유동성이 높은 시장에서는 유동성이 항상 풍부하고 스택에 항상 로봇이 대기하고 있으며 역거래에서 카운터 에이전트가 될 수 있습니다.
레카 마이트레이드가 말했듯이 "어떻게든 시장에 진입하면 그들은 오랫동안 당신을 기다리고 있다" 고 했습니다.
이제 시장에서 한 트레이더 또는 트레이더 그룹이 특정 가격에 매수하고 카운터 에이전트가 같은 가격에 매도했다고 가정해 봅시다.
그런 다음 일련의 이벤트가 발생해야 합니다:
가격이 하락하고 트레이더가 포지션을 청산하지 않은 경우.
이는 무엇을 의미할까요? 이는 트레이더가 "오버시팅" 모드를 켰다는 뜻입니다. 또는 "관망" 모드를 켰다는 뜻입니다. 가격이 다시 상승하면 BU에서 청 산할 것처럼 말이죠.
그렇지 않나요? 인간은 자신의 실수를 받아들이기 어렵다는 것을 기억하세요.
다음... 다음은 어떻게 되나요?
가격이 결정됩니다:
1)트레이더가 가격을 하향 조정하여 매도합니다.
2) 마켓 메이커가 가격을 상승시키지 않음으로써 가격을 보호하여 이 수준을 보호합니다.
따라서 이특정 가격의모든 거래 참여자(전문가 및 비전문가 )는 마치 함께 한 방향으로 행동합니다....
따라서 레벨은 존재하지만 가격이 있기 때문에 선험적으로 존재할 수 없습니다....
다음은 오늘 제 로봇 거래의 예에 대한 레벨 이론의 그림이며, 여기서 제 로봇은 비전문 트레이더 역할을합니다.
로봇의 거래에서 가격이 어떻게 반등하는지 주목하세요(매도 반등, 매수 반등).
가설에 대한 건설적인 비판에 관심이 있습니다....
MO와 무슨 관련이 있습니까? 예, 사실, 직접적으로, 시장에 대한 어떤 이해와 그러한 징후... 아무도 확률론 및 기타 곡선에 대한 성공적인 알고리즘을 구축 한 적이 없습니다.
레벨은 끝나면 레벨이되고, 거래 결정이 내려지는 미래에는 또 다른 레벨, 즉 예측 능력이없는 레벨이있을 것입니다.
그러나 실제로는 더 나쁩니다.
훈련 단계에서 레벨에 TS를 구축하면 기성품 레벨에서 가르치는 것처럼 "앞을 내다보기"때문에 테스트가 우수한 결과를 제공 할 수 있으며 예측자를 계산하기 시작하면 레벨이 없습니다 (위 참조). 따라서 다른 ALE OOS의 예측 오류는 우수한 결과를 제공 할 수 있지만 훈련 파일 외부에서 단계별로 추적하기 시작하여 예측자 계산을 수행하면 분류 오류가 임의적이 될 수 있습니다.
내가 가서 시간을 낭비하면 그는 무례합니다.
젠장
나 때문에 시간 낭비하라고 부탁한 적 없어.
대부분의 경우 거의 항상 상관관계가 높은 인접 행을 제거하여 배열을 축소할 수 있습니다. 적어도 5배 정도는 줄일 수 있습니다.
이는 속성에 따라 크게 달라집니다. 예를 들어, 속성(MaxLastN - MinLastN)이 갑작스럽게 변경되는 경우입니다.
PD/SP 레벨에 대한 나의 가설
시장에는 다양한 참여자가 있지만 전문 참여자와 비전문 참여자로 나눌 수 있습니다.
전문 참여자(증권 거래소, 마켓 메이커)는 시장에 대한 정보를 가지고 있는 사람입니다.
비전문가 - 확률적 모델만 구축할 수 있는 모든 사람을 말합니다.
그렇다면 주관적인 이해의 수준은 어느 정도인가요? 그것은 어떤 정확한 사건의 순서입니다.
유동성이 높은 시장에서는 유동성이 항상 풍부하고, 스택에는 항상 로봇이 역거래에서 카운터 에이전트가 되기를 기다리고 있습니다.
레카 마이트레이드가 말했듯이 "어떻게든 시장에 진입하면 그들은 오랫동안 당신을 기다리고 있다" 고 했습니다.
따라서 시장에서 한 트레이더 또는 트레이더 그룹이 특정 가격에 매수하고 카운터 에이전트가 같은 가격에 매도했다고 가정해 봅시다.
그런 다음 일련의 이벤트가 발생해야 합니다:
가격이 하락했는데 트레이더가 포지션을 청산하지 않았다면 말이죠.
이는 무엇을 의미할까요? 트레이더가 "오버시팅" 모드를 켰다는 뜻입니다. "대기 및 관망" 모드. 가격이 다시 오를 때 BU에서 청 산할 것처럼 말이죠.
그렇지 않나요? 인간은 자신의 실수를 받아들이기 어렵다는 것을 기억하세요.
다음은 어떻게 되나요? 그 다음에는 어떻게 될까요?
가격이 일정 수준에 도달합니다:
1) 트레이더가 가격을 낮춰 매도합니다.
2) 마켓 메이커는 가격이 오르지 못하도록 가격을 보호하여 이 수준을 유지합니다.
따라서 이 특정 가격의 모든 거래 참여자 (전문가와 비전문가 )는 마치 한 방향으로 함께 행동합니다....
따라서 레벨은 존재하지만 가격이 있기 때문에 선험적으로 존재할 수 없습니다....
다음은 오늘 제 로봇 거래의 예에 대한 레벨 이론의 그림입니다. 여기서 제 로봇은 비전문 트레이더로 행동합니다.
로봇의 거래에서 가격이 어떻게 반등하는지 주목하세요(매도는 반등, 매수는 반등).
가설에 대한 건설적인 비판에 관심이 있습니다 ...
MO와 무슨 관련이 있습니까?... 사실, 그것은 직접적입니다, 시장에 대한 어떤 이해가 그러한 징후입니다... 아무도 확률론 및 기타 커브 볼에 대한 성공적인 알고리즘을 구축 한 적이 없습니다.
로봇의 거래에서 가격이 어떻게 반등하는지(매도하면 반등, 매수하면 반등)를 확인합니다.
가설에 대한 건설적인 비판에 관심이 있으시면....
SB에서 거래하면 가격도 로봇 거래와 반대 방향으로 반등합니다.
거래를 뒤집으면 같은 상황이 다시 나타납니다. 가설의 본질은 "자신의 눈"에 있습니다.
SB에서 거래하면 로봇 거래와 반대 방향으로 가격이 반등합니다.
거래를 반대로 하면 같은 상황이 다시 나타납니다. 가설의 본질은 "내 눈"에 있습니다.
커브볼이 평균적으로 얼마나 자주 영점선을 앞뒤로 넘나드는지 추정할 수 있을까요?
아마도 교집합의 합!!!? )))) 예기치 않게)
예상대로
이 게시물 #32440의 우스꽝스러운 MO 전략
우리는 실시간으로 테스트를 계속합니다, 거래 4 일째 ...
지금까지 유로화에서만 15개의 거래 시스템이 동시에 거래되었습니다.
PD/SP 수준에 대한 나의 가설
시장에는 다양한 플레이어가 있지만, 이들은 모두 프로와 비프로로 나눌 수 있습니다.
전문 참여자(증권 거래소, 마켓 메이커)는 시장에 대한 정보를 가진 사람들입니다.
비전문가 - 확률적 모델만 구축할 수 있는 모든 사람을 말합니다.
그렇다면 주관적 이해의 수준은 어느 정도일까요? 일종의 정확한 사건 순서입니다.
유동성이 높은 시장에서는 유동성이 항상 풍부하고 스택에 항상 로봇이 대기하고 있으며 역거래에서 카운터 에이전트가 될 수 있습니다.
레카 마이트레이드가 말했듯이 "어떻게든 시장에 진입하면 그들은 오랫동안 당신을 기다리고 있다" 고 했습니다.
이제 시장에서 한 트레이더 또는 트레이더 그룹이 특정 가격에 매수하고 카운터 에이전트가 같은 가격에 매도했다고 가정해 봅시다.
그런 다음 일련의 이벤트가 발생해야 합니다:
가격이 하락하고 트레이더가 포지션을 청산하지 않은 경우.
이는 무엇을 의미할까요? 이는 트레이더가 "오버시팅" 모드를 켰다는 뜻입니다. 또는 "관망" 모드를 켰다는 뜻입니다. 가격이 다시 상승하면 BU에서 청 산할 것처럼 말이죠.
그렇지 않나요? 인간은 자신의 실수를 받아들이기 어렵다는 것을 기억하세요.
다음... 다음은 어떻게 되나요?
가격이 결정됩니다:
1)트레이더가 가격을 하향 조정하여 매도합니다.
2) 마켓 메이커가 가격을 상승시키지 않음으로써 가격을 보호하여 이 수준을 보호합니다.
따라서 이 특정 가격의 모든 거래 참여자 (전문가 및 비전문가 )는 마치 함께 한 방향으로 행동합니다....
따라서 레벨은 존재하지만 가격이 있기 때문에 선험적으로 존재할 수 없습니다....
다음은 오늘 제 로봇 거래의 예에 대한 레벨 이론의 그림이며, 여기서 제 로봇은 비전문 트레이더 역할을합니다.
로봇의 거래에서 가격이 어떻게 반등하는지 주목하세요(매도 반등, 매수 반등).
가설에 대한 건설적인 비판에 관심이 있습니다....
MO와 무슨 관련이 있습니까? 예, 사실, 직접적으로, 시장에 대한 어떤 이해와 그러한 징후... 아무도 확률론 및 기타 곡선에 대한 성공적인 알고리즘을 구축 한 적이 없습니다.
레벨은 끝나면 레벨이되고, 거래 결정이 내려지는 미래에는 또 다른 레벨, 즉 예측 능력이없는 레벨이있을 것입니다.
그러나 실제로는 더 나쁩니다.
훈련 단계에서 레벨에 TS를 구축하면 기성품 레벨에서 가르치는 것처럼 "앞을 내다보기"때문에 테스트가 우수한 결과를 제공 할 수 있으며 예측자를 계산하기 시작하면 레벨이 없습니다 (위 참조). 따라서 다른 ALE OOS의 예측 오류는 우수한 결과를 제공 할 수 있지만 훈련 파일 외부에서 단계별로 추적하기 시작하여 예측자 계산을 수행하면 분류 오류가 임의적이 될 수 있습니다.