市场模式 - 页 5

[m.butya]

223231:
你不必一开始就写你自己的平台，有现成的平台，具有广泛的功能，包括进入第二级等等。
我对如何分析外汇二级市场的建议更感兴趣，这是一个分散的市场，每个流动性供应商都有自己的数据，每个人都是不同的。即使我们采取交易所交易的外汇期货，这种信息也是不完全充分的，因为它是工具的衍生品，对基础工具的走向具有决定性意义。我对这个问题想了很多，但我仍然不明白它可能会有什么影响。在股票市场上，我至少大概明白第二级是如何影响价格的，但在外汇市场上呢？随着它的分散？我想知道你对它的看法。

ProstoTak。

有几个术语让人感到害怕，如幻影报价、分散市场 等。

所有的流动性来源早已被覆盖，已经取得了进展，特别是在场外外汇市场。

关于不同价格水平的数量和流动性的信息从不同的来源汇集起来，并提供给专业人士。在这个利基市场上有很多竞争。

仔细考虑一下吧。

我不知道从2级发展起来的专业平台，有各种各样的数学模型。

在地狱里烧死发明合成图表的人（从1分钟和以上）。

除非你从LP（Integral，Currenex等） 购买数据，否则分析由DC处理的切碎的报价（玻璃，Level2等）并不是一个明智的想法 。你会发现专门设计的模式，它们会在事后的测试中与一些未来的价格行为有明确的联系，并在活的区域内有一段时间的低利润潜力。但在某一时刻，当AC决定肉已经采用了某种规律性（它看到了所有客户的所有订单），在动荡的市场部分发生了急剧的反转，当肉已经完全装满了市场的资金，许多奇迹发生了，以及整个操纵可能性的阿森纳，订单突然滑落，价格飙升到20西格玛，等等。大家可能都知道，试图根据许多消息来源进行归纳是一个徒劳的想法。每个经纪公司的tick流都是独一无二的，没有任何联系，正是因为它是完全人为的。 当然，经纪公司应该让他们的客户沉浸其中，租户的结构应该对（algo）交易者感兴趣，自相关、deltas、花哨的数字，等等。我能说什么呢，这些人在幻想有趣的声音，然后你解决他们))))，在他们的诱导下，然后他们扭转了一切，并以服务器在超级动荡的市场中失败为借口。

但是，没有人强迫你只使用这些数据，这些数据可以广播你的经销商，使用所有可用的数据量 是合乎逻辑的，你可以负担得起在所有这些市场上的交易，在这些市场上使用这些数据可能会带来优势，通过这些经纪人，你还没有被列入黑名单，或者在你觉得有能力时开设你的对冲基金。

但不要把外汇博彩市场无生命化，它与现实毫无关系。即使作为一个模拟器，它也很糟糕，因为它是纯粹的捏造。

[m.butya]

ProstoTak:

我想知道你是如何得出如此变态的判断的！？

事实上，我必须说实话，当地的大部分观众都很搞笑。这是那种让你微笑的硬核垃圾。

祝大家好运，探险家))))))))。

5年前，我曾在一家非常大的经纪公司担任顾问，总的来说，我在上个世纪的市场。

如果你能反驳我说的话，例如用相关的，或者至少是看起来相似的来自2个不同经纪公司的ticks，那么我就退出，毕竟如果他们诚实地把它们传送给客户，只会有微小的差异，因为客户本身的贡献与来自PL的真实订单流相比是微不足道的，而且没有那么多PL，它们的流量是相似的，对经纪公司不能说什么。

在那之前，你的判断是变态的））而这些幼稚的情绪和讽刺的短语（祝你好运，研究人员)))))))) ，只能证明你没有能力为你的话负责。虽然我记得你已经被怀疑是哥萨克人，但我不确定是否确定。但无论如何，你要么祝我好运，然后撤退，要么在几页之内，如果讨论继续下去，你将 秘密地 透露你的雇主的名字。

[Avals]

m.butya:
错了，不是一个，而是整个家庭。你可以在一个系列的数据和一个大群体的数据之间的广泛依赖性上测试潜在的非随机序列，这是专业方法的基础。原则上，提问者问的是正确的问题，但矛盾的是，正确的问题根本没有明确的答案，即使有，不合理的人公开说的答案也会立即否定其潜力，所以不可能回答，任何公开的答案都会因此而错误。

所以，给我们的代码来证明它;)而赫斯特指数 的计算方法是众所周知的。如果它计算了趋势成分，它在TS中的使用对所有人都是可用的，因此它必须 "拉平潜力"，Hurst指数必须变成0.5。

事实上，只有几种类型的系统，但没有一种是通用的。你需要知道何时和如何申请。即根据特定的市场，甚至是某个工具进行过滤和调整。

[Avals]

ProstoTak:

给大家一个问题。你们中的许多人可能正在用现货市场上的一些二级工具进行观察。

那么，在第2级的一些假设下，你将如何计算PROTORGING!此外，你会如何处理这些数字？也就是说，你心中有什么初步的想法？

你说的支持交易是什么意思？交易的价格和交易量是多少？如果是这样，并且有L2，那么你就可以得到一个现成的T&S流。任何交易所都会给出一个小的时期，而且有聚合器。或者你可以自己积累

[Андрей]

ProstoTak:

另一个问题，如果你有2级和提取一些信息的任务，你会寻找什么？

也许你应该首先了解模式空间的自由度，了解你应该寻找的东西，然后再学习识别技术。谢天谢地，与语音识别或其他一些复杂的分层信号相比，市场模式是极其原始的。上面的先生们从不同的角度看同一件事，争论基本上是空的。一方面，很明显，市场结构识别器在一般的识别策略（语音、图片、视频等）领域处于复杂程度的顶端，但它们的动态性和极端的噪音使情况变得复杂。也就是说，它们同时是简单和复杂的。

首先，让我们定义输入数据。我们有什么可供分析的？一个BP为一个FI-价格，2个BP-价格和tick volume，3个BP为FI和一些指数或其他合成的价格，4,5,100500等等。在这个阶段，如果你不把它分解开来，已经会得到一个烂摊子。从这一点上看，科学和神秘主义有一个潜在的分叉点。这个问题在不同的数据来源中是基本的，因为即使是选择一组或另一组 "重要 "的数据，也已经包括了主观的成分。因此，在这个问题上至少有一些初步的协议之前，对话永远不可能真正开始。

要达到 某位经纪人 的2级，路途遥远 。如果说讨论有意义的话，原因是每个人选择经纪公司的口味和颜色，而眼镜确实是各地不同的，我当然不能同意这种阴谋论的胡说八道，但可以肯定的是每个经纪公司都有自己的玻璃，此外，一年内以正常形式获得它是非常有问题的。如果没有历史和测试，即使讨论也没有意义，所有这些一键式实时的废话都是为完全的傻瓜准备的。

关于一般的IMHO风格的主题，"一个傻瓜可以问一个问题，一百个智者不会回应。"这不是一个石头的方向topikstarter，但一般来说，是太笼统的问题提出，到处看澄清和指定，选择和澄清再次。我不知道如何在这个主题上建立一个合格的层次结构。

那么，贪婪的问题并不在队列的最后。因此，份额要么是猜测的，要么是由扬州人。

但总的来说，这很有趣。只是甚至不知道如何聪明地开始这样的对话......

也许在一些例子的帮助下？采取一些特定FI的tsvR，并开发一个系统，如何分析它的非随机成分？像这样的事情......从真空开始是很可惜的。这一切都将沦为一场喧嚣，并以打脸收场。我们需要抓紧时间做一些实事。

[Heroix]

ProstoTak:

我想知道你是如何得出如此变态的判断的！？

事实上，我必须说实话，当地的大部分观众都很搞笑。这是那种让你微笑的硬核垃圾。

祝大家好运，探险家))))))))。

嗯，这里的公众或多或少还是有文化的（或假装有文化）。

阅读一些外汇制度，那是一些真正的地狱。

[Avals]

ProstoTak:

这不是关于证券交易所，而是关于场外市场，那里没有T&S。

那么在一个独立的市场上收集这些信息的意义何在？这滴水显示了什么？数据没有代表性

[Avals]

ProstoTak:
你试过吗？

我没有。你从哪个网站收集？

[Андрей]

ProstoTak:

在分析第2级时--它与tick卷有什么关系？我在上面写道："在地狱里烧死那些发明合成图表（从1分钟及以上）的人 "以及与之相关的一切。

进步不是原地踏步，获得一年的历史数据完全不是问题。

你把苍蝇和肉片混在一起))在已经量化的系列中，嘀嗒 声作为额外数据的一个例子被提及。

但不要紧。我认为你只建议一个市场的一种工具，对吗？

我们来定义一下数据，维度是多少？一个矢量2,3，100 ?我们是否考虑与其他FI的相互关系？

需要一个参考点，如果是这样的任务，还需要一个特定仪器及其相关的具体例子。如果是这样，在工作室里的故事，没有解析和各种软件的麻烦。我们将看看能从这个特定的数据集中挤出什么，所有的人都很忙，不会费心从某个经纪公司获得数据，我当然不会。

我不会为从某家经纪公司提取数据而烦恼，我当然也不会。

[GaryKa]

ProstoTak: ...另一个问题，如果你有2级和提取一些信息的任务，你会寻找什么？

这似乎是合乎逻辑的。
杯子顶部与底部的潜力之差（方向性运动的概率）

要正面计算这种潜力，例如作为每一半的成交量的加权平均值，我认为是错误的。
现在我计算半杯酒的潜力的公式是科尔莫戈罗夫 加权平均，其中披是半杯酒中的帮派分布。如果分布是均匀的（正如我所说的，我不同意这种说法），那么我们就会得到VWAP。对于其他分布来说，在ms时间内计算这样一个分布似乎是不现实的。但这只是为未来做准备，现在是在一个不同的方向。

ProstoTak: ...那么，在第二级的一些假设下，你将如何计算PROTOCOL？此外，你能用这些数字做什么？也就是说，你心中有哪些主要的想法？

至少给我一个提示，因为这个非常强大的点（T&S），我不明白在不知道真实性能的情况下，怎么能认真对待即使是2级测试器的测试结果，更不用说MT了。这主要适用于使用挂单的策略。我遇到的唯一建议是引入执行概率作为测试参数。