열의 이름은 표의 머리글에 표시됩니다. 당신에게 의미 있는 열은 (엑셀 주소 지정) 열 'A' ~ 'H' 및 'O' ~ 'Q'입니다. 다른 모든 열은 기본 값을 기반으로 계산된 기술 지표 값입니다. 못의 값을 간단히 제공하십시오.
미결제약정 - 미결제약정
비상업적 롱 - 비상업적 거래자의 롱 포지션(대형 투기꾼):
비상업적 숏 - 비상업적 거래자(대형 투기꾼)의 숏 포지션;
오퍼레이터 롱 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 롱 포지션;
오퍼레이터 숏 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 숏 포지션;
Nonrep Long - 무책임 거래자의 롱 포지션(소규모 투기꾼)
Nonrep Short - 무책임 거래자(소규모 투기꾼)의 숏 포지션.
특히 그룹의 깨끗한 위치에주의를 기울이시기 바랍니다. 이 파생된 값은 그룹의 롱 포지션과 숏 포지션 간의 단순한 차이로 계산됩니다(예: 순 오퍼레이터 = 오퍼레이터 롱 - 오퍼레이터 숏 등). 이것은 예측력과 함께 중요한 비율이라고 믿어집니다.
명확히 하고 싶은 질문이 적어도 몇 가지 있습니다.
결과 데이터 역학은 시간 축에 중첩되지만 이러한 데이터의 고정성(시간 종속성, 계절적 요인)이 입증되지 않은 대신 가격과의 명확한 관계가 표시됩니다. 상승하고 가격은 하락하고 오퍼레이터의 포지션은 하락합니다. 여기서 주도적인 요소는 무엇이며 주도적인 요소는 무엇이며 명확히 해야 합니다. 그리고 이 데이터의 예측력에 대한 테스트도 보고 싶습니다. 참가자 포지션의 극단값이 시장 전환점, 즉 시장 전환점보다 훨씬 일찍 도달한 것이 반복적으로 관찰되었습니다. 이 경우에는 예측력이 있었습니다.
열의 이름은 표의 머리글에 표시됩니다. 당신에게 의미 있는 열은 (엑셀 주소 지정) 열 'A' ~ 'H' 및 'O' ~ 'Q'입니다. 다른 모든 열은 기본 값을 기반으로 계산된 기술 지표 값입니다. 못의 값을 간단히 제공하십시오.
미결제약정 - 미결제약정
비상업적 롱 - 비상업적 거래자의 롱 포지션(대형 투기꾼):
비상업적 숏 - 비상업적 트레이더(대형 투기꾼)의 숏 포지션;
오퍼레이터 롱 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 롱 포지션;
오퍼레이터 숏 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 숏 포지션;
Nonrep Long - 무책임 거래자의 롱 포지션(소규모 투기꾼)
Nonrep Short - 무책임 거래자(소규모 투기꾼)의 숏 포지션.
특히 그룹의 깨끗한 위치에주의를 기울이시기 바랍니다. 이 파생된 값은 그룹의 롱 포지션과 숏 포지션 간의 단순한 차이로 계산됩니다(예: 순 오퍼레이터 = 오퍼레이터 롱 - 오퍼레이터 숏 등). 이것은 예측력과 함께 중요한 비율이라고 믿어집니다.
명확히 하고 싶은 질문이 적어도 몇 가지 있습니다.
결과 데이터 역학은 시간 축에 중첩되지만 이러한 데이터의 고정성(시간 종속성, 계절적 요인)이 입증되지 않은 대신 가격과의 명확한 관계가 표시됩니다. 상승하고 가격은 하락하고 오퍼레이터의 포지션은 하락합니다. 여기서 주도적인 요소는 무엇이며 주도적인 요소는 무엇이며 명확히 해야 합니다. 그리고 이 데이터의 예측력에 대한 테스트도 보고 싶습니다. 참가자 포지션의 극단값이 시장 전환점, 즉 시장 전환점보다 훨씬 일찍 도달한 것이 반복적으로 관찰되었습니다. 이 경우에는 예측력이 있었습니다.
네, 물론 하세요. 미결제약정은 그다지 중요하지 않습니다. 가장 중요한 열은 연산자입니다. 원칙적으로 비상업적 이미지는 미러 이미지여야 합니다(최소한 눈으로 확인할 수 있도록). 그러나 여전히 그렇지 않다는 의견이 있으며 외부 미러 "유사성"에도 불구하고 육안으로 볼 수 없는 다른 기능이 있는 다른 그래프입니다. 또한 소규모 투기꾼은 독립적인 시리즈를 제공해야 합니다.
OI가 정지된 것으로 판명된 것은 이상합니다. 원칙적으로 가격과 상관관계가 있어야 하며 비정상적입니다. 사실, OI 수준(특히 결제된 선물의 경우)은 만기 시간에 크게 의존하며 만기에 가까워질수록 꾸준히 증가하고 있습니다. 아마도 여기에는 정체가 있을 것입니다.
일반적으로 모든 열 간의 관계는 단순합니다(누적 롱 포지션과 누적 숏 포지션을 통해 계산하는 2가지 공식).
OI = 비상업 트레이더 롱 + 비상업 트레이더 스프레드 + 오퍼레이터 롱 + 비이동식 롱; OI = 비상업 트레이더 매도 + 비상업 트레이더 스프레드 + 오퍼레이터 매도 + 비이동식 매도;
저것들. 미결제약정에는 항상 매수와 매도라는 양면이 있으므로 미결제약정이 1계약이면 두 명의 판매자가 1계약의 거래량으로 거래를 했다는 의미입니다. 하나는 짧고 다른 하나는 길 것입니다.
모든 것은 그룹 간의 불균등한 분포를 중심으로 구축됩니다. 그리고 강한 불균형이 발생하면 거래를 하라는 신호입니다.
물론 가격은 독립적인 기능입니다. 운영자, 투기자 및 소규모 거래자의 순 위치는 종속 변수입니다. 순 값은 'H'열 앞에 표시됩니다(엑셀 기준). 다음은 계산된 지표입니다. 따라서 그들은 이미 운영자, 투기꾼 및 소규모 거래자의 순 가치에 의존합니다.
전형적인 종류의 "기능":
파일(테이블) 이름으로 열 이름 또는 번호를 지정하십시오. 예를 들면 다음과 같습니다.
테이블 XXXXXX: col1 = col2, col 5, col 6. 이는 col1의 데이터(이름이 있을 수 있음)가 kol.2,5,6의 데이터에서 계산됨을 의미합니다. 다른 테이블에서 가능하지만 열을 테이블 이름에 바인딩합니다.
열의 이름은 표의 머리글에 표시됩니다. 당신에게 의미 있는 열은 (엑셀 주소 지정) 열 'A' ~ 'H' 및 'O' ~ 'Q'입니다. 다른 모든 열은 기본 값을 기반으로 계산된 기술 지표 값입니다. 못의 값을 간단히 제공하십시오.
미결제약정 - 미결제약정
비상업적 롱 - 비상업적 거래자의 롱 포지션(대형 투기꾼):
비상업적 숏 - 비상업적 거래자(대형 투기꾼)의 숏 포지션;
오퍼레이터 롱 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 롱 포지션;
오퍼레이터 숏 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 숏 포지션;
Nonrep Long - 무책임 거래자의 롱 포지션(소규모 투기꾼)
Nonrep Short - 무책임 거래자(소규모 투기꾼)의 숏 포지션.
특히 그룹의 깨끗한 위치에주의를 기울이시기 바랍니다. 이 파생된 값은 그룹의 롱 포지션과 숏 포지션 간의 단순한 차이로 계산됩니다(예: 순 오퍼레이터 = 오퍼레이터 롱 - 오퍼레이터 숏 등). 이것은 예측력과 함께 중요한 비율이라고 믿어집니다.
명확히 하고 싶은 질문이 적어도 몇 가지 있습니다.
결과 데이터 역학은 시간 축에 중첩되지만 이러한 데이터의 고정성(시간 종속성, 계절적 요인)이 입증되지 않은 대신 가격과의 명확한 관계가 표시됩니다. 상승하고 가격은 하락하고 오퍼레이터의 포지션은 하락합니다. 여기서 주도적인 요소는 무엇이며 주도적인 요소는 무엇이며 명확히 해야 합니다. 그리고 이 데이터의 예측력에 대한 테스트도 보고 싶습니다. 참가자 포지션의 극단값이 시장 전환점, 즉 시장 전환점보다 훨씬 일찍 도달한 것이 반복적으로 관찰되었습니다. 이 경우에는 예측력이 있었습니다.
열의 이름은 표의 머리글에 표시됩니다. 당신에게 의미 있는 열은 (엑셀 주소 지정) 열 'A' ~ 'H' 및 'O' ~ 'Q'입니다. 다른 모든 열은 기본 값을 기반으로 계산된 기술 지표 값입니다. 못의 값을 간단히 제공하십시오.
미결제약정 - 미결제약정
비상업적 롱 - 비상업적 거래자의 롱 포지션(대형 투기꾼):
비상업적 숏 - 비상업적 트레이더(대형 투기꾼)의 숏 포지션;
오퍼레이터 롱 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 롱 포지션;
오퍼레이터 숏 - 상업 거래자(헤지 거래자)의 숏 포지션;
Nonrep Long - 무책임 거래자의 롱 포지션(소규모 투기꾼)
Nonrep Short - 무책임 거래자(소규모 투기꾼)의 숏 포지션.
특히 그룹의 깨끗한 위치에주의를 기울이시기 바랍니다. 이 파생된 값은 그룹의 롱 포지션과 숏 포지션 간의 단순한 차이로 계산됩니다(예: 순 오퍼레이터 = 오퍼레이터 롱 - 오퍼레이터 숏 등). 이것은 예측력과 함께 중요한 비율이라고 믿어집니다.
명확히 하고 싶은 질문이 적어도 몇 가지 있습니다.
결과 데이터 역학은 시간 축에 중첩되지만 이러한 데이터의 고정성(시간 종속성, 계절적 요인)이 입증되지 않은 대신 가격과의 명확한 관계가 표시됩니다. 상승하고 가격은 하락하고 오퍼레이터의 포지션은 하락합니다. 여기서 주도적인 요소는 무엇이며 주도적인 요소는 무엇이며 명확히 해야 합니다. 그리고 이 데이터의 예측력에 대한 테스트도 보고 싶습니다. 참가자 포지션의 극단값이 시장 전환점, 즉 시장 전환점보다 훨씬 일찍 도달한 것이 반복적으로 관찰되었습니다. 이 경우에는 예측력이 있었습니다.
시작하자.
당신이 나에게 맡긴 임무는 나에게 그다지 명확하지 않지만.
우리는 무엇을 거래합니까?
제가 계산을 좀 해보고 댓글을 남겨주세요.
시작하자.
당신이 나에게 맡긴 임무는 나에게 그다지 명확하지 않지만.
우리는 무엇을 거래합니까?
제가 계산을 좀 하고 댓글을 남겨주세요.
흥미로울텐데...
다음은 시장 운영자의 순 포지션을 초과하여 시장에 진입할 때 TS의 대략적인 계획입니다. " 마스터 클래스 "거래에서 CFTC 보고서 사용 ". 주제에서 조금 벗어난 경우 죄송합니다.
시작하자.
당신이 나에게 맡긴 임무는 나에게 그다지 명확하지 않지만.
미결제약정 - 미결제약정
비상업적 롱 - 비상업적 거래자의 롱 포지션(대형 투기꾼):
비상업적 숏 - 비상업적 트레이더(대형 투기꾼)의 숏 포지션;
첫 번째 테이블에서 지정된 열을 가져오겠습니다.
모든 변수의 관측치가 동일한 것은 아니므로 최소값은 597입니다.
이러한 변수는 다음과 같습니다.
막대 그래프. 우리는 정규 분포가
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
.|******** .|******** 하나 0.955 0.955 547.11 0.000
.|******** .|. | 2 0.917 0.053 1052.0 0.000
.|********| .|. | 삼 0.886 0.074 1524.4 0.000
.|********| .|. | 4 0.859 0.040 1969.4 0.000
.|********| .|* | 5 0.839 0.076 2394.4 0.000
.|********| .|. | 6 0.815 -0.030 2796.2 0.000
.|********| .|* | 7 0.799 0.088 3182.8 0.000
.|********| .|* | 여덟 0.791 0.112 3563.0 0.000
.|********| .|. | 아홉 0.785 0.047 3937.6 0.000
.|********| .|* | 십 0.782 0.075 4310.4 0.000
.|********| .|. | 열하나 0.780 0.047 4681.3 0.000
.|********| .|* | 12 0.783 0.106 5055.8 0.000
.|********| .|* | 열셋 0.792 0.114 5439.5 0.000
.|**** | ***|. | 십사 0.762 -0.389 5795.2 0.000
관측치 간에 상관관계가 없을 확률 - 0
편향 및 추세 제거 후 정상성 검정
귀무 가설: OPEN_INTEREST에 단위 루트가 있습니다.
외생: 상수, 선형 추세
지연 길이: 13(자동 - SIC 기반, 최대 지연=18)
t-통계량 문제*
증강된 Dickey-Fuller 검정 통계량 -3.717413 0.0219
비정상성이 존재할 확률은 약 2%입니다. 편향과 추세를 제거한 후 계열은 정상입니다.
이것은 HP 필터로 추세를 제거한 후에 명확하게 나타납니다.
나머지의 하단에는 평균이 변하지 않고 평균을 중심으로 변동하고 있음을 눈으로 확인할 수 있습니다. 그러나 변동의 크기는 변경됩니다. 이를 위해서는 이분산성을 모델링해야 합니다.
첫 번째 변수에 대한 분석이 관심이 있다면 다른 두 변수에 대해서도 분석할 수 있습니다.
미결제약정 - 미결제약정
비상업적 롱 - 비상업적 거래자의 롱 포지션(대형 투기꾼):
비상업적 숏 - 비상업적 트레이더(대형 투기꾼)의 숏 포지션;
이 변수들의 관계를 보십시오. 미결제약정이 다른 두 가지에 의존하는가라는 질문을 스스로에게 해보자. 관심이 있는 경우 이 목록을 확장할 수 있습니다.
따라서 투기자들에 대한 미결제약정의 의존성을 살펴보십시오.
회귀 방정식
추정 방정식:
===========================
OPEN_INTEREST = C(1)*LONG_IN_OI + C(2)*SHORT_IN_OI
대체 계수:
===========================
OPEN_INTEREST = 181072.989406*LONG_IN_OI + 215543.752303*SHORT_IN_OI
얻어진 계수의 추정
종속 변수: OPEN_INTEREST
방법: 최소 제곱
날짜: 07/30/12 시간: 17:46
샘플: 1597
포함된 관찰: 597
변하기 쉬운 계수 표준 오류 t-통계량 문제
LONG_IN_OI 181073.0 6965.536 25.99556 0.0000 추정 오차 계수 = 181073.0, 6965.536 약 4% - 이것은 훌륭한 결과입니다.
SHORT_IN_OI 215543.8 7539.375 28.58907 0.0000
R-제곱 0.276436 그러나 투기자들에 대한 미결제약정 대응!
조정된 R-제곱 0.275220 SD 종속 변수 46013.71
회귀의 SE 39173.32 아카이케 정보 기준 23.99272
합 제곱 잔주 9.13E+11 슈바르츠 기준 24.00744
로그 가능성 -7159.828 한난 퀸 크라이터. 23.99845
더빈-왓슨 통계 0.288368
조금 후에 계속하겠습니다.
첫 번째 변수에 대한 분석이 관심이 있다면 다른 두 변수에 대해서도 분석할 수 있습니다.
네, 물론 하세요. 미결제약정은 그다지 중요하지 않습니다. 가장 중요한 열은 연산자입니다. 원칙적으로 비상업적 이미지는 미러 이미지여야 합니다(최소한 눈으로 확인할 수 있도록). 그러나 여전히 그렇지 않다는 의견이 있으며 외부 미러 "유사성"에도 불구하고 육안으로 볼 수 없는 다른 기능이 있는 다른 그래프입니다. 또한 소규모 투기꾼은 독립적인 시리즈를 제공해야 합니다.
OI가 정지된 것으로 판명된 것은 이상합니다. 원칙적으로 가격과 상관관계가 있어야 하며 비정상적입니다. 사실, OI 수준(특히 결제된 선물의 경우)은 만기 시간에 크게 의존하며 만기에 가까워질수록 꾸준히 증가하고 있습니다. 아마도 여기에는 정체가 있을 것입니다.
일반적으로 모든 열 간의 관계는 단순합니다(누적 롱 포지션과 누적 숏 포지션을 통해 계산하는 2가지 공식).
OI = 비상업 트레이더 롱 + 비상업 트레이더 스프레드 + 오퍼레이터 롱 + 비이동식 롱;
OI = 비상업 트레이더 매도 + 비상업 트레이더 스프레드 + 오퍼레이터 매도 + 비이동식 매도;
저것들. 미결제약정에는 항상 매수와 매도라는 양면이 있으므로 미결제약정이 1계약이면 두 명의 판매자가 1계약의 거래량으로 거래를 했다는 의미입니다. 하나는 짧고 다른 하나는 길 것입니다.
모든 것은 그룹 간의 불균등한 분포를 중심으로 구축됩니다. 그리고 강한 불균형이 발생하면 거래를 하라는 신호입니다.
이 변수들의 관계를 보십시오. 미결제약정이 다른 두 가지에 의존하는가라는 질문을 스스로에게 해보자. 관심이 있는 경우 이 목록을 확장할 수 있습니다.
따라서 투기자들에 대한 미결제약정의 의존성을 살펴보십시오.
회귀 방정식
OPEN_INTEREST = C(1)*LONG_IN_OI + C(2)*SHORT_IN_OI
나는 계산 공식을 조금 더 높게 작성했습니다. oi - 까다로운 일입니다. 이는 전체 롱 포지션 또는 전체 숏 포지션에 대해서만 고려됩니다.