나는 H-변동성을 가지고 있습니다. 이 시리즈의 경우 항상 2에 매우 가깝게 나왔고 1.35가 있습니다. 숫자 2는 이 매개변수를 계산한 다른 많은 사람들이 같은 방식으로 얻습니다. 또한 H-휘발성을 위해서는 a 가 아니라 b 를 사용해야 했다. 그러면 그것은 정말로 H-변동성이 될 것입니다. 그러나 이것은 또 다른 것입니다.
분석을 위해 틱 차트를 사용했습니다. 그리고 당신은 확실히 분입니다. 얻은 결과의 불일치는 이것 때문이라고 생각합니다. 두 번째 요점에 대해서는 동의하지 않습니다. 논문에서 H-변동성은 모든 절대 가격 움직임의 합계의 비율로 정의됩니다. 의미의 측면에서 이러한 증가, 본질은 첫 번째 차이점이며 이것은 b 가 아니라 a 입니다.
유리크스에게
크고 방향성 있는 움직임은 드물지만 우리가 관심을 갖는 것입니다. 일반적인 짓밟기 중에서 이들을 선별하여 그 구조를 통계적으로 연구하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 분포에서 가로 좌표의 0점에 해당하는 경우(모든 경우의 94%)는 반대 방향의 가격이 정확히 임계값을 통과했음을 의미합니다. 동시에 원래 방향으로 2개의 임계값을 통과했다면 두 움직임의 합이 이미 임계값을 구성하고 다음 반전 후에 가격이 다시 원래 방향으로 이동합니다. ZigZag의 3번째 레그에 대한 통계를 보는 것은 흥미로울 것입니다.
유라, 하지만 이것들은 이미 패턴이다... 파스투호프의 논문에서 해당하는 곳을 읽었습니까? 아마도 순차적으로 진행하면 먼저 Markov 체인을 처리한 다음 더 복잡한 것으로 이동해야 합니다. 또한, Pastekhov는 Markov 프로세스에서 차익 거래 수익을 얻을 수 있는 근본적인 가능성을 증명합니다. 그리고 그가 과거 데이터에 대해 TS를 미리 최적화했을 가능성은 없습니다 :-) 또 다른 질문: Mathcad는 어디에 있습니까? 내가 이해하는 한 가장 가까운 상점에서 금이 간 CD의 가격은 약 120 루블이기 때문에 배포 키트에는 문제가 없었습니다.
나는 H-변동성을 가지고 있습니다. 이 시리즈의 경우 항상 2에 매우 가깝게 나왔고 당신은 1.35를 가지고 있습니다. 숫자 2는 이 매개변수를 계산한 다른 많은 사람들이 같은 방식으로 얻습니다. 또한 H-휘발성을 위해서는 a 가 아니라 b 를 사용해야 했다. 그러면 그것은 정말로 H-변동성이 될 것입니다. 그러나 이것은 또 다른 것입니다.
분석을 위해 틱 차트를 사용했습니다. 그리고 당신은 확실히 분입니다. 얻은 결과의 불일치는 이것 때문이라고 생각합니다. 두 번째 요점에 대해서는 동의하지 않습니다. 논문에서 H-변동성은 모든 절대 가격 움직임의 합계의 비율로 정의됩니다. 의미의 측면에서 이러한 증가, 본질은 첫 번째 차이점이며 이것은 b 가 아니라 a 입니다.
아니요, 그리고 저와 Pastukhov 및 ForAxel(여기서 확실하지 않지만 중요하지 않습니다) 및 다른 사람 중고 티키. 결과는 모든 사람에게 거의 동일합니다 - 약 2. 그리고 이것은 첫 번째 차이점이 아닙니다. 그래서 당신은 다른 결과를 얻습니다.
공식적으로, 당신의 (b(i)-b(i-1))은 차이이지만, 그것은 인접한 값 사이의 차이입니다. 원래 시리즈에서, Pastekhov의 경우 이들은 H의 이웃 배수입니다. 다시, 공식적으로는 아무도 없습니다. h=0.0001인 것을 금지하지는 않지만 h의 작은 값 영역에서 일반적으로 관찰됩니다. 대략 이런 종류의 인공물(그림에서 파란색 점으로 표시):
원래 틱 시리즈의 H-partition을 수행하는 것이 더 정확할 것이라는 점을 이해하고, 예를 들어 h=0.0010에서. 그리고 이미 이 시리즈에 FAK 등을 적용했습니다.
유라, 하지만 이것들은 이미 패턴입니다... 파스투호프의 논문에서 해당하는 곳을 읽었습니까? 아마도 순차적으로 진행하면 먼저 Markov 체인을 처리한 다음 더 복잡한 것으로 이동해야 합니다. 또한, Pastekhov는 Markov 프로세스에서 차익 거래 수익을 얻을 수 있는 근본적인 가능성을 증명합니다. 그리고 그가 과거 데이터에 대해 TS를 사전 최적화했을 가능성은 없습니다 :-) 또 다른 질문: Mathcad는 어디에 있습니까? 내가 이해하는 한 가장 가까운 상점에서 금이 간 CD의 가격은 약 120 루블이기 때문에 배포 키트에는 문제가 없었습니다.
나는 그것을 읽었다. 매우 만족 한.
아마도 당신이 옳을 것입니다. 서두르지 마십시오. 글쎄, 우리가 일관되게 간다면 Markov 체인을 다루기 전에 개인적으로 여전히 아주 기본적인 것들을 다룰 필요가 있습니다. 예를 들어, 그것은 무엇입니까? 요컨대 확률론과 매트론을 공부한다. 통계. 너무 기초적인 것 같아서 당길 수가 없어요!
매트캐드를 설치했습니다. 그러나 그는 한 가지 단점이 있습니다. 그는 나 없이는 아무것도하지 않습니다. 그리고 저는 아직 이 과정에 참여할 수 없습니다. 하기 전에 먼저 무엇 을 이해해야 하고 그 다음에야 어떻게 해야 합니다. 통계 연구 분야에서는 이에 대한 이해가 주부 수준에 머물러 있어 조금 더 이해가 가는 방향으로 노력을 기울이고 있습니다.
우리가 이전에 쓴 강도 BL 및 BR 지표에 대해 이야기하고 있다면, 그 사용이 이점을 제공하지 않으며 다른 곳을 파야한다는 결론에 도달했습니다. 그건 그렇고, 이 결론은 추측에 불과하며, 이를 확인할 수 있는 통계적 추정치는 없습니다. 그리고 나는 지표 축에 분포를 구축했습니다 - 가격 변화 (당신이 제안한대로). 결과: 가격 변동의 분포는 실제로 선택한 지표의 가치에 의존하지 않습니다.
숫자 2는 이 매개변수를 계산한 다른 많은 사람들이 같은 방식으로 얻습니다.
또한 H-휘발성을 위해서는 a 가 아니라 b 를 사용해야 했다.
그러면 그것은 정말로 H-변동성이 될 것입니다. 그러나 이것은 또 다른 것입니다.
분석을 위해 틱 차트를 사용했습니다. 그리고 당신은 확실히 분입니다. 얻은 결과의 불일치는 이것 때문이라고 생각합니다. 두 번째 요점에 대해서는 동의하지 않습니다. 논문에서 H-변동성은 모든 절대 가격 움직임의 합계의 비율로 정의됩니다. 의미의 측면에서 이러한 증가, 본질은 첫 번째 차이점이며 이것은 b 가 아니라 a 입니다.
유리크스에게
유라, 하지만 이것들은 이미 패턴이다... 파스투호프의 논문에서 해당하는 곳을 읽었습니까? 아마도 순차적으로 진행하면 먼저 Markov 체인을 처리한 다음 더 복잡한 것으로 이동해야 합니다. 또한, Pastekhov는 Markov 프로세스에서 차익 거래 수익을 얻을 수 있는 근본적인 가능성을 증명합니다. 그리고 그가 과거 데이터에 대해 TS를 미리 최적화했을 가능성은 없습니다 :-)
또 다른 질문: Mathcad는 어디에 있습니까? 내가 이해하는 한 가장 가까운 상점에서 금이 간 CD의 가격은 약 120 루블이기 때문에 배포 키트에는 문제가 없었습니다.
숫자 2는 이 매개변수를 계산한 다른 많은 사람들이 같은 방식으로 얻습니다.
또한 H-휘발성을 위해서는 a 가 아니라 b 를 사용해야 했다.
그러면 그것은 정말로 H-변동성이 될 것입니다. 그러나 이것은 또 다른 것입니다.
분석을 위해 틱 차트를 사용했습니다. 그리고 당신은 확실히 분입니다. 얻은 결과의 불일치는 이것 때문이라고 생각합니다. 두 번째 요점에 대해서는 동의하지 않습니다. 논문에서 H-변동성은 모든 절대 가격 움직임의 합계의 비율로 정의됩니다. 의미의 측면에서 이러한 증가, 본질은 첫 번째 차이점이며 이것은 b 가 아니라 a 입니다.
아니요, 그리고 저와 Pastukhov 및 ForAxel(여기서 확실하지 않지만 중요하지 않습니다) 및 다른 사람
중고 티키. 결과는 모든 사람에게 거의 동일합니다 - 약 2. 그리고 이것은 첫 번째 차이점이 아닙니다.
그래서 당신은 다른 결과를 얻습니다.
즉, 미리 시리즈를 중단하지 않았습니까?
정상성 요구 사항은 방법의 원래 정의에 없습니다.
적어도 나는 그것을 찾지 못했다.
공식적으로, 당신의 (b(i)-b(i-1))은 차이이지만, 그것은 인접한 값 사이의 차이입니다.
원래 시리즈에서, Pastekhov의 경우 이들은 H의 이웃 배수입니다. 다시, 공식적으로는 아무도 없습니다.
h=0.0001인 것을 금지하지는 않지만 h의 작은 값 영역에서 일반적으로 관찰됩니다.
대략 이런 종류의 인공물(그림에서 파란색 점으로 표시):
원래 틱 시리즈의 H-partition을 수행하는 것이 더 정확할 것이라는 점을 이해하고,
예를 들어 h=0.0010에서. 그리고 이미 이 시리즈에 FAK 등을 적용했습니다.
마지막 의견에 동의합니다.
추신: 당신이 그림을 수정한 것을 보았습니다!
"작은 값" 영역에서 귀하의 결과는 1.35를 얻는 경향이 있습니다!
그리고 이것은 인공물이 아니라 우리에게 주어진 현실입니다.
이것은 Pastekhov의 첫 번째 "H의 인접 배수"이며, H 의 배수 증가 모듈의 합으로 H-변동성을 계산하는 것은 실제로 합성 시리즈의 고정성과 센터링입니다.
그림을 더 적합한 그림으로 변경했습니다.
고정화 - 그럴 수 있지만 H의 배수 수준이지만 핍 수준에 있습니다.
이것이 차이점입니다. 나는 이미 썼습니다. 본질적으로 H 파티션을 반복합니다. 이것은 가장 단순한 것과 유사합니다.
소음 감소. 이것은 또 다른 행입니다.
추신: 당신이 사진을 수정한 것을 보았습니다!
"작은 값" 영역에서 귀하의 결과는 1.35를 얻는 경향이 있습니다!
그리고 이것은 인공물이 아니라 우리에게 주어진 현실입니다.
이것은 실제 값 이 아니며 조건부로 표시된 개략도입니다.
H 파티션의 크기에 따라 이 매개변수가 일반적으로 작동하는 방식.
수치는 다를 수 있으며 다른 데이터 시리즈에 따라 다릅니다.
다음은 이 주제에 대한 몇 가지 생각입니다. http://forex.kbpauk.ru/showflat.php?Cat=0&Board=mts&Number=139469&page=0&fpart=3
일반적으로 지금까지 작은 값의 영역에서는 안정적인 패턴이 확인되지 않았으며,
그것들이 이론적인 것과 다르다는 점을 제외하고.
또한 일반적으로 스프레드가 더 작기 때문에 그다지 흥미롭지 않습니다.
또 다른 질문: Mathcad는 어디에 있습니까? 내가 이해하는 한 가장 가까운 상점에서 금이 간 CD의 가격은 약 120 루블이기 때문에 배포 키트에는 문제가 없었습니다.
나는 그것을 읽었다. 매우 만족 한.
아마도 당신이 옳을 것입니다. 서두르지 마십시오. 글쎄, 우리가 일관되게 간다면 Markov 체인을 다루기 전에 개인적으로 여전히 아주 기본적인 것들을 다룰 필요가 있습니다. 예를 들어, 그것은 무엇입니까? 요컨대 확률론과 매트론을 공부한다. 통계. 너무 기초적인 것 같아서 당길 수가 없어요!
매트캐드를 설치했습니다. 그러나 그는 한 가지 단점이 있습니다. 그는 나 없이는 아무것도하지 않습니다.
그리고 저는 아직 이 과정에 참여할 수 없습니다. 하기 전에 먼저 무엇 을 이해해야 하고 그 다음에야 어떻게 해야 합니다. 통계 연구 분야에서는 이에 대한 이해가 주부 수준에 머물러 있어 조금 더 이해가 가는 방향으로 노력을 기울이고 있습니다.
우리가 이전에 쓴 강도 BL 및 BR 지표에 대해 이야기하고 있다면, 그 사용이 이점을 제공하지 않으며 다른 곳을 파야한다는 결론에 도달했습니다. 그건 그렇고, 이 결론은 추측에 불과하며, 이를 확인할 수 있는 통계적 추정치는 없습니다. 그리고 나는 지표 축에 분포를 구축했습니다 - 가격 변화 (당신이 제안한대로). 결과: 가격 변동의 분포는 실제로 선택한 지표의 가치에 의존하지 않습니다.
반드시 MARKOV PROCESS에 관한 것은 아니지만 Markov 체인에 대해서만 가능합니다.
체인에 대해서도 가능합니다.