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Altalene... Eh-ma... :)))
Ok. Non mi addentrerò nella terminologia. Non c'è tempo.
Abbiamo l'esponente più puro su qualsiasi cosa.
La somma di queste componenti sarebbe una distribuzione binomiale negativa (distribuzione Erlang per NE continua) di nuovo, sottolineo, con noto dispersione. Il limite è la distribuzione normale che state cercando.
è difficile indovinare cosa stai ricercando ora, non si vede nessuna formula o... non può vedere nulla, ma mi azzarderei a indovinare che il modello trovato NON è un modello perché non c'è un'analisi statistica, ha a che fare con la "Doppia relazione":
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Le proprietà sono piuttosto interessanti, molto simili all'analisi grafica di ciò che viene disegnato sui grafici dei prezzi
Non so...
La funzione è interessante, ma come si fa ad approfittarne? È difficile suggerire qualcosa, considerando che non sono bravo né in Kagi né in Renko dalla parola "affatto".
Ma ci proverò.
1. Bisogna rinunciare al desiderio di ottenere una distribuzione normale e cercare per secoli di trovarla. Lavorare con i modelli già trovati è già un affare molto, molto grande.
2.https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
3. In parole povere, xy-squared con k=1 è la somma dei quadrati dei NA distribuiti normalmente, xy-squared con k=2 è la somma dei NA con una distribuzione Laplace
4. Ero interessato al caso con k=2, perché gli studi mostrano che il mercato è dominato dalla distribuzione di Laplace (doppia geometrica per essere esatti)
5. Non è chiaro qui - in questi Renko cosa conta? La somma delle differenze (Alto-Basso)?
6. Se è così - allora la differenza (High-Low) in Renko è SV appartenente alla distribuzione di Laplace - dovrebbe essere confermato sperimentalmente.
7. Poi la somma delle differenze (Alto-Basso) nella finestra scorrevole (per un certo volume di campione) forma xy-quadrato con k=2 con funzione quantile nota
https://keisan.casio.com/exec/system/1180573197
8. Aspettiamo l'uscita (High-Low) nella finestra mobile oltre i limiti di un intervallo di confidenza per un certo quantile ed entriamo nel commercio.
Beh, questa è solo una bozza dell'algoritmo, solo per sviluppare il soggetto e niente di più :)))
ha, draft....
non una domanda mal elaborata!
Volevo anche vedere il risultatoE quale ZZ e con quali impostazioni è coinvolto nello studio?
1. Dobbiamo rinunciare al desiderio di ottenere una distribuzione normale e passare secoli a cercarla. Lavorare con i modelli già trovati è un affare molto, molto grande.
8. Aspettiamo l'uscita (High-Low) nella finestra scorrevole oltre i confini dell'intervallo di confidenza per un certo quantile ed entriamo nel commercio.
Scommettere alla cieca sul ritorno alla distribuzione media senza alcun filtro aggiuntivo per la tendenza non tiene conto del fatto che questo ritorno può avvenire con un grande drawdown, cioè farà scattare lo SL, che si mangerà tutti i profitti, soprattutto se le entrate vanno contro la tendenza.
In generale, finora tutto è stato pianificato molto male dal punto di vista del buon senso, per non parlare della mancanza di un approccio scientifico.
Scommettere alla cieca su un ritorno alla distribuzione media senza alcun filtro di tendenza aggiuntivo non tiene conto che questo ritorno può avvenire con un grande drawdown, cioè scatterà lo SL che divorerà tutti i profitti, soprattutto considerando che le entrate vanno contro la tendenza.
Su questo sono completamente d'accordo. Finalmente, stai dicendo cose sensate, non chiacchiere infantili.
Qui sono completamente d'accordo. Finalmente stai dicendo cose sensate, non chiacchiere infantili.
Non siamo noi a dire cose sensate, siete voi che state smaltendo la sbornia, perché vi è già stato spiegato cento volte. ))
Non so...
La funzione è interessante, ma come si fa ad approfittarne? È difficile suggerire qualcosa, considerando che non sono bravo né in Kagi né in Renko dalla parola "affatto".
Ma ci proverò.
1. Bisogna rinunciare al desiderio di ottenere una distribuzione normale e cercare per secoli di trovarla. Lavorare con i modelli già trovati è già un affare molto, molto grande.
2.https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_normal_distribution
3. In parole povere, xy-squared con k=1 è la somma dei quadrati dei NA distribuiti normalmente, xy-squared con k=2 è la somma dei NA con una distribuzione Laplace
4. Ero interessato al caso con k=2, perché gli studi mostrano che il mercato è dominato dalla distribuzione di Laplace (doppia geometrica per essere precisi)
5. Non è chiaro qui - in questi Renko cosa conta? La somma delle differenze (Alto-Basso)?
6. Se è così - allora la differenza (High-Low) in Renko è SV appartenente alla distribuzione di Laplace - dovrebbe essere confermato sperimentalmente.
7. Poi la somma delle differenze (Alto-Basso) nella finestra scorrevole (per un certo volume di campione) forma xy-quadrato con k=2 con funzione quantile nota
https://keisan.casio.com/exec/system/1180573197
8. Aspettiamo l'uscita (High-Low) nella finestra mobile oltre i limiti di un intervallo di confidenza per un certo quantile ed entriamo nel commercio.
Beh, questa è solo una bozza dell'algoritmo solo per sviluppare il soggetto al massimo :)))
Ho deciso di aggiungere un articolo interessante, che può suggerire la trasformazione della distribuzione di Laplace in una distribuzione normale
http://www.mathprofi.ru/normalnoe_raspredelenie_veroyatnostei.html
L'analfabetismo sta anche nel fatto che la conoscenza delle distribuzioni non ci dice nulla sulla direzione del movimento dei prezzi, è utile solo nel trading della volatilità. Ma tra un anno smetteranno di parlare di questo argomento)
Cosa c'entra la direzione del prezzo, con il rapporto tra i sigmenti ZZ (quelli in irreversibilità) e uno (costante, per esempio 3p.) il segno è sempre positivo, la distribuzione di tali rapporti (frequenza di occorrenza di 2 sigmenti, 3,4, ecc.
Che cosa ha a che fare la direzione del prezzo con il rapporto tra i sigmenti ZZ (quelli che sono in una fuga) e uno (costante, ad esempio 3 pip)? Il segno è sempre positivo, la distribuzione di tali rapporti (frequenza di occorrenza di 2 sigmenti, 3, 4, ecc), questo è ciò di cui stiamo parlando.
Una piccola distrazione dalla nebbia scientifica, e guardare a questo problema dal punto di vista di un normale commerciante - le sue esigenze e aspirazioni ...
Di cosa ha bisogno un commerciante? Ha bisogno di profitto! Per ottenere un profitto, un trader ha bisogno di informazioni... e soprattutto il PREZZO (prezzo attuale e direzione)... Queste informazioni sono sufficienti al trader per risolvere il SUO problema...
Se la vostra scienza astrusa aiuterà il commerciante a realizzare un profitto, considerate che i vostri sforzi non sono stati sprecati...