예를 들어... 7년 동안의 어드바이저 차트...(이익 10p) 스탑 300이지만 손실을 입어도 부동 이익은 가격을 따릅니다. .. 7년 동안 이익 대비 손실 비율은 약 25입니다.. 원칙적으로 이것은 많지 않습니다. .. 하지만 연간 약 200개 정도는 쏠 수 있습니다.
예, 이와 유사한 아름다운 사진을 쉽게 표시할 수 있습니다. 나는 1 년 안에 그런 그림을 그리고 싶었고, 이익이 너무 높다는 것을 깨달았습니다 (최근 친구가 그에게 터미널 숫자의 숫자에 0을 추가하도록 요청했습니다). 5 개월 동안 테스트를 중단했습니다.
실제로는 그렇지 않습니다. 그것은 단지 아름다운 신기루입니다. 그리고 그것들이 많이 있습니다. 이것은 항상 기억해야 합니다.
그리고 출구는 얼마입니까? 편지의 평균 이익은 얼마입니까? 그리고 어느 기간 동안? . 답변 해주셔서 감사합니다 :)
예를 들어... 7년 동안의 어드바이저 차트...(이익 10p) 스탑 300이지만 손실을 입어도 부동 이익은 가격을 따릅니다. .. 7년 동안 이익 대비 손실 비율은 약 25입니다.. 원칙적으로 이것은 많지 않습니다. .. 하지만 연간 약 200개 정도는 쏠 수 있습니다.
예, 이와 유사한 아름다운 사진을 쉽게 표시할 수 있습니다. 나는 1 년 안에 그런 그림을 그리고 싶었고, 이익이 너무 높다는 것을 깨달았습니다 (최근 친구가 그에게 터미널 숫자의 숫자에 0을 추가하도록 요청했습니다). 5 개월 동안 테스트를 중단했습니다.
실제로는 그렇지 않습니다. 그것은 단지 아름다운 신기루입니다. 그리고 그것들이 많이 있습니다. 이것은 항상 기억해야 합니다.
그리고 출구는 얼마입니까? 편지의 평균 이익은 얼마입니까? 그리고 어느 기간 동안? . 답변 해주셔서 감사합니다 :)
직장에서 즉흥적으로 시작했는데... 2005년 1월 1일부터 수익이 15핍 1랏, 1년을 2006년 1월 1일까지 몰고 싶었지만 05/30까지 5개월만 버텼습니다. 2005.
현재 나에게 가장 좋은 결과는 상향 수익률 곡선이 있는 최적화 매개변수에 의해서만 표시되며(쓸모 없는 결과를 끄면 자체적으로 필터링됨) 바로 이 곡선의 선형 상관 계수가 절대값에 더 가깝습니다. 1. 즉, 프로그램은 옵티마이저가 제공하는 옵션을 하나씩 선택하고 각각에 대해 테스트를 실행하고 손익을 분석하여 그래프가 직선과 가장 유사한 옵션을 찾습니다. 스텁은 그러한 그래프가 균형 측면에서 가장 좋은 최적화 결과를 거의 얻지 못한다는 것을 분명히 알 수 있습니다. 대부분은 평균적인 것입니다. 그러나 보다 선형적인 수익률 곡선의 경우 드로우다운은 매우 작지만 과도하게 급격한 상승 곡선은 실제로 관찰되지 않습니다.
좋은 생각. 또한 드로다운을 줄이기 위해서는 수익률 곡선의 가파름을 어느 정도 포기할 수는 있다고 생각합니다. 이는 단순히 위험 감소에 관한 것이 아닙니다. 가장 중요한 부분은 차량의 성능이라고 생각합니다. 큰 하락이 없다는 것은 시스템의 적절성, 즉 시장의 실제 속성을 사용한다는 것을 나타냅니다. 그리고 이것은 차례로 이것이 달성되는 매개 변수가 기록에 대한 무딘 조정의 결과가 아니라 이러한 동일한 속성을 반영한다는 것을 의미합니다.
그건 그렇고, 아아, 나는 "선형 상관 계수"가 무엇인지 그리고 그것이 단지 상관 계수와 어떻게 다른지 모릅니다. 나는 선형 회귀선 에 의한 수익률 곡선 근사의 품질을 평가하기 위해 표준 편차를 사용할 것입니다. 그렇다면 이것이 무엇이며 선형 상관 계수가 있는 변형이 RMS 추정값보다 나은 이유를 설명할 수 있습니까?
현재 나에게 가장 좋은 결과는 상향 수익률 곡선이 있는 최적화 매개변수에 의해서만 표시되며(쓸모 없는 결과를 끄면 자체적으로 필터링됨) 바로 이 곡선의 선형 상관 계수가 절대값에 더 가깝습니다. 1. 즉, 프로그램은 옵티마이저가 제공하는 옵션을 하나씩 선택하고 각각에 대해 테스트를 실행하고 손익을 분석하여 그래프가 직선과 가장 유사한 옵션을 찾습니다. 스텁은 그러한 그래프가 균형 측면에서 가장 좋은 최적화 결과를 거의 얻지 못한다는 것을 분명히 알 수 있습니다. 대부분은 평균적인 것입니다. 그러나 보다 선형적인 수익률 곡선의 경우 드로우다운은 매우 작지만 과도하게 급격한 상승 곡선은 실제로 관찰되지 않습니다.
좋은 생각. 또한 드로다운을 줄이기 위해서는 수익률 곡선의 가파름을 어느 정도 포기할 수는 있다고 생각합니다. 이는 단순히 위험 감소에 관한 것이 아닙니다. 가장 중요한 부분은 차량의 성능이라고 생각합니다. 큰 하락이 없다는 것은 시스템의 적절성, 즉 시장의 실제 속성을 사용한다는 것을 나타냅니다. 그리고 이것은 차례로 이것이 달성되는 매개 변수가 기록에 대한 무딘 조정의 결과가 아니라 이러한 동일한 속성을 반영한다는 것을 의미합니다.
그건 그렇고, 아아, 나는 "선형 상관 계수"가 무엇인지 그리고 그것이 단지 상관 계수와 어떻게 다른지 모릅니다. 나는 선형 회귀선에 의한 수익률 곡선 근사의 품질을 평가하기 위해 표준 편차를 사용할 것입니다. 그렇다면 이것이 무엇이며 선형 상관 계수가 있는 변형이 RMS 추정값보다 나은 이유를 설명할 수 있습니까?
수학에 대한 참고 서적을 뜯고 읽으면 다음과 같이 인용합니다.
"두 값 x와 y(평면 상의 점 좌표 값) 사이의 연결 정도는 선형 상관 계수 - r로 측정할 수 있습니다. r의 값이 0에 가까우면 다음 x와 y의 값 사이에 선형 관계가 있다는 진술은 기각될 수 있습니다. r이 (+/-)1에 가까우면 점들이 어떤 직선 y = A* 근처에 있다고 간주해야 합니다 x + B. 값이 상관되지 않으면 무작위 샘플 상관 계수 모듈로가 샘플 크기 N으로 특정 값 r0을 초과할 확률을 계산할 수 있습니다. 적은 수의 측정으로 큰 값을 얻을 확률 상관 계수 |r| > 0.5는 상관 관계가 없는 값에 대해 클 수 있습니다."
마지막 두 문장은 수익률 곡선이 적은 수의 거래(작은 표본 크기)를 기반으로 구축된 경우 상관 계수가 0.5 값을 초과할 가능성이 있다고 말합니다. 즉, 적합이 있을 것입니다.
사실, RMS를 계산할 수 있지만 수평선 이 아닌 직선에 대한 RMS는 항상 0보다 클 것이라는 점을 고려해야 합니다. 그리고 기울기에 관계없이 모든 직선에 대한 선형 상관 계수는 1과 같아야 합니다.
사실, RMS를 계산할 수 있지만 수평선이 아닌 직선에 대한 RMS는 항상 0보다 클 것이라는 점을 고려해야 합니다. 그리고 기울기에 관계없이 모든 직선에 대한 선형 상관 계수는 1과 같아야 합니다.
나는 수익률 곡선을 근사하는 선형 회귀 오차의 표준 편차를 의미했습니다. 이 경우 표준편차는 수익률선이 직선인 경우에만 0이 됩니다. 결과는 직선의 경사각에 의존하지 않습니다. 다른 모든 경우에는 RMS>0입니다. 일반적으로 오차의 RMSD는 상관계수(선형상관계수와 같기 때문에)와 관련이 있고 이 관계는 분석적으로 표현하기 쉽다고 생각합니다. 따라서 이러한 옵션은 동일하다고 가정해야 합니다. 다만, 오차의 RMS에 따라 주어진 리스크 수준에서 인출액을 추정할 수 있다는 차이가 있을 수 있다. 당신은 어떻게 생각하십니까 ?
Reshetov , 나는 당신이 저를 "당신"이라고 부르게 되어 매우 기쁩니다. 고맙습니다. 그러나 문구
쪼개면 수학 참고서를 펴서 읽어보세요. ..
그냥 걸작이야! 나는 마음 속 깊은 곳에서 재미를 느꼈습니다. 거기에 스타일이 혼합되어 있다고 생각하지 않습니까? :-))
사실, RMS를 계산할 수 있지만 수평선이 아닌 직선에 대한 RMS는 항상 0보다 클 것이라는 점을 고려해야 합니다. 그리고 기울기에 관계없이 모든 직선에 대한 선형 상관 계수는 1과 같아야 합니다.
나는 수익률 곡선을 근사하는 선형 회귀 오차의 표준 편차를 의미했습니다. 이 경우 표준편차는 수익률선이 직선인 경우에만 0이 됩니다. 결과는 직선의 경사각에 의존하지 않습니다. 다른 모든 경우에는 RMS>0입니다. 일반적으로 오차의 RMSD는 상관계수(선형상관계수와 같기 때문에)와 관련이 있고 이 관계는 분석적으로 표현하기 쉽다고 생각합니다. 따라서 이러한 옵션은 동일하다고 가정해야 합니다. 다만, 오차의 RMS에 따라 주어진 리스크 수준에서 인출액을 추정할 수 있다는 차이가 있을 수 있다. 당신은 어떻게 생각하십니까 ?
Reshetov , 나는 당신이 저를 "당신"으로 부르게 되어 매우 기쁩니다. 고맙습니다. 그러나 문구
쪼개면 수학 참고서를 펴서 읽어보세요. ..
그냥 걸작이야! 나는 마음 속 깊은 곳에서 재미를 느꼈습니다. 거기에 스타일이 혼합되어 있다고 생각하지 않습니까? :-))
상호간에, 나는 또한 당신의 학습과 함께 많은 재미를 느꼈습니다. 똑똑한 단어가 너무 많습니다. 선형상관계수를 계산하지 않고 수익률곡선을 맞추는 방법을 알고 싶습니다.
대략 4개월 작동... (예상대로)
예를 들어... 7년 동안의 어드바이저 차트...(이익 10p) 스탑 300이지만 손실을 입어도 부동 이익은 가격을 따릅니다. .. 7년 동안 이익 대비 손실 비율은 약 25입니다.. 원칙적으로 이것은 많지 않습니다. .. 하지만 연간 약 200개 정도는 쏠 수 있습니다.
실제로는 그렇지 않습니다. 그것은 단지 아름다운 신기루입니다. 그리고 그것들이 많이 있습니다. 이것은 항상 기억해야 합니다.
그리고 출구는 얼마입니까? 편지의 평균 이익은 얼마입니까? 그리고 어느 기간 동안? . 답변 해주셔서 감사합니다 :)
예를 들어... 7년 동안의 어드바이저 차트...(이익 10p) 스탑 300이지만 손실을 입어도 부동 이익은 가격을 따릅니다. .. 7년 동안 이익 대비 손실 비율은 약 25입니다.. 원칙적으로 이것은 많지 않습니다. .. 하지만 연간 약 200개 정도는 쏠 수 있습니다.
실제로는 그렇지 않습니다. 그것은 단지 아름다운 신기루입니다. 그리고 그것들이 많이 있습니다. 이것은 항상 기억해야 합니다.
그리고 출구는 얼마입니까? 편지의 평균 이익은 얼마입니까? 그리고 어느 기간 동안? . 답변 해주셔서 감사합니다 :)
약 4개월 실행...(예상대로)
예 아니오, 말할 수 있습니다. 비누 clin-p@inbox.ru에 편지를 쓰세요... 제 생각에 상인은 좋은 알고리즘이 부족할 뿐만 아니라 다른 것으로 인해 큰 돈과 분리됩니다. :))
현재 나에게 가장 좋은 결과는 상향 수익률 곡선이 있는 최적화 매개변수에 의해서만 표시되며(쓸모 없는 결과를 끄면 자체적으로 필터링됨) 바로 이 곡선의 선형 상관 계수가 절대값에 더 가깝습니다. 1. 즉, 프로그램은 옵티마이저가 제공하는 옵션을 하나씩 선택하고 각각에 대해 테스트를 실행하고 손익을 분석하여 그래프가 직선과 가장 유사한 옵션을 찾습니다. 스텁은 그러한 그래프가 균형 측면에서 가장 좋은 최적화 결과를 거의 얻지 못한다는 것을 분명히 알 수 있습니다. 대부분은 평균적인 것입니다. 그러나 보다 선형적인 수익률 곡선의 경우 드로우다운은 매우 작지만 과도하게 급격한 상승 곡선은 실제로 관찰되지 않습니다.
이는 단순히 위험 감소에 관한 것이 아닙니다. 가장 중요한 부분은 차량의 성능이라고 생각합니다. 큰 하락이 없다는 것은 시스템의 적절성, 즉 시장의 실제 속성을 사용한다는 것을 나타냅니다. 그리고 이것은 차례로 이것이 달성되는 매개 변수가 기록에 대한 무딘 조정의 결과가 아니라 이러한 동일한 속성을 반영한다는 것을 의미합니다.
그건 그렇고, 아아, 나는 "선형 상관 계수"가 무엇인지 그리고 그것이 단지 상관 계수와 어떻게 다른지 모릅니다.
나는 선형 회귀선 에 의한 수익률 곡선 근사의 품질을 평가하기 위해 표준 편차를 사용할 것입니다. 그렇다면 이것이 무엇이며 선형 상관 계수가 있는 변형이 RMS 추정값보다 나은 이유를 설명할 수 있습니까?
그건 그렇고, 아아, 나는 "선형 상관 계수"가 무엇인지 그리고 그것이 단지 상관 계수와 어떻게 다른지 모릅니다.
이것은 동일합니다. 같은 것을 의미하는 단어에 대한 놀이일 뿐입니다.
추신: 대화 참가자가 동일한 상관 관계를 의미하기 때문에 이 진술은 물론 이 경우에 해당됩니다.
그건 그렇고, 아아, 나는 "선형 상관 계수"가 무엇인지 그리고 그것이 단지 상관 계수와 어떻게 다른지 모릅니다.
이것은 동일합니다. 같은 것을 의미하는 단어에 대한 놀이일 뿐입니다.
현재 나에게 가장 좋은 결과는 상향 수익률 곡선이 있는 최적화 매개변수에 의해서만 표시되며(쓸모 없는 결과를 끄면 자체적으로 필터링됨) 바로 이 곡선의 선형 상관 계수가 절대값에 더 가깝습니다. 1. 즉, 프로그램은 옵티마이저가 제공하는 옵션을 하나씩 선택하고 각각에 대해 테스트를 실행하고 손익을 분석하여 그래프가 직선과 가장 유사한 옵션을 찾습니다. 스텁은 그러한 그래프가 균형 측면에서 가장 좋은 최적화 결과를 거의 얻지 못한다는 것을 분명히 알 수 있습니다. 대부분은 평균적인 것입니다. 그러나 보다 선형적인 수익률 곡선의 경우 드로우다운은 매우 작지만 과도하게 급격한 상승 곡선은 실제로 관찰되지 않습니다.
이는 단순히 위험 감소에 관한 것이 아닙니다. 가장 중요한 부분은 차량의 성능이라고 생각합니다. 큰 하락이 없다는 것은 시스템의 적절성, 즉 시장의 실제 속성을 사용한다는 것을 나타냅니다. 그리고 이것은 차례로 이것이 달성되는 매개 변수가 기록에 대한 무딘 조정의 결과가 아니라 이러한 동일한 속성을 반영한다는 것을 의미합니다.
그건 그렇고, 아아, 나는 "선형 상관 계수"가 무엇인지 그리고 그것이 단지 상관 계수와 어떻게 다른지 모릅니다.
나는 선형 회귀선에 의한 수익률 곡선 근사의 품질을 평가하기 위해 표준 편차를 사용할 것입니다. 그렇다면 이것이 무엇이며 선형 상관 계수가 있는 변형이 RMS 추정값보다 나은 이유를 설명할 수 있습니까?
"두 값 x와 y(평면 상의 점 좌표 값) 사이의 연결 정도는 선형 상관 계수 - r로 측정할 수 있습니다. r의 값이 0에 가까우면 다음 x와 y의 값 사이에 선형 관계가 있다는 진술은 기각될 수 있습니다. r이 (+/-)1에 가까우면 점들이 어떤 직선 y = A* 근처에 있다고 간주해야 합니다 x + B. 값이 상관되지 않으면 무작위 샘플 상관 계수 모듈로가 샘플 크기 N으로 특정 값 r0을 초과할 확률을 계산할 수 있습니다. 적은 수의 측정으로 큰 값을 얻을 확률 상관 계수 |r| > 0.5는 상관 관계가 없는 값에 대해 클 수 있습니다."
마지막 두 문장은 수익률 곡선이 적은 수의 거래(작은 표본 크기)를 기반으로 구축된 경우 상관 계수가 0.5 값을 초과할 가능성이 있다고 말합니다. 즉, 적합이 있을 것입니다.
사실, RMS를 계산할 수 있지만 수평선 이 아닌 직선에 대한 RMS는 항상 0보다 클 것이라는 점을 고려해야 합니다. 그리고 기울기에 관계없이 모든 직선에 대한 선형 상관 계수는 1과 같아야 합니다.
사실, RMS를 계산할 수 있지만 수평선이 아닌 직선에 대한 RMS는 항상 0보다 클 것이라는 점을 고려해야 합니다. 그리고 기울기에 관계없이 모든 직선에 대한 선형 상관 계수는 1과 같아야 합니다.
나는 수익률 곡선을 근사하는 선형 회귀 오차의 표준 편차를 의미했습니다.
이 경우 표준편차는 수익률선이 직선인 경우에만 0이 됩니다. 결과는 직선의 경사각에 의존하지 않습니다. 다른 모든 경우에는 RMS>0입니다. 일반적으로 오차의 RMSD는 상관계수(선형상관계수와 같기 때문에)와 관련이 있고 이 관계는 분석적으로 표현하기 쉽다고 생각합니다. 따라서 이러한 옵션은 동일하다고 가정해야 합니다. 다만, 오차의 RMS에 따라 주어진 리스크 수준에서 인출액을 추정할 수 있다는 차이가 있을 수 있다. 당신은 어떻게 생각하십니까 ?
Reshetov , 나는 당신이 저를 "당신"이라고 부르게 되어 매우 기쁩니다. 고맙습니다.
그러나 문구
쪼개면 수학 참고서를 펴서 읽어보세요. ..
그냥 걸작이야! 나는 마음 속 깊은 곳에서 재미를 느꼈습니다. 거기에 스타일이 혼합되어 있다고 생각하지 않습니까? :-))사실, RMS를 계산할 수 있지만 수평선이 아닌 직선에 대한 RMS는 항상 0보다 클 것이라는 점을 고려해야 합니다. 그리고 기울기에 관계없이 모든 직선에 대한 선형 상관 계수는 1과 같아야 합니다.
나는 수익률 곡선을 근사하는 선형 회귀 오차의 표준 편차를 의미했습니다.
이 경우 표준편차는 수익률선이 직선인 경우에만 0이 됩니다. 결과는 직선의 경사각에 의존하지 않습니다. 다른 모든 경우에는 RMS>0입니다. 일반적으로 오차의 RMSD는 상관계수(선형상관계수와 같기 때문에)와 관련이 있고 이 관계는 분석적으로 표현하기 쉽다고 생각합니다. 따라서 이러한 옵션은 동일하다고 가정해야 합니다. 다만, 오차의 RMS에 따라 주어진 리스크 수준에서 인출액을 추정할 수 있다는 차이가 있을 수 있다. 당신은 어떻게 생각하십니까 ?
Reshetov , 나는 당신이 저를 "당신"으로 부르게 되어 매우 기쁩니다. 고맙습니다.
그러나 문구
쪼개면 수학 참고서를 펴서 읽어보세요. ..
그냥 걸작이야! 나는 마음 속 깊은 곳에서 재미를 느꼈습니다. 거기에 스타일이 혼합되어 있다고 생각하지 않습니까? :-))선형상관계수를 계산하지 않고 수익률곡선을 맞추는 방법을 알고 싶습니다.