아래에서 Y부터 범위가 연기됩니다. 예를 들어 첫 번째 범위는 10-13 포인트이며 10 + 30%이므로 30% 편차가 있는 범위라고 합니다. 차트에서 최대 백분율 비율은 42-54.6 포인트 범위에 있습니다. 이는 모든 단일 변동(100개가 있다고 가정해 봅시다) 중에서 26개 또는 26%가 42개 범위에 속함을 의미합니다. -54.6점. 즉, 42~54.6포인트를 지난 가격이 한바퀴 돌고 같은 양으로 반대 방향으로 갈 확률이 26%입니다. 당연히 범위가 넓을수록 단일 진동이 포함될 가능성이 커집니다.
짧은 히스토리(월)에는 저점과 고점이 보이고, 3년의 이력을 보면 거의 균등해지며 초반에는 하락합니다. 따라서 이력이 클수록 분포가 균일해집니다 . 이는 시장이 어떻게 변화하고 있는지, 각각의 별도 기간에 진폭의 분포가 다르기 때문에 한 인터벌에 최적화된 TS가 포워드에 병합된다는 것을 보여줍니다. 따라서 진폭의 분포를 알면 TS의 매개 변수를 실시간으로 최적화하는 것처럼 조정할 수 있습니다.
그러면 새 주제를 열거나 이 주제의 이름을 진폭 분포 예측과 같은 것으로 바꾸는 것이 더 논리적일 수 있습니다.
사실 이것은 수익률 분포에 불과하지만 이 분포가 구축된 표본의 길이에 따라 다릅니다(굵게 강조 표시됨).
표본 길이의 변화와 분포의 균일성 변화 사이의 관계는 무엇입니까? 이것은 흥미롭게 볼 수 있습니다.
곡선은 특정 ZigZag 알고리즘에 따라 다릅니다.
현재 무릎이 N핍보다 작으면 형성되지 않는 지그재그가 알려져 있습니다. 그리고 그러한 지그재그는 N핍보다 작은 굴곡을 갖지 않을 것입니다.
곡선은 특정 ZigZag 알고리즘에 따라 다릅니다.
현재 무릎이 N핍보다 작으면 형성되지 않는 지그재그가 알려져 있습니다. 그리고 그러한 지그재그는 N핍보다 작은 굴곡을 갖지 않을 것입니다.
Yoly-paly, Alexey: 특정 지그재그 알고리즘에 따라 달라지는 곡선은 무엇입니까?
곡선은 특정 ZigZag 알고리즘에 따라 다릅니다.
현재 레그가 N핍보다 작으면 형성되지 않는 지그재그가 알려져 있습니다. 그리고 그러한 지그재그는 N핍보다 작은 굴곡을 갖지 않을 것입니다.
글쎄, 우리를 귀찮게하지 마십시오. 재산을 숨기십시오. 당신의 노력과 개인 생활의 행복에 행운을 빕니다.
Alexey, 당신을 위한 것이 아닙니다
그리고 무엇이 필요합니까?
적어도 두 개의 스프레드를 보는 것이 합리적입니다.
;)
아래에서 Y부터 범위가 연기됩니다. 예를 들어 첫 번째 범위는 10-13 포인트이며 10 + 30%이므로 30% 편차가 있는 범위라고 합니다. 차트에서 최대 백분율 비율은 42-54.6 포인트 범위에 있습니다. 이는 모든 단일 변동(100개가 있다고 가정해 봅시다) 중에서 26개 또는 26%가 42개 범위에 속함을 의미합니다. -54.6점. 즉, 42~54.6포인트를 지난 가격이 한바퀴 돌고 같은 양으로 반대 방향으로 갈 확률이 26%입니다. 당연히 범위가 넓을수록 단일 진동이 포함될 가능성이 커집니다.
짧은 히스토리(월)에는 저점과 고점이 보이고, 3년의 이력을 보면 거의 균등해지며 초반에는 하락합니다. 따라서 이력이 클수록 분포가 균일해집니다 . 이는 시장이 어떻게 변화하고 있는지, 각각의 별도 기간에 진폭의 분포가 다르기 때문에 한 인터벌에 최적화된 TS가 포워드에 병합된다는 것을 보여줍니다. 따라서 진폭의 분포를 알면 TS의 매개 변수를 실시간으로 최적화하는 것처럼 조정할 수 있습니다.
그러면 새 주제를 열거나 이 주제의 이름을 진폭 분포 예측과 같은 것으로 바꾸는 것이 더 논리적일 수 있습니다.
사실 이것은 수익률 분포에 불과하지만 이 분포가 구축된 표본의 길이에 따라 다릅니다(굵게 강조 표시됨).
표본 길이의 변화와 분포의 균일성 변화 사이의 관계는 무엇입니까? 이것은 흥미롭게 볼 수 있습니다.