FR H-변동성

 

이 주제는 kagi 파티션에 대한 대화의 연속입니다.

Yura, H=10용으로 제작된 EURJPY 10^6 틱에 대한 kagi-zigzag 세그먼트의 FR을 살펴보겠습니다.

사실, 그래프는 y축에 대해 거울 대칭입니다. 더 나은 통계를 위해 차이 모듈을 사용했습니다. 분명히 이 분포는 정상이 아닙니다. 제가 알기로는 모든 추론은 카기지그재그 세그먼트의 정규 분포에 대한 가정에 기반을 두고 있습니다... 질문을 다시 공식화하십시오.

PS 그건 그렇고, RF의 평균 값(최대값이 아니라 c.t.)을 찾으면 이 파티션에 대해 19.3과 같으며 <2H이고 아무것도 모순되지 않습니다.

 
안녕하세요!
여름에는 Shiryaev의 자료와 Pastekhov의 논문을 읽었습니다. 제 생각에는 주제가 매우 흥미롭지 만 항상 그렇듯이 시간과 지식이 충분하지 않습니다. 귀하의 작업과 Yurixx는 인상적이지만 대부분은 EUR로 이루어집니다. 저는 이 주제를 제 손과 다른 통화, 특히 MT4에 대해 자세히 살펴보고 싶습니다. 누군가는 경험이 있습니까? 우선, h에서 N을 계산하는 것이 중요합니다. 불행히도 나는 아직 캐드들과 친구가 아니다.
 

N이 무엇이며 어떻게 사용할 계획인지 알려주세요.

 
Neutron :

kagi-zigzag 세그먼트 ... H=10용으로 제작되었습니다.


가능하다면 이러한 개념에 대해 조금 더 자세히 알아보십시오. 불행히도, 나는 용어를 모릅니다. 어떤 종류의 VR을 분석하고 있는지 알고 싶습니다. 그것은 어떻게 얻습니까? 차트에 있는 내용을 이해합니다.
 
다음과 같은 의견 이 있습니다.
나는 완전히 다른 이유로 그것을 쓰레기통에 버렸다. 왜냐하면 종이에 아름답게 보이고 아주 견고하고 샘플이 아닌 모든 것이 실제 거래에서 동일하게 판명되는 것은 아니기 때문입니다. 여기에서 테스트 차트에 절대 반영되지 않는 일이 작동하기 시작하고 컴퓨터가 병렬 실제에 모든 항목을 표시하더라도 실제 생활에서 모든 수익성 있는 시스템 거래에 물리적으로 입력하지 않는 것으로 나타났습니다. -시간 테스트,하지만 실제를 잃는다고 말할 것입니다 - 환영합니다! 따라서 예를 들어 Shiryaev와 Pastekhov는 이론가이고 이론적 이익을 한 방울씩 수집하기 때문에 휘파람으로 물들어갑니다. 실제 거래에서만 이 모든 것에 대해 배울 수 있습니다. 다시 한 번 반복합니다. 귀하의 차트는 실생활에서 이익으로 거래되지 않습니다. 이것은 엿보기의 척도가 아니라 간접비를 절약 할 수있는 친절한 조언입니다.
 
Neutron :

N이 무엇이며 어떻게 사용할 계획인지 알려주세요.

Sergey, 나는 그의 보고서에서 Shiryaev의 용어를 사용했습니다(아래 첨부).

".......그리고 예를 들어, 이 사진을 보고 - 여기에서 h의 N이 2보다 크면 적절한 순간에 구매한다고 썼습니다. 즉, 이 경우 우리는 협력하여 행동합니다. 시장 움직임과 함께. N이 2보다 작으면 반대로 해야 한다. 가격이 오르더라도 여전히 매도해야 한다...."




, 그림과 Pastekhov의 논문에서 매번 모든 것이 다르지만 (글쎄, 이것은 아무것도 아닙니다). 방법의 본질은 분명합니다. 이 R(H)의 물리적 의미는 나에게 명확하지 않으므로 올바르게 계산할 것이라는 확신이 없습니다. 그래서 이 모든 것이 어떻게 계산되는지 더 자세히 묻고 싶었습니다. 또는 누군가가 이미 MQL4에서 이를 수행했을 수도 있습니다. 더 명확할 것입니다.
파일:
shirjaev.zip  17 kb
 
Neutron :

사실, 그래프는 y축에 대해 거울 대칭입니다. 더 나은 통계를 위해 차이 모듈을 사용했습니다. 분명히 이 분포는 정상이 아닙니다. 제가 알기로는 모든 추론은 카기지그재그 세그먼트의 정규 분포에 대한 가정에 기반을 두고 있습니다... 질문을 다시 공식화하십시오.

PS 그건 그렇고, RF의 평균 값(최대값이 아니라 c.t.)을 찾으면 이 파티션에 대해 19.3과 같으며 <2H이고 아무것도 모순되지 않습니다.


예, 일반적으로 질문은 실험적 DF의 구성과 관련되었습니다. 나는 당신과 똑같이했고 명백한 이유로 세그먼트 33> 0을 암시했습니다. 기호는 고려되지 않았습니다. 따라서 그는 정의 영역 [0,∞]과 0에서 DF의 0 값에 의존했습니다. 이 모든 것에서 정규분포는 모형함수 로도 적합하지 않다는 결론이 나왔다.

물론 이제 부호를 고려하면 대칭 DF가 제공된다는 것을 이해합니다. 0에 공백만 남습니다. 그러나 이것은 또한 어두운 질문이기도 합니다. 가격이 변경되지 않으면 새 견적이 방송되지 않습니다. 의미가 없습니다. 따라서 데이터 스트림에는 0이 아닌 차이만 있거나 거의 없습니다.

귀하의 사진(제가 올바르게 이해한다면)은 새로운 주장입니다. 로그 스케일에서는 거의 직선입니다. 이것은 지수가 두 번째 거듭제곱이 아니라 첫 번째 거듭제곱을 가짐을 의미합니다. 이것은 이미 흥미롭습니다.

Wiener 프로세스에 대한 H-휘발성 값에 대해 알아냈습니다. 가격이 어떤 위치에 있든 이 지점에서 H를 넘길 확률은 H를 아래로 전달할 확률과 같습니다. 그리고 이것은 현재 가격 값이나 이전 값 또는 H에 의존하지 않습니다. 그리고 이것에서 결국 FR의 명시적인 형태를 얻을 수 있습니다. 브라운 운동의 분포가 아마도 같은 것으로부터 파생된 것에서 볼 필요가 있습니다. 평균에 대한 2H의 값도 내가 이해하는 바와 같이 이 조항의 결과입니다.

그런데 Wiener 프로세스의 경우 차익거래 기준으로 사용할 수 있는 또 다른 관계가 있습니다. 가우스 분포의 경우 평균 및 sco 값이 명시적으로 계산되므로 sco/mean = root(pi/2)가 됩니다. 그리고 이것은 파티션의 모든 매개변수 H에도 해당됩니다. 예를 들어 귀하의 사진에 있는 분포에 대해 우리가 실제로 가지고 있는 것을 확인하는 것은 흥미로울 것입니다.

 
Rosh :
다음과 같은 의견 이 있습니다.
나는 완전히 다른 이유로 그것을 쓰레기통에 버렸다. 왜냐하면 종이에 아름답게 보이고 아주 견고하고 샘플이 아닌 모든 것이 실제 거래에서 동일하게 판명되는 것은 아니기 때문입니다. 여기에서 테스트 차트에 절대 반영되지 않는 일이 작동하기 시작하고 컴퓨터가 병렬 실제에 모든 항목을 표시하더라도 실제 생활에서 모든 수익성 있는 시스템 거래에 물리적으로 입력하지 않는 것으로 나타났습니다. -시간 테스트,하지만 실제를 잃는다고 말할 것입니다 - 환영합니다! 따라서 예를 들어 Shiryaev와 Pastekhov는 이론가이고 이론적 이익을 한 방울씩 수집하기 때문에 휘파람으로 물들어갑니다. 실제 거래에서만 이 모든 것에 대해 배울 수 있습니다. 다시 한 번 반복합니다. 귀하의 차트는 실생활에서 이익으로 거래되지 않습니다. 이것은 엿보기의 척도가 아니라 간접비를 절약 할 수있는 친절한 조언입니다.

나는 여름에 포럼에서 읽은 이 관점에 완전히 동의합니다. 그러나 Rosh, 그 사람들은 유능하게 Pastukhov의 논문을 뼈대로 분해했으며 일반적으로 이러한 접근 방식의 불일치를 입증했습니다.
나는 카기 전략 등에 관심이 없다. , 그리고 고려 중인 기기의 독립적인 특성으로서 R(H) 자체. 나는 그것을 탐구하고 싶습니다. 그 안에 뭔가가 있다고 생각해?
 

".......И, например, глядя на эту картинку – вот тут вот у меня написано, что если N от h больше двойки, то мы покупаем в соответствующие моменты. Т.е. мы в этом случае действуем сонаправленно с движением рынка. Если N меньше двойки, то поступать надо наоборот. Даже если цены растут, то надо тем не менее продавать. ...."

모든 것이 명확합니다. 이것이 H-휘발성(Hv)의 정의입니다. 평균이 0인 확률변수(Wiener 과정 또는 1차원 브라운 운동)를 적분하여 얻은 시계열 에 대해 H-변동성은 동일하게 2임을 나타낼 수 있습니다. 즉, a를 갖는 kagi 구성의 평균 범위 H의 단계는 2H로 경향이 있습니다(Hv=2H/H=2). 반면에 Wiener 유형의 모든 VR 거래 전략(TS)의 수입은 0이 되는 경향이 있습니다. 따라서 Hv와 2의 차이는 TS의 가능한 차익거래로 간주될 수 있습니다. s=(Hv-2)*Н - H의 함수로서 거래당 TS의 평균 수익성(포인트). <0, s>0인 경우 역추세 TS가 있습니다. 추세 TS입니다.

 
мнение


Rosh는 다음과 같이 썼습니다.
다음이 있습니다.

예, 우리는 모든 기기와 모든 H 파티션에 대해 장기적으로 TS의 효율성이 스프레드 내부에 있다는 것을 오랫동안 알고 있었습니다. 또한 H 파티션이 모든 가능한 차익 거래 전략에 대한 점근적 수익률 한계임을 증명할 수 있습니다.

 
Yurixx :

그런데 Wiener 프로세스의 경우 차익거래 기준으로 사용할 수 있는 또 다른 관계가 있습니다. 가우스 분포의 경우 평균 및 sco 값이 명시적으로 계산되므로 sco/mean = root(pi/2)가 됩니다. 그리고 이것은 파티션의 모든 매개변수 H에도 해당됩니다. 예를 들어 귀하의 사진에 있는 분포에 대해 우리가 실제로 가지고 있는 것을 확인하는 것은 흥미로울 것입니다.


대칭 RF의 경우 다음이 참입니다. speed=SQRT(Sum[(Mx)^2]/[n-1]), mean=Sum[(Mx)]/n), 그 다음 speed/mean != root(pi /2).

무슨 말인지 설명해?