사실, 승률 메트릭의 비보편성은 별개의 SB로서 배후의 지분 모델의 비보편성을 의미합니다. 따라서 일반적으로 형평성을 위해보다 보편적 인 모델로 연속 시간과 함께 철거와 함께 SB를 사용합니다. 여기에는 드리프트와 분산이라는 두 가지 매개변수가 있으므로 두 개의 독립적인 측정항목을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 이들은 분산의 근(샤프)에 대한 드리프트의 비율과 분산에 대한 드리프트의 비율입니다. 샤프는 볼륨이 변해도 변하지 않는다는 점에서 편리합니다. 두 번째 메트릭은 시간 간격이 변경될 때 변경되지 않으며(그러나 볼륨이 변경되면 변경됨) 드로우다운을 계산할 때 결정되는 것입니다.
이 형평성 모델도 절대적으로 보편적인 것은 아닙니다. 증분의 분산이 제한되지 않는 곳(martingale, overstaying 등)에서는 확실히 사용할 수 없습니다.
사실, 승률 메트릭의 비보편성은 별개의 SB로서 배후의 지분 모델의 비보편성을 의미합니다. 따라서 일반적으로 형평성을 위해보다 보편적 인 모델로 연속 시간과 함께 철거와 함께 SB를 사용합니다. 여기에는 드리프트와 분산이라는 두 가지 매개변수가 있으므로 두 개의 독립적인 측정항목을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 이들은 분산의 근(샤프)에 대한 드리프트의 비율과 분산에 대한 드리프트의 비율입니다. 샤프는 볼륨이 변해도 변하지 않는다는 점에서 편리합니다. 두 번째 메트릭은 시간 간격이 변경될 때 변경되지 않으며(그러나 볼륨이 변경되면 변경됨) 드로우다운을 계산할 때 결정되는 것입니다.
이 형평성 모델도 절대적으로 보편적인 것은 아닙니다. 증분의 분산이 제한되지 않는 곳(martingale, overstaying 등)에서는 확실히 사용할 수 없습니다.
... 일반적으로 형평성을 위해보다 보편적 인 모델로 연속 시간과 함께 철거와 함께 SB를 사용합니다. ...
이 형평성 모델도 절대적으로 보편적인 것은 아닙니다. ...
동시에, 자기자본이 여전히 이 모델에 상응하는 것이 매우 바람직합니다. 최소한 시스템 포트폴리오를 컴파일하는 데 필요합니다.
이것은 어떤 의미에서 이 모델의 형평성을 측정하는 보조 메트릭의 출현으로 이어집니다. 예를 들어, 드리프트가 양수인 유의 수준 및/또는 증분 간에 상관 관계가 없는 유의 수준입니다.
하나의 무화과, 불연속 시간 또는 연속이 아닌가?)
글쎄요, 우리는 일일 데이터를 가져와 보간한 다음 분 데이터로 이산화합니다) 누가 이 틱이 필요한가요?
글쎄요, 우리는 일일 데이터를 가져와 보간한 다음 분 데이터로 이산화합니다) 누가 이 틱이 필요한가요?
일일 데이터를 취하면 몇 개월 정도의 평균 거래 기간이 있습니다.
따라서 DSP 보간 및 이산화는 하나의 이산화에서 다른 이산화(예: 더 작은 것)를 얻는 것을 가능하게 하지 않습니다.
연속 시간 모델 사용의 의미는 관심 이산화를 얻을 수 있는 잠재적인 기회에 있습니다. equivolume, Renko 등 시간이 반드시 균일하지는 않습니다.
눈금이 있으면 원하는 이산화를 얻을 수 있습니다. 그리고 시장에는 연속적인 시간이 없습니다.
예, 공식적으로 시간은 불연속적이지만, 측정할 때의 오류(또는 실제로 충분한 정확도) 때문에(실제 측정의 다른 연속 물리량과 마찬가지로) 다음은 자산의 단위당 가격입니다. 예를 들어, 반대로 본질적으로 이산적입니다.
그러나 현대 금융 수학에서는 연속 시간 모델이 기본입니다.
그러나 현대 금융 수학에서는 연속 시간 모델이 기본입니다.