TS 구축의 대안적이고 일반적인 접근 방식

 

흔한:

PHI1(핀란드 악기)을 취하여 규칙성을 찾습니다. 이러한 패턴을 기반으로 TS1이 생성됩니다.

그런 다음 FI2를 취하고 동일한 방식으로 TS2를 얻습니다.

결과적으로 가장 좋은 경우 차량의 수는 FI의 수와 같습니다.

대안:

TS가 발명되었습니다. TS가 안정적으로 작동하기 위해서는 FI가 어떤 속성을 가져야 하는지를 조사한다.

속성을 결정한 후 거래에 사용할 수 있는 FI 집합에서 합성(인공 FI)을 만들 가능성을 찾습니다.

TC는 합성 물질을 거래합니다.

예(마틴에서):

흔한:

특정 지느러미를 분석합니다. 마틴의 가능한 사용으로 도구. 최고의 것을 선택하고 마틴을 시작하십시오.

대안:

먼저 지느러미가 어떻게 작동해야 하는지 명확하게 정의합니다. 마틴을 일하게 하는 도구 - 1.
그 후 현재 지느러미에서 방법을 알아냅니다. 조건 (1)을 충족하는 합성물을 만드는 도구.
그것에 대해 생각한 다음 합성 물질에 마틴을 실행하십시오.

비교:

이 예에서 대안이 훨씬 더 나은 결과(안정성과 이익)를 줄 것이 분명합니다.

 

그러나 합성 물질을 만드는 비용은 어떻습니까? 합성을 생성할 때 스프레드와 재 견적 은 항상 더 커질 것이며 예측 결과는 더 좋지 않을 것입니다.

통화 쌍을 사용하여 고정 주식에서 순수한 합성을 생성하는 것은 불가능합니다. 모든 통화 주식은 가격 변동으로 인해 변동합니다. 이것은 그러한 합성의 예후의 악화에 대해서만 말합니다.

합성 물질을 사용하는 이유는 무엇입니까? 예측 가능성이 최대이고 모든 비용이 최소화되는 특정 도구가 있습니다(확산, 그러한 합성의 기술적 구현과 관련된 비용).

전략 포트폴리오의 위험 분산을 참조할 수 있지만 실제로는 외환 분산이 전혀 작동하지 않는 것으로 나타났습니다.

 
이 주제는 전략 포트폴리오에 의한 위험 분산과 관련이 없습니다.
 
hrenfx :

흔한:

PHI1(핀란드 악기)을 취하여 패턴 을 찾습니다. 이러한 패턴을 기반으로 TS1이 생성됩니다.

그런 다음 FI2를 취하고 동일한 방식으로 TS2를 얻습니다.
그리고 당신은 그러한 철 패턴을 어떻게 좋아합니까? 그것이 올라가면 올라갈 것이고, 그렇지 않으면 내려갈 것입니다. :)
 
Andrei01 :
그리고 당신은 그러한 철 패턴을 어떻게 좋아합니까? 그것이 올라가면 올라갈 것이고, 그렇지 않으면 내려갈 것입니다. :)

놀라운! "올라가면", "더 올라가고", "가지 않는다", "내려간다"를 공식화하는 것만 남았다;;)
 
hrenfx :

이 예에서 대안이 훨씬 더 나은 결과(안정성과 이익)를 줄 것이 분명합니다.

아니요.

이렇게 하려면 합성을 만드는 과정이 표준 방법보다 간단해야 합니다. 그리고 이것은 분명하지 않으므로 계속해서 생각을 발전시켜 보세요 :) 어쨌든 흥미롭기 때문입니다.

 
TheXpert :

어쨌든 흥미롭기 때문에 계속 생각을 발전시켜 보세요.


IMHO 막다른 골목이야

고기를 소시지로 만들 수 있습니까?

소시지로 소를 만들 수 없다

소, 돼지, 닭, 숫양을 가지고 맛있는 소시지를 위한 새로운 요리법을 생각해 낼 수 있습니다.

소시지를 사서 어떤 종류의 고기로 만드는지 분석할 수 있습니다.

저자는 초콜릿을 사서 소시지라고 부르고 어떤 종류의 고기로 만들어졌는지 분석할 것을 제안합니다.

 
저자가 새로운 소시지 레시피를 제안하고 "소, 돼지, 닭고기, 숫양"(구성에 어떤 동물 고기가 들어 있는지 수 있음)에서 고기 세트를 선택하는 것처럼 보입니다. 이것은 기성품 소시지에 포함된 고기 세트의 특성을 연구하는 것보다 훨씬 쉽습니다(구성에 어떤 동물 고기가 있는지 수 없음)
 
TheXpert :

이렇게 하려면 합성을 만드는 과정이 표준 방법보다 간단해야 합니다. 그리고 이것은 분명하지 않으므로 계속해서 생각을 발전시켜 보세요 :) 어쨌든 흥미롭기 때문입니다.

표준 접근 방식보다 더 안정적이고 더 높은 수익을 얻는 것에 대해 이야기하는 경우 대안의 복잡성이 그것과 어떤 관련이 있습니까?

또는 우리는 다음과 같이 주장합니다. 어렵습니다. 하지 않겠습니다.

나는 누군가에게 보인다면 복잡한 접근 방식을 권장하지 않습니다. 표준이 아니라는 것은 복잡하다는 의미가 아닙니다. 익숙해지기만 하면 됩니다.

대안적 접근 방식을 선호하는 또 다른 예(최적 합성 생성):

테스트를 위해 차량을 가져 가자. FI의 변동성이 높을수록 더 좋은 결과를 보여주고 있음은 자명합니다. 예를 들어, GBPJPY는 그러한 거래 시스템에 좋은 옵션(또한 대중적)입니다.

GBPJPY가 어디에도 명시적으로 인용되지 않았다고 상상해 봅시다. 그럼? 표준 접근 방식을 사용하면 아무도 합성 GBPJPY에서 거래할 것이라고 추측하지 못했을 것입니다.

그러나 우리는 상상력을 개발하지 않을 것이지만 두 개의 PHI에서 가장 변동성이 큰 합성을 얻는 간단한 작업을 고려합니다.

두 FI의 선형 관계가 최소인 경우 주저 없이 두 FI 중 가장 변동성이 큰 합성을 찾을 수 있음을 알 수 있습니다.

최소값으로 PHI 쌍을 어떻게 계산합니까? 린. 연결 - 이것은 방법론의 문제입니다. 상관관계를 통해 가능하며 복잡하지 않은 다른 방법으로도 가능합니다. 가장 중요한 것은 찾는 것입니다.

따라서 이러한 쌍의 합성물은 고장 차량에 최적입니다. 이러한 합성에서 TS를 실행하면 사용 가능한 어떤 FI보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

 

예! 기술 지표 는 이제 합성이라고 함)

동일 ... 측면보기 만.

 
주제는 기술 지표 와 관련이 없습니다.