의 경우 2006.03.08 13:41 ~ 2010.08.20 22:59 평균 (HL)/(CO) = 1.69371256
그렇게 큰 확산은 아닙니다. 나는 그것이 더 작을 것이라고 기대했지만.
그런데 이 비율의 로컬 값이 추세를 플랫과 분리하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있는지 궁금합니다. 최소한 임펄스는 정확하게 감지되어야 합니다.
(고-저)/(닫기-열림) ?
죄송합니다. 모듈이 누락되었습니까?
방법을 설명하겠습니다. ...
접근 방식은 확실히 흥미롭습니다. 그리고 아마도 효과적인 저자의 손에.
그러나 이러한 모든 지표에는 계속 시간 매개변수가 있습니다. 내가 이해하는 한 맛보기로 설정되어 있습니다.
즉, 여기에서 객관적인 지표를 찾고 있다면 이러한 매개 변수의 값을 선택하는 기준이 토론의 주제여야 합니다.
한편, 이것은 베드로가 한 번도 말한 적이 없는 것입니다. 아니면 놓쳤습니다.
그리고 흥미롭게 들었을 것입니다.
(고-저)/(닫기-열림) ?
죄송합니다. 모듈이 누락되었습니까?
모듈이 누락되었습니다
150만 분 막대의 (High-Low)/(Close-Open) 관계를 가장 간단한 스크립트로 간주했습니다.
그리고 이 관계가 의미하는 바는 무엇입니까? 정의에 따르면 이 비율은 1보다 커야 합니다. 가격이 유한한 속도로 (거의 항상) 움직이기 때문에 너무 클 수도 없습니다. 그 사이 어딘가가 평균값임이 분명합니다. 그리고 도구 측면에서 크게 다르지 않아야합니다. 시장 메커니즘은 어디에서나 동일합니다. 이제 막대 안에 배포(닫기-열기)(모듈 없이)를 빌드하면 균일한 배포를 얻을 가능성이 큽니다. 그리고 이것은 이 값이 순전히 무작위임을 가장 잘 확인할 수 있습니다.
내가 뭔가를 이해하지 못하는 것일 수도 있지만 통계 데이터의 소스로서 Close 및 Open에 관심을 기울이는 것을 오랫동안 중단했습니다. 그들의 값은 첫째, 순전히 무작위이며(해당 분의 데이터 배열과 관련하여) 둘째, 시간 참조의 시작에 전적으로 의존하므로 좋지 않습니다. 몇 초 동안 카운트다운을 이동합니다. 이 값은 변경됩니다. 그러나 High와 Low의 쌍은 완전히 다른 문제입니다. 이 쌍은 가격이 움직이는 통로를 설정합니다. 물론 바 안에서 플레이하지 않는 한 이것은 필수적입니다. 그러나 플레이하면 지표에 대한 모든 접근 방식은 관련이 없습니다. 또한, 이 쌍은 범위와 변동성을 설정합니다. IMHO, 사용 방법을 배우기만 하면 되는 매우 중요한 특성입니다.
그리고 이 관계가 의미하는 바는 무엇입니까?
따라서 허스트 지수에 관해서는 답이 없는 질문이 많이 있습니다. 나는 이것을 할 생각을하지 않았지만 Nikolai ( Candid )의 비판, 질문 및 의견에 대해 나는 그에게 매우 감사하며 이것이 실제로 다루어야한다고 확신했습니다. 이것이 없으면 허스트 지수를 계산하기 위해 위에서 제안한 공식은 단순히 천장에서 가져온 것처럼 보입니다.
또한 다음과 같은 그의 발언에 (나 자신을 포함하여) 응답할 필요가 있었습니다.
그러나 지금까지 이 양의 절대값을 Hurst에 대한 "보정"과 비교할 충분한 근거가 없습니다. 즉, 0.5에서 계열이 무작위, 위 - 추세 및 아래 - 반환임을 고려하십시오.
이 특성에 대해서는 자체 보정을 수행해야 합니다.
나는 절차의 세부 사항을 설명하지 않을 것이며, 나는 단지 내가 생각해 낸 것을 말할 것입니다.
우리는 틱 흐름 모델인 일련의 난수(SR)에 대해 이야기할 것입니다. 각 틱은 +/- 1포인트의 가격 변동을 제공합니다. 물론 이 모델은 매우 근사하지만 우리는 시장이 아니라 Hurst를 다루고 있습니다. 그리고 무엇보다도 먼저 등가의 흐름을 처리하는 것이 필요합니다. +1 및 -1 틱의 확률이 각각 50%인 경우 순수 SB. 이것은 또한 Nikolai가 언급한 보정을 제공합니다.
Hurst 지수의 계산은 평균 범위 계산을 기반으로 합니다. 구간의 최대 가격과 최소 가격 의 차이. 이 값 외에도 두 가지 매우 관련성이 높은 값이 있습니다. 즉, 평균 증분 계수와 증분 분산입니다. 세 가지 모두 연구에 포함되었습니다. 아래에 사용된 표기법은 다음과 같습니다.
N 은 간격의 눈금 수입니다. 인터벌의 첫 번째 포인트(초기 가격 값)는 이전 인터벌의 마지막 틱이며 현재 인터벌에 포함되지 않습니다. 따라서 간격의 가격 변동 수는 틱 수와 같습니다.
K 는 통계의 구간 수입니다.
R 은 K 구간의 평균 가격 범위입니다.
M 은 K 간격에 대한 평균 증분 계수입니다.
D 는 K 간격에 대한 증분의 분산입니다.
구간의 가격 증분은 구간의 최종 가격과 초기 가격의 차이와 동일한 분석 형식으로 쉽게 나타낼 수 있는 편리한 값입니다. 따라서 M과 D 문제없이 계산됩니다. R 의 범위를 사용하면 모든 것이 훨씬 더 복잡해집니다. 분 이후 구간의 최대 가격은 어느 지점에서나 도달할 수 있지만 범위는 가격 궤적에 전적으로 의존하며 분석적 형식으로 전혀 표현할 수 없습니다. 즉, 일반 공식을 얻는 것이 불가능합니다 (얼마나 교활하게 :-) Nikolay가 물었습니다).
그럼에도 불구하고 SB에 대한 Hurst 지수의 거동을 연구하는 과제가 설정되어 있으므로 정확한 결과를 얻을 필요가 있으며 근사 실험에 국한되지 않습니다.
이 상황에서 범위의 정의에 따라 "이마에"값을 계산하는 것 외에는 아무것도 남아 있지 않습니다.
이를 위해 간격의 주어진 틱 수 N 에 대해 가능한 모든 가격 궤적을 구축하는 스크립트를 작성해야 했습니다. 이러한 모든 궤적은 SB에 대해 동일하게 가능성이 있으므로 각각의 범위를 결정하고 모든 궤적에 대한 평균을 계산해야 합니다. 이것은 "이론적" 의미, 즉 MO가 될 것입니다. 분명히 길이가 N 인 구간에 대해 가능한 모든 가격 궤적의 총 수는 2^ N 입니다. 같은 법칙에 따라 스크립트의 계산 시간과 스크립트가 소모하는 메모리가 늘어납니다. 따라서 숫자 N 의 작은 값 영역에 대해서만 MO 범위를 계산할 수 있습니다. 증분의 평균 계수와 분산은 계산의 정확성에 대한 완전성과 간접 검증을 위해 계산되었습니다.
고려 중인 SB의 경우 증분 분산 D 와 틱 수 N 을 연결하는 간단한 공식이 있습니다.
D = N .
분명히 Hurst는 평균 범위에 대한 공식을 가정하고 이 이론적 결과에 의존했습니다.
표는 얻은 D 값이 위의 공식과 완전히 일치 함을 보여줍니다. 이것은 전체 가격 궤적 세트를 구성하기 위한 알고리즘과 평균을 계산하기 위한 산술이 올바르게 작성되었음을 의미합니다. 계산은 최대 간격의 최소 가격과 그 차이는 너무 간단하여 여기에서 오류 확률은 0에 가깝습니다.
이제 비교할 것이 있을 때 구간 N 의 다른 값에서 SB에 대한 Hurst 지수의 동작을 볼 수 있습니다.
허스트 지수를 작성자가 정의한 대로 계산해야 하는 공식을 상기시켜 드리겠습니다.
H = (로그(R2) – 로그(R1))/ (로그(N2) – 로그(N1))
2점 계산 방식은 Hurst 공식에 있는 알려지지 않은 계수를 제거해야 하기 때문입니다.
계산, 시각화 및 연구 범위의 최대 확장을 단순화하기 위해 간격 N 의 눈금 수 2의 거듭제곱도 다양합니다. 즉, N = 2^ n 이 받아들여졌다. H 에 대한 공식에서 로그의 밑은 역할을 하지 않습니다. 따라서 2로 설정되었으므로 Log ( N ) = n 입니다.
계산 알고리즘은 다음과 같았습니다.
표의 계산 결과.
(안타깝게도 전체 테이블을 삽입할 수 없었습니다. 편집기는 이 크기의 텍스트를 허용하지 않습니다. 편의를 위해 각 테이블에 처음 두 개의 열을 유지하면서 테이블을 2개로 분할해야 했습니다. 첫 번째 항목을 참조하겠습니다. 2a로, 두 번째는 2b로.)