Лично мне эта аналогия с механикой сплошных сред нравится больше, чем с электрическими цепями. Интересный был бы вариант и с термодинамической системой, но емкости и индуктивности - чтой-то не очень. ИМХО.
...Модель является системой уравнений, в этом смысле выбор аналогии есть всего лишь выбор прототипа.
동의한다. 소산력이 존재할 때 시스템의 진동을 설명하는 미분 방정식은 역학 및 전기 공학에서 동일하므로 이러한 프로세스에 대한 방정식 시스템도 유사합니다. 따라서 어떤 비유가 더 나은지 이야기하는 것은 무의미합니다. 여기서 연구 중인 현상이 적용되는 법칙을 밝히는 것이 더 중요하며 이러한 법칙을 디퍼 시스템으로 설명하는 것은 기술과 시간의 문제입니다.
문제가 "소산력이 있는 상태에서 시스템의 진동"으로 제한된다면 그렇게 될 것입니다. 그러나 여기에는 하나의 큰 미묘함이 있습니다. 탄성 한계를 초과하는 기계적 응력이 매체에 발생하면 점성 액체로 변합니다. 이들은 비선형 difur 외에 완전히 다릅니다. 그럼에도 불구하고 시스템은 계속 존재하고 프로세스는 제한된 속도로 발전합니다.
그리고 이것은 전기 회로에서 무엇에 해당합니까? 콘덴서 고장? 단락? 파열에 대해 금속 샘플을 테스트할 때 기계적 응력은 항복 단계가 한계에 도달하고 샘플이 파손될 때 결정됩니다. 제 생각에 이것은 고장이나 단락에 해당할 수 있습니다. 그러나 연속체 이론에서 전기 회로의 어떤 상태가 점성(더 정확하게는 매우 점성인) 액체의 상태에 해당합니까? 여러분 중에 누가 압니까?
그건 그렇고, 그 문제에 대해 시장 변동은 단어의 완전한 의미에서 소산이라고 거의 부를 수 없습니다 . 알려진 바와 같이 소산력이 있는 경우 진동은 감쇠된 특성을 갖습니다. 그리고 시장에서 변동성은 결코 0으로 떨어지지 않습니다. 반대로 시장은 모든 이벤트가 발생하는 일정 수준의 범위가 특징입니다. 세 세션이 모두 끝날 때 변동이 감소하더라도 이는 일시적이며 세션 중 진폭이 복원됩니다. 저에게 이것은 양자 역학에 가깝습니다. 절대 0도에서 진동이 없습니다. 그리고 시장이 움직임의 과정에서 저항(또는 지지)을 돌파하기에는 저항(또는 지지)이 너무 강한 경우 새로운 가격 수준으로의 전환은 종종 터널 전환으로 발생합니다. 이 경우 가격이 이 수준 이상으로 뛰며 반드시 뉴스에 나오는 것은 아닙니다.
임호. 시스템을 설명하는 미분 방정식 시스템으로 모든 것을 줄이려고 하면 더 이상 유추가 되지 않습니다. 이것은 이미 모델의 완전한 전송이 될 것입니다. 그리고 알려진 물리적 모델(고전적이든 양자적이든)이 시장에서 일어나고 있는 불명예에 적합하다고 감히 주장하는 사람은 없을 것입니다. :-))
파열에 대해 금속 샘플을 테스트할 때 기계적 응력은 항복 단계가 한계에 도달하고 샘플이 파손될 때 결정됩니다. 제 생각에 이것은 고장이나 단락에 해당할 수 있습니다. 그러나 연속체 이론에서 전기 회로의 어떤 상태가 점성(더 정확하게는 매우 점성인) 액체의 상태에 해당합니까? 여러분 중에 누가 압니까?
나는 물리학의 어떤 영역이 다른 영역의 모든 현상과 유사한 것을 포함하고 있다는 것을 증명할 준비가 되지 않았습니다. 우선 그렇게 생각하지 않기 때문입니다.
그건 그렇고, 그 문제에 대해 시장 변동은 단어의 완전한 의미에서 소산이라고 거의 부를 수 없습니다. 알려진 바와 같이 소산력이 있는 경우 진동은 감쇠된 특성을 갖습니다. 그리고 시장에서 변동은 결코 0으로 떨어지지 않습니다. 반대로 시장은 모든 이벤트가 발생하는 일정 수준의 범위가 특징입니다. 세 세션이 모두 끝날 때 변동이 감소하더라도 이는 일시적이며 세션 중 진폭이 복원됩니다. 저에게 이것은 양자 역학에 가깝습니다. 절대 0도에서 진동이 없습니다. 그리고 시장이 움직임의 과정에서 저항(또는 지지)을 돌파하기에는 저항(또는 지지)이 너무 강한 경우 새로운 가격 수준으로의 전환은 종종 터널 전환으로 발생합니다. 이 경우 가격이 이 수준 이상으로 뛰며 반드시 뉴스에 나오는 것은 아닙니다.
임호: 온도는 자연스럽게 시장(군중 정도)과 관련이 있습니다. 즉, 세션 중에 더 높고 더 높고 변동 범위가 넓습니다. 또한 긍정적인 피드백 루프가 있음이 분명해 보입니다. 움직임은 공황을 유발하고, 공황은 움직임을 강화하고, 움직임의 증가는 공황을 강화하는 등입니다. (아주 유사하게, 전류가 흐르는 동안 방출되는 전력은 저항을 가열합니다. 예를 들어 반도체인 경우 저항이 감소하면 전류가 증가합니다. 즉, 추가 가열 등이 발생합니다.) 양자 역학에서 상태 밀도의 개념은 스스로를 암시합니다. 저는 터널링에 대해 잘 모릅니다. 누군가 이를 분기점 통과라고 부를 수도 있지만 때로는 강한 발차기로 충분합니다. 글쎄, 킥 (재앙, 전환) 사이에 모든 것이 소산 행동과 매우 유사합니다.
임호. 시스템을 설명하는 미분 방정식 시스템으로 모든 것을 줄이려고 하면 더 이상 유추가 되지 않습니다. 이것은 이미 모델의 완전한 전송이 될 것입니다.
이것은 내가 이해하지 못한 것입니다. 모든 모델이 동일합니까? 프로토타입을 더 잘 선택할수록 추가 및 변경이 덜 필요하다는 것입니다. 결국 기준은 우리의 취향과 선호도가 아니라 연구 중인 현상이 적용되는 법칙입니다 ( (c) Neutron :).
이것은 내가 이해하지 못한 것입니다. 모든 모델이 동일합니까? 프로토타입을 더 잘 선택할수록 추가 및 변경이 덜 필요하다는 것입니다. 결국 기준은 우리의 취향과 선호도가 아니라 연구 중인 현상이 적용되는 법칙입니다( (c) Neutron :).
그게 다야! 우리가 현상을 설명하는 전체 시스템을 취하면 이는 시장에 대한 해당 모델을 완전히 수용한다는 것을 의미하므로 모델에 적용되는 법칙을 시장에 이전합니다. 우리가 우리 자신을 유추로 한정한다면, 이것은 분명히 어느 정도의 근사치일 뿐 그 이상은 아닙니다.
예를 들어, Vladislav는 그의 모델에서 시장 변동의 비유를 잠재적인 유정에서 기계 시스템의 변동과 함께 채택했습니다. 동시에 그는 위치 에너지를 2차 형식으로 근사했습니다. 그리고 그게 다야! 결국, 그는 위치 에너지의 정확한 분석적 표현을 찾으려고 노력하지 않았고, 뉴턴의 방정식을 풀지 않았고, 가격 궤적을 만들지 않았습니다. 미분 방정식이 작성되는 모든 것을 하지 않았습니다.
예를 들어, Bid price 와 이동 평균 사이의 거리의 절대값의 변화의 역학을 생각해 봅시다. 이 경우 이동 평균은 시장이 달성해야 하는 "균형" 가격 수준을 결정합니다. 또한, 무작위로 가격을 당기는 지속적인 섭동의 소스가 있습니다. 이 설정에서 시간에 따른 원하는 값의 완화 특성이 중요하며 두 가지 경우가 구별됩니다. 1. 가격은 이동 평균에 대해 무한한 경직성을 갖는다(Wiener 프로세스). 2. 가격에는 유한한 강성이 있습니다. 이동 평균(MA)은 가격을 따를 뿐만 아니라 가격도 따라가는 경향이 있습니다. 가격과 MA 사이의 상호 작용의 힘이 일반적으로 거듭제곱 다항식으로 설명된다고 가정하면 강성 계수, 가격과 MA 사이의 거리 및 특성과 관련된 방정식 시스템을 구성해야 합니다. 거듭제곱의 계수를 사용한 이완.
이 문제를 일반적인 형태로 해결할 수 있는 것 같습니다. 즉, 출력에서 가격 시리즈에 현재 작용하는 힘의 방향과 크기를 알 수 있습니다. 이것은 예측하기에 충분합니다.
그리고 더 많은 생각. CFD의 매도 포지션에 대한 스왑을 참조하십시오.
티커↓ 제목↓ 1랏 마진 스프레드 한도 및 스탑 레벨 스왑 롱 스왑 숏
2.66%의 숏 포지션 스왑 값은 3%-10%(0.03-0.1)의 스프레드 값과 비슷합니다. 상품의 평균 일일 변동성을 약 n 포인트로 둡니다. N 개의 상품 포트폴리오가 있다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 근사값에서 가격의 행동이 무작위적이라고 하자. 그런 다음 모든 상품에 대해 매도 포지션을 개설하여 일일 변동성이 sigma0=n/SQRT(N)인 합성 상품이 있습니다. 최악의 경우 이 상품은 V=sigma0*SQRT(T/T0) 값만큼 우리에게 마이너스가 될 것입니다. 여기서 T는 일 단위로 포지션이 열린 상태를 유지하는 시간이고 T0은 1일입니다. 반면에 우리는 매일 스왑에서 수입을 받습니다: v=Swap*T/Т0. v는 선형으로 증가하고 V는 제곱근처럼 증가합니다. 어떤 시점부터 시작하면 v는 확실히 V보다 커져서 흑자가 될 것입니다! sigma0*SQRT(T/T0)=Swap*T/T0, 이는 T=T0*(n/SQRT(N)/Swap)^2를 의미합니다. Т0=1일, n=100/일, N=100개 기기 및 Swap=2 포인트/일이라고 가정하면 Т=10일을 얻습니다. 최악의 경우에도 전체 집계 위치가 우리를 상대로 했을 때 약 10일 안에 우리는 플러스가 될 것이고 안정적인 하루 2점(더 정확하게는 2.66점)을 받게 될 것입니다. 이것은 보증금이 있는 연간 500개의 철 포인트입니다. 각 0.1랏의 상품 100개와 1:10의 레버리지는 $130*100*10=$100,000(대략)입니다. 이것은 최소 위험 또는 연간 50%로 연간 500*0.1*$10*N=$50,000의 소득에 해당합니다. 포트폴리오에 상품이 10개만 남으면 시장 위험이 3배 증가하여 예치금 규모를 $10,000로 줄일 수 있습니다.
1. 가격은 이동 평균에 대해 무한한 경직성을 갖는다(Wiener 프로세스). 2. 가격에는 유한한 강성이 있습니다. 이동 평균(MA)은 가격을 따를 뿐만 아니라 가격도 따라가는 경향이 있습니다.
두 번째가 더 중요한 것 같습니다. 그러나 이것이 첫 번째 근사치에도 충분합니까? 내 생각에는 아직 충분히 일관된 생각이 없습니다. Peters의 인용문으로 제한하겠습니다. ...두꺼운 꼬리 분포를 갖고 지속성을 나타내며 분산이 불안정한 대체 통계 모델이 필요합니다. 다음 기준을 충족하는 노이즈 프로세스 클래스가 있습니다. 1/f 또는 부분 노이즈... ... 1/f 노이즈는 이완 과정과 밀접한 관련이 있습니다. 사실, 1/f 잡음은 Mandelbrot(1982)에 의해 다양한 주파수에서 발생하는 많은 병렬 이완 과정의 합으로 가정되었습니다.
예, 매력적으로 보입니다. 그러나 나는 캐치가 어디 있는지 알아낼 때까지 10,000을 찾지 않을 것입니다. :-))
유라, 나는 그런 생각과는 거리가 멀다.
어제 저는 데모에서 약 30개의 CFD 악기를 출시했습니다. 다음은 발생합니다. 1. 포트폴리오 상품의 평균 변동성 - 하루 50포인트 2. 평균 포트폴리오 변동성 - 하루 10포인트. 다음은 모델과 잘 일치합니다. sigma0=n/SQRT(N)=50/SQRT(30)=9포인트/일; 3. 표준 로트의 1포인트 평균 가격은 1달러였습니다. 4. 표준 로트당 평균 마진 - $700; 5. 평균 스프레드는 4포인트에 달했습니다. 6. 숏 포지션의 평균 스왑은 하루에 +0.4포인트에 달했습니다.
여기 그런 카누가 있습니다. 이로부터 다음을 봅시다. T=T0*(n/SQRT(N)/스왑)^2 =1*(50/SQRT(30)/0.4)^2=500일!!! 그리고 우리는 손익분기점에 있습니다 :-((
예, CFD 스왑을 거래할 수 없습니다... 적어도 그러한 조건에서는.
그 과정에서 흥미로운 순간이 펼쳐졌습니다. 통화 쌍뿐만 아니라 CFD 상품의 가격 증분 값이 무작위(첫 번째 근사치에서)이지만 가격 증분의 절대 값은 자산 가치에 정비례 ! 즉, 가격 계열의 변동 범위는 자산 가격에 비례합니다. 통화에는 그런 것이 없습니다! 따라서 포트폴리오에 충분한 수의 CFD 상품이 포함되어 있고 모든 상품으로 매수 포지션을 연다면 초기 시점에 통계적으로 0(주식의 절반은 성장하고 절반은 하락)에서 스프레드를 뺀 값이 됩니다. , 커미션을 뺀 bosition 스왑을 뺀 값입니다. 마지막 두 항은 스프레드와 비교하여 안전하게 무시할 수 있습니다(위 참조). 그러나 일정 시간이 지나면 증가하는 주식과 하락하는 주식의 절대 평균 값의 차이로 인해 "플러스"와 "마이너스"에서 가격 증가의 수치 평등으로 안정적인 플러스에 도달합니다!
워시, 논리는 고통받지 않습니다.
칸디다에
Peters의 인용문으로 제한하겠습니다. ...두꺼운 꼬리 분포를 갖고 지속성을 나타내며 분산이 불안정한 대체 통계 모델이 필요합니다. 다음 기준을 충족하는 노이즈 프로세스 클래스가 있습니다. 1/f 또는 부분 노이즈... ... 1/f 노이즈는 이완 과정과 밀접한 관련이 있습니다. 사실, 1/f 잡음은 Mandelbrot(1982)에 의해 다양한 주파수에서 발생하는 많은 병렬 이완 과정의 합으로 가정되었습니다.
솔직히, 이 인쇄판에 대한 링크를 줄 수 있습니까?
또한 이러한 모델이 존재하며 분포 함수(지방 꼬리 분포) 및 자기 상관 함수(지속성) 측면에서 시계열의 잔차 동작을 완벽하게 모델링합니다. 이들은 무한 차수의 자기회귀 모델입니다. 이것은 훌륭하고 시뮬레이션된 시리즈의 동작을 잘 예측하지만 최대 수익률 제한이 있습니다. 기존 스프레드를 거의 커버하지 못합니다. 예를 들어 EUR/GBP 쌍에 대해 24시간 내내 1포인트 이하의 스프레드를 유지하면 AR 모델의 연간 수입은 10,000포인트가 됩니다! EUR/CHF(연간 20000-30000 포인트)에 대해서도 마찬가지입니다. 이 쌍의 스프레드가 2포인트이면 수익률은 3포인트로 연간 200-400포인트로 떨어집니다. 그러나 EUR/USD 쌍의 경우 이익 마진은 0.5포인트 영역에 있습니다. 비현실적인 확산
Neutron , 사실 상황은 통화와 동일합니다. 예, 주식 정보는 절대 증분이 아니라 증분의 로그에 의해 전달됩니다. 그러나 사실은 도구의 종류에 관계없이 돈의 고통 역치는 어디에서나 동일합니다. 따라서 평가를 위해 항상 EURUSD 포인트를 포인트 가치의 비율을 통해 GBPUSD 포인트로 변환하며, 이는 차례로 계약 가치와 계약의 기본 통화 유형에 따라 다릅니다. 그러면 모든 것이 제자리에 들어가고 EURUSD의 평균 변동성이 GBPCHF의 평균 변동성과 비례한다는 것이 분명합니다. 즉, 모든 통화(유동성 상품)에 대한 투기는 거의 동일한 주가 변동을 초래합니다.
Интересный был бы вариант и с термодинамической системой, но емкости и индуктивности - чтой-то не очень. ИМХО.
동의한다.
소산력이 존재할 때 시스템의 진동을 설명하는 미분 방정식은 역학 및 전기 공학에서 동일하므로 이러한 프로세스에 대한 방정식 시스템도 유사합니다. 따라서 어떤 비유가 더 나은지 이야기하는 것은 무의미합니다. 여기서 연구 중인 현상이 적용되는 법칙을 밝히는 것이 더 중요하며 이러한 법칙을 디퍼 시스템으로 설명하는 것은 기술과 시간의 문제입니다.
문제가 "소산력이 있는 상태에서 시스템의 진동"으로 제한된다면 그렇게 될 것입니다. 그러나 여기에는 하나의 큰 미묘함이 있습니다. 탄성 한계를 초과하는 기계적 응력이 매체에 발생하면 점성 액체로 변합니다. 이들은 비선형 difur 외에 완전히 다릅니다. 그럼에도 불구하고 시스템은 계속 존재하고 프로세스는 제한된 속도로 발전합니다.
그리고 이것은 전기 회로에서 무엇에 해당합니까? 콘덴서 고장? 단락?
파열에 대해 금속 샘플을 테스트할 때 기계적 응력은 항복 단계가 한계에 도달하고 샘플이 파손될 때 결정됩니다. 제 생각에 이것은 고장이나 단락에 해당할 수 있습니다. 그러나 연속체 이론에서 전기 회로의 어떤 상태가 점성(더 정확하게는 매우 점성인) 액체의 상태에 해당합니까? 여러분 중에 누가 압니까?
그건 그렇고, 그 문제에 대해 시장 변동은 단어의 완전한 의미에서 소산이라고 거의 부를 수 없습니다 . 알려진 바와 같이 소산력이 있는 경우 진동은 감쇠된 특성을 갖습니다. 그리고 시장에서 변동성은 결코 0으로 떨어지지 않습니다. 반대로 시장은 모든 이벤트가 발생하는 일정 수준의 범위가 특징입니다. 세 세션이 모두 끝날 때 변동이 감소하더라도 이는 일시적이며 세션 중 진폭이 복원됩니다. 저에게 이것은 양자 역학에 가깝습니다. 절대 0도에서 진동이 없습니다. 그리고 시장이 움직임의 과정에서 저항(또는 지지)을 돌파하기에는 저항(또는 지지)이 너무 강한 경우 새로운 가격 수준으로의 전환은 종종 터널 전환으로 발생합니다. 이 경우 가격이 이 수준 이상으로 뛰며 반드시 뉴스에 나오는 것은 아닙니다.
임호. 시스템을 설명하는 미분 방정식 시스템으로 모든 것을 줄이려고 하면 더 이상 유추가 되지 않습니다. 이것은 이미 모델의 완전한 전송이 될 것입니다. 그리고 알려진 물리적 모델(고전적이든 양자적이든)이 시장에서 일어나고 있는 불명예에 적합하다고 감히 주장하는 사람은 없을 것입니다. :-))
나는 물리학의 어떤 영역이 다른 영역의 모든 현상과 유사한 것을 포함하고 있다는 것을 증명할 준비가 되지 않았습니다. 우선 그렇게 생각하지 않기 때문입니다.
임호:
온도는 자연스럽게 시장(군중 정도)과 관련이 있습니다. 즉, 세션 중에 더 높고 더 높고 변동 범위가 넓습니다. 또한 긍정적인 피드백 루프가 있음이 분명해 보입니다. 움직임은 공황을 유발하고, 공황은 움직임을 강화하고, 움직임의 증가는 공황을 강화하는 등입니다. (아주 유사하게, 전류가 흐르는 동안 방출되는 전력은 저항을 가열합니다. 예를 들어 반도체인 경우 저항이 감소하면 전류가 증가합니다. 즉, 추가 가열 등이 발생합니다.) 양자 역학에서 상태 밀도의 개념은 스스로를 암시합니다. 저는 터널링에 대해 잘 모릅니다. 누군가 이를 분기점 통과라고 부를 수도 있지만 때로는 강한 발차기로 충분합니다. 글쎄, 킥 (재앙, 전환) 사이에 모든 것이 소산 행동과 매우 유사합니다.
이것은 내가 이해하지 못한 것입니다. 모든 모델이 동일합니까? 프로토타입을 더 잘 선택할수록 추가 및 변경이 덜 필요하다는 것입니다. 결국 기준은 우리의 취향과 선호도가 아니라 연구 중인 현상이 적용되는 법칙입니다 ( (c) Neutron :).
그게 다야! 우리가 현상을 설명하는 전체 시스템을 취하면 이는 시장에 대한 해당 모델을 완전히 수용한다는 것을 의미하므로 모델에 적용되는 법칙을 시장에 이전합니다. 우리가 우리 자신을 유추로 한정한다면, 이것은 분명히 어느 정도의 근사치일 뿐 그 이상은 아닙니다.
예를 들어, Vladislav는 그의 모델에서 시장 변동의 비유를 잠재적인 유정에서 기계 시스템의 변동과 함께 채택했습니다. 동시에 그는 위치 에너지를 2차 형식으로 근사했습니다. 그리고 그게 다야! 결국, 그는 위치 에너지의 정확한 분석적 표현을 찾으려고 노력하지 않았고, 뉴턴의 방정식을 풀지 않았고, 가격 궤적을 만들지 않았습니다. 미분 방정식이 작성되는 모든 것을 하지 않았습니다.
또한 1차 근사치로 해석하면 원칙적으로 범죄가 아니다. 그러나 다시, 당신이 비유라고 부르는 것에 따라.
이 설정에서 시간에 따른 원하는 값의 완화 특성이 중요하며 두 가지 경우가 구별됩니다.
1. 가격은 이동 평균에 대해 무한한 경직성을 갖는다(Wiener 프로세스).
2. 가격에는 유한한 강성이 있습니다. 이동 평균(MA)은 가격을 따를 뿐만 아니라 가격도 따라가는 경향이 있습니다.
가격과 MA 사이의 상호 작용의 힘이 일반적으로 거듭제곱 다항식으로 설명된다고 가정하면 강성 계수, 가격과 MA 사이의 거리 및 특성과 관련된 방정식 시스템을 구성해야 합니다. 거듭제곱의 계수를 사용한 이완.
이 문제를 일반적인 형태로 해결할 수 있는 것 같습니다. 즉, 출력에서 가격 시리즈에 현재 작용하는 힘의 방향과 크기를 알 수 있습니다. 이것은 예측하기에 충분합니다.
그리고 더 많은 생각.
CFD의 매도 포지션에 대한 스왑을 참조하십시오.
티커↓ 제목↓ 1랏 마진 스프레드 한도 및 스탑 레벨 스왑 롱 스왑 숏
#AA ALCOA INC 100주 10% 0.03 0.10 -8.28% 2.66%
#AIG AMER INTL GROUP 100주 10% 0.04 0.10 -8.28% 2.66%
#AXP AMERICAN EXPRESS CO 100주 10% 0.03 0.10 -8.28% 2.66%
...
...
#WMT WAL-MART STORES INC 100주 10% 0.04 0.10 -8.28% 2.66%
#XOM EXXON MOBIL CORP 100주 10% 0.03 0.10 -8.28% 2.66%
2.66%의 숏 포지션 스왑 값은 3%-10%(0.03-0.1)의 스프레드 값과 비슷합니다.
상품의 평균 일일 변동성을 약 n 포인트로 둡니다. N 개의 상품 포트폴리오가 있다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 근사값에서 가격의 행동이 무작위적이라고 하자. 그런 다음 모든 상품에 대해 매도 포지션을 개설하여 일일 변동성이 sigma0=n/SQRT(N)인 합성 상품이 있습니다. 최악의 경우 이 상품은 V=sigma0*SQRT(T/T0) 값만큼 우리에게 마이너스가 될 것입니다. 여기서 T는 일 단위로 포지션이 열린 상태를 유지하는 시간이고 T0은 1일입니다. 반면에 우리는 매일 스왑에서 수입을 받습니다: v=Swap*T/Т0. v는 선형으로 증가하고 V는 제곱근처럼 증가합니다. 어떤 시점부터 시작하면 v는 확실히 V보다 커져서 흑자가 될 것입니다!
sigma0*SQRT(T/T0)=Swap*T/T0, 이는 T=T0*(n/SQRT(N)/Swap)^2를 의미합니다.
Т0=1일, n=100/일, N=100개 기기 및 Swap=2 포인트/일이라고 가정하면 Т=10일을 얻습니다. 최악의 경우에도 전체 집계 위치가 우리를 상대로 했을 때 약 10일 안에 우리는 플러스가 될 것이고 안정적인 하루 2점(더 정확하게는 2.66점)을 받게 될 것입니다. 이것은 보증금이 있는 연간 500개의 철 포인트입니다. 각 0.1랏의 상품 100개와 1:10의 레버리지는 $130*100*10=$100,000(대략)입니다. 이것은 최소 위험 또는 연간 50%로 연간 500*0.1*$10*N=$50,000의 소득에 해당합니다. 포트폴리오에 상품이 10개만 남으면 시장 위험이 3배 증가하여 예치금 규모를 $10,000로 줄일 수 있습니다.
$10,000를 얻을 수 있는 곳만 찾으면 이 스왑 거래가 매력적으로 보입니다 :-))
2. 가격에는 유한한 강성이 있습니다. 이동 평균(MA)은 가격을 따를 뿐만 아니라 가격도 따라가는 경향이 있습니다.
두 번째가 더 중요한 것 같습니다. 그러나 이것이 첫 번째 근사치에도 충분합니까? 내 생각에는 아직 충분히 일관된 생각이 없습니다. Peters의 인용문으로 제한하겠습니다.
...두꺼운 꼬리 분포를 갖고 지속성을 나타내며 분산이 불안정한 대체 통계 모델이 필요합니다.
다음 기준을 충족하는 노이즈 프로세스 클래스가 있습니다. 1/f 또는 부분 노이즈...
...
1/f 노이즈는 이완 과정과 밀접한 관련이 있습니다. 사실, 1/f 잡음은 Mandelbrot(1982)에 의해 다양한 주파수에서 발생하는 많은 병렬 이완 과정의 합으로 가정되었습니다.
예, 매력적으로 보입니다. 그러나 나는 캐치가 어디 있는지 알아낼 때까지 10,000을 찾지 않을 것입니다. :-))
그리고 나는 그가 그렇다는 것을 의심하지 않는다.
http://betaexpert.narod.ru/trademath.htm (전주곡은 작가의 전통적인 스타일로 작성 ;o))
다음은 숏 포지션의 까다로운 계산입니다.
http://forum.cgm.ru/lofi/f26/th8142.html
나 자신도 이해하지 못했다. 스왑 및 유사한 사기 거래에 대해 이야기하고 있기 때문에 누구에게나 유용할 경우를 대비하여 게시하고 있습니다.
유라, 나는 그런 생각과는 거리가 멀다.
어제 저는 데모에서 약 30개의 CFD 악기를 출시했습니다. 다음은 발생합니다.
1. 포트폴리오 상품의 평균 변동성 - 하루 50포인트
2. 평균 포트폴리오 변동성 - 하루 10포인트. 다음은 모델과 잘 일치합니다. sigma0=n/SQRT(N)=50/SQRT(30)=9포인트/일;
3. 표준 로트의 1포인트 평균 가격은 1달러였습니다.
4. 표준 로트당 평균 마진 - $700;
5. 평균 스프레드는 4포인트에 달했습니다.
6. 숏 포지션의 평균 스왑은 하루에 +0.4포인트에 달했습니다.
여기 그런 카누가 있습니다. 이로부터 다음을 봅시다.
T=T0*(n/SQRT(N)/스왑)^2 =1*(50/SQRT(30)/0.4)^2=500일!!! 그리고 우리는 손익분기점에 있습니다 :-((
예, CFD 스왑을 거래할 수 없습니다... 적어도 그러한 조건에서는.
그 과정에서 흥미로운 순간이 펼쳐졌습니다.
통화 쌍뿐만 아니라 CFD 상품의 가격 증분 값이 무작위(첫 번째 근사치에서)이지만 가격 증분의 절대 값은 자산 가치에 정비례 ! 즉, 가격 계열의 변동 범위는 자산 가격에 비례합니다. 통화에는 그런 것이 없습니다! 따라서 포트폴리오에 충분한 수의 CFD 상품이 포함되어 있고 모든 상품으로 매수 포지션을 연다면 초기 시점에 통계적으로 0(주식의 절반은 성장하고 절반은 하락)에서 스프레드를 뺀 값이 됩니다. , 커미션을 뺀 bosition 스왑을 뺀 값입니다. 마지막 두 항은 스프레드와 비교하여 안전하게 무시할 수 있습니다(위 참조). 그러나 일정 시간이 지나면 증가하는 주식과 하락하는 주식의 절대 평균 값의 차이로 인해 "플러스"와 "마이너스"에서 가격 증가의 수치 평등으로 안정적인 플러스에 도달합니다!
워시, 논리는 고통받지 않습니다.
칸디다에
...두꺼운 꼬리 분포를 갖고 지속성을 나타내며 분산이 불안정한 대체 통계 모델이 필요합니다.
다음 기준을 충족하는 노이즈 프로세스 클래스가 있습니다. 1/f 또는 부분 노이즈...
...
1/f 노이즈는 이완 과정과 밀접한 관련이 있습니다. 사실, 1/f 잡음은 Mandelbrot(1982)에 의해 다양한 주파수에서 발생하는 많은 병렬 이완 과정의 합으로 가정되었습니다.
솔직히, 이 인쇄판에 대한 링크를 줄 수 있습니까?
또한 이러한 모델이 존재하며 분포 함수(지방 꼬리 분포) 및 자기 상관 함수(지속성) 측면에서 시계열의 잔차 동작을 완벽하게 모델링합니다. 이들은 무한 차수의 자기회귀 모델입니다. 이것은 훌륭하고 시뮬레이션된 시리즈의 동작을 잘 예측하지만 최대 수익률 제한이 있습니다. 기존 스프레드를 거의 커버하지 못합니다. 예를 들어 EUR/GBP 쌍에 대해 24시간 내내 1포인트 이하의 스프레드를 유지하면 AR 모델의 연간 수입은 10,000포인트가 됩니다! EUR/CHF(연간 20000-30000 포인트)에 대해서도 마찬가지입니다. 이 쌍의 스프레드가 2포인트이면 수익률은 3포인트로 연간 200-400포인트로 떨어집니다. 그러나 EUR/USD 쌍의 경우 이익 마진은 0.5포인트 영역에 있습니다. 비현실적인 확산