사실, 이것이 바로 제가 묻고 싶었던 것입니다. 경험 많은 물리학자, 엑스트라(음, 거기에 다른 사람이 누구입니까)가 이 주제에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까? 금융가가 재정을 다루는 것이 더 낫지 않습니까? 모든 사람은 자신의 일을 해야 합니다. 그리고 그것이 없다면 그것은 당신을 궁금해하게 만듭니다.
아니면 메드베데프가 말하곤 했던 것처럼 물리학자는 소명입니다... 돈을 원하면 사업을 하십시오. 돈을 잃고 싶다면 금융 시장으로 가십시오 ...
동의한다. 평범한 삶의 개념과 가치의 관점에서 - 나는 (물리학자로서) Forex에서 할 일이 없습니다. 왜냐하면 분석 공식으로 표현된 프로세스에 대한 명확한 아이디어가 필요합니다. 그러나 그럼에도 불구하고 때로는 이론적인 결과를 가지고 포럼에 올 것입니다. 이제 그것은 저에게 취미와 같습니다. 저는 여가 시간에 보드카를 마시지 않습니다. 정말 :))))
동의한다. 평범한 삶의 개념과 가치의 관점에서 - 나는 (물리학자로서) Forex에서 할 일이 없습니다. 왜냐하면 분석 공식으로 표현된 프로세스에 대한 명확한 아이디어가 필요합니다. 그러나 그럼에도 불구하고 때로는 이론적인 결과를 가지고 포럼에 올 것입니다. 이제 그것은 저에게 취미와 같습니다. 저는 여가 시간에 보드카를 마시지 않습니다. 정말 :))))
시장에 공식이 있다면 그것은 시장이 아닐 것이다!!! 그것은 모두 단순한 수요와 공급으로 귀결됩니다. 공식을 원하면 가격 책정 모델에 대해 읽어보세요. 그러나 이것은 위험을 제한하는 방법에 불과합니다.
그리고 누가 알겠습니까? 이해할 수없는 숫자로 뇌를 강요하는 것보다 보드카를 마시는 것이 더 나을 수도 있습니다.
이 경우 평균적으로 비모수 스큐=0.185를 갖는 특정 Half-unknown 분포 n을 가지며 두 측면에서 보면 대칭적인 정규 분포를 볼 수 있습니다.
다시 질문:
1. "불변"이라는 단어를 재사용하고 있기 때문에 다시 묻겠습니다. 이 경우 k = (중앙값 - 평균) / (표준 편차) 비율에 대해 이것이 무엇을 의미합니까?
2. 어떤 데이터가 분석을 위해 선택되었는지 관심이 있었습니다. 상향 비율 단계는 하향 비율 단계와 별도로 분석되었다고 생각합니다. 그렇지 않으면 10,000개 이상의 샘플에 대한 중앙값과 평균이 모두 표준 편차보다 수백 배 작을 것이고 모듈 k=0.185는 그렇지 않을 것입니다. 어딘가에. 사실인가요?
"한 방에 19명의 가난한 사람과 1명의 백만장자가 있다고 가정합니다. 각 가난한 사람은 5달러, 백만장자는 100만 달러(10 6 )입니다. 합계는 1,000,095달러입니다. 그 돈을 20명에게 동일한 몫으로 나누면, 우리는 $50,004.75를 얻습니다. 이것은 이 방에 있는 20명 모두가 가진 돈 의 평균 금액입니다.
이 경우 중앙값은 $5(순위 시리즈의 중간 값인 10번째와 11번째 합계의 절반)와 같습니다. 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 우리 회사를 10명으로 구성된 두 개의 동등한 그룹으로 나누면 첫 번째 그룹에서는 모든 사람이 5달러 이하인 반면 두 번째 그룹에서는 5달러 이상을 받지 못한다고 말할 수 있습니다. 일반적으로 중앙값은 "평균적인"사람이 그와 함께 가져온 양이라고 말할 수 있습니다. 반대로 산술평균은 일반인이 사용할 수 있는 현금의 양을 크게 초과하기 때문에 부적절한 특성화입니다.
... 따라서 틱을 분석할 때 Forex를 전혀 분석하지 않고 선택한 기간 동안 주어진 계정 유형에서 주어진 쌍에 대한 DC 데이터에 대한 시세를 생성하는 알고리즘의 속성입니다. 그리고 여기에서 많은 기적을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 고객을 실제 계정으로 유인하기 위한 방법으로 얽히고 설킨(대략적으로 말하면, 필터링되지 않음) 또는 고의적으로 흐트러진(예: "오버슈팅") 견적을 데모 계정에 제공합니다. 또는 이미 라이브 계정에서 많은 차익 거래 상황(7 시그마에 대한 이상값에 대해 이야기할 때 눈치챘을 수 있음)을 허용할 때 회사의 "청소년"과 같은 징후입니다.
좋은 메모! 그건 그렇고, 해결해야 할 문제이기도 합니다. 여러 DC를 가져와 동일한 통화 쌍에 대한 틱 분포를 비교하는 것으로 충분합니다. 그들이 다르면 샤머니즘이 발생합니다 ...
각 TF에 "평균적으로" 존재하는 단일 분포, 즉 모든 샘플 크기에 대해 첫 번째 근사에서 문제를 해결하기 위한 알고리즘은 다음과 같습니다.
1. 특정 표본 크기에 대해 장기간에 걸쳐 평균 분산이 계산됩니다. 이 경우 한 샘플에서 다른 샘플로 이동할 때 분산이 변경됩니다. 는 불변하지 않으며 그 평균값을 정확히 알아야 합니다.
2. 지지선/저항선은 t2 분포의 계산된 평균 분산 및 분위수를 고려하여 주어진 표본 크기에 대한 가중 이동 평균(여기서 가중치는 주어진 증분 값 에 대한 확률 밀도 값)에 상대적으로 그려집니다. 이것은 비마코비안 프로세스의 "메모리" 효과를 설명하는 필수 기본 사항입니다.
3. 가격이 이 선을 넘어서면 평균적으로 변하지 않는 계수를 분석하지만 이 단계에서는 기준 값과 다른 값을 가집니다.
예를 들어, 비모수 스큐가 이제 =0.4이고 이를 0.185와 비교하면 분포가 크게 치우쳐 있다는 결론을 내리고 평균적으로 가격은 가중 평균으로 돌아가기만 하면 됩니다. 추세에 대해 거래를 합니다. . 그 반대.
그러나 하나의 불변 계수로는 충분하지 않다고 생각합니다. 적어도 하나를 더 찾아야 합니다...
1. 특정 표본 크기에 대해 장기간에 걸쳐 평균 분산이 계산됩니다. 이 경우 한 샘플에서 다른 샘플로 이동할 때 분산이 변경됩니다. 는 불변하지 않으며 그 평균값을 정확히 알아야 합니다.
2. 지지선/저항선은 t2 분포의 계산된 평균 분산 및 분위수를 고려하여 주어진 표본 크기에 대한 가중 이동 평균(여기서 가중치는 주어진 증분 값 에 대한 확률 밀도 값)에 상대적으로 그려집니다. 이것은 비마코비안 프로세스의 "메모리" 효과를 설명하는 필수 기본 사항입니다.
3. 가격이 이 선을 넘어서면 평균적으로 변하지 않는 계수를 분석하지만 이 단계에서는 기준 값과 다른 값을 가집니다.
예를 들어, 비모수 스큐가 이제 =0.4이고 이를 0.185와 비교하면 분포가 크게 치우쳐 있다는 결론을 내리고 평균적으로 가격은 가중 평균으로 돌아가기만 하면 됩니다. 추세에 대해 거래를 합니다. . 그 반대.
최적화가 필요한 특정 매개변수(이 경우 "특정 샘플 크기")에 다시 도달하지 않습니까? 그리고 이것은 최적화의 모든 "매력"을 수반하여 확률적 접근 방식을 평준화합니다.
최적화가 필요한 특정 매개변수(이 경우 "특정 샘플 크기")에 다시 도달하지 않습니까? 그리고 이것은 최적화의 모든 "매력"을 수반하여 확률적 접근 방식을 평준화합니다.
현재 그림은 다음과 같습니다. 표본 크기가 t2-분포 값의 대부분을 "커버"할 때 무역 진입점이 완벽하게 획득됩니다. 1000 이상에서. 그러나 출구는 없습니다. 어떻게 든 다른 매개 변수에 따라 달라집니다. 역추세 거래의 가격이 반드시 가중 이동 평균에 도달해야 한다고 주장할 수는 없습니다. 때로는 말 그대로 100틱이 누락되어 평균에 도달하지 못한 채 가격이 오르기 시작합니다. 생각할 것이 있습니다 ... 여기 출구 지점에 대해 - 맞습니다. 샘플 크기에는 최적화가 필요합니다 ...
사실, 이것이 바로 제가 묻고 싶었던 것입니다. 경험 많은 물리학자, 엑스트라(음, 거기에 다른 사람이 누구입니까)가 이 주제에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까? 금융가가 재정을 다루는 것이 더 낫지 않습니까? 모든 사람은 자신의 일을 해야 합니다. 그리고 그것이 없다면 그것은 당신을 궁금해하게 만듭니다.
아니면 메드베데프가 말하곤 했던 것처럼 물리학자는 소명입니다... 돈을 원하면 사업을 하십시오. 돈을 잃고 싶다면 금융 시장으로 가십시오 ...
동의한다. 평범한 삶의 개념과 가치의 관점에서 - 나는 (물리학자로서) Forex에서 할 일이 없습니다. 왜냐하면 분석 공식으로 표현된 프로세스에 대한 명확한 아이디어가 필요합니다. 그러나 그럼에도 불구하고 때로는 이론적인 결과를 가지고 포럼에 올 것입니다. 이제 그것은 저에게 취미와 같습니다. 저는 여가 시간에 보드카를 마시지 않습니다. 정말 :))))
동의한다. 평범한 삶의 개념과 가치의 관점에서 - 나는 (물리학자로서) Forex에서 할 일이 없습니다. 왜냐하면 분석 공식으로 표현된 프로세스에 대한 명확한 아이디어가 필요합니다. 그러나 그럼에도 불구하고 때로는 이론적인 결과를 가지고 포럼에 올 것입니다. 이제 그것은 저에게 취미와 같습니다. 저는 여가 시간에 보드카를 마시지 않습니다. 정말 :))))
시장에 공식이 있다면 그것은 시장이 아닐 것이다!!! 그것은 모두 단순한 수요와 공급으로 귀결됩니다. 공식을 원하면 가격 책정 모델에 대해 읽어보세요. 그러나 이것은 위험을 제한하는 방법에 불과합니다.
그리고 누가 알겠습니까? 이해할 수없는 숫자로 뇌를 강요하는 것보다 보드카를 마시는 것이 더 나을 수도 있습니다.
여기 내가 생각한 것이 있습니다.
Forex 분포에 대한 비모수적 왜곡이 불변이고 +-0.185와 같다는 진술이 사실이라면 이것은 (신비주의 없이 :)))) 단 한 가지를 의미할 수 있습니다.
정규 분포의 경우 절반(소위 반정규 분포 )은 비모수 왜곡=0.36279를 갖습니다.
이 경우 평균적으로 비모수 스큐=0.185를 갖는 특정 Half-unknown 분포 n을 가지며 두 측면에서 보면 대칭적인 정규 분포를 볼 수 있습니다.
다시 질문:
1. "불변"이라는 단어를 재사용하고 있기 때문에 다시 묻겠습니다. 이 경우 k = (중앙값 - 평균) / (표준 편차) 비율에 대해 이것이 무엇을 의미합니까?
2. 어떤 데이터가 분석을 위해 선택되었는지 관심이 있었습니다. 상향 비율 단계는 하향 비율 단계와 별도로 분석되었다고 생각합니다. 그렇지 않으면 10,000개 이상의 샘플에 대한 중앙값과 평균이 모두 표준 편차보다 수백 배 작을 것이고 모듈 k=0.185는 그렇지 않을 것입니다. 어딘가에. 사실인가요?
3. 그렇다면, 두꺼운 꼬리(이상치)가 있는 경우 중앙값이 어떻게 평균보다 작을 수 있습니까? https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D0%B0_(%D1%81%D1%82% D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 ):
"한 방에 19명의 가난한 사람과 1명의 백만장자가 있다고 가정합니다. 각 가난한 사람은 5달러, 백만장자는 100만 달러(10 6 )입니다. 합계는 1,000,095달러입니다. 그 돈을 20명에게 동일한 몫으로 나누면, 우리는 $50,004.75를 얻습니다. 이것은 이 방에 있는 20명 모두가 가진 돈 의 평균 금액입니다.
이 경우 중앙값은 $5(순위 시리즈의 중간 값인 10번째와 11번째 합계의 절반)와 같습니다. 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 우리 회사를 10명으로 구성된 두 개의 동등한 그룹으로 나누면 첫 번째 그룹에서는 모든 사람이 5달러 이하인 반면 두 번째 그룹에서는 5달러 이상을 받지 못한다고 말할 수 있습니다. 일반적으로 중앙값은 "평균적인"사람이 그와 함께 가져온 양이라고 말할 수 있습니다. 반대로 산술평균은 일반인이 사용할 수 있는 현금의 양을 크게 초과하기 때문에 부적절한 특성화입니다.
및 요청: 귀하의 제안에 따라 https://www.mql5.com/en/forum/218475/page14#comment_6040781 :
"4. 그래프가 없습니다. 배열이 동적으로 형성되고 크기가 거대합니다. 결과만 저장했습니다. 원칙적으로 관심 있는 사람은 VisSim 또는 MathLab에서 내 실험을 반복할 수 있습니다(이 시스템에서는 확실하지 않음 , 작업하지 않았기 때문에)."
여기에 전체 백만(1.5)개의 분석된 틱을 게시하십시오. Excel이 백만 행에 대해 k 수를 처리할 수 있다고 생각합니다.
... 따라서 틱을 분석할 때 Forex를 전혀 분석하지 않고 선택한 기간 동안 주어진 계정 유형에서 주어진 쌍에 대한 DC 데이터에 대한 시세를 생성하는 알고리즘의 속성입니다. 그리고 여기에서 많은 기적을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 고객을 실제 계정으로 유인하기 위한 방법으로 얽히고 설킨(대략적으로 말하면, 필터링되지 않음) 또는 고의적으로 흐트러진(예: "오버슈팅") 견적을 데모 계정에 제공합니다. 또는 이미 라이브 계정에서 많은 차익 거래 상황(7 시그마에 대한 이상값에 대해 이야기할 때 눈치챘을 수 있음)을 허용할 때 회사의 "청소년"과 같은 징후입니다.
좋은 메모! 그건 그렇고, 해결해야 할 문제이기도 합니다. 여러 DC를 가져와 동일한 통화 쌍에 대한 틱 분포를 비교하는 것으로 충분합니다. 그들이 다르면 샤머니즘이 발생합니다 ...
요컨대, 나는 아직 skew = 0.185를 찾을 수 없었습니다. EURUSD 입찰가를 확인했습니다. 아마도 0이 있었기 때문일까요? 그들 없이 가져갔고 약 0.3을 얻었습니다.
네, 그게 바로 제가 지금 하고 있는 일입니다.
각 TF에 "평균적으로" 존재하는 단일 분포, 즉 모든 샘플 크기에 대해 첫 번째 근사에서 문제를 해결하기 위한 알고리즘은 다음과 같습니다.
1. 특정 표본 크기에 대해 장기간에 걸쳐 평균 분산이 계산됩니다. 이 경우 한 샘플에서 다른 샘플로 이동할 때 분산이 변경됩니다. 는 불변하지 않으며 그 평균값을 정확히 알아야 합니다.
2. 지지선/저항선은 t2 분포의 계산된 평균 분산 및 분위수를 고려하여 주어진 표본 크기에 대한 가중 이동 평균(여기서 가중치는 주어진 증분 값 에 대한 확률 밀도 값)에 상대적으로 그려집니다. 이것은 비마코비안 프로세스의 "메모리" 효과를 설명하는 필수 기본 사항입니다.
3. 가격이 이 선을 넘어서면 평균적으로 변하지 않는 계수를 분석하지만 이 단계에서는 기준 값과 다른 값을 가집니다.
예를 들어, 비모수 스큐가 이제 =0.4이고 이를 0.185와 비교하면 분포가 크게 치우쳐 있다는 결론을 내리고 평균적으로 가격은 가중 평균으로 돌아가기만 하면 됩니다. 추세에 대해 거래를 합니다. . 그 반대.
그러나 하나의 불변 계수로는 충분하지 않다고 생각합니다. 적어도 하나를 더 찾아야 합니다...
요컨대, 나는 아직 skew = 0.185를 찾을 수 없었습니다. EURUSD 입찰가를 확인했습니다. 아마도 0이 있었기 때문일까요? 그들 없이 가져갔고 약 0.3을 얻었습니다.
1. 특정 표본 크기에 대해 장기간에 걸쳐 평균 분산이 계산됩니다. 이 경우 한 샘플에서 다른 샘플로 이동할 때 분산이 변경됩니다. 는 불변하지 않으며 그 평균값을 정확히 알아야 합니다.
2. 지지선/저항선은 t2 분포의 계산된 평균 분산 및 분위수를 고려하여 주어진 표본 크기에 대한 가중 이동 평균(여기서 가중치는 주어진 증분 값 에 대한 확률 밀도 값)에 상대적으로 그려집니다. 이것은 비마코비안 프로세스의 "메모리" 효과를 설명하는 필수 기본 사항입니다.
3. 가격이 이 선을 넘어서면 평균적으로 변하지 않는 계수를 분석하지만 이 단계에서는 기준 값과 다른 값을 가집니다.
예를 들어, 비모수 스큐가 이제 =0.4이고 이를 0.185와 비교하면 분포가 크게 치우쳐 있다는 결론을 내리고 평균적으로 가격은 가중 평균으로 돌아가기만 하면 됩니다. 추세에 대해 거래를 합니다. . 그 반대.
최적화가 필요한 특정 매개변수(이 경우 "특정 샘플 크기")에 다시 도달하지 않습니까? 그리고 이것은 최적화의 모든 "매력"을 수반하여 확률적 접근 방식을 평준화합니다.
최적화가 필요한 특정 매개변수(이 경우 "특정 샘플 크기")에 다시 도달하지 않습니까? 그리고 이것은 최적화의 모든 "매력"을 수반하여 확률적 접근 방식을 평준화합니다.