从理论到实践 - 页 638

 
Renat Akhtyamov:

需要做一个反向PF来把水平放在图表上。

就在明天

你没有搜索引擎吗? 这些傅里叶公式散布在kodobase和线程中。

 
Igor Makanu:

你的搜索不起作用吗? 这些傅里叶公式散见于kodobase和线程中,如果你真的很纠结,ALGLIB可以帮助你。

它的作用...
 

嗯...。

用尽了麻醉剂,终于找到了一种计算非参数峰度的方法(见附件文件)。

作为提醒,我个人仍然没有任何东西作为趋势/平坦参数--没有赫斯特,没有ACF,什么都没有。

我最后的希望是非参数偏度和非参数峰度。

而我将把它们完全应用于回返者的分配,而不是其他。

我们将拭目以待。

附加的文件:
 
男人!(致伊戈尔、雷纳特和亚历山大)。
 

由于没有任何地方有Erlang流的档案,怎么办呢?你如何测试过量?

呃...

我们将不得不从2018年5月1日至2018年9月1日对欧元兑美元采取通常的CLOSE M1。

让我们来看看。

*交易1。

入场:买入1.17706

不对称性:-0.02976

过量:6.66843

退出。

盈利:+38点

 

* 2号交易。

入场:买入1.15188

不对称性:-0.02981

过量:7.88795

退出。

盈利:+105点

待续...

 

* 交易#3:2018年6月14日。

入场:买入1.15898

不对称性:-0.02287

过量:113.05929

退出。

盈利:+18点

 

* 4号交易。

进场:买入1.14550

不对称性:-0.01887

过量:128.01273

退出。

损失: -47点

 

* 5号交易。

进场:卖出1.15771

不对称性:0.03241

过度:53.53089

退出。

盈利:+19点

 

正如你所看到的,在进入交易时,增量分布的峰度比不对称性起着更重要的作用。

根据测试,4个月内共进行了5次交易,总利润为+133点,1次亏损的交易。

然而,如果我们排除2次不对称性>100的交易,在4个月内会有3次交易--都是正面的,总利润为+162点。

不够吗?

当然是这样!特别是鉴于我对现金的热情。

然而,我还不能提供一个更好的。

对不起...

原因: