如果我们确切地知道价格是如何变动的... - 页 5

 
Neutron писал(а)>>

我说的是增量贿赂的分配--在我的例子中是不对称的,引入TR并没有改变什么,这与你上面的说法不一致。

而且我没有说这是关于分配递增的贿赂或交易。这是关于价格增量的分布。当然,在任何系列上,任何有sl<>tp的系统都会给出不对称的结果分布。当然,这也不意味着它可以被简化为mo+。

P.S. 当然,脱离动量的选择而考虑增量的分布是没有意义的。整个医院的平均温度,而且没有办法使用它。 IMHA。但如果我们有选择地考虑它--即当某个信号或情况检测出现时,增量的分布可以成为进入交易的条件。那么这种增量的选择性分布的不对称性可能表明有效产出水平的存在。但一般来说,好的产出是动态的,它们不会以这种方式显示自己。

 
avtomat >> :

这里的原则是错误的!

0<p<1是概率

tp,sl是 "公斤"。

你不能把它们放在同一个键上

在这种情况下,阿瓦尔斯是正确的。价格BP本身不能从理论家的角度考虑。因为它没有事件,所以没有意义。可以只考虑一些事件的频率(频率,而不是概率,因为非平稳性中的概率也是不可接受的)。而所有考虑的事件的频率必须总共等于1。在阿瓦尔斯,这一点被严格遵守。


粗略地说,价格序列中的事件是一个刻度线上升,对事件是一个刻度线下降(这不完全正确,因为价格序列由于间隙而不连续,但这是模型的简化方式)。


由于向上勾股和向下勾股是增量,是三角洲,从理论家的角度看,只有价格差异可以考虑。相应地,也可以考虑N个点的上升与M个点的下降的事件。至于任何TS(市场模型,但不是价格系列),应考虑采取和损失事件。


而试图用价格系列而不是增量(差额)系列来计算什么,是一种纯粹的植物学方法,没有应用意义。它将导致一个与交易没有任何关系的空的数字集。


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如果价格系列是随机的,上升的概率等于下降的概率--0.5,不考虑点差、滑点、掉期和佣金,一个运动只能是上升1个点或下降1个点,那么根据定理,持有多头的概率等于p(tp)=sl/(tp+sl),其中tp和sl是以点为单位的取值和损失。而交易的持续时间,即从开仓到采取或停止触发的平均时间将等于t = tp * sl,单位为ticks。


我们可以计算出,根据阿瓦尔斯的预期报酬公式,我们将有一个马汀格尔,即MO=0

 
Reshetov >> :

在这种情况下,阿瓦尔斯是正确的。价格BP本身不能从理论家的角度考虑。因为它没有事件,所以没有意义。只能考虑一些事件的频率(频率,而不是概率,因为非平稳性条件下的概率也是不可接受的)。而所有考虑的事件的频率必须总共等于1。在阿瓦尔斯,这一点被严格遵守。


粗略地说,价格序列中的事件是一个刻度线上升,对事件是一个刻度线下降(这并不完全正确,因为价格序列由于缺口是有间隙的,但这是一个简化模型)。


由于向上勾股和向下勾股是增量,是三角洲,从理论家的角度来看,只有价格差异可以被考虑。相应地,也可以考虑N个点上升的事件,与M个点下降的事件。或者就任何TS(市场模型,而不是价格系列本身)而言,分别采取和损失事件。


而试图用价格系列本身,而不是增量(差异)系列来计算什么--是一种纯粹的植物学方法,没有实际价值。它将导致一个与交易没有任何关系的空的数字集。

也许我们说的是不同的语言。


/*

Mo=p*tp-(1-p)*sl-spread=(2p-1)*tp-spread>0,其中p-获胜的概率

p>spread/2tp+0.5

例如,如果sl=tp=10p,点差是2p,那么p>0.6。

例如,如果sl=tp=100p,那么就足够了,p>0.51。

*/


???

 
avtomat >> :

也许我们说的是不同的语言。


/*

mo=p*tp-(1-p)*sl-spread=(2p-1)*tp-spread>0,其中p是获胜的概率

p>spread/2tp+0.5

例如,如果sl=tp=10p,点差是2p,那么p>0.6。

例如,如果sl=tp=100p,那么就足够了,p>0.51。

*/


???

包括价差在内,如果一个刻度线上升或下降的概率为0.5


p(tp) = (tp - spread) / (sl + tp)

p(sl) = (sl + spread) / (sl + tp)

P(TP) + P(SL) = 1


如果嘀嗒声接近采取的概率不等于嘀嗒声接近停止的概率,那么这个公式就比较复杂。但是,根据该定理,可以知道,价格的增长将近似等于dprice = dt * (p(tick up) - p(tick down)),其中t是以tick为单位的时间。这是一个完美的伯努利方案,每一个刻度的增加只能是1个点的上升或下降。如果p(*)是频率而不是概率,那么价格递增公式是准确的。

 
Avals писал(а)>>

但举例来说,让分布为

递增概率...

Z.U. 当然这个分布也不像滴答分布。在我印象中,它与惠普不同。至少不会是零点的概率。但它也将是对称的。当然,我们可以用实数列来分析它,把它 "割 "下来,使之保持等于零,但我太懒了。

是的,一切是正确的,有了这样的分布是可能的。我们可以想一个更简单的例子:-5是概率0.2;+10是概率0.1;0是概率0.7;其余是0。然而,这与现实有什么关系?一个例子只有在它至少在某种程度上探索了有意义的条件时才具有指示性。

此外,推理是关于条形的,而你的例子更多的是关于ticks。而你开始(突然)谈起虱子。这是为什么呢?

在市场上,不对称性表现为分布的左右两支数值的小分歧。这种分歧的绝对值只是PDF值的一小部分。而PDF本身或多或少是一个平滑的功能。在这样的条件下,不对称性的所有好处都被价差瞬间消除了。

更不用说这种不对称性甚至比分布本身更非平稳。

 

/*

p(tp) = (tp - spread) / (sl + tp)

p(sl) = (sl + spead) / (sl + tp)

P(TP) + P(SL) = 1

*/


这是一个归一化的操作,但它绝不是一个概率,无论是TP还是Sl

 
avtomat >> :

/*

p(tp) = (tp - spread) / (sl + tp)

p(sl) = (sl + spead) / (sl + tp)

P(TP) + P(SL) = 1

*/


这是一个归一化的操作,但它绝不是一个概率,无论是tp还是sl都不是。

你可以说你喜欢什么,但这些都是玩家废墟问题的理论化公式。唯一增加的是价差会计。但本质并没有改变。

 
Reshetov >> :

P&%%d任何你想要的,但这些都是理论家的公式,来自于玩家的毁灭问题。

是整个论点...

 
Yurixx писал(а)>>

是的,这是正确的,有了这种分布,就有可能。你可以想一个更简单的例子:-5是概率0.2;+10是概率0.1;0是概率0.7;其余是0。然而,这与现实有什么关系?一个例子只有在它至少在某种程度上探索了有意义的条件时才具有指示性。

此外,推理是关于条形的,而你的例子更多的是关于ticks。而你开始(突然)谈起虱子。这是为什么呢?

在市场上,不对称性表现为分布的左右两支数值的小分歧。这种分歧的绝对值只是PDF值的一小部分。而PDF本身或多或少是一个平滑的功能。在这样的条件下,不对称性的所有好处都被价差瞬间消除了。

更不用说这种不对称性甚至比分布本身更非平稳。

我同意你的观点。如果你考虑到整个系列的不对称性,你就不可能超越差价。这将是非常重要的。我在本页面顶部的帖子中写到了这一点。在分析增量的样本分布时,它只能作为一个基准来使用。这可能意味着,例如,附近有一个重要的技术水平,可以使用。但这反而是一个例外。虽然可以通过这种方式来检查强势水平定义规则的重要性。实际上,这个问题最初是一个理论问题。

 

avtomat писал(а) >>

雷舍托夫 写道(a)>>

...是玩家毁灭问题的理论公式。

这就是所有的争论...

难道这还不够吗?或者,除了筛查之外,你是否有更合理的东西?

原因: