Grasn , 나는 당신과 Yurixx 에 대한 큰 요청이 있습니다. 외환 시장에서 Hurst 지수를 사용하는 편의를 정당화할 수 있습니까? 사실은 이전 게시물에서 이해한 바와 같이 이를 기반으로 예측 모델을 구축하려고 시도하고 있지만 이러한 공식에서 문제를 해결할 수 있다는 가정에서 무엇을 기준으로 합니까?
개인적으로 나는 그가 규칙을 잘 준수하는 것에 의해 인도됩니다. {0:0.5}에서 시작하면 가격이 역전될 가능성이 높습니다(이전에 사용 규칙을 설명했습니다).
그란 Neutron, 나는 당신의 관점을 이해하지 못합니다. 그 전에 다음을 굵은 글씨로 강조했습니다.
... 얻은 결과는 외환 시장의 사이클이 존재하지만 본질적으로 확률론적이라는 것을 나타냅니다. 정지 또는 거의 정지 기간이 있는 주기는 없습니다...
그라스 , 나는 거짓말을 하지 않는다. 같은 게시물 아래에는 주기적인 프로세스 와 추세 의 정상성이 없기 때문에 실용적인 가치가 없다고 쓰여 있습니다! 어떤 TS의 도움으로도 장기적으로 수학적 기대가 0인 고정 계열을 통합하여 구축된 시계열을 이길 수 없다는 것이 엄격하게 수학적으로 입증되었습니다(일부 예약은 있지만 가격과 유사합니다. 일련의 통화 도구 및 입자의 브라운 운동과 유사함), 이 시리즈는 추세와 주기적인 변동을 모두 포함하지만 고정적이지는 않습니다. 주식 시장에는 고정된 추세와 계절적 변동이 있으며 이것이 장점이지만 금융 시장 은 그럼에도 불구하고 모든 예측 불가능성에도 불구하고 고유한 매력이 있고 이것이 나를 끌어당깁니다. 내 전략에서 추세와 주기 검색을 거부하고 기존 가격 행동을 적절하게 설명하는 P 차수의 자기회귀 모델 계수를 식별하는 데 의존합니다. 이 패턴은 다음 몇 개의 막대를 어느 정도 안정적으로 예측합니다. 그러나 오늘날 존재하는 스프레드는 종종 예측의 진폭과 크기가 비슷하므로 연구의 목적은 특정 상품과 적절성을 선택하는 전망을 평가할 수 있는 기준을 찾는 것입니다. 사용된 예측 모델의
그란
개인적으로 나는 그가 규칙을 잘 준수하는 것에 의해 인도됩니다. {0:0.5}에서 시작하면 가격이 역전될 가능성이 높습니다(이전에 사용 규칙을 설명했습니다).
이것은 정당화를 요구하는 것 이상입니다. 저는 반대로... 임의의 시계열(위의 이 게시물에 설명된 것과 같은)을 가져와서 Hurst 연산자로 처리해 보겠습니다. 물론, 그것은 1/2와 같지 않을 것이지만 슬라이딩 윈도우의 크기에 의존하는 진폭으로 이 값 주위에 매달릴 것입니다(윈도우가 클수록 표시기 노이즈는 적지만 위상 지연은 더 커집니다. 생성하는 신호). 결과적으로 우리는 익숙한 갈퀴를 밟고 신호가 나타날 때까지 RANDOM 시계열이 변경되고 기껏해야 아무것도 남지 않을 것입니다. 이는 랜덤 변수에서 지속적으로 수익을 올릴 수 없다는 가정에서 비롯됩니다. 실제 시장으로 이동해 봅시다. Grasn, 선택한 시간대에 가격 행동의 비-임의성을 정당화할 수 있습니까? 결과적으로 Hurst 표시기가 올바르게 작동합니까?
잔디, 나는 거짓말을하지 않습니다. 같은 게시물 아래에는 주기적인 프로세스와 추세의 정상성이 없기 때문에 실용적인 가치가 없다고 쓰여 있습니다! 어떤 TS의 도움으로도 장기적으로 수학적 기대가 0인 고정 계열을 통합하여 구축된 시계열을 이길 수 없다는 것이 엄격하게 수학적으로 입증되었습니다(일부 예약은 있지만 가격과 유사합니다. 일련의 통화 도구 및 입자의 브라운 운동과 유사함), 이 시리즈는 추세와 주기적인 변동을 모두 포함하지만 고정적이지는 않습니다. 주식 시장에는 고정된 추세와 계절적 변동이 있으며 이것이 장점이지만 금융 시장은 그럼에도 불구하고 예측할 수 없는 모든 것에도 나름의 묘미가 있고 이것이 나를 끌어당긴다. 내 전략에서 추세와 주기 검색을 거부하고 기존 가격 행동을 적절하게 설명하는 P 차수의 자기회귀 모델 계수를 식별하는 데 의존합니다. 이 패턴은 다음 몇 개의 막대를 어느 정도 안정적으로 예측합니다. 그러나 오늘날 존재하는 스프레드는 종종 예측의 진폭과 크기가 비슷하므로 연구의 목적은 특정 상품과 적절성을 선택하는 전망을 평가할 수 있는 기준을 찾는 것입니다. 사용된 예측 모델의
나는 트렌드, 정기 간행물이 고정되어 있지 않다는 것을 알고 있습니다. 물론 슬프지만 전혀 무섭지 않습니다. 사실은 스펙트럼 분석을 사용하여 추세/채널(웨이블릿 기반)의 완료를 결정하는 것이 가능한 방법을 "더듬어 보았다"는 것입니다. 시스템의 다른 구성 요소와 함께 사용하면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
이것은 정당화를 요구하는 것 이상입니다. 저는 반대로... 임의의 시계열(위의 이 게시물에 설명된 것과 같은)을 가져와서 Hurst 연산자로 처리해 보겠습니다. 물론, 그것은 1/2와 같지 않을 것이지만 슬라이딩 윈도우의 크기에 의존하는 진폭으로 이 값 주위에 매달릴 것입니다(윈도우가 클수록 표시기 노이즈는 적지만 위상 지연은 더 커집니다. 생성하는 신호). 결과적으로 우리는 익숙한 갈퀴를 밟고 신호가 나타날 때까지 RANDOM 시계열이 변경되고 기껏해야 아무것도 남지 않을 것입니다. 이는 랜덤 변수에서 지속적으로 수익을 올릴 수 없다는 가정에서 비롯됩니다. 실제 시장으로 이동해 봅시다. Grasn, 선택한 시간대에 가격 행동의 비-임의성을 정당화할 수 있습니까? 결과적으로 Hurst 표시기가 올바르게 작동합니까?
물론 정당화와 예측에 대한 접근 방식이 필요합니다. 그것은 Berg의 방법에 의한 선형 예측을 어느 정도 생각나게 합니다. 그것은 매우 나쁘게 작동합니다(진행자가 저를 용서할 수 있습니다).
슬라이딩 창을 사용하지 않습니다. 나는 당신과 완전히 다른 방식으로 지표를 계산합니다. 가격이 변하고 있다는 사실은 논쟁할 수 없는 사실입니다. 내 게시물, 90-91 페이지에서 계산의 예와 계산의 사용에 대한 내 견해를 제시했습니다. o)
실제 시장으로 이동해 봅시다. Grasn, 선택한 기간에 가격 행동의 비무작위성을 정당화할 수 있습니까? 결과적으로 Hurst 표시기가 올바르게 작동합니까?
나는 대화가 점점 더 과학화되고 있음을 봅니다. 이것은 우리가 근본적인 질문을 하고 혐의를 피하도록 하기 때문에 좋습니다. 그러나 여기에 있는 모든 사람들이 DSP, 스펙트럼 분석, 매트 전문가가 아니기 때문에. 문제와 관련된 통계 및 기타 트릭을 사용하여 질문의 공식화와 함께 답변할 때 신뢰할 수 있는 기준을 공식화할 것을 제안합니다.
특히, Neutron 은 어떤 가격 행동을 무작위로 부르고 어떤 것이 무작위가 아닌지 공식화할 수 있습니다. 그리고 이러한 정의가 정성적 성격을 띤다면 숫자 시리즈의 비무작위 행동에 대한 정량적 기준을 공식화할 수도 있습니다.
[ solandr , 진짜 전문가들이 포물선으로 전체 작업 화면을 덮고 있다고 생각합니까 아니면 "투기 자본"이 끝나는 "그라디언트 수렴 방법"을 찾고 있습니까? (게시일 04.10.06 10:11)
적용할 수 있는 것과 적용할 수 없는 것에 대한 결론을 서두르지 마십시오. 당신은 몰라! 이미 비슷한 경험이 있습니다(13.11.06 06:52).
그리고 진정한 초심자를 길에 넣으려면 사이트에 "당신 중 1-5%만이 성공할 것이고, 그것은 아마도 나쁘고 항상 좋은 것은 아닙니다."라고 사이트에 솔직하게 작성하십시오.
1-5%는 물론 당신이 절대적으로 옳습니다! 사람이 설명 없이 이것을 믿는 것은 극히 어렵다는 것입니다. 그것은 단지 그의 심리일 뿐입니다. 설명이 항상 도움이 되는 것은 아니지만 - mql4.com 웹사이트에서 매일 지점에서 지점으로 동일한 질문에 대해 질문하고 백만 번 자세히 답변했지만 사람들은 여전히 자신이 전임자보다 더 똑똑하다고 생각합니다 ;o )))). 순수한 물의 심리학.
음, 포물선에 대해 다음과 같이 말할 수 있습니다. 포물선은 Forex에서 발생하는 주기적 패턴의 비정상성에서 벗어나려는 시도일 뿐입니다. 포물선 회귀는 샘플에 포함된 빈도를 신경 쓰지 않습니다. 그녀는 단순히 가격이 극단적인 위치에 있다고 생각하는 영역을 보여줍니다. 물론 포물선 회귀의 관점에서 볼 때 항상 모든 것이 정확하게 발생하는 것과는 거리가 멀지만 여기에 Forex 시장 자체의 매우 확률론적인 특성이 있습니다. 전략.
6개월 이상 전에 나는 시장의 주기적인 패턴을 표시하는 역할을 하는 오실레이터가 위에서 언급한 바와 같이 시장의 주기적 특징의 비정상성으로 인해 주요 작업에 대처할 수 없다는 결론에 도달했습니다. . 오실레이터에 대해 내가 찾을 수 있는 유일한 응용 프로그램은 시장의 전환점을 결정하는 것입니다. 예를 들어 1-2시간 이내에 가격이 더 낮거나 더 높지 않을 것이라는 매우 높은 확률로 주장할 수 있을 때 그런 수준보다. 이 원칙에 따라 저는 현재 MTS Championship https://championship.mql5.com/2012/en 에 참여하고 있는 간단한 Expert Advisor를 만들었습니다. 챔피언십에서는 전문가가 뭔가를 보여주기 위해 위험을 매우 높게 만듭니다. 그러나 실제로는 약간의 위험을 감수하고 상금을 은행 이자와 비교할 수 있습니다. 그러나 그는 꽤 많이 병합 할 수 있습니다. 그것이 내가 고정 설정(이력 데이터에 맞게 조정됨)으로 오실레이터를 어느 정도 성공적으로 적용할 수 있었던 전부입니다. 승/패 포지션의 최대 비율을 얻기 위해 최적화 과정에서 "티핑 레벨"을 매우 높게 선택했기 때문에 EA의 작업 결과를 기반으로 매우 적은 수의 트랜잭션을 볼 수 있습니다. 그 기록에 맞춰 조정된 매개변수의 관점에서 챔피언십 동안 얼마나 많은 "터닝 포인트"가 있습니다. 테스트 데모 계정에서 작업을 추적합니다. 모든 것이 최대 +/-2핍과 일치합니다.
유리크스 특히, Neutron, 어떤 종류의 가격 행동을 무작위로 부르고 무엇을 비무작위라고 공식화할 수 있습니까? 그리고 이러한 정의가 정성적 성격을 띤다면 숫자 시리즈의 비무작위 행동에 대한 정량적 기준을 공식화할 수도 있습니다.
이성과 자연의 불변성에 반대되는 것은 우연보다 더 없습니다. 하나님 자신은 우연히 무슨 일이 일어날지 알 수 없습니다. 만일 그가 안다면 그것은 반드시 일어날 것이고, 그것이 확실히 일어난다면 그것은 우연이 아니기 때문입니다. 키케로. 편차에 대해.
상관 모멘트는 확률 변수 Хi 및 Хj의 통계적 연결 정도(상호 의존성 또는 상관 관계)의 정량적 측정입니다. 상관 계수의 개념은 확률 변수의 상관 정도에 대한 무차원 정규화 특성으로도 사용됩니다. 상관 계수 r의 값은 -1에서 +1까지입니다. r = 0인 경우 랜덤 변수는 서로 독립적인 것으로 간주됩니다. |r| = 1 - 완전히 상관됨(예: 계수 b의 임의 값을 갖는 값 Х = b*Y), 다른 모든 경우에 값 |r| 1로 설정하면 확률 변수 간의 상관 관계가 더 크며, 이는 직접 및 역일 수 있습니다(r<0의 경우). 통과하면서 통계적으로 독립된 확률 변수의 상관 계수가 항상 0이면 확률 변수의 통계적 독립성에 대한 반대 설명은 상관 계수가 0인 경우 가우스 분포에만 해당되며 일반적인 경우 부족합니다. 상관 함수의 특별한 경우는 신호 분석에 널리 사용되는 자기 상관 함수(ACF)입니다. 시간 ti 및 tj에서 중심(정상) 랜덤 함수 값의 통계적으로 평균화된 곱이며 프로세스의 변동 구성 요소를 특성화합니다. 자기상관 및 자기공분산 함수의 속성. 1. 함수의 최대값은 t=0에서 관찰됩니다. 이것은 명백하다. 왜냐하면 t = 0에서 샘플과 자체의 연결 정도가 계산되며 다른 샘플의 연결보다 작을 수 없습니다. 공분산 함수의 최대값은 평균 신호 전력과 같습니다. 2. 자기공분산 및 자기상관 함수는 짝수: r(t) = r(-t)입니다. 즉, 두 확률 변수 X(t1) 및 X(t2)의 혼합 모멘트는 이러한 변수가 고려되는 순서에 의존하지 않으므로 인수에 대해 대칭입니다. 3. t가 무한대 경향이 있을 때 에너지가 유한한 신호에 대한 FAC 값은 0이 되는 경향이 있으며 이는 FAC의 물리적 의미에서 직접 따릅니다. 이를 통해 FAC의 길이를 특정 최대값 tmax로 제한할 수 있습니다. 즉, 판독값이 독립적으로 간주될 수 있는 상관 반경입니다. 4. 랜덤 함수 X(t)에 비 랜덤 함수 f(t)가 추가되면 상관 함수는 변경되지 않습니다. FAC 계산 항 x(i)로 구성된 정상 시계열이 있다고 가정합니다. 여기서 i는 0에서 n까지입니다. 그런 다음 거리 t에서 서로 떨어져 있는 계열 구성원 간의 연결 정도는 다음 공식에 의해 결정됩니다. FAK=SUM{x(i)*x(i+k)}/SUM{x(i) ^2}), 여기서 i는 0에서 nk까지입니다. 결과적으로 -1에서 1까지의 범위에서 하나의 단일 값을 얻습니다. 임의성의 기준은 결과가 0에 가까운 정도입니다. "얼마나 가깝습니까?"라는 질문에 대한 대답 동일한 길이의 RANDOM 시계열을 처리하고 충분한 통계를 수집하여 얻을 수 있습니다. 제 경험상 절대값이 0.1로 큰 값이 실질적인 의미가 있다고 말할 수 있습니다. 특히 흥미로운 것은 1분, 2분 등의 기간에 대한 통화 상품의 FAK 분석입니다. 예를 들어 100분까지. 코렐로그램을 첨부합니다. 그 위에 파란색 점이 있는 빨간색 선은 EURUSD 2004의 FAC를 나타내고 파란색은 빨간색 - EURCHF, 청록색은 파란색 - EURGBP, 검은색 십자가는 분포 함수와 표준 편차 가 있는 고정 RANDOM 변수를 통합하여 생성된 시계열의 FAC를 나타냅니다. EURUSD 쌍과 동일합니다. 가로 좌표는 시간 프레임을 분 단위로 보여줍니다. 자신의 결론을 도출하십시오.
매우 흥미로운 결과에 감사드립니다! 지금까지 이런 연구는 없었다! 그림으로 판단하면 내가 이해하는 한 어떤 종류의 예측은 짧은 기간(예: 최대 100분) 동안만 가능하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그리고 다른 통화 쌍은 다른 "예측" 가능성을 가지고 있습니까? 즉, 그림으로 판단하면 EURUSD는 예측에 매우 비효율적입니까? 대부분의 트레이더가 EURUSD를 제외하고 정확히 플레이한다고 생각하기 때문에 매우 흥미로운 결론입니다. 다른 한편으로, 이 그림에서 EURCHF와 EURGBP 쌍이 예측을 구축하는 데 더 유망하다는 결론을 내리는 것은 매우 흥미롭습니다. 일반적으로 거의 아무도 이 페어를 연주하지 않습니다. 거래자들은 단순히 그들이 "낮은 변동성"이라고 생각합니다. 실제로 고가와 저가의 차이와 관련하여 측정한 평균 변동성은 일일 기간의 평균 가격과 대략 다음 값입니다. EURUSD 0.8% EURCHF 0.3% EURGBP 0.5% 이러한 값이 통화의 "예측 가능성"에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각하십니까? 위의 그림으로 판단할 때 변동성이 클수록 지정된 시간 간격(최대 100분)에서 통화의 예측 불가능성이 커질 수 있다고 가정할 수 있습니까?
아니면 제가 잘못 이해한 부분이 있을 수 있으니 수정 부탁드립니다.
추신: 그런데 Forex에서 사용할 수 있는 다른 통화에 대해 비슷한 사진을 제공할 수 있습니까? 위의 원칙에 따라 통화에 대해 유사한 결과를 얻는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 나 역시 예측에 사용하기 위해 지난 달의 상관 관계 계산을 "장난"했습니다. 이 아이디어를 테스트 중입니다. 우리는 약간의 길이를 가진 샘플을 가져와 동일한 길이의 샘플과 역사에서 비교합니다. 우리는 상관 계수를 고려합니다. 최대 상관 계수를 가진 히스토리에서 샘플을 선택합니다. 그리고 나서 우리는 가장 일치하는 선택의 뒤를 이은 역사의 한 부분을 미래로 그립니다. 물론 현재 가격과 관련하여 다시 계산합니다. 물론, 예측을 위해 나는 "적중 확률을 높이기 위해" 여러 길이에 걸쳐 평균 예측 샘플을 만듭니다. o). 원리 자체는 아마도 아주 멀리 떨어져 있을 것인데, 신경망과 유사합니다. 무언가는 무언가와 비교되고 이것을 기반으로 무언가가 가정됩니다. 이 원리만이 불가능할 정도로 단순화되었습니다. 상관계수만 비교하고 다른 것은 비교하지 않습니다! 흥미로운 것으로 밝혀졌습니다. 지금까지 1페니 리얼에 이 원칙에 따라 거래하여 통계를 수집하고 있습니다. 결국 뭔가 잘 풀리겠죠?
2 중성자 자세한 내용은 감사합니다. 이제 나는 내가 말하는 것을 더 잘 이해합니다. :-) 몇 가지 더 명확한 질문이 있습니다. 당신의 허락하에.
상관 함수의 특별한 경우는 신호 분석에 널리 사용되는 자기 상관 함수(ACF)입니다. 시간 ti 및 tj에서 중심(정상) 랜덤 함수 값의 통계적으로 평균화된 곱이며 프로세스의 변동 구성 요소를 특성화합니다.
내가 이해하는 한, 센터링은 전체 시리즈에서 평균(수학 기대치)을 빼서 수행됩니다. 그래서 ? 순간 ti와 tj에서 랜덤 함수의 값은 두 개의 숫자입니다. 그들의 제품은 어떻게 통계적으로 평균됩니까? 나는 FAK가 하나의 인수의 함수라고 믿었고 이 인수는 xi와 xj 사이의 간격, 즉 실제로 (ti - tj)입니다. 정말 어때요?
항 x(i)로 구성된 정상 시계열이 있다고 가정합니다. 여기서 i는 0에서 n까지입니다. 그런 다음 거리 t에서 서로 떨어져 있는 계열 구성원 간의 연결 정도는 다음 공식에 의해 결정됩니다. FAK=SUM{x(i)*x(i+k)}/SUM{x(i) ^2}) , 여기서 i는 0에서 nk까지입니다.
여기 편지가 너무 많습니다. :-)) 거리 t는 공식의 어느 곳에서도 사용되지 않습니다. t와 k가 같으면 이해합니다. 그리고 이것은 FAK에 대한 제 생각과 일치합니다. 그렇지 않다면 그것이 무엇인지 설명하십시오.
검은색 십자가는 분포 함수와 표준 편차가 EURUSD 쌍과 동일한 고정 RANDOM 변수를 통합하여 생성된 시계열의 FAC를 보여줍니다.
이 랜덤 변수를 어떻게 생성했습니까? 나는 역사상 어느 시점에서 EURUSD를 계산하는 방법을 상상할 수 있지만 유로 분포 함수를 어디서 얻을 수 있는지 상상조차 할 수 없습니다. 어디서 받으셨는지 공유 부탁드립니다.
질문 하나 더. 그것은 당신이 timeframe이라는 단어를 사용하는 것과 관련이 있습니다. 일반적으로 MT4에서 이 단어는 차트의 "시분할 가격", 즉 하나의 막대가 어느 기간에 해당하는지를 나타냅니다. 그러나 귀하의 게시물의 컨텍스트에서 귀하가 이것으로 상관 계수가 계산되는 시간 간격 t를 지정하는 것으로 이해합니다. 그리고 모든 t에 대한 이러한 값의 총합은 FAC입니다. 그렇지 않은 경우 저를 수정하십시오.
그리고 마지막. 2004년의 이력에 대한 계산을 수행했습니다. 어떤 데이터를 사용했는지: M1, M5 등 ?
나의 꼼꼼함에는 어떤 설명이 있습니다. 얼마 전까지만 해도 과학적인 찌르기 방식에 질려서 특정 TA 도구가 어떤(예: 예측) 가치를 가지고 있는지 여부를 평가하는 객관적인 방법이 있어야 한다고 생각했습니다. 일반적으로 나는 그러한 평가가 상품과 가격의 상관관계의 함수일 수 있다는 결론에 도달했습니다. 그리고 기준은 이 함수가 FAK보다 더 큰(모듈로) 조건입니다. 이것이 원칙적으로 가능하다고 생각하십니까?
향후 상관 함수가 최대가 되는 지표가 관심의 대상이 될 수 있습니다. 그리고 해당 구간이 최적 예측 구간입니다. FK의 최대값 또는 차이의 최대값(FK - FAK) 중 어느 최대값이 더 큰지 명확하지 않습니다.
간단히 말해서, 나는 스스로 연구 프로그램을 설명했지만 아직 실행하기 시작하지 않았습니다. 첫째, 나는 전에 시작한 일을 끝내지 못했다. 둘째, 아직 교육의 격차를 해소하지 못했습니다. 그래서 포럼에서 뵙게 되어 매우 기쁩니다. 내 질문에 너무 지루하지 않았으면 좋겠습니다. :-)
추신. 인용문으로 판단하면 키케로는 열렬한 무신론자였습니다. 어쨌든 나는 변증법에 대해 전혀 몰랐다. 그리고 아마도 하나님이 무엇인지에 대한 그의 생각도 깊이 빛을 발하지 않았을 것입니다. 물론 그가 진심으로 말한 것이 아니라면 말이다. :-))
매우 흥미로운 결과에 감사드립니다! 지금까지 이런 연구는 없었다! 그림으로 판단하면 내가 이해하는 한 어떤 종류의 예측은 짧은 기간(예: 최대 100분) 동안만 가능하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그리고 다른 통화 쌍은 다른 "예측" 잠재력을 가지고 있습니까? 즉, 그림으로 판단하면 EURUSD는 예측에 매우 비효율적입니까? 대부분의 트레이더가 EURUSD를 제외하고 정확히 플레이한다고 생각하기 때문에 매우 흥미로운 결론입니다. 다른 한편으로, 이 그림에서 EURCHF와 EURGBP 쌍이 예측을 구축하는 데 더 유망하다는 결론을 내리는 것은 매우 흥미롭습니다. 일반적으로 거의 아무도 이 페어를 연주하지 않습니다. 거래자들은 단순히 그들이 "낮은 변동성"이라고 생각합니다. 실제로 고가와 저가의 차이와 관련하여 측정한 평균 변동성은 일일 기간의 평균 가격과 대략 다음 값입니다. EURUSD 0.8% EURCHF 0.3% EURGBP 0.5% 이러한 값이 통화의 "예측 가능성"에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각하십니까? 위의 그림으로 판단할 때 변동성이 클수록 지정된 시간 간격(최대 100분)에서 통화의 예측 불가능성이 커질 수 있다고 가정할 수 있습니까?
아니면 제가 잘못 이해한 부분이 있을 수 있으니 수정 부탁드립니다.
추신: 그런데 Forex에서 사용할 수 있는 다른 통화에 대해 비슷한 사진을 제공할 수 있습니까? 위의 원칙에 따라 통화에 대해 유사한 결과를 얻는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 나 역시 예측에 사용하기 위해 지난 달의 상관 관계 계산을 "장난"했습니다. 이 아이디어를 테스트 중입니다. 우리는 약간의 길이를 가진 샘플을 가져와 동일한 길이의 샘플과 역사에서 비교합니다. 우리는 상관 계수를 고려합니다. 우리는 최대 상관 계수를 가진 히스토리에서 샘플을 선택합니다. 그리고 나서 우리는 가장 일치하는 선택의 뒤를 이은 역사의 한 부분을 미래로 그립니다. 물론 현재 가격과 관련하여 다시 계산합니다. 물론, 예측을 위해 나는 "적중 확률을 높이기 위해" 여러 길이에 걸쳐 평균 예측 샘플을 만듭니다. o). 원리 자체는 아마도 멀리서 보면 신경망과 비슷할 것입니다. 무언가를 무언가와 비교하고 이를 기반으로 무언가를 가정합니다. 이 원리만이 불가능할 정도로 단순화되었습니다. 상관계수만 비교하고 다른 것은 비교하지 않습니다! 흥미로운 것으로 밝혀졌습니다. 지금까지 1페니 리얼에 이 원칙에 따라 거래하여 통계를 수집하고 있습니다. 결국 뭔가 잘 풀리겠죠?
solandr , 당신이 옳았습니다! 이와 같은 결론은 얻어진 결과를 분석함으로써 도출할 수 있다. 실제로, 특정 도구를 예측하는 신뢰도는 예측 범위의 성장과 함께 기하급수적으로 빠르게 떨어집니다. 나는 의도적으로 100분 이상의 시간 범위로 데이터를 제공하지 않았습니다. 관심을 숨기기 때문이 아니라 상관도의 이 섹션에 통계적 0이 있기 때문입니다. 나는 이러한 결론이 큰 투자 범위를 사용하는 것이 편리하다는 주장에 기초한 일반적인 TS 방법과 반대된다는 점에 주목하고 싶습니다. 그러한 진술의 다리가 어디에서 자라고 가정 할 수 있습니다. 사실 사람은 각 거래에서 DC 스프레드보다 큰 소득을 갖는 것의 중요성을 이해하고 상품의 변동성이 기존 스프레드보다 훨씬 큰 시점에서 직관적으로 작동하는 경향이 있으며 동시에 완전히 손실됩니다. 수익성의 통계적 특성을 봅니다. 예, 각 개별 거래에서 그는 스프레드보다 훨씬 더 시장에서 이기거나 잃습니다. 그러나 모든 손익을 합산하고 결과 값을 거래 수로 정규화하면 평균 수익성이 빈약 한 확산보다 적습니다! 평균 수익성은 상품의 변동성이 아니라 FAC에 의해 상품에 의해 결정되기 때문입니다. 이 순간은 누군가에 의해 완전히 고려되지 않습니다. solandr , 귀하가 받은 평균 변동성은 고가와 저가의 차이와 관련하여 측정되며 통화의 "예측 가능성"에 영향을 미치지 않습니다. 반대로 FAC가 음수인 예측 가능성의 결과입니다. 내가 FAC에서 연구한 거의 모든 쌍은 그림 1에 표시된 쌍에 맞습니다. 범위. 흥미롭게도 유로달러는 가장 예측할 수 없는 쌍입니다! 다른 악기에 대한 코렐로그램을 작성하고 싶은 경우 내가 준 표현을 사용할 수 있습니다.
Grasn , 나는 당신과 Yurixx 에 대한 큰 요청이 있습니다. 외환 시장에서 Hurst 지수를 사용하는 편의를 정당화할 수 있습니까? 사실은 이전 게시물에서 이해한 바와 같이 이를 기반으로 예측 모델을 구축하려고 시도하고 있지만 이러한 공식에서 문제를 해결할 수 있다는 가정에서 무엇을 기준으로 합니까?
개인적으로 나는 그가 규칙을 잘 준수하는 것에 의해 인도됩니다. {0:0.5}에서 시작하면 가격이 역전될 가능성이 높습니다(이전에 사용 규칙을 설명했습니다).
그란
Neutron, 나는 당신의 관점을 이해하지 못합니다. 그 전에 다음을 굵은 글씨로 강조했습니다.
... 얻은 결과는 외환 시장의 사이클이 존재하지만 본질적으로 확률론적이라는 것을 나타냅니다. 정지 또는 거의 정지 기간이 있는 주기는 없습니다...
그라스 , 나는 거짓말을 하지 않는다. 같은 게시물 아래에는 주기적인 프로세스 와 추세 의 정상성이 없기 때문에 실용적인 가치가 없다고 쓰여 있습니다! 어떤 TS의 도움으로도 장기적으로 수학적 기대가 0인 고정 계열을 통합하여 구축된 시계열을 이길 수 없다는 것이 엄격하게 수학적으로 입증되었습니다(일부 예약은 있지만 가격과 유사합니다. 일련의 통화 도구 및 입자의 브라운 운동과 유사함), 이 시리즈는 추세와 주기적인 변동을 모두 포함하지만 고정적이지는 않습니다. 주식 시장에는 고정된 추세와 계절적 변동이 있으며 이것이 장점이지만 금융 시장 은 그럼에도 불구하고 모든 예측 불가능성에도 불구하고 고유한 매력이 있고 이것이 나를 끌어당깁니다.
내 전략에서 추세와 주기 검색을 거부하고 기존 가격 행동을 적절하게 설명하는 P 차수의 자기회귀 모델 계수를 식별하는 데 의존합니다. 이 패턴은 다음 몇 개의 막대를 어느 정도 안정적으로 예측합니다. 그러나 오늘날 존재하는 스프레드는 종종 예측의 진폭과 크기가 비슷하므로 연구의 목적은 특정 상품과 적절성을 선택하는 전망을 평가할 수 있는 기준을 찾는 것입니다. 사용된 예측 모델의
그란
개인적으로 나는 그가 규칙을 잘 준수하는 것에 의해 인도됩니다. {0:0.5}에서 시작하면 가격이 역전될 가능성이 높습니다(이전에 사용 규칙을 설명했습니다).
이것은 정당화를 요구하는 것 이상입니다. 저는 반대로...
임의의 시계열(위의 이 게시물에 설명된 것과 같은)을 가져와서 Hurst 연산자로 처리해 보겠습니다. 물론, 그것은 1/2와 같지 않을 것이지만 슬라이딩 윈도우의 크기에 의존하는 진폭으로 이 값 주위에 매달릴 것입니다(윈도우가 클수록 표시기 노이즈는 적지만 위상 지연은 더 커집니다. 생성하는 신호). 결과적으로 우리는 익숙한 갈퀴를 밟고 신호가 나타날 때까지 RANDOM 시계열이 변경되고 기껏해야 아무것도 남지 않을 것입니다. 이는 랜덤 변수에서 지속적으로 수익을 올릴 수 없다는 가정에서 비롯됩니다.
실제 시장으로 이동해 봅시다. Grasn, 선택한 시간대에 가격 행동의 비-임의성을 정당화할 수 있습니까? 결과적으로 Hurst 표시기가 올바르게 작동합니까?
잔디, 나는 거짓말을하지 않습니다. 같은 게시물 아래에는 주기적인 프로세스와 추세의 정상성이 없기 때문에 실용적인 가치가 없다고 쓰여 있습니다! 어떤 TS의 도움으로도 장기적으로 수학적 기대가 0인 고정 계열을 통합하여 구축된 시계열을 이길 수 없다는 것이 엄격하게 수학적으로 입증되었습니다(일부 예약은 있지만 가격과 유사합니다. 일련의 통화 도구 및 입자의 브라운 운동과 유사함), 이 시리즈는 추세와 주기적인 변동을 모두 포함하지만 고정적이지는 않습니다. 주식 시장에는 고정된 추세와 계절적 변동이 있으며 이것이 장점이지만 금융 시장은 그럼에도 불구하고 예측할 수 없는 모든 것에도 나름의 묘미가 있고 이것이 나를 끌어당긴다.
내 전략에서 추세와 주기 검색을 거부하고 기존 가격 행동을 적절하게 설명하는 P 차수의 자기회귀 모델 계수를 식별하는 데 의존합니다. 이 패턴은 다음 몇 개의 막대를 어느 정도 안정적으로 예측합니다. 그러나 오늘날 존재하는 스프레드는 종종 예측의 진폭과 크기가 비슷하므로 연구의 목적은 특정 상품과 적절성을 선택하는 전망을 평가할 수 있는 기준을 찾는 것입니다. 사용된 예측 모델의
나는 트렌드, 정기 간행물이 고정되어 있지 않다는 것을 알고 있습니다. 물론 슬프지만 전혀 무섭지 않습니다. 사실은 스펙트럼 분석을 사용하여 추세/채널(웨이블릿 기반)의 완료를 결정하는 것이 가능한 방법을 "더듬어 보았다"는 것입니다. 시스템의 다른 구성 요소와 함께 사용하면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
이것은 정당화를 요구하는 것 이상입니다. 저는 반대로...
임의의 시계열(위의 이 게시물에 설명된 것과 같은)을 가져와서 Hurst 연산자로 처리해 보겠습니다. 물론, 그것은 1/2와 같지 않을 것이지만 슬라이딩 윈도우의 크기에 의존하는 진폭으로 이 값 주위에 매달릴 것입니다(윈도우가 클수록 표시기 노이즈는 적지만 위상 지연은 더 커집니다. 생성하는 신호). 결과적으로 우리는 익숙한 갈퀴를 밟고 신호가 나타날 때까지 RANDOM 시계열이 변경되고 기껏해야 아무것도 남지 않을 것입니다. 이는 랜덤 변수에서 지속적으로 수익을 올릴 수 없다는 가정에서 비롯됩니다.
실제 시장으로 이동해 봅시다. Grasn, 선택한 시간대에 가격 행동의 비-임의성을 정당화할 수 있습니까? 결과적으로 Hurst 표시기가 올바르게 작동합니까?
물론 정당화와 예측에 대한 접근 방식이 필요합니다. 그것은 Berg의 방법에 의한 선형 예측을 어느 정도 생각나게 합니다. 그것은 매우 나쁘게 작동합니다(진행자가 저를 용서할 수 있습니다).
슬라이딩 창을 사용하지 않습니다. 나는 당신과 완전히 다른 방식으로 지표를 계산합니다. 가격이 변하고 있다는 사실은 논쟁할 수 없는 사실입니다. 내 게시물, 90-91 페이지에서 계산의 예와 계산의 사용에 대한 내 견해를 제시했습니다. o)
나는 대화가 점점 더 과학화되고 있음을 봅니다. 이것은 우리가 근본적인 질문을 하고 혐의를 피하도록 하기 때문에 좋습니다. 그러나 여기에 있는 모든 사람들이 DSP, 스펙트럼 분석, 매트 전문가가 아니기 때문에. 문제와 관련된 통계 및 기타 트릭을 사용하여 질문의 공식화와 함께 답변할 때 신뢰할 수 있는 기준을 공식화할 것을 제안합니다.
특히, Neutron 은 어떤 가격 행동을 무작위로 부르고 어떤 것이 무작위가 아닌지 공식화할 수 있습니다. 그리고 이러한 정의가 정성적 성격을 띤다면 숫자 시리즈의 비무작위 행동에 대한 정량적 기준을 공식화할 수도 있습니다.
적용할 수 있는 것과 적용할 수 없는 것에 대한 결론을 서두르지 마십시오. 당신은 몰라! 이미 비슷한 경험이 있습니다(13.11.06 06:52).
그리고 진정한 초심자를 길에 넣으려면 사이트에 "당신 중 1-5%만이 성공할 것이고, 그것은 아마도 나쁘고 항상 좋은 것은 아닙니다."라고 사이트에 솔직하게 작성하십시오.
1-5%는 물론 당신이 절대적으로 옳습니다! 사람이 설명 없이 이것을 믿는 것은 극히 어렵다는 것입니다. 그것은 단지 그의 심리일 뿐입니다. 설명이 항상 도움이 되는 것은 아니지만 - mql4.com 웹사이트에서 매일 지점에서 지점으로 동일한 질문에 대해 질문하고 백만 번 자세히 답변했지만 사람들은 여전히 자신이 전임자보다 더 똑똑하다고 생각합니다 ;o )))). 순수한 물의 심리학.
음, 포물선에 대해 다음과 같이 말할 수 있습니다. 포물선은 Forex에서 발생하는 주기적 패턴의 비정상성에서 벗어나려는 시도일 뿐입니다. 포물선 회귀는 샘플에 포함된 빈도를 신경 쓰지 않습니다. 그녀는 단순히 가격이 극단적인 위치에 있다고 생각하는 영역을 보여줍니다. 물론 포물선 회귀의 관점에서 볼 때 항상 모든 것이 정확하게 발생하는 것과는 거리가 멀지만 여기에 Forex 시장 자체의 매우 확률론적인 특성이 있습니다. 전략.
6개월 이상 전에 나는 시장의 주기적인 패턴을 표시하는 역할을 하는 오실레이터가 위에서 언급한 바와 같이 시장의 주기적 특징의 비정상성으로 인해 주요 작업에 대처할 수 없다는 결론에 도달했습니다. . 오실레이터에 대해 내가 찾을 수 있는 유일한 응용 프로그램은 시장의 전환점을 결정하는 것입니다. 예를 들어 1-2시간 이내에 가격이 더 낮거나 더 높지 않을 것이라는 매우 높은 확률로 주장할 수 있을 때 그런 수준보다. 이 원칙에 따라 저는 현재 MTS Championship https://championship.mql5.com/2012/en 에 참여하고 있는 간단한 Expert Advisor를 만들었습니다. 챔피언십에서는 전문가가 뭔가를 보여주기 위해 위험을 매우 높게 만듭니다. 그러나 실제로는 약간의 위험을 감수하고 상금을 은행 이자와 비교할 수 있습니다. 그러나 그는 꽤 많이 병합 할 수 있습니다. 그것이 내가 고정 설정(이력 데이터에 맞게 조정됨)으로 오실레이터를 어느 정도 성공적으로 적용할 수 있었던 전부입니다. 승/패 포지션의 최대 비율을 얻기 위해 최적화 과정에서 "티핑 레벨"을 매우 높게 선택했기 때문에 EA의 작업 결과를 기반으로 매우 적은 수의 트랜잭션을 볼 수 있습니다. 그 기록에 맞춰 조정된 매개변수의 관점에서 챔피언십 동안 얼마나 많은 "터닝 포인트"가 있습니다. 테스트 데모 계정에서 작업을 추적합니다. 모든 것이 최대 +/-2핍과 일치합니다.
유리크스
특히, Neutron, 어떤 종류의 가격 행동을 무작위로 부르고 무엇을 비무작위라고 공식화할 수 있습니까? 그리고 이러한 정의가 정성적 성격을 띤다면 숫자 시리즈의 비무작위 행동에 대한 정량적 기준을 공식화할 수도 있습니다.
이성과 자연의 불변성에 반대되는 것은 우연보다 더 없습니다. 하나님 자신은 우연히 무슨 일이 일어날지 알 수 없습니다. 만일 그가 안다면 그것은 반드시 일어날 것이고, 그것이 확실히 일어난다면 그것은 우연이 아니기 때문입니다.
키케로. 편차에 대해.
상관 모멘트는 확률 변수 Хi 및 Хj의 통계적 연결 정도(상호 의존성 또는 상관 관계)의 정량적 측정입니다. 상관 계수의 개념은 확률 변수의 상관 정도에 대한 무차원 정규화 특성으로도 사용됩니다. 상관 계수 r의 값은 -1에서 +1까지입니다. r = 0인 경우 랜덤 변수는 서로 독립적인 것으로 간주됩니다. |r| = 1 - 완전히 상관됨(예: 계수 b의 임의 값을 갖는 값 Х = b*Y), 다른 모든 경우에 값 |r| 1로 설정하면 확률 변수 간의 상관 관계가 더 크며, 이는 직접 및 역일 수 있습니다(r<0의 경우). 통과하면서 통계적으로 독립된 확률 변수의 상관 계수가 항상 0이면 확률 변수의 통계적 독립성에 대한 반대 설명은 상관 계수가 0인 경우 가우스 분포에만 해당되며 일반적인 경우 부족합니다.
상관 함수의 특별한 경우는 신호 분석에 널리 사용되는 자기 상관 함수(ACF)입니다. 시간 ti 및 tj에서 중심(정상) 랜덤 함수 값의 통계적으로 평균화된 곱이며 프로세스의 변동 구성 요소를 특성화합니다.
자기상관 및 자기공분산 함수의 속성.
1. 함수의 최대값은 t=0에서 관찰됩니다. 이것은 명백하다. 왜냐하면 t = 0에서 샘플과 자체의 연결 정도가 계산되며 다른 샘플의 연결보다 작을 수 없습니다. 공분산 함수의 최대값은 평균 신호 전력과 같습니다.
2. 자기공분산 및 자기상관 함수는 짝수: r(t) = r(-t)입니다. 즉, 두 확률 변수 X(t1) 및 X(t2)의 혼합 모멘트는 이러한 변수가 고려되는 순서에 의존하지 않으므로 인수에 대해 대칭입니다.
3. t가 무한대 경향이 있을 때 에너지가 유한한 신호에 대한 FAC 값은 0이 되는 경향이 있으며 이는 FAC의 물리적 의미에서 직접 따릅니다. 이를 통해 FAC의 길이를 특정 최대값 tmax로 제한할 수 있습니다. 즉, 판독값이 독립적으로 간주될 수 있는 상관 반경입니다.
4. 랜덤 함수 X(t)에 비 랜덤 함수 f(t)가 추가되면 상관 함수는 변경되지 않습니다.
FAC 계산
항 x(i)로 구성된 정상 시계열이 있다고 가정합니다. 여기서 i는 0에서 n까지입니다.
그런 다음 거리 t에서 서로 떨어져 있는 계열 구성원 간의 연결 정도는 다음 공식에 의해 결정됩니다. FAK=SUM{x(i)*x(i+k)}/SUM{x(i) ^2}), 여기서 i는 0에서 nk까지입니다.
결과적으로 -1에서 1까지의 범위에서 하나의 단일 값을 얻습니다. 임의성의 기준은 결과가 0에 가까운 정도입니다. "얼마나 가깝습니까?"라는 질문에 대한 대답 동일한 길이의 RANDOM 시계열을 처리하고 충분한 통계를 수집하여 얻을 수 있습니다. 제 경험상 절대값이 0.1로 큰 값이 실질적인 의미가 있다고 말할 수 있습니다.
특히 흥미로운 것은 1분, 2분 등의 기간에 대한 통화 상품의 FAK 분석입니다. 예를 들어 100분까지. 코렐로그램을 첨부합니다. 그 위에 파란색 점이 있는 빨간색 선은 EURUSD 2004의 FAC를 나타내고 파란색은 빨간색 - EURCHF, 청록색은 파란색 - EURGBP, 검은색 십자가는 분포 함수와 표준 편차 가 있는 고정 RANDOM 변수를 통합하여 생성된 시계열의 FAC를 나타냅니다. EURUSD 쌍과 동일합니다. 가로 좌표는 시간 프레임을 분 단위로 보여줍니다.
자신의 결론을 도출하십시오.
매우 흥미로운 결과에 감사드립니다! 지금까지 이런 연구는 없었다!
그림으로 판단하면 내가 이해하는 한 어떤 종류의 예측은 짧은 기간(예: 최대 100분) 동안만 가능하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그리고 다른 통화 쌍은 다른 "예측" 가능성을 가지고 있습니까? 즉, 그림으로 판단하면 EURUSD는 예측에 매우 비효율적입니까? 대부분의 트레이더가 EURUSD를 제외하고 정확히 플레이한다고 생각하기 때문에 매우 흥미로운 결론입니다. 다른 한편으로, 이 그림에서 EURCHF와 EURGBP 쌍이 예측을 구축하는 데 더 유망하다는 결론을 내리는 것은 매우 흥미롭습니다. 일반적으로 거의 아무도 이 페어를 연주하지 않습니다. 거래자들은 단순히 그들이 "낮은 변동성"이라고 생각합니다. 실제로 고가와 저가의 차이와 관련하여 측정한 평균 변동성은 일일 기간의 평균 가격과 대략 다음 값입니다.
EURUSD 0.8%
EURCHF 0.3%
EURGBP 0.5%
이러한 값이 통화의 "예측 가능성"에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각하십니까? 위의 그림으로 판단할 때 변동성이 클수록 지정된 시간 간격(최대 100분)에서 통화의 예측 불가능성이 커질 수 있다고 가정할 수 있습니까?
아니면 제가 잘못 이해한 부분이 있을 수 있으니 수정 부탁드립니다.
추신: 그런데 Forex에서 사용할 수 있는 다른 통화에 대해 비슷한 사진을 제공할 수 있습니까? 위의 원칙에 따라 통화에 대해 유사한 결과를 얻는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 나 역시 예측에 사용하기 위해 지난 달의 상관 관계 계산을 "장난"했습니다. 이 아이디어를 테스트 중입니다. 우리는 약간의 길이를 가진 샘플을 가져와 동일한 길이의 샘플과 역사에서 비교합니다. 우리는 상관 계수를 고려합니다. 최대 상관 계수를 가진 히스토리에서 샘플을 선택합니다. 그리고 나서 우리는 가장 일치하는 선택의 뒤를 이은 역사의 한 부분을 미래로 그립니다. 물론 현재 가격과 관련하여 다시 계산합니다. 물론, 예측을 위해 나는 "적중 확률을 높이기 위해" 여러 길이에 걸쳐 평균 예측 샘플을 만듭니다. o). 원리 자체는 아마도 아주 멀리 떨어져 있을 것인데, 신경망과 유사합니다. 무언가는 무언가와 비교되고 이것을 기반으로 무언가가 가정됩니다. 이 원리만이 불가능할 정도로 단순화되었습니다. 상관계수만 비교하고 다른 것은 비교하지 않습니다! 흥미로운 것으로 밝혀졌습니다. 지금까지 1페니 리얼에 이 원칙에 따라 거래하여 통계를 수집하고 있습니다. 결국 뭔가 잘 풀리겠죠?
간략하게: 무작위 프로세스의 결정론에 대해. 그땐 정말 좋아했어요.
첫 번째 부분( Foundation )을 포함한 모든 부분처럼 보입니다. - http://www.izb.su/azimo/..%5Caut76a12.html
자세한 내용은 감사합니다. 이제 나는 내가 말하는 것을 더 잘 이해합니다. :-)
몇 가지 더 명확한 질문이 있습니다. 당신의 허락하에.
내가 이해하는 한, 센터링은 전체 시리즈에서 평균(수학 기대치)을 빼서 수행됩니다. 그래서 ? 순간 ti와 tj에서 랜덤 함수의 값은 두 개의 숫자입니다. 그들의 제품은 어떻게 통계적으로 평균됩니까? 나는 FAK가 하나의 인수의 함수라고 믿었고 이 인수는 xi와 xj 사이의 간격, 즉 실제로 (ti - tj)입니다. 정말 어때요?
여기 편지가 너무 많습니다. :-)) 거리 t는 공식의 어느 곳에서도 사용되지 않습니다. t와 k가 같으면 이해합니다. 그리고 이것은 FAK에 대한 제 생각과 일치합니다. 그렇지 않다면 그것이 무엇인지 설명하십시오.
이 랜덤 변수를 어떻게 생성했습니까? 나는 역사상 어느 시점에서 EURUSD를 계산하는 방법을 상상할 수 있지만 유로 분포 함수를 어디서 얻을 수 있는지 상상조차 할 수 없습니다. 어디서 받으셨는지 공유 부탁드립니다.
질문 하나 더. 그것은 당신이 timeframe이라는 단어를 사용하는 것과 관련이 있습니다. 일반적으로 MT4에서 이 단어는 차트의 "시분할 가격", 즉 하나의 막대가 어느 기간에 해당하는지를 나타냅니다. 그러나 귀하의 게시물의 컨텍스트에서 귀하가 이것으로 상관 계수가 계산되는 시간 간격 t를 지정하는 것으로 이해합니다. 그리고 모든 t에 대한 이러한 값의 총합은 FAC입니다. 그렇지 않은 경우 저를 수정하십시오.
그리고 마지막. 2004년의 이력에 대한 계산을 수행했습니다. 어떤 데이터를 사용했는지: M1, M5 등 ?
나의 꼼꼼함에는 어떤 설명이 있습니다. 얼마 전까지만 해도 과학적인 찌르기 방식에 질려서 특정 TA 도구가 어떤(예: 예측) 가치를 가지고 있는지 여부를 평가하는 객관적인 방법이 있어야 한다고 생각했습니다. 일반적으로 나는 그러한 평가가 상품과 가격의 상관관계의 함수일 수 있다는 결론에 도달했습니다. 그리고 기준은 이 함수가 FAK보다 더 큰(모듈로) 조건입니다. 이것이 원칙적으로 가능하다고 생각하십니까?
향후 상관 함수가 최대가 되는 지표가 관심의 대상이 될 수 있습니다. 그리고 해당 구간이 최적 예측 구간입니다. FK의 최대값 또는 차이의 최대값(FK - FAK) 중 어느 최대값이 더 큰지 명확하지 않습니다.
간단히 말해서, 나는 스스로 연구 프로그램을 설명했지만 아직 실행하기 시작하지 않았습니다. 첫째, 나는 전에 시작한 일을 끝내지 못했다. 둘째, 아직 교육의 격차를 해소하지 못했습니다. 그래서 포럼에서 뵙게 되어 매우 기쁩니다. 내 질문에 너무 지루하지 않았으면 좋겠습니다. :-)
추신. 인용문으로 판단하면 키케로는 열렬한 무신론자였습니다. 어쨌든 나는 변증법에 대해 전혀 몰랐다.
그리고 아마도 하나님이 무엇인지에 대한 그의 생각도 깊이 빛을 발하지 않았을 것입니다. 물론 그가 진심으로 말한 것이 아니라면 말이다. :-))
그림으로 판단하면 내가 이해하는 한 어떤 종류의 예측은 짧은 기간(예: 최대 100분) 동안만 가능하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그리고 다른 통화 쌍은 다른 "예측" 잠재력을 가지고 있습니까? 즉, 그림으로 판단하면 EURUSD는 예측에 매우 비효율적입니까? 대부분의 트레이더가 EURUSD를 제외하고 정확히 플레이한다고 생각하기 때문에 매우 흥미로운 결론입니다. 다른 한편으로, 이 그림에서 EURCHF와 EURGBP 쌍이 예측을 구축하는 데 더 유망하다는 결론을 내리는 것은 매우 흥미롭습니다. 일반적으로 거의 아무도 이 페어를 연주하지 않습니다. 거래자들은 단순히 그들이 "낮은 변동성"이라고 생각합니다. 실제로 고가와 저가의 차이와 관련하여 측정한 평균 변동성은 일일 기간의 평균 가격과 대략 다음 값입니다.
EURUSD 0.8%
EURCHF 0.3%
EURGBP 0.5%
이러한 값이 통화의 "예측 가능성"에 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각하십니까? 위의 그림으로 판단할 때 변동성이 클수록 지정된 시간 간격(최대 100분)에서 통화의 예측 불가능성이 커질 수 있다고 가정할 수 있습니까?
아니면 제가 잘못 이해한 부분이 있을 수 있으니 수정 부탁드립니다.
추신: 그런데 Forex에서 사용할 수 있는 다른 통화에 대해 비슷한 사진을 제공할 수 있습니까? 위의 원칙에 따라 통화에 대해 유사한 결과를 얻는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 나 역시 예측에 사용하기 위해 지난 달의 상관 관계 계산을 "장난"했습니다. 이 아이디어를 테스트 중입니다. 우리는 약간의 길이를 가진 샘플을 가져와 동일한 길이의 샘플과 역사에서 비교합니다. 우리는 상관 계수를 고려합니다. 우리는 최대 상관 계수를 가진 히스토리에서 샘플을 선택합니다. 그리고 나서 우리는 가장 일치하는 선택의 뒤를 이은 역사의 한 부분을 미래로 그립니다. 물론 현재 가격과 관련하여 다시 계산합니다. 물론, 예측을 위해 나는 "적중 확률을 높이기 위해" 여러 길이에 걸쳐 평균 예측 샘플을 만듭니다. o). 원리 자체는 아마도 멀리서 보면 신경망과 비슷할 것입니다. 무언가를 무언가와 비교하고 이를 기반으로 무언가를 가정합니다. 이 원리만이 불가능할 정도로 단순화되었습니다. 상관계수만 비교하고 다른 것은 비교하지 않습니다! 흥미로운 것으로 밝혀졌습니다. 지금까지 1페니 리얼에 이 원칙에 따라 거래하여 통계를 수집하고 있습니다. 결국 뭔가 잘 풀리겠죠?
solandr , 당신이 옳았습니다! 이와 같은 결론은 얻어진 결과를 분석함으로써 도출할 수 있다. 실제로, 특정 도구를 예측하는 신뢰도는 예측 범위의 성장과 함께 기하급수적으로 빠르게 떨어집니다. 나는 의도적으로 100분 이상의 시간 범위로 데이터를 제공하지 않았습니다. 관심을 숨기기 때문이 아니라 상관도의 이 섹션에 통계적 0이 있기 때문입니다. 나는 이러한 결론이 큰 투자 범위를 사용하는 것이 편리하다는 주장에 기초한 일반적인 TS 방법과 반대된다는 점에 주목하고 싶습니다. 그러한 진술의 다리가 어디에서 자라고 가정 할 수 있습니다. 사실 사람은 각 거래에서 DC 스프레드보다 큰 소득을 갖는 것의 중요성을 이해하고 상품의 변동성이 기존 스프레드보다 훨씬 큰 시점에서 직관적으로 작동하는 경향이 있으며 동시에 완전히 손실됩니다. 수익성의 통계적 특성을 봅니다. 예, 각 개별 거래에서 그는 스프레드보다 훨씬 더 시장에서 이기거나 잃습니다. 그러나 모든 손익을 합산하고 결과 값을 거래 수로 정규화하면 평균 수익성이 빈약 한 확산보다 적습니다! 평균 수익성은 상품의 변동성이 아니라 FAC에 의해 상품에 의해 결정되기 때문입니다. 이 순간은 누군가에 의해 완전히 고려되지 않습니다.
solandr , 귀하가 받은 평균 변동성은 고가와 저가의 차이와 관련하여 측정되며 통화의 "예측 가능성"에 영향을 미치지 않습니다. 반대로 FAC가 음수인 예측 가능성의 결과입니다.
내가 FAC에서 연구한 거의 모든 쌍은 그림 1에 표시된 쌍에 맞습니다. 범위. 흥미롭게도 유로달러는 가장 예측할 수 없는 쌍입니다! 다른 악기에 대한 코렐로그램을 작성하고 싶은 경우 내가 준 표현을 사용할 수 있습니다.