물론 우리는 정확한 정량적 모델에 대해 말하는 것이 아닙니다. 루블에 대한 그러한 모델을 구축하고 향후 몇 년 동안 환율이 어떻게 변할지 계산하고 발리 어딘가의 해변에서 태양 아래 앉아 있습니다. 요점은 금융 자산 가격에 대한 대략적인 정 성적 모델을 만들고이를 기반으로 적어도 MO 방법을 사용하여 적어도 자신의 머리에서 무언가를 발명하여 TS를 만드는 것이 었습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 음, 두꺼운 꼬리는 거래 세션에 따라 변동성이 고르지 않기 때문입니다(파동 클러스터링). 다른 정보를 담고 있는 것 같지는 않습니다. 저는 시장을 어느 정도 효율적이라고 봅니다. 따라서 비효율을 찾는 것이 과제입니다. 어떤 모델에 넣을 수 있는지 말하기는 어렵습니다. 여기저기서 나타나기 때문입니다. .
복잡한 계량 경제학 모델이지만 일반적으로 투자 전략입니다. 그리고 스캘핑의 경우 차익 거래 또는 과도하게 최적화 된 TS입니다.
훈련된 모쉬카 자체에는 이미 유용한 정보와 노이즈가 모두 포함되어 있습니다. 시세에 대해 한 번 훈련한 다음 이 모델을 학습할 수 있습니다. 이것도 옵션입니다. IO가 성배를 만든 것처럼 광신과 야유 없이. 그냥 탐험하고 미개척지를 찾아내면 됩니다.
당신 말이 맞을 수도 있습니다. 하지만 비고정성을 고르지 않은 변동성으로 설명하는 것은 제 생각에는 다소 단순화되어 있습니다. 변동성 클러스터링( )은 모델링이 매우 간단하고 변동성과의 상관관계를 통해 이산 공적분성을 쉽게 제거할 수 있습니다. 시장은 아마도 효율적일 것이고, 그렇지 않다면 알파를 찾아야만 알 수 있으며, 그 도움으로 끊임없이 이길 수 있습니다. 이 알파를 어디에서 찾을지, 어떤 방향으로 파헤쳐 야할지, 제 생각에는 가격 모델이 제안하고 밀어 붙일 수 있습니다. 그렇지 않으면 차원의 저주는 그것을 찾는 데 수백만 시간의 컴퓨터 작업이 필요하다는 사실로 이어질 수 있습니다.
가격이란 무엇인가요? 시계태엽을 보면 가격이 무엇인가요? 양초, 양초는 무엇인가요? 가격을 단순화한 것이므로 가격 모델입니다.
보조지표란 일련의 규칙이나 함수로 시장 프로세스를 설명하려는 시도입니다. 보조지표는 시장 프로세스의 모델입니다.
모델은 유용한 단순화입니다.
시장 모델이 반드시 시장 상호작용을 설명하는 공식일 필요는 없습니다.
위의 모델 개념에 우리의 경우 매우 중요한 속성을 하나 더 추가하자면, 언급된 지구는 존재하지 않지만 어느 정도 확률로 어떤 채널에 위치한 지구 집합이 있다는 것입니다.
우리가 이것을 잊어 버리 자마자 우리는 결정론에 빠져서 얻은 수치가 종이에 있지만 존재하지 않더라도 믿기 시작합니다. 즉, 분류 오류 = 30%라고 할 때 문자 그대로 받아들이지 말고, 30%의 분류 오류는 95%의 확률로 2%라는 일정한 한계 내에 있다는 것을 이해해야 합니다. 그리고 30%는 30%입니다. 하지만 채널 폭을 계산하는 사람이 있다면 2%가 아니라 22%일 수도 있을까요? 아니면 채널 폭의 확률이 60%일까요? 30%의 적절한 분류 오류의 가치는 무엇일까요?
이것은 우리의 완전한 행복이 아닙니다.
확률과 채널 폭에 대한 위의 추론은 오류 분포가 정상인 경우에 유효합니다. 그렇다면 분류 오류의 분포가 정상인지 누가 확인했을까요?
가격이란 무엇인가요? 시계태엽을 보면 가격이 무엇인가요? 촛불이 무엇인가요? 촛불은 가격을 단순화하여 표현한 것이므로 가격 모델입니다.
보조지표란 일련의 규칙이나 함수로 시장 프로세스를 설명하려는 시도입니다. 보조지표는 시장 프로세스의 모델입니다.
모델은 유용한 단순화입니다.
그리고 시장 모델이 반드시 시장 관계를 설명하는 공식일 필요는 없습니다.
저도 전적으로 동의합니다. 모델은 유용한 단순화입니다. 하지만 저는 금융 자산의 가격 책정 모델을 언급한 것입니다.
특정 시점의 가격 변동이 매도 또는 매수 호가 초과에 의해 결정되는 그런 모델이 있다고 가정해 봅시다. 간단히 설명하기 위해 독립적인 참여자가 백만 명이라고 가정해 봅시다. 그리고 그들이 동일한 볼륨으로 동시에 약간의 스트로브로 주문을하고 가격 변동이 주어진 단계에서 불균형 한 총 포지션에 비례하도록합니다. 이러한 모델에서 자산 가격은 고전적인 순수 랜덤 워크가 될 것임이 분명합니다. 실제로 트레이더가 독립적으로 매매 결정을 내리면 절반 정도는 매수하고 나머지 절반은 매도할 것입니다. 그 차이는 참여자 수에 따라 달라질 가능성이 큽니다. 다음 단계에서는 잔액이 변경되고 가격이 다른 방향으로 바뀔 수 있습니다. 이런 의미에서 SB는 가장 널리 받아들여지고 거친 가격 책정 모델이라고 선언됩니다. 그러나 이 모델은 몇 가지 경험치를 설명하는 동시에 비효율성을 어디에서 찾아야 하는지 이해하기 위해 개선될 필요가 있습니다.
저도 전적으로 동의합니다. 모델은 유용한 단순화입니다. 하지만 저는 금융 자산의 가격 책정 모델을 언급한 것입니다.
그런 모델이 있다고 가정해 봅시다. 매도 또는 매수 호가 초과에 따라 현재 가격 변동이 결정된다고 가정해 봅시다. 간단히 설명하기 위해 독립적인 참여자가 백만 명이라고 가정해 봅시다. 그리고 그들이 동일한 볼륨으로 동시에 약간의 스트로브로 주문을하고 가격 변동이 주어진 단계에서 불균형 한 총 포지션에 비례하도록합니다. 이러한 모델에서 자산의 가격은 고전적인 순수 랜덤 워크가 될 것임이 분명합니다. 실제로 트레이더가 독립적으로 매매 결정을 내리면 절반 정도는 매수하고 나머지 절반은 매도할 것입니다. 그 차이는 참여자 수에 따라 달라질 가능성이 매우 높습니다. 다음 단계에서는 잔액이 변경되고 가격이 다른 방향으로 바뀔 수 있습니다. 이런 의미에서 SB는 가장 널리 받아들여지고 거친 가격 책정 모델이라고 선언됩니다. 그러나 이 모델은 몇 가지 경험치를 설명하는 동시에 비효율성을 어디에서 찾아야 하는지 이해하기 위해 개선될 필요가 있습니다.
R에 대한 그의 블로그에서 Alexei Nikolaev는 게임 카페 또는 시장 측면에서 유사한 소수의 승리 모델을 구현했는데, 플레이어의 위치가 참가자가 적은 사회에 있으면 그가 승리합니다 (카페에서는 날짜에 따라 방문자 수가 가장 적은 날에 온 플레이어가 승리하고 방문자 수가 많은 플레이어가 패배 함), 이것은 너무 단순한 모델이며 현실 세계에는 여전히 국가 및 기타 대형 플레이어와 많은 수의 소규모 플레이어에 이르기까지 많은 유형의 플레이어가 있습니다. 아직 대략적인 모델도 만들어지지 않았습니다.)
저도 전적으로 동의합니다. 모델은 유용한 단순화입니다. 하지만 저는 금융 자산의 가격 책정 모델을 언급한 것입니다.
그런 모델이 있다고 가정해 봅시다. 매도 또는 매수 호가 초과에 따라 현재 가격 변동이 결정된다고 가정해 봅시다. 간단히 설명하기 위해 독립적인 참여자가 백만 명이라고 가정해 봅시다. 그리고 그들이 동일한 볼륨으로 동시에 약간의 스트로브로 주문을하고 가격 변동이 주어진 단계에서 불균형 한 총 포지션에 비례하도록합니다. 이러한 모델에서 자산 가격은 고전적인 순수 랜덤 워크가 될 것임이 분명합니다. 실제로 트레이더가 독립적으로 매매 결정을 내리면 절반 정도는 매수하고 나머지 절반은 매도할 것입니다. 그 차이는 참여자 수에 따라 달라질 가능성이 높습니다. 다음 단계에서는 잔액이 변경되고 가격이 다른 방향으로 바뀔 수 있습니다. 이런 의미에서 SB는 가장 널리 받아들여지고 거친 가격 책정 모델이라고 선언됩니다. 그러나 이 모델은 몇 가지 경험치를 설명하는 동시에 비효율성을 어디에서 찾아야 하는지 이해하기 위해 개선될 필요가 있습니다.
개인적으로 저는 SB 모델의 용도가 전혀 보이지 않습니다.
아무것도 하지 않고, 좋은 속성을 강조하지도 않고, 나쁜 속성을 억제하지도 않고, 단순화하지도 않습니다.
맞을 수도 있습니다. 하지만 비균일 변동성으로 비정형성을 설명하는 것은 제 생각에는 다소 단순화되어 있습니다. 변동성 클러스터링( )은 모델링이 매우 간단하며 변동성과의 상관관계를 통해 이형 공분산을 쉽게 제거할 수 있습니다. 시장은 아마도 효율적일 것이고, 그렇지 않다면 알파를 찾아야만 알 수 있으며, 그 도움으로 끊임없이 이길 수 있습니다. 이 알파를 어디에서 찾을지, 어떤 방향으로 파헤쳐 야할지, 제 생각에는 가격 모델이 제안하고 밀어 붙일 수 있습니다. 그렇지 않으면 차원의 저주는 그것을 찾는 데 수백만 시간의 컴퓨터 작업이 필요하다는 사실로 이어질 수 있습니다.
저는 평균과 분산의 불변성이라는 일반적인 계량경제학적 개념을 정태성이라고 부릅니다. 시장에서는 당연히 그런 것이 존재하지 않으며 '기념비'가 아닙니다. 이질적 공적분은 제거되고 나머지는 SB에 가깝습니다.
일반적으로 분포의 유형은 예측 가능성에 대해 거의 알려주지 않습니다. 트레이딩과는 거리가 먼 수학적 게임입니다. 스프레드를 커버하는 호가에 약간의 솜털을 추가합니다. 또는 하루 중 특정 시간대에 평균으로 꾸준히 복귀합니다. 스프레드는 변하지 않고 돈을 벌 수 있습니다. 대략 이와 같은 것을 비효율적이라고 할 수 있습니다. 이렇게하려면 모든 것을 예측할 수없고 그럴 필요도 없다는 사실을 고려하여 알고리즘을 작성하십시오. 나는 거기에 그런 저주가 있다고 말하지 않고 아무것도 얻을 수없는 정말 효율적인 도구가 있다고 말하고 싶습니다.
물론 우리는 정확한 정량적 모델에 대해 말하는 것이 아닙니다. 루블에 대한 그러한 모델을 구축하고 향후 몇 년 동안 환율이 어떻게 변할지 계산하고 발리 어딘가의 해변에서 태양 아래 앉아 있습니다.
요점은 금융 자산 가격에 대한 대략적인 정 성적 모델을 만들고이를 기반으로 적어도 MO 방법을 사용하여 적어도 자신의 머리에서 무언가를 발명하여 TS를 만드는 것이 었습니다.
공정한 가격 또는 요율 계산)))))) 그게 문제입니다).
주식을 사용하면 더 쉽고 더 많은 문헌이 있습니다.)
여러분은 모두 모델에 대해 매우 좁은 정의를 가지고 있습니다...
모델은 실제 현상을 더 간단하고 이해하기 쉬운 것으로 대체하여 필요한 속성은 보존하고 불필요한 속성은 버리는 것입니다.
내비게이터라면 내비게이션을 위해 우주로 가서 지구를 볼 필요 없이 지구본만 있으면 됩니다....
지구본은 지구의 모형으로, 방향을 잡는 데 필요한 기능을 갖추고 있으며 불필요한 기능은 제거되어 있습니다.
지구본은 지구가 아니며 지구본에는 생물도 없고, 물도 없고, 바람도 없고, 온도도 없고, 기압도 없습니다. 하지만 그런 것이 필요 없으니 모델이 있는 거죠.
모델은 근사치일 때, 선형화일 때, 뉴런일 때, 차원 축소일 때 유용한 단순화입니다....
가격이 무엇인가요? 시계추를 보면 가격이 무엇인가요? 촛불이 무엇인가요? 촛불은 가격을 단순화하여 표현한 것이므로 가격 모델입니다.
보조지표란 일련의 규칙이나 함수로 시장 프로세스를 설명하려는 시도입니다. 보조지표는 시장 프로세스의 모델입니다.
하지만 모델은 유용한 단순화입니다.
시장 모델이 반드시 시장 관계를 설명하는 공식일 필요는 없습니다.
음, 두꺼운 꼬리는 거래 세션에 따라 변동성이 고르지 않기 때문입니다(파동 클러스터링). 다른 정보를 담고 있는 것 같지는 않습니다. 저는 시장을 어느 정도 효율적이라고 봅니다. 따라서 비효율을 찾는 것이 과제입니다. 어떤 모델에 넣을 수 있는지 말하기는 어렵습니다. 여기저기서 나타나기 때문입니다.
.
당신 말이 맞을 수도 있습니다. 하지만 비고정성을 고르지 않은 변동성으로 설명하는 것은 제 생각에는 다소 단순화되어 있습니다. 변동성 클러스터링(
)은 모델링이 매우 간단하고 변동성과의 상관관계를 통해 이산 공적분성을 쉽게 제거할 수 있습니다.
시장은 아마도 효율적일 것이고, 그렇지 않다면 알파를 찾아야만 알 수 있으며, 그 도움으로 끊임없이 이길 수 있습니다. 이 알파를 어디에서 찾을지, 어떤 방향으로 파헤쳐 야할지, 제 생각에는 가격 모델이 제안하고 밀어 붙일 수 있습니다. 그렇지 않으면 차원의 저주는 그것을 찾는 데 수백만 시간의 컴퓨터 작업이 필요하다는 사실로 이어질 수 있습니다.
가격이란 무엇인가요? 시계태엽을 보면 가격이 무엇인가요? 양초, 양초는 무엇인가요? 가격을 단순화한 것이므로 가격 모델입니다.
보조지표란 일련의 규칙이나 함수로 시장 프로세스를 설명하려는 시도입니다. 보조지표는 시장 프로세스의 모델입니다.
모델은 유용한 단순화입니다.
시장 모델이 반드시 시장 상호작용을 설명하는 공식일 필요는 없습니다.
위의 모델 개념에 우리의 경우 매우 중요한 속성을 하나 더 추가하자면, 언급된 지구는 존재하지 않지만 어느 정도 확률로 어떤 채널에 위치한 지구 집합이 있다는 것입니다.
우리가 이것을 잊어 버리 자마자 우리는 결정론에 빠져서 얻은 수치가 종이에 있지만 존재하지 않더라도 믿기 시작합니다. 즉, 분류 오류 = 30%라고 할 때 문자 그대로 받아들이지 말고, 30%의 분류 오류는 95%의 확률로 2%라는 일정한 한계 내에 있다는 것을 이해해야 합니다. 그리고 30%는 30%입니다. 하지만 채널 폭을 계산하는 사람이 있다면 2%가 아니라 22%일 수도 있을까요? 아니면 채널 폭의 확률이 60%일까요? 30%의 적절한 분류 오류의 가치는 무엇일까요?
이것은 우리의 완전한 행복이 아닙니다.
확률과 채널 폭에 대한 위의 추론은 오류 분포가 정상인 경우에 유효합니다. 그렇다면 분류 오류의 분포가 정상인지 누가 확인했을까요?
그렇지 않으면 차원의 저주로 인해 이를 찾기 위해 수백만 시간의 계산 작업이 필요할 수 있습니다.
차원의 저주는 오래전부터 존재해 왔습니다.
그 이유는 다음과 같습니다.
1) 시장이 반복되지 않기 때문입니다.
2) 가격 옵션이 너무 많기 때문입니다.
3) "내일은 어제와 같을 것이다"라는 계획에 따라 모두 작동하는 MO는 작동하지 않습니다.
그렇기 때문에 단순성, 반복성을 위한 모델이 필요합니다.
가격이란 무엇인가요? 시계태엽을 보면 가격이 무엇인가요? 촛불이 무엇인가요? 촛불은 가격을 단순화하여 표현한 것이므로 가격 모델입니다.
보조지표란 일련의 규칙이나 함수로 시장 프로세스를 설명하려는 시도입니다. 보조지표는 시장 프로세스의 모델입니다.
모델은 유용한 단순화입니다.그리고 시장 모델이 반드시 시장 관계를 설명하는 공식일 필요는 없습니다.
저도 전적으로 동의합니다. 모델은 유용한 단순화입니다. 하지만 저는 금융 자산의 가격 책정 모델을 언급한 것입니다.
특정 시점의 가격 변동이 매도 또는 매수 호가 초과에 의해 결정되는 그런 모델이 있다고 가정해 봅시다. 간단히 설명하기 위해 독립적인 참여자가 백만 명이라고 가정해 봅시다. 그리고 그들이 동일한 볼륨으로 동시에 약간의 스트로브로 주문을하고 가격 변동이 주어진 단계에서 불균형 한 총 포지션에 비례하도록합니다. 이러한 모델에서 자산 가격은 고전적인 순수 랜덤 워크가 될 것임이 분명합니다. 실제로 트레이더가 독립적으로 매매 결정을 내리면 절반 정도는 매수하고 나머지 절반은 매도할 것입니다. 그 차이는 참여자 수에 따라 달라질 가능성이 큽니다. 다음 단계에서는 잔액이 변경되고 가격이 다른 방향으로 바뀔 수 있습니다.
이런 의미에서 SB는 가장 널리 받아들여지고 거친 가격 책정 모델이라고 선언됩니다. 그러나 이 모델은 몇 가지 경험치를 설명하는 동시에 비효율성을 어디에서 찾아야 하는지 이해하기 위해 개선될 필요가 있습니다.
저도 전적으로 동의합니다. 모델은 유용한 단순화입니다. 하지만 저는 금융 자산의 가격 책정 모델을 언급한 것입니다.
그런 모델이 있다고 가정해 봅시다. 매도 또는 매수 호가 초과에 따라 현재 가격 변동이 결정된다고 가정해 봅시다. 간단히 설명하기 위해 독립적인 참여자가 백만 명이라고 가정해 봅시다. 그리고 그들이 동일한 볼륨으로 동시에 약간의 스트로브로 주문을하고 가격 변동이 주어진 단계에서 불균형 한 총 포지션에 비례하도록합니다. 이러한 모델에서 자산의 가격은 고전적인 순수 랜덤 워크가 될 것임이 분명합니다. 실제로 트레이더가 독립적으로 매매 결정을 내리면 절반 정도는 매수하고 나머지 절반은 매도할 것입니다. 그 차이는 참여자 수에 따라 달라질 가능성이 매우 높습니다. 다음 단계에서는 잔액이 변경되고 가격이 다른 방향으로 바뀔 수 있습니다.
이런 의미에서 SB는 가장 널리 받아들여지고 거친 가격 책정 모델이라고 선언됩니다. 그러나 이 모델은 몇 가지 경험치를 설명하는 동시에 비효율성을 어디에서 찾아야 하는지 이해하기 위해 개선될 필요가 있습니다.
R에 대한 그의 블로그에서 Alexei Nikolaev는 게임 카페 또는 시장 측면에서 유사한 소수의 승리 모델을 구현했는데, 플레이어의 위치가 참가자가 적은 사회에 있으면 그가 승리합니다 (카페에서는 날짜에 따라 방문자 수가 가장 적은 날에 온 플레이어가 승리하고 방문자 수가 많은 플레이어가 패배 함), 이것은 너무 단순한 모델이며 현실 세계에는 여전히 국가 및 기타 대형 플레이어와 많은 수의 소규모 플레이어에 이르기까지 많은 유형의 플레이어가 있습니다. 아직 대략적인 모델도 만들어지지 않았습니다.)
그러나 그래프는 틱 방황과 매우 유사합니다.
저도 전적으로 동의합니다. 모델은 유용한 단순화입니다. 하지만 저는 금융 자산의 가격 책정 모델을 언급한 것입니다.
그런 모델이 있다고 가정해 봅시다. 매도 또는 매수 호가 초과에 따라 현재 가격 변동이 결정된다고 가정해 봅시다. 간단히 설명하기 위해 독립적인 참여자가 백만 명이라고 가정해 봅시다. 그리고 그들이 동일한 볼륨으로 동시에 약간의 스트로브로 주문을하고 가격 변동이 주어진 단계에서 불균형 한 총 포지션에 비례하도록합니다. 이러한 모델에서 자산 가격은 고전적인 순수 랜덤 워크가 될 것임이 분명합니다. 실제로 트레이더가 독립적으로 매매 결정을 내리면 절반 정도는 매수하고 나머지 절반은 매도할 것입니다. 그 차이는 참여자 수에 따라 달라질 가능성이 높습니다. 다음 단계에서는 잔액이 변경되고 가격이 다른 방향으로 바뀔 수 있습니다.
이런 의미에서 SB는 가장 널리 받아들여지고 거친 가격 책정 모델이라고 선언됩니다. 그러나 이 모델은 몇 가지 경험치를 설명하는 동시에 비효율성을 어디에서 찾아야 하는지 이해하기 위해 개선될 필요가 있습니다.
개인적으로 저는 SB 모델의 용도가 전혀 보이지 않습니다.
아무것도 하지 않고, 좋은 속성을 강조하지도 않고, 나쁜 속성을 억제하지도 않고, 단순화하지도 않습니다.
그래프가 가격처럼 보이긴 하지만 그게 뭐 어때서요?
맞을 수도 있습니다. 하지만 비균일 변동성으로 비정형성을 설명하는 것은 제 생각에는 다소 단순화되어 있습니다. 변동성 클러스터링(
)은 모델링이 매우 간단하며 변동성과의 상관관계를 통해 이형 공분산을 쉽게 제거할 수 있습니다.
시장은 아마도 효율적일 것이고, 그렇지 않다면 알파를 찾아야만 알 수 있으며, 그 도움으로 끊임없이 이길 수 있습니다. 이 알파를 어디에서 찾을지, 어떤 방향으로 파헤쳐 야할지, 제 생각에는 가격 모델이 제안하고 밀어 붙일 수 있습니다. 그렇지 않으면 차원의 저주는 그것을 찾는 데 수백만 시간의 컴퓨터 작업이 필요하다는 사실로 이어질 수 있습니다.
저는 평균과 분산의 불변성이라는 일반적인 계량경제학적 개념을 정태성이라고 부릅니다. 시장에서는 당연히 그런 것이 존재하지 않으며 '기념비'가 아닙니다. 이질적 공적분은 제거되고 나머지는 SB에 가깝습니다.
일반적으로 분포의 유형은 예측 가능성에 대해 거의 알려주지 않습니다. 트레이딩과는 거리가 먼 수학적 게임입니다. 스프레드를 커버하는 호가에 약간의 솜털을 추가합니다. 또는 하루 중 특정 시간대에 평균으로 꾸준히 복귀합니다. 스프레드는 변하지 않고 돈을 벌 수 있습니다. 대략 이와 같은 것을 비효율적이라고 할 수 있습니다. 이렇게하려면 모든 것을 예측할 수없고 그럴 필요도 없다는 사실을 고려하여 알고리즘을 작성하십시오. 나는 거기에 그런 저주가 있다고 말하지 않고 아무것도 얻을 수없는 정말 효율적인 도구가 있다고 말하고 싶습니다.