Волатильность инструмента на выбранном TimeFrame можно вычислить по формуле: Vol[T]=SQRT[SUM{(High[i-k]-Low[i-k])^2}/(n-1)], где суммирование ведётся по k=0...n.
Tとnには どのような関係があるのでしょうか？もちろん、あればの話ですが。
式の右側の部分で、High[i]とLow[i]の値はTimeFrame（T）に依存します。第一近似値として Vol[T]はTimeFrameのルートをminで表し、Vol[1min]を掛けたものに比例します。 Vol[T]==Vol[1分]*SQRT(T)。 n は統計的妥当性を考慮して、例えば少なくとも 100 本の棒グラフを選択する。
一般に確率変数のセンタリングは、X(t)-m(t)の手順で行われます。X(t)は確率変数、m(t)は期待値（区間の平均）です。このように、一定のスライディングウィンドウで平均して期待値を計算することで、初期時系列に含まれる定数成分を取り除くことができる。これにより、スペクトログラムの読み取りが容易になります。実際、オリジナルシリーズとセンターリングしたもののスペクトルを比べてみてください。オリジナルシリーズは、低域に強いスクランブルがかかっています。しかし、平均化窓の選択には不安が残る...。は、スペクトログラムの低周波の境界線に依存する。大雑把に言うと、平均化時間より長い周期の高調波を含まないスペクトルになります。
自分では、計算式を使ってシリーズの中心を決めています。X[i]=Open[i-1]-Open[i].この場合、（dt=1とすると）数値微分の手順とのアナロジーを描くのは難しくない。高調波関数を含む元の級数に微分演算子を適用すると、出力は同じ高調波を含む級数で、周波数に比例して振幅が大きくなることを記憶している。
2. スペクトル密度を消化しやすい形で表現できる。
3. 平均化処理に伴う不可避の位相遅れを最小化できる。
スペクトル密度A^2/Hzの次元は、パワー（振幅の2乗）を周波数単位で割ったものであるのに対し、計算値（微分処理後）の次元は：Hz*A^2であり、スペクトル密度を復元するために、結果のベクトルを周波数の2乗で割らなければならないことを覚えておいてください。さらに、我々は特定のハーモニックの振幅に主に興味を持っている。これを求めるには、得られたスペクトル密度を周期で割って、これの平方根を 取ります。
そして最後に、どこかで間違えたのでしょう...。Yurixxが 場所を教えます:-)
to Candid
キャンディッド、お久しぶりです
いいえ、そんなことはありません。
逆に、系列を微分すると「過微分系列」になり、静止しているとはいえ、MA成分の不可逆性に関連した望ましくない性質があり、過微分系列の隣接する値の寄生的自己相関 （スペクトルでは短いサイクルが支配的）があります。また、通常のパラメータ推定や系列予測のアルゴリズムが使えなくなる（例えば、[Hamilton (1994), chapters 4 and 5]を参照のこと）。
しかし、これは別の話です。自己回帰モデルの特殊性についての話です。
ありがとうございます、ユーモアに感謝します。:-))しかし、低周波成分を持ち出すのは、はっきりさせたい。
あなたの投稿はいつも有益で、それゆえ、そこに述べられていることを理解し、納得したいと思わせるものです。
だから、エラーを探すのではなく、理解を求めているのです。そのためには、詳細を明らかにしなければなりません。:-)
X[i]=Open[i-1]-Open[i]の演算が実は級数微分であることは、最初から分かっていたことなのです。
そして、なぜセンタリングに使うのか、その理由をずっと考えていました。ここには何のつながりもないようです。これで理解できました、またよろしくお願いします。
ただひとつ、X[i]=Open[i-1]-Open[i]という系列の数学的期待値がまだ理解できていません。私が理解する限り、あなたが取った間隔でのこの系列の期待値はゼロではありません。したがって、期待値ゼロの定常系列に関する記述を適用することはできません。
期待ペイオフがゼロの定常系列の積分によって作られた時系列は、どんなTSでも長期的には勝てないことが数学的に厳密に証明されている（多少の留保はあるが、通貨商品の価格系列に類似しており、粒子のブラウン運動にも類似している）。
期待ペイオフがゼロの定常系列の積分によって構成された時系列を、長期的にどのTSでも倒すことは不可能であることが数学的に厳密に証明されている（多少の保留はあるが、通貨商品の価格系列の類似や、粒子のブラウン運動を想起させる）。
研究所では、ゲーム理論について面白いことをたくさん教えてもらいました。昔のことなので、記憶から引用したのですが......。 ...相関がゼロの定常系列の積分によって構成された時系列を、長期的にどのようなTSでも打ち負かすことは不可能である...。連続する各項が前の項に係数を掛けたものと等しい級数、例えば a=-0.5 を作ってみよう。
X[i+1]=-0.5*x[i]+sigma, ここで sigma は期待値ゼロの正規分布の確率変数である。 強い負の自己相関を持つ1次AR(1)自己回帰モデル（バウンス相場のアナログ）である。X[i+1]=a*x[i]+sigma の関係を満たす数列は、しばしばマルコフ過程とも呼ばれる。だから、十分に長い間隔で期待値がゼロになり、そのような市場で儲けるのは簡単なことなのです。 これでは、最初に述べたことと矛盾してしまいます。興味深いことに、負の自己相関係数を持つマルコフ過程（ほとんどすべての外国為替価格系列の類似）については、TSの期待収益性を推定する公式を簡単に得ることができます。選択した時間枠について、次の条件を満たすことが重要である：
|a(t)|*s(t)>Spread, ここで s はシグマの標準偏差 である。 a|が1に近い場合、商品のボラティリティはsよりはるかに高くなります。そしてそれは、系列x[i]の隣り合う値に強い相関がある場合、むしろ弱い摂動の連続が、のびやかな価格変動を生み出すことを意味する。この意味で、商品のリターンを推定する式では、価格決定過程のランダムな要素を特徴づける標準偏差の代わりに、商品のボラティリティを代用するのがより正しい方法である。
ストップなしの取引は非常に危険だ！」というのは、 グラサンの 言う通りです。出張中、ストップロス なしで1回取引したら、デモ口座がゼロになった :( 新しい口座を開設したんだ。私は今、ストップを使った取引戦略を開発しようとしています。 1ヶ月後に結果が分かると思います :)
ありがとうございます、かなり明確になりました。"かなり "というのは、数学的な意味で。:-)
同時にいろいろと面白いことを学びました。そして、最も重要なことは、FXで稼ぐという希望は数学的理論と矛盾しないことです !
ところで、最近、FXのボラティリティの測り方について、grasn さんと議論しました。私が注目したのは、そのために楽器のステープルを使っているという点です。私の知る限り、これは完全に正しいとは言えないが、多かれ少なかれ適切な表現であると思う。あなたの発言に関連して
実際にどのように算出されているのか、お伺いしたいと思います。もしかしたら、私に教えてくれるかもしれませんね？ただ、私たちを幸せにするために。:-))
Vol[T]=SQRT[SUM{(High[i-k]-Low[i-k])^2}/(n-1)], ここでk=0...nで総和をとる.
Tと nには どのような関係があるのですか？もちろん、あればの話ですが。
Vol[T]=SQRT[SUM{(High[i-k]-Low[i-k])^2}/(n-1)], где суммирование ведётся по k=0...n.
Tと nには どのような関係があるのでしょうか？もちろん、あればの話ですが。
式の右側の部分で、High[i]とLow[i]の値はTimeFrame（T）に依存します。第一近似値として
Vol[T]はTimeFrameのルートをminで表し、Vol[1min]を掛けたものに比例します。
Vol[T]==Vol[1分]*SQRT(T)。
n は統計的妥当性を考慮して、例えば少なくとも 100 本の棒グラフを選択する。
グラサンの 言う通り、ストップなしのトレードは非常に危険だ!出張中、ストップロスなしで1回取引したら、デモ口座がゼロになった :( 新しい口座を開設したんだ。私は今、ストップを使った取引戦略を開発しようとしています。
1ヶ月後に結果が分かると思います :)
"Forewarned is forearmed :o) "です。私も同じで、リスクを取る人は、いつもシャンパンを飲んでいるわけではなく、時には普通の水を飲まなければならないことに気づきました。シャンパンより水の方がずっと健康に良いという医師のアドバイスが唯一の慰めです。 :о)
アレックス、新しい取引期間も頑張ってください。素晴らしい結果を待っています。
ニュートロン
選択したタイムフレームにおける商品のボラティリティは、計算式を用いて算出することができます。
Vol[T]=SQRT[SUM{(High[i-k]-Low[i-k])^2}/(n-1)] ただし、k=0...nで総和を取る。
私の記憶に間違いがなければ、ボラティリティの定義はこれで3つ目か4つ目ですが、どれもそれぞれ大きく異なっています。ユリックスとの 議論では、私の記憶が正しければ、リスクの尺度としてこの概念の哲学そのものにかなりのスペースを割いていた。私の理解では、私がよく知っているすべての計算は、まさに本質を反映していない。多くの場合、ボラティリティは「大きな」値動きを緩やかに再現します。つまり、市場が上昇していればボラティリティも上昇しており、これはリスクが高まっていると解釈すべきであり、リスクを高めて取引しようとはしないように思われます。しかし、では、どこにポイントがあるのでしょうか？残念ながら、揮発性のまともな場所が見つからないのです。どなたか、どのように使えるか教えてください。