不是圣杯,只是一个普通的--Bablokos!!!。 - 页 60 1...535455565758596061626364656667...650 新评论 Дмитрий 2012.08.24 18:32 #591 faa1947: 对子交易使用面条,那又如何? 这解释了你在交易中缺乏成果的原因。 Дмитрий 2012.08.24 18:33 #592 Avals: 以eurusd/gbpusd和eurgbp之间的差异为例,你会看到协整关系。这并不意味着你可以在上面赚钱,因为有管理费。 但在大多数情况下,协整是暂时的(例如,季节性)。 无论你怎么看,用于配对交易和统计套利的均值回归系统都试图使用协整。 无论你怎么看,临时协整都不是协整。协整序列总是收敛的。 СанСаныч Фоменко 2012.08.24 18:36 #593 Demi: 学习数学--研究相关性的系列必须是正态分布。对于正态性和静止性之间的区别问题--请看你在另一个主题中写的内容。甚至还给你举了一个非平稳序列与正态分布的例子,反之亦然。 那么,计算的结果在哪里呢? Дмитрий 2012.08.24 18:38 #594 faa1947: 那么,计算的结果在哪里呢? 什么事? Avals 2012.08.24 18:38 #595 Demi: 无论你怎么看,时间上的协整都不是协整。协整序列总是收敛的。 只要能赚钱,我不在乎你是否称其为 "欠整合"(undercointegration))。很明显,这种在现实中很少出现的数学抽象,是一种理想的形式。虽然它确实发生了,而且上一页已经举了几个例子。 СанСаныч Фоменко 2012.08.24 18:42 #596 Avals: 以eurusd/gbpusd与eurgbp之间的差异为例,你会看到协整的情况。这并不意味着有任何利润可言,因为有管理费。 但在大多数情况下,协整是暂时的(例如,季节性)。 无论你如何看待它,用于配对交易和统计套利的均值回归系统都试图使用协整关系 为什么?高达40个点。我认为问题是不同的。 我们通过协整回归的残差中对平均值的偏离进入。请看这里。 事实证明,我们决定的立场与科蒂尔无关。 Avals 2012.08.24 18:42 #597 这里是带有Recycle 的hrenfx--只不过是在滑动窗口上自制的协整搜索而已 Avals 2012.08.24 18:43 #598 faa1947: 为什么?高达40个点。我看到一个不同的问题。 投入由协整回归的残差中对平均数的偏差来引导。请看这里。 事实证明,无论报价如何,都会做出关于该职位的决定。 它不可能是40个点。显然,在价差传播上,我没有考虑到真实的买入/卖出,就进行了计算 СанСаныч Фоменко 2012.08.24 18:43 #599 Demi: 哪一个? 共融,至少有一个。毕竟,你在上面声称不存在这种东西。所以要证明没有。你已经在这里 做了计算,并把它贴了出来。来吧,配合一下。 Дмитрий 2012.08.24 18:43 #600 Avals: 这里是带有Recycle 的hrenfx--只不过是在滑动窗口上自制的协整搜索而已 我以为计算是基于spearman的相关系数))))。 1...535455565758596061626364656667...650 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
对子交易使用面条,那又如何?
这解释了你在交易中缺乏成果的原因。
以eurusd/gbpusd和eurgbp之间的差异为例,你会看到协整关系。这并不意味着你可以在上面赚钱,因为有管理费。
但在大多数情况下,协整是暂时的(例如,季节性)。
无论你怎么看,用于配对交易和统计套利的均值回归系统都试图使用协整。
无论你怎么看,临时协整都不是协整。协整序列总是收敛的。
学习数学--研究相关性的系列必须是正态分布。对于正态性和静止性之间的区别问题--请看你在另一个主题中写的内容。甚至还给你举了一个非平稳序列与正态分布的例子,反之亦然。
那么,计算的结果在哪里呢?
那么,计算的结果在哪里呢?
什么事?
无论你怎么看,时间上的协整都不是协整。协整序列总是收敛的。
以eurusd/gbpusd与eurgbp之间的差异为例,你会看到协整的情况。这并不意味着有任何利润可言,因为有管理费。
但在大多数情况下,协整是暂时的(例如,季节性)。
无论你如何看待它,用于配对交易和统计套利的均值回归系统都试图使用协整关系
为什么?高达40个点。我认为问题是不同的。
我们通过协整回归的残差中对平均值的偏离进入。请看这里。
事实证明,我们决定的立场与科蒂尔无关。
为什么?高达40个点。我看到一个不同的问题。
投入由协整回归的残差中对平均数的偏差来引导。请看这里。
事实证明,无论报价如何,都会做出关于该职位的决定。
它不可能是40个点。显然,在价差传播上,我没有考虑到真实的买入/卖出,就进行了计算
哪一个?
这里是带有Recycle 的hrenfx--只不过是在滑动窗口上自制的协整搜索而已
我以为计算是基于spearman的相关系数))))。