抽搐：振幅和延迟分布
Mathemat:
上升/下降是由小的步骤提供的，而不是大的抽动。大的滴答声对整个利率运动模式没有影响（如果它是趋势性的）!
报价只是正常的，如果我们把经纪公司的报价滥用过滤器，因此在急剧运动时滞后，那么15-20个点的差距就足够了，而点位则少了一倍。
上升/下降是由小的步骤提供的，而不是大的抽动。大的滴答声对整个利率运动模式没有影响（如果它是趋势性的）!
Mathemat:
我从http://ratedata.gaincapital.com/，下载了几个不同星期的数据，并试图对其进行分析。 这倒是一个有趣的故事!
这里是4月的第二周，从2007年4月9日至13日。总共是27516次，也就是说，平均每分钟略低于4次。这里是统计数字（数字代表当前勾股和前一个勾股之间的差异）。
我从http://ratedata.gaincapital.com/，下载了几个不同星期的数据，并试图对其进行分析。 这倒是一个有趣的故事!
这里是4月的第二周，从2007年4月9日至13日。总共是27516次，也就是说，平均每分钟略低于4次。这里是统计数字（数字代表当前勾股和前一个勾股之间的差异）。
用27516（一周内点数）除以5（一周内天数），得到5503.2
如果我们看一下历史中心的引文，我们会看到以下内容
"如果没有区别，为什么要多付钱？" (c) :)
这是它应该有的样子--或者说是经过大量规范化和清理的数据？
干净的数据，应该总是有一个单位差，刻度差越准确，即一个，就越干净。
一个零的差异就是一个刻度线的掉落，这意味着任何数量的刻度线都可以在这些零中准确地漏掉，甚至在单位中漏掉，更不用说更多。
不幸的是，我已经发现了一种过滤器的模式，它允许差值为1，而舍弃任何更大的东西，从而延长了勾选间隔。
甚至很难想象有多少数据可以被丢弃，而且不是按顺序丢弃，完全是打破任何顺序。
据我所知，没有人处理数据编造的问题，而只是处理数据过滤的问题，重新报价 与此没有关系。
这就是为什么不同的DC在大多数情况下可能有完全相同的数据，只是这些数据的数量不同。
问题是，如果不是只有一半，甚至三分之一丢失，或者甚至只有一天丢失了百分之一，即真实的事件画面被打破，我们开始分析的数据被扔掉了，那么用刻度线工作 的意义是什么呢：)事实上，这个数据可以通过吸引客户到这个问题上，完全不同的经纪公司的客户来收集。如果要说有过滤，有不准确的地方，经纪公司之间的小费数额有很大的差别，那么就有意义。你希望看到只用一个特区的数据是看不到的波动，你希望看到真实的发展。如果你拿ADC--模数转换器来说，这个领域的开发者通常会说，为了分析数字化的数据，你必须用实时操作系统，也就是RTOS，像DOS和QNX这样的系统，对Linux的一些修改来进行数字化，否则一些最小的部分，图片的一部分就会丢失，也正是因为这样，你无法看到所有的影响和趋势。你不可能在一个超级准确的水平上看到所有的东西，那么我问一个问题，如果你不能知道波浪要涌向哪里，你说的是什么技术分析，因为涌浪已经被切断了:)市场的情况越准确，我们就越能清楚地看到发展，而在我们的情况下，我们只看到一个模糊的画面。是的，我明白报价取决于许多因素，但我们能否真正看清形势，如果报价可以突然变化，即刚打，那么我们就会得到相反的情况，相反，干净的数据并没有合并成差价一，如果过滤器的工作方式是真实报价相差一个点以上，这就是干净的数据。所以我们不能在小于比如说一周的距离上工作，因为即使是一分钟的精确度也是非常模糊的，因为那些真实的跳跃，对我们来说根本不存在。
Z.I.: 只是大声地想：)
Mathemat:
......在我看来，这与驾驶汽车一样，通过车轮下的浅层道路结构追踪转弯的迹象。
酷。勾兑策略的最准确定义。
让我们来进一步分析一下这些小费。让我们再次以2007年4月9日至13日这一趋势周为例，在MS Excel中绘制图表。
第一张图是按从上一个tick开始的等待时间（以秒为单位）绘制的tick概率分布 直方图。水平方向 - 时间本身，垂直方向 - 频率。除了零点附近的一个非常陡峭的区域外，分布是相当均匀和美丽的。它是什么样的分布？它看起来并不像泊松分布。
第二张图--同样的刻度线间隔（时间性的），但按一周内的到达顺序排列。横向是时间刻度，纵向是等待时间（秒）。这里的情况要困难得多。你可以看到由于亚洲时段的松弛，一些周期性叠加在随机过程中。如何处理它--我不知道。
还有一个图表，非常有趣。现在，它的振幅是ticks，但也是以到达的顺序。水平方向 - 时间线，垂直方向 - 振幅。这里的情况几乎是毫不含糊的：不存在前一个图中的特殊时间异质性。99.5%的蜱虫是+-1，其他几乎都是+-2。在-1和+1之间的实心蓝色阴影恰恰表明了在振幅抽动中最小的压倒性发生率。这个过程可以被认为是几乎静止的。
第一张图是按从上一个tick开始的等待时间（以秒为单位）绘制的tick概率分布 直方图。水平方向 - 时间本身，垂直方向 - 频率。除了零点附近的一个非常陡峭的区域外，分布是相当均匀和美丽的。它是什么样的分布？它看起来并不像泊松分布。
第二张图--同样的刻度线间隔（时间性的），但按一周内的到达顺序排列。横向是时间刻度，纵向是等待时间（秒）。这里的情况要困难得多。你可以看到由于亚洲时段的松弛，一些周期性叠加在随机过程中。如何处理它--我不知道。
还有一个图表，非常有趣。现在，它的振幅是ticks，但也是以到达的顺序。水平方向 - 时间线，垂直方向 - 振幅。这里的情况几乎是毫不含糊的：不存在前一个图中的特殊时间异质性。99.5%的蜱虫是+-1，其他几乎都是+-2。在-1和+1之间的实心蓝色阴影恰恰表明了在振幅抽动中最小的压倒性发生率。这个过程可以被认为是几乎静止的。
这里是4月的第二周，从2007年4月9日至13日。总共是27516次，也就是说，平均每分钟略低于4次。而这里是统计数字（数字表示当前勾股和前一个勾股之间的差异）。
-1: 13600 ticks
+1: 13742支
0：12点（错误？）
-2: 71支
+2: 78 枝
而剩下的就只有一点点了。
+3: 3
+4: 1
+8: 1
-3: 5
-4：2点。
其他一切都只剩下12个刻度，也就是什么都没有。如果我们排除应该不存在的零，我们得到+-1是所有刻度的99.4%，而+-2大约是0.55%。其余的根本不存在!
让我们注意到，这是一个相当有趋势的一周，在此期间，欧元获得了几个有信心的数字。这样一来，欧元因单打而上涨142点，因+-2点而上涨14点，因其他因素而上涨-2点。
结论是什么？
上升/下降是由小步骤提供的，而不是大喷发。巨大的嘀嗒声对利率运动的总体情况没有影响（如果它是趋势性的）!
好了，前一周的图片：欧元几乎没有移动。 统计数字。
-1：11884点
+1: 11909支
0：18点（错误？）
-2: 96支
+2: 100个刻度线
贡献--加33分。
而其余的（-31分）。
-3: 13
-4: 3
-5: 2
-7: 1
+3: 6
+4: 2
+5: 1
+6: 1
画面是不同的。但同样的，+-1是绝大多数，这也基本上确定了图片的内容。
应该是这样的--或者说是大量的规范化和纯化的数据？