文章 "价格序列离散化，随机分量和噪音"
Rorschach:
是的，您说得对，我在表格中写错了数据，谢谢。0.000141*(60^0.5)0.000141*(1440^0.5) 好像需要 0.000170。
即使有大量数据，不同站点的 tics 或 m1 平均值也会有所不同。但一般来说，T^0.5 或多或少都会起作用，但当 tf 越大，误差就会越大。
如果要进行重测，可能应该取更大的差值，这样刻度就会小于重测值。也可以在 1 _Point 中绘制渲染图的尺寸，然后在第二次绘制时绘制等体积图。有很多方法可以尝试。
关于更大的时间框架。我分析了 30 多种货币对、几十种股票、加密货币和原材料，结果表明，在更大的时间框架内，它仍然倾向于正态分布。但我的方法不同，与文章中描述的不同。也许在某些地方会有偏差。股票市场的偏差比货币市场大，但也取决于工具。在 amd、appl 和 sberbank 上，您甚至可以利用这种偏差赚钱。我将撰写一篇文章，告诉您在哪些地方可以赚钱，哪些地方的偏差只够支付佣金。
Igor Makanu:
在我看来，作者所说的 "价格序列离散化的另一种变体 "是时间序列的量化，其样本与时间尺度无关（只是连续的样本数）。
量化与离散化有区别吗？）
在我看来，作者所说的 "价格序列离散化的另一种变体 "是时间序列的量化，其样本与时间尺度无关（只是连续的样本数）。
Maxim Romanov:
量化与取样有区别吗？）
量化与取样有区别吗？）
是的，它们是不同的。
采样是在特定时间间隔内测量信号值
量化是将信号划分为特定等级。
更新：你也可以这样做：
- 采样是用采样率对信号进行数字化处理（在 x 轴上）
- 量化是将信号数字化为严格定义的特定电平（Y 轴）
Igor Makanu:
是的，我同意，确实有这样的微妙之处。我曾想写一篇关于量化的文章，但我希望尽可能多的读者能够理解其中的精髓。根据我的经验，许多远离科学的人并不了解量化。毕竟，我的写作对象是交易者，而他们并不都是数学和物理方面的朋友。
是的
离散化是在一定时间间隔内测量信号值
量化是将信号划分为特定等级
更新：您也可以这样做：
- 用采样频率（在 X 轴上）对信号进行数字化采样
- 量化（quantisation）：通过特定的硬定义电平对信号进行数字化（在 Y 轴上）。
文章的前三分之一对定价的本质进行了简洁明了的分析。
其中第四点--价格是自身的函数--令我印象深刻。这是交易者思想的集大成者。祝贺您。
Реter Konow:
让我印象深刻的是清单上的第四项--价格是自身的函数。这是商人思想的最高境界。祝贺你
例如，自回归。
Авторегрессионная модель — Википедия
- ru.wikipedia.org
Авторегрессионная ( AR- ) модель (англ. ) — модель временных рядов, в которой значения временного ряда в данный момент линейно зависят от предыдущих значений этого же ряда. Авторегрессионный процесс порядка p (AR( p )-процесс) определяется следующим образом где — параметры модели (коэффициенты авторегрессии), — постоянная (часто для упрощения...
Реter Konow:
文章的前三分之一以简洁明了的语言对定价的本质进行了巧妙的解析。
文章的前三分之一以简洁明了的语言对定价的本质进行了巧妙的解析。
其中第四点--价格是自身的函数--令我印象深刻。这是交易者思想的集大成者。祝贺您
谢谢！我打算写一些关于趋势的文章，一定会很有趣。
新文章 价格序列离散化，随机分量和噪音已发布：
我们通常使用烛条或条形图来分析行情，将价格序列切分成规则间隔。 这样的离散化方法不会扭曲行情走势的真实结构吗？ 将音频信号离散化为规则间隔是可以接受的解决方案，因为音频信号是随时间变化的函数。 信号本身是取决于时间的幅度。 该信号属性是基本的。
细心的交易者可能会注意到，行情上的烛条通常按“大”和“小”尺寸分组（波动率高和低的区域），这意味着图表不是随机漫游，而是有形态的。 如果时间离散引入了严重的失真，则不会观察到这种效果。 然而，可以通过以下事实来解释此事实：烛条大小取决于在此烛条内执行的交易操作的数量。 这该如何验证？ 您可以简单地查看带有即时报价交易量的图表 - “小烛条”时段伴随着较低的即时报价次数，而“大烛条”时段伴随着较高的即时报价次数。 如果我们假设一次即时报价就是一步，那么价格在“大烛条”期间会走更多的步数，但是烛条的大小仍然与步数的平方根乘以平均步长成正比（图例 9 中的示例） 。 即时报价的交易量则与交易活动直接相关：交易越活跃，单位时间内经历的交易次数就越多。 交易所市场提供了真实交易量的历史记录，您可以在其中看到即时报价交易量与真实交易量密切相关，这也表明交易量与交易活动强度之间的关系。
图例 9.
这也证明了时间离散化对最终的价格序列形式造成了严重的扭曲，从而令价格分析更加困难。 这种扭曲导致了另一类交易系统的出现，即所谓的“夜间剥头皮”。 我并不是说它们不能产生利润，但是在开发这样的系统时有必要考虑价格序列代表的这种特殊性，并进行额外的研究以便回答以下问题：“是否存在逆转的可能性？这些区域真的比趋势延续的可能性高吗？”，和 “这些区域的统计特征是否可以产生利润？”，因为此类系统均是基于这种形态的。
作者：Maxim Romanov