Sergey, 원칙적으로 장기적으로 돈을 벌 수없는 프로세스가 있습니다. MO가 0인 정규 분포 SW를 통합하여 얻은 금성 과정에 대해 이야기하고 있습니다. 따라서 어떤 TS를 생각해 냈든 이 경우에는 실패할 운명입니다. 이론상으로도 그런 차량은 만들 수 없습니다! 그런 VR을 EFFECTIVE라고 부르자. 보시다시피 효율성은 특정 차량이 아니라 주어진 VR의 속성입니다. 내가 그린 비유가 명확하고 직관적이라고 생각하는가?
감사합니다. 마침내 춤을 출 수 있는 스토브가 있습니다. 나는 여기에서 "원칙적으로 불가능합니다"라는 말만 잘라 냈습니다. 우리는 프로세스를 부분으로 분해하기 시작합니다 :-). 1 Wiener 프로세스는 독립적인 증분을 갖는 프로세스입니다. 이 곡선에는 항상 이 속성이 있습니까? 증분에 의존하는 영역이 있다는 데 동의할 것입니다. 작업은 이 사실을 가능한 한 빨리 발견하고 상관 관계 시간 동안 증분 방향으로 거래하는 것입니다. 두 번째 방법은 "독립적인 증분을 가진 모든 프로세스는 Markovian입니다. 우리는 거기에갑니다. 가격 값 세트가 불연속적이고 셀 수 있기 때문에 전환 확률 행렬을 결정할 필요가 있습니다. 그러면 이론적으로 가능합니다.
도입된 개념은 혼란만 일으키고 이 곡선의 "동작"을 탐색할 수 있는 도구(패턴 찾기)를 제공하지 않지만 "코인으로 시스템의 안정적인 상태는 무엇입니까? (부록 : 내가 산만 한 동안 친애하는 kamal이 이미 요청했습니다) 그 동안 나는 내 입장을 고수합니다 - 안정적인 상태를 유지하려는 시스템의 욕구는 예측에 이점을주지 않으며 의사 협상 가능한 많은 것을 찾을 수 있습니다 인수 "
이것은 내 진술이므로 조금 더 추가합니다. 내 결론은 "마틴게일"과 "효율성"의 개념이 아닌 상식 에 근거한 것입니다. 게다가 이 개념들이 무엇을 의미하는지 조차 모르고, 더 나아가 알고 싶지도 않습니다. 그러나이 무지는 나를 전혀 괴롭히지 않고 다른 접근 방식, 다른 모습 ... : o)
나는 또한 내 연구에서 이러한 용어를 이해하지 못하기 때문에 사용하지 않습니다. 그리고 저는 수학이 적용된 것으로 간주합니다. 수학이 무엇인지, 어디에 적용해야 하는지 이해하면 됩니다 :-).
이에 대해 “안정적인 상태를 유지하려는 시스템의 바람은 예측에 어떠한 이점도 주지 않는다”는 점에서 이 속성을 잘 활용할 수 있는지, 아닌지를 사진으로 제대로 이해하고 보여드렸지만 납득할 수 없었다. 그렇지 않다면 이 아이디어를 조금 더 자세히 설명하고 저도 항상 상식의 틀 안에 머물려고 노력합니다.
2. 나는 당신이 말하는 것을 일반적으로 이해하지만, 그것이 나의 수학적 능력을 넘어선 다는 것도 이해합니다. :-(
3. 예, TS에 대한 그러한 아이디어는 정말 사소합니다. 이것을 위해 FR을 알 필요가 없습니다. mo가 있으면 충분합니다. 나는 처음부터 이것을 이해했다. 따라서 질문은 다른 방식으로 공식화될 수 있습니다. DF를 아는 것이 mo, sko를 아는 기본 경우보다 명시적으로 이점을 제공합니까? 글쎄, 그렇다면 어떻게 든 사용할 수 있습니까?
예시. PV는 여전히 mo=0이지만 비대칭(대칭인 Gaussian과 달리)이 있습니다. 곡선의 모양에서 무언가를 추출할 수 있습니까, 아니면 말이 되지 않습니까?
그러나 이것은 흥미롭습니다. "돈 관리의 수학 은 정확하고 명확한 조치 알고리즘이 있다는 관점에서 훨씬 더 적절합니다." 이러한 알고리즘에 대해 더 많이 배울 수 있습니까? 즉, 무엇을 의미하고 접근 가능한 형태로 어디에서 찾을 수 있는지입니다.
4. 나는 질적 비교가 아니라 양적 비교에 관심이 있다. 이것은 TS의 논리적 조건이 아닙니다. :-) 정확히 말하자면, 이 샘플의 크기에 의존하지 않도록 샘플 범위를 정규화하고 싶습니다.
계산 알고리즘을 이해했지만 pls를 설명하십시오.
a) "각 랜덤 변수"는 CV 시리즈의 각 샘플이 자체 분포를 갖는 별도의 값임을 의미합니까? 그러한 모든 양은 동일한 분포 F(x) ? 그렇지 않다면 "모든 임의의 값"은 무엇을 의미합니까?
b) G(x)는 무엇입니까? F(x)를 n의 거듭제곱으로 올려야 하는 이유는 무엇이며 이것이 샘플 최대값과 어떤 관련이 있습니까? 실례합니다. 물리학자로서 제가 하는 일을 이해해야 합니다.
3. 독립 증분의 경우 - 아니오, 그렇지 않습니다. 독립 증분 및 mo=0의 경우 아무 것도 이점을 줄 수 없기 때문입니다. 시장은 효율적입니다(내가 위에서 제시한 마틴게일 기준에 따라). 그렇지 않으면 매수 후 보유 규칙보다 더 나은 것은 없습니다. 이 모든 것은 독립적인 증가를 위해 강조합니다. 자금 관리의 수학, 보다 정확하게는 위험 관리에 대한 많은 저서가 작성되었으며 많은 결과가 입증되었습니다. 일부 결과는 모든 사람에게 알려져 있고(Sharpe / Sortino 비율, 또는 V@R), 다른 결과는 일반적인 거래 지식과 더 관련이 있고(예: Kelly 규칙), 다른 결과는 가까운 장래에 실제적으로 사용할 수 없습니다(일관되고 볼록한 위험 측정). 이 모든 결과는 건설적이며, 각각은 "이런 식으로 위험을 제한하려면 이렇게 하고 저것을 하십시오"라고 말합니다. 실용적인 관점에서 Vince의 "The Mathematics of Money Management" 같은 책이 있는 것 같습니다. 내가 틀리지 않았다면 - 단지 돈 관리에 관한 것입니다. 나는 스스로 많이 읽지 않고 그냥 훑어보았지만 섬망과 샤머니즘은 없는 것 같다. 4. 그건 그렇고, 나는 당신이 아마도 샘플링이 아니라 독립적인 증분 으로 프로세스를 구현함으로써 최대값을 찾고 싶어한다는 것을 깨달았습니다. 이것은 약간 다른 파슬리(더 복잡함)입니다. 제가 하고싶은대로 답변해드리니 샘플링용으로만 더 필요하시면 다시 질문해주시면 됩니다. a) 이 버전은 계열의 값이 독립적으로 동일하게 분포되어 있음을 의미합니다(분포 함수 F 사용) 확률 변수. 머리-꼬리(1-0)가 있습니다. 합계가 아니라 수량 자체입니다. b) G(x) 는 실제로 최대 분포 함수입니다. 증명은 간단합니다. 최대값이 x보다 작을 확률은 각 r.v. 클레임(taftology)보다 작으며 "x보다 작은 n번째 값" 유형의 이벤트 확률의 곱과 같습니다. 그러한 모든 사건의 확률은 동일하고 F(x) 와 같기 때문에 G(x) = F^n(x)를 얻습니다.
Prival : 1 Wiener 프로세스는 독립적인 증분 프로세스입니다. 이 곡선에는 항상 이 속성이 있습니까? 증분에 의존하는 영역이 있다는 데 동의할 것입니다. 작업은 이 사실을 가능한 한 빨리 발견하고 상관 관계 시간 동안 증분 방향으로 거래하는 것입니다. 두 번째 방법은 "독립적인 증분을 가진 모든 프로세스는 Markovian입니다. 우리는 거기에갑니다. 가격 값 세트가 불연속적이고 셀 수 있기 때문에 전환 확률 행렬을 결정할 필요가 있습니다. 그러면 이론적으로 가능합니다.
동의하지 않는다! 조건별 - 증분은 INDEPENDENT입니다. 모든 로컬 종속성은 무작위(확률적)이므로 시작했을 때와 같이 예기치 않게 종료되며, 이는 이 속성을 악용할 수 없음을 의미합니다. 두 번째 옵션을 이해하지 못했습니다. 그러나 일반적으로 임의의 프로세스(위에 정의된 대로)에서 수익성 있는 TS를 구축하려는 시도는 넌센스입니다! 세르게이는 "장기적으로는 불가능하다"고 강조했고, 국내 우승 가능성도 배제하지 않는다. 이것은 아무것도 모순되지 않습니다. 평균적으로 LARGE 기록에서 TS의 수익성(거래 수 n에 대한 총 이익의 비율)은 1/SQRT(n)과 같이 0이 되는 경향이 있다는 것이 중요합니다.
kamal : 3. 독립 증분의 경우 - 아니오, 독립 증분 및 mo=0의 경우 아무 것도 유리할 수 없기 때문에 그렇지 않습니다. 시장은 효율적입니다(내가 위에서 제시한 마틴게일 기준에 따라). 그렇지 않으면 매수 후 보유 규칙보다 더 나은 것은 없습니다. 이 모든 것은 독립적인 증가를 위해 강조합니다. 자금 관리의 수학, 보다 정확하게는 위험 관리에 대한 많은 저서가 작성되었으며 많은 결과가 입증되었습니다. 일부 결과는 모든 사람에게 알려져 있고(Sharpe / Sortino 비율, 또는 V@R), 다른 결과는 일반적인 거래 지식과 더 관련이 있고(예: Kelly 규칙), 다른 결과는 가까운 장래에 실제적으로 사용할 수 없습니다(일관되고 볼록한 위험 측정). 이 모든 결과는 건설적이며, 각각은 "이런 식으로 위험을 제한하려면 이렇게 하고 저것을 하십시오"라고 말합니다. 실용적인 관점에서 Vince의 "The Mathematics of Money Management" 같은 책이 있는 것 같습니다. 내가 틀리지 않았다면 - 단지 돈 관리에 관한 것입니다. 나는 스스로 많이 읽지 않고 그냥 훑어보았지만 섬망과 샤머니즘은 없는 것 같다. 4. 그건 그렇고, 나는 당신이 아마도 샘플링이 아니라 독립적인 증분 으로 프로세스를 구현함으로써 최대값을 찾고 싶어한다는 것을 깨달았습니다. 이것은 약간 다른 파슬리(더 복잡한)입니다. 제가 하고싶은대로 답변해드리니 샘플링용으로만 더 필요하시면 다시 질문해주시면 됩니다. a) 이 버전은 계열의 값이 독립적으로 동일하게 분포되어 있음을 의미합니다(분포 함수 F 사용) 확률 변수. 머리-꼬리(1-0)가 있습니다. 합계가 아니라 수량 자체입니다. b) G(x) 는 실제로 최대 분포 함수입니다. 증명은 간단합니다. 최대값이 x보다 작을 확률은 각 r.v. 클레임(taftology)보다 작으며 "x보다 작은 n번째 값" 유형의 이벤트 확률의 곱과 같습니다. 그러한 모든 사건의 확률은 동일하고 F(x) 와 같기 때문에 G(x) = F^n(x)를 얻습니다.
그래서 우리는 두 번째 질문도 알아냈습니다. 감사합니다. Vince에게 특별한 감사를 전합니다. 반드시 찾을 것입니다. 마지막 질문이 남아 있습니다.
a) 내가 올바르게 이해했다면 CV는 CV 시리즈의 전체 무한 실현 세트를 의미하며, 각각은 이 CV의 무한 시리즈의 특수한 경우입니다. 이 경우 개별 요소에 대한 분포 함수에 대해 이야기하는 것이 가능해집니다. 잘못된 경우 수정합니다.
그리고 CB는 인용의 역사 조각의 형태로 내 컴퓨터에 마지막 부분이 있는 바로 그 시리즈(아마도 무한대)를 의미했습니다. 그리고 저는 이 히스토리의 샘플 부분을 호출했는데, 제가 직접 계산에 사용합니다. 질문의 공식화에 변화가 있습니까? 그렇다면 무엇입니까? 그렇다면 샘플링이란 무엇입니까?
b) 최대치와 정도에 대해 이해했습니다. 감사합니다. 이것은 다른, 더 흥미로운 모습입니다. 내 계산에서 나는 다른 가정에서 진행했습니다. 내가 이해하는 한, 결과는 최대값에 대한 분포입니다. 그리고 이것은 PV가 아니라 정확히 FR입니다. 자, 그럼 명확해집니다.
이 교육 프로그램이 지겹지 않다면 한 가지만 더 여쭤보고 싶습니다. 당신은 이론과 실제를 너무 많이 구분하는 중요한 한계로서 증분의 독립성을 여러 번 강조했습니다. 이론이 한 단계 더 발전할 수 있다는 점도 언급했다. 이 이론에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 글쎄, 적어도 이러한 단계에 대한 첫 번째 아이디어를 얻을 수 있고 또한 수학에서 너무 멀지 않은 사람 (예를 들어 :-), 그러나 전문가는 아닌 사람이 어떻게 이해하는지 이해할 수 있을 정도로 이 분야에서 자신을 위해 유용한 것을 추출할 수 있습니다.
Prival писал (а): 이 문구를 통해 다음 리드가 영역 3(연속 4개의 헤드)보다 영역 2에 속할 가능성이 더 높다는 사실에 베팅하고 영역 1( 4 꼬리), 그림을 참조하십시오.
이것은 완전히 잘못된 것입니다.
이것은 선수들이 스포츠 로또, 룰렛 등에서 저지르는 전형적인 실수를 분명히 보여주는 것입니다. 계략. 그들은 자신의 칩을 경기장에 어느 정도 고르게 배치하는 것이 필요하다고 진심으로 믿지만(또는 스스로 어떤 시스템인지 파악) 그들에게는 가능성이 없어 보입니다. 그리고 그들은 17개의 칩을 모두 레드(또는 블랙)에 베팅하지 않을 것입니다.
그림이 있는 예도 쉽게 오도할 수 있습니다. 추론은 다음과 같습니다. 이미 연속으로 357개의 독수리를 얻었다면(후!), 따라서 꼬리에 베팅하면 지지 않을 것입니다. 옳지 않다.
의심스러운 사용자를 위해 옵션을 고려하는 것이 좋습니다 (동전의 모양이 정확하고 바람이없고 동전이 비자 성이며 일반적으로 기술적 인 관점에서 실험이 절대적으로 깨끗하다고 가정합니다. ): 1. 단 한 번의 토스도 없었다. 다음 던지기에서 꼬리가 나올 확률은 얼마입니까? 정답: 50%. 2. 100번의 토스가 있었다. 헤드업 95회. 꼬리의 확률은 얼마입니까? 정답: 50%. 3. 100번의 토스가 있었다. 꼬리 손실의 역사는 알려져 있지 않습니다 (글쎄, 다리가 긴 비서가 청어를 감쌌습니다). 꼬리의 확률은 얼마입니까? 정답: 50%.
분명히 이 예에서 사건의 역사는 중요하지 않습니다.
실제로 이것은 독수리로 동전이 4 번 연속으로 떨어지면 이것이 전혀 의미가 없다는 것을 의미합니다. 이것은 또한 그래프(실제 금융 시장 이 아니라 이 어리석은 동전의 그래프)가 가파른 추세로 상승했다면 다음을 의미합니다. - 이것은 차트의 롤백 가능성이 크게 증가한다는 것을 의미하지 않습니다. - 이것은 마지막 이야기에서 이러한 경향이 있었다는 것을 의미합니다.
임의의 프로세스를 예측하는 것은 불가능합니다. 정규 분포 곡선을 그릴 수 있습니다. 당신은 몇 가지 단어를 쓸 수 있습니다. 결과가 멀지 않았다고 생각할 수 있습니다. 그러나 임의의 과정을 예측하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 그는 그러한 본질을 가지고 있습니다. 그는 무작위입니다. 그는 무작위입니다.
일정한 규칙성이 나타나는 과정만을 예측할 수 있다. 예를 들어, 금융 시장이 완전히 무작위적이지 않다고 믿을 만한 이유가 있습니다.
그러나 외부적으로 무작위 그래프와 무작위가 아닌 그래프는 매우 유사합니다. 머리-격자 차트를 작성하면(관심이 있으면 동전을 던지고 결과를 기록하고 따옴표의 증분으로 PC에 입력할 수 있음), 그것을 구별하기가 어렵다는 것이 드러날 것입니다. 시장 시세 차트. 이것이 혼란스러운 것입니다. 사실, 꼬리 독수리는 근본적으로 예측이 불가능하지만 시장의 독수리는 어느 정도 가능합니다.
연구원-프로그래머-빌더-TS의 임무는 예측이 가능한 패턴을 식별하는 것입니다. 즉, 한 그래프를 다른 그래프와 구별하는 차이점을 식별하여 유용한 신호를 강조 표시하는 것입니다.
마지막으로, 적어도 누군가는 시장을 붕괴시키고 동전으로 예를 사용하고 이러한 예를 사용하여 다양한 마팅게일 을 설명하는 것이 적어도 옳지 않다는 것을 보았습니다. 물론 SK는 코인이 아니라 확률변수다. 아날로그는 네트워크에서 220볼트의 전압을 가질 수 있습니다. 이 경우 0이 아니라 220(중요하지 않음)이 될 수 있습니다. 그러나 다른 가설과 달리 전압이 220V + 3시그마 이내가 될 것이라고 내기를 하면 아무도 나와 함께 이 게임을 하고 싶어하지 않습니다.
효율성의 팬들에게 이것이 무엇을 의미하는지 묻는 것이 이미 지겹다는 것뿐입니다. 나는 그들이 그것을 보고 플레이하고 싶어하기를 바랐습니다. 왜냐하면 그들의 의견으로는 시장은 동등한 상태를 위해 항상 노력하고 따라서 능률적이기 때문입니다. 당신은 이길 수 없습니다.
나는 위에서 설명한 규칙에 따라 게임에 누구를 호출합니다.
SK 이렇게 봐주셔서 다시 한 번 감사드립니다.
편집: 나는 당신이 위에서 쓴 모든 것에 절대적으로 동의합니다. 비록 나는 여기서 임의의 변수로 작동하지만 2개의 패턴과 분산 = const를 가지고 있습니다. 이것은 내가 누구와도 이길 것이라고 설명합니다. 불행히도 시장은 우리가 바라는 것만큼 단순하지 않습니다.
동의하지 않는다! 조건별 - 증분은 INDEPENDENT입니다. 모든 로컬 종속성은 무작위(확률적)이므로 시작했을 때와 같이 예기치 않게 종료되며, 이는 이 속성을 악용할 수 없음을 의미합니다. 두 번째 옵션을 이해하지 못했습니다. 그러나 일반적으로 임의의 프로세스(위에 정의된 대로)에서 수익성 있는 TS를 구축하려는 시도는 넌센스입니다! 세르게이는 "장기적으로는 불가능하다"고 강조했고, 국내 우승 가능성도 배제하지 않는다. 이것은 아무것도 모순되지 않습니다. 평균적으로 LARGE 기록에서 TS의 수익성(거래 수 n에 대한 총 이익의 비율)은 1/SQRT(n)과 같이 0이 되는 경향이 있다는 것이 중요합니다.
kamal : 글쎄, 결국 여기에서 "아이디어의 해커"로만 행동하지 않기 위해 mql4.ru의 여기 기사에서도 한 번 밀어 넣은 매우 간단한 아이디어를 표현하고 실용적으로 거래합니다. 경험이 점점 더 중요해지고 있습니다. 기하 랜덤 워크의 표준 가우스 모델은 시간이라는 한 가지 매개변수를 다시 생각함으로써 모든 문제에서 벗어날 수 있습니다. 이 아이디어는 이미 여기에서 들리지만 다시 반복하는 것은 죄가 아닙니다. 눈금 프레임을 살펴보세요! 그리고 "휘발성 변동성"과 같은 "헤비 테일"과 같은 효과가 사라지고 많은 것들이 사라질 것입니다.
살펴보십시오. 아래에서 빨간색으로 표시되는 EUR/USD BP 틱의 첫 번째 차이의 카운트 수가 포인트로 표시되고 가로축을 따라 표시된 값의 간격 내에 포함됩니다.
글쎄, " 무거운 꼬리 "의 형태로 누락된 효과는 어디에 있습니까? " 많은 것이 손실될 것 "에 대한 정확한 정의를 알려준다면 " 변동성 변동성 " 그래프를 작성할 수도 있습니다.
당신의 사진은 내가 만든 것과 매우 다르며 흥미롭습니다. 여기에 예를 들어, 매 30번째 틱마다 북풍의 가지에서 나온 그림이 주위에 놓여 있었습니다(가지는 매우 편리하게 특징적이었고, 절반은 분명하지만 실용적인 관찰이었고, 절반은 "의 증거"와 같은 반과학적 넌센스였습니다. 던지기를 하면서 돈을 벌 수 있는 가능성", 저글링은 특별합니다. 추가 용어).
티키는 어디에서 왔습니까? 변동성 변동성과 관련하여 - 내가 말한 것은 대부분 터프톨로지입니다. 가격 변동성(변동성)은 거래 활동(틱 수)과 직접적인 관련이 있으며 차트를 탈휘발시키는 틱프레임을 고려하면 소위 말하는 것으로 이동합니다. 운영 시간. 거래된 변동성에 대한 데이터는 우리를 위해 닫혀 있기 때문에(즉, 단기 만료 옵션을 찾는 사람이 있습니다. 그러나 몇 분이라도 더 이상 자유롭게 사용할 수 없는 것 같습니다) 확인하기 어렵습니다. 내 진술 "이마에", 위의 추측 구성 만.
그렇지 않아요, 뉴트론 . 동일한 틱 볼륨(등량)으로 막대를 만들어야 합니다. 그리고 이미 그들의 pdf를 보십시오(f번째 확률 밀도 분포). 이 아이디어는 거의 1년 반 전에 Amir 가 '일중 거래의 시간 대체 원칙' 에서 언급한 것입니다.
한때 기사를 보았지만 아직 pdf에 고정되지 않았으며 이러한 아이디어에 대한 거래 응용 프로그램을 본 적이 없습니다. 지금도 나는 거래의 이점을 실제로 보지 못하지만 다른 한편으로 나는 기사 작성자가 맨 처음에 썼던 것을 분명히 이해합니다(강조 내): 일부 "경험이 있는" 사람들은 가장 단순한 이동조차도 시간과 관련된 평균 지표는 실제로 하루 중 다른 시간에 다른 집계를 나타냅니다. 물론 시간이 아닌 가격으로 공식화되는 시스템도 있습니다. 대표적인 예가 렌코(renko)와 카기(kagi) 방식에 기반한 시스템이지만 소수에 불과합니다. 반복하지만 대다수는 시간에 대해 "묶여" 있으며, 가장 자주 지표를 통해 간접적으로 나타납니다. 이것은 요점입니다. 이러한 변환 후에는 고전적인 연속 지표의 형태가 크게 바뀝니다. 이 TS를 구축하려는 사람들은 긴장을 풀고 그러한 차트에 겹쳐진 봉투와 볼린저 밴드가 어떻게 생겼는지 확인하기만 하면 됩니다. 나는 뚱뚱한 꼬리의 소멸(또는 현저한 얇아짐)과 분산(변동성)의 안정화와 함께 이러한 지표가 훨씬 더 합리적인 진입/출구를 보여줄 것이라고 생각합니다. 성배는 작동하지 않지만 더 간단한 프로세스로 작업하는 것도 더 쉬울 것입니다.
개인적으로 이 차트 변환은 잠재적으로 차트 자체가 Wiener 프로세스에 훨씬 더 가까워질 수 있기 때문에 나에게 흥미로웠습니다. 다음에 할 일은 두 번째 질문입니다.
SK. , 나는 Forex의 틱 볼륨이 데이터 공급자와 해당 필터에 너무 의존한다는 것을 완벽하게 이해합니다. 하지만 시도해 볼 수 있습니다.
거창한 인용문을 용서해 주십시오. 그러나 이것은 논의 중인 주제의 과정을 복원할 것입니다.
그림 참조. 1틱, 10, 20, 40, 80틱 단위로 가격 증가분의 분포를 막대로 보여줍니다.
저것들. 필요한 것은 "동일한 눈금 볼륨을 가진 막대(등량)"입니다. 데이터는 EUR/JPY Alpari 2007 틱에 대해 제공됩니다. TF=80의 경우에도 큰 예약이 있는 경우에만 분포 정규화에 대해 말할 수 있음을 알 수 있습니다(빨간색 실선과 원으로 표시된 빨간색 선 비교).
Sergey, 원칙적으로 장기적으로 돈을 벌 수없는 프로세스가 있습니다. MO가 0인 정규 분포 SW를 통합하여 얻은 금성 과정에 대해 이야기하고 있습니다. 따라서 어떤 TS를 생각해 냈든 이 경우에는 실패할 운명입니다. 이론상으로도 그런 차량은 만들 수 없습니다! 그런 VR을 EFFECTIVE라고 부르자. 보시다시피 효율성은 특정 차량이 아니라 주어진 VR의 속성입니다. 내가 그린 비유가 명확하고 직관적이라고 생각하는가?
감사합니다. 마침내 춤을 출 수 있는 스토브가 있습니다. 나는 여기에서 "원칙적으로 불가능합니다"라는 말만 잘라 냈습니다. 우리는 프로세스를 부분으로 분해하기 시작합니다 :-). 1 Wiener 프로세스는 독립적인 증분을 갖는 프로세스입니다. 이 곡선에는 항상 이 속성이 있습니까? 증분에 의존하는 영역이 있다는 데 동의할 것입니다. 작업은 이 사실을 가능한 한 빨리 발견하고 상관 관계 시간 동안 증분 방향으로 거래하는 것입니다. 두 번째 방법은 "독립적인 증분을 가진 모든 프로세스는 Markovian입니다. 우리는 거기에갑니다. 가격 값 세트가 불연속적이고 셀 수 있기 때문에 전환 확률 행렬을 결정할 필요가 있습니다. 그러면 이론적으로 가능합니다.
비공개 로
이것은 내 진술이므로 조금 더 추가합니다. 내 결론은 "마틴게일"과 "효율성"의 개념이 아닌 상식 에 근거한 것입니다. 게다가 이 개념들이 무엇을 의미하는지 조차 모르고, 더 나아가 알고 싶지도 않습니다. 그러나이 무지는 나를 전혀 괴롭히지 않고 다른 접근 방식, 다른 모습 ... : o)
나는 또한 내 연구에서 이러한 용어를 이해하지 못하기 때문에 사용하지 않습니다. 그리고 저는 수학이 적용된 것으로 간주합니다. 수학이 무엇인지, 어디에 적용해야 하는지 이해하면 됩니다 :-).
이에 대해 “안정적인 상태를 유지하려는 시스템의 바람은 예측에 어떠한 이점도 주지 않는다”는 점에서 이 속성을 잘 활용할 수 있는지, 아닌지를 사진으로 제대로 이해하고 보여드렸지만 납득할 수 없었다. 그렇지 않다면 이 아이디어를 조금 더 자세히 설명하고 저도 항상 상식의 틀 안에 머물려고 노력합니다.
따라서 첫 번째 질문에서 완전한 만장일치에 도달했습니다. :-)) 괜찮은.
2. 나는 당신이 말하는 것을 일반적으로 이해하지만, 그것이 나의 수학적 능력을 넘어선 다는 것도 이해합니다. :-(
3. 예, TS에 대한 그러한 아이디어는 정말 사소합니다. 이것을 위해 FR을 알 필요가 없습니다. mo가 있으면 충분합니다. 나는 처음부터 이것을 이해했다. 따라서 질문은 다른 방식으로 공식화될 수 있습니다. DF를 아는 것이 mo, sko를 아는 기본 경우보다 명시적으로 이점을 제공합니까? 글쎄, 그렇다면 어떻게 든 사용할 수 있습니까?
예시. PV는 여전히 mo=0이지만 비대칭(대칭인 Gaussian과 달리)이 있습니다. 곡선의 모양에서 무언가를 추출할 수 있습니까, 아니면 말이 되지 않습니까?
그러나 이것은 흥미롭습니다. "돈 관리의 수학 은 정확하고 명확한 조치 알고리즘이 있다는 관점에서 훨씬 더 적절합니다." 이러한 알고리즘에 대해 더 많이 배울 수 있습니까? 즉, 무엇을 의미하고 접근 가능한 형태로 어디에서 찾을 수 있는지입니다.
4. 나는 질적 비교가 아니라 양적 비교에 관심이 있다. 이것은 TS의 논리적 조건이 아닙니다. :-) 정확히 말하자면, 이 샘플의 크기에 의존하지 않도록 샘플 범위를 정규화하고 싶습니다.
계산 알고리즘을 이해했지만 pls를 설명하십시오.
a) "각 랜덤 변수"는 CV 시리즈의 각 샘플이 자체 분포를 갖는 별도의 값임을 의미합니까? 그러한 모든 양은 동일한 분포 F(x) ? 그렇지 않다면 "모든 임의의 값"은 무엇을 의미합니까?
b) G(x)는 무엇입니까? F(x)를 n의 거듭제곱으로 올려야 하는 이유는 무엇이며 이것이 샘플 최대값과 어떤 관련이 있습니까? 실례합니다. 물리학자로서 제가 하는 일을 이해해야 합니다.
자금 관리의 수학, 보다 정확하게는 위험 관리에 대한 많은 저서가 작성되었으며 많은 결과가 입증되었습니다. 일부 결과는 모든 사람에게 알려져 있고(Sharpe / Sortino 비율, 또는 V@R), 다른 결과는 일반적인 거래 지식과 더 관련이 있고(예: Kelly 규칙), 다른 결과는 가까운 장래에 실제적으로 사용할 수 없습니다(일관되고 볼록한 위험 측정). 이 모든 결과는 건설적이며, 각각은 "이런 식으로 위험을 제한하려면 이렇게 하고 저것을 하십시오"라고 말합니다. 실용적인 관점에서 Vince의 "The Mathematics of Money Management" 같은 책이 있는 것 같습니다. 내가 틀리지 않았다면 - 단지 돈 관리에 관한 것입니다. 나는 스스로 많이 읽지 않고 그냥 훑어보았지만 섬망과 샤머니즘은 없는 것 같다.
4. 그건 그렇고, 나는 당신이 아마도 샘플링이 아니라 독립적인 증분 으로 프로세스를 구현함으로써 최대값을 찾고 싶어한다는 것을 깨달았습니다. 이것은 약간 다른 파슬리(더 복잡함)입니다. 제가 하고싶은대로 답변해드리니 샘플링용으로만 더 필요하시면 다시 질문해주시면 됩니다.
a) 이 버전은 계열의 값이 독립적으로 동일하게 분포되어 있음을 의미합니다(분포 함수 F 사용) 확률 변수. 머리-꼬리(1-0)가 있습니다. 합계가 아니라 수량 자체입니다.
b) G(x) 는 실제로 최대 분포 함수입니다. 증명은 간단합니다. 최대값이 x보다 작을 확률은 각 r.v. 클레임(taftology)보다 작으며 "x보다 작은 n번째 값" 유형의 이벤트 확률의 곱과 같습니다. 그러한 모든 사건의 확률은 동일하고 F(x) 와 같기 때문에 G(x) = F^n(x)를 얻습니다.
1 Wiener 프로세스는 독립적인 증분 프로세스입니다. 이 곡선에는 항상 이 속성이 있습니까? 증분에 의존하는 영역이 있다는 데 동의할 것입니다. 작업은 이 사실을 가능한 한 빨리 발견하고 상관 관계 시간 동안 증분 방향으로 거래하는 것입니다. 두 번째 방법은 "독립적인 증분을 가진 모든 프로세스는 Markovian입니다. 우리는 거기에갑니다. 가격 값 세트가 불연속적이고 셀 수 있기 때문에 전환 확률 행렬을 결정할 필요가 있습니다. 그러면 이론적으로 가능합니다.
동의하지 않는다! 조건별 - 증분은 INDEPENDENT입니다. 모든 로컬 종속성은 무작위(확률적)이므로 시작했을 때와 같이 예기치 않게 종료되며, 이는 이 속성을 악용할 수 없음을 의미합니다. 두 번째 옵션을 이해하지 못했습니다. 그러나 일반적으로 임의의 프로세스(위에 정의된 대로)에서 수익성 있는 TS를 구축하려는 시도는 넌센스입니다! 세르게이는 "장기적으로는 불가능하다"고 강조했고, 국내 우승 가능성도 배제하지 않는다. 이것은 아무것도 모순되지 않습니다. 평균적으로 LARGE 기록에서 TS의 수익성(거래 수 n에 대한 총 이익의 비율)은 1/SQRT(n)과 같이 0이 되는 경향이 있다는 것이 중요합니다.
카말로
주식 시장에서의 실무 경험을 바탕으로 현재 "매수(매도) 후 보유" 이외의 전략을 사용할 수 있습니까?
3. 독립 증분의 경우 - 아니오, 독립 증분 및 mo=0의 경우 아무 것도 유리할 수 없기 때문에 그렇지 않습니다. 시장은 효율적입니다(내가 위에서 제시한 마틴게일 기준에 따라). 그렇지 않으면 매수 후 보유 규칙보다 더 나은 것은 없습니다. 이 모든 것은 독립적인 증가를 위해 강조합니다.
자금 관리의 수학, 보다 정확하게는 위험 관리에 대한 많은 저서가 작성되었으며 많은 결과가 입증되었습니다. 일부 결과는 모든 사람에게 알려져 있고(Sharpe / Sortino 비율, 또는 V@R), 다른 결과는 일반적인 거래 지식과 더 관련이 있고(예: Kelly 규칙), 다른 결과는 가까운 장래에 실제적으로 사용할 수 없습니다(일관되고 볼록한 위험 측정). 이 모든 결과는 건설적이며, 각각은 "이런 식으로 위험을 제한하려면 이렇게 하고 저것을 하십시오"라고 말합니다. 실용적인 관점에서 Vince의 "The Mathematics of Money Management" 같은 책이 있는 것 같습니다. 내가 틀리지 않았다면 - 단지 돈 관리에 관한 것입니다. 나는 스스로 많이 읽지 않고 그냥 훑어보았지만 섬망과 샤머니즘은 없는 것 같다.
4. 그건 그렇고, 나는 당신이 아마도 샘플링이 아니라 독립적인 증분 으로 프로세스를 구현함으로써 최대값을 찾고 싶어한다는 것을 깨달았습니다. 이것은 약간 다른 파슬리(더 복잡한)입니다. 제가 하고싶은대로 답변해드리니 샘플링용으로만 더 필요하시면 다시 질문해주시면 됩니다.
a) 이 버전은 계열의 값이 독립적으로 동일하게 분포되어 있음을 의미합니다(분포 함수 F 사용) 확률 변수. 머리-꼬리(1-0)가 있습니다. 합계가 아니라 수량 자체입니다.
b) G(x) 는 실제로 최대 분포 함수입니다. 증명은 간단합니다. 최대값이 x보다 작을 확률은 각 r.v. 클레임(taftology)보다 작으며 "x보다 작은 n번째 값" 유형의 이벤트 확률의 곱과 같습니다. 그러한 모든 사건의 확률은 동일하고 F(x) 와 같기 때문에 G(x) = F^n(x)를 얻습니다.
그래서 우리는 두 번째 질문도 알아냈습니다. 감사합니다. Vince에게 특별한 감사를 전합니다. 반드시 찾을 것입니다. 마지막 질문이 남아 있습니다.
a) 내가 올바르게 이해했다면 CV는 CV 시리즈의 전체 무한 실현 세트를 의미하며, 각각은 이 CV의 무한 시리즈의 특수한 경우입니다. 이 경우 개별 요소에 대한 분포 함수에 대해 이야기하는 것이 가능해집니다. 잘못된 경우 수정합니다.
그리고 CB는 인용의 역사 조각의 형태로 내 컴퓨터에 마지막 부분이 있는 바로 그 시리즈(아마도 무한대)를 의미했습니다. 그리고 저는 이 히스토리의 샘플 부분을 호출했는데, 제가 직접 계산에 사용합니다. 질문의 공식화에 변화가 있습니까? 그렇다면 무엇입니까? 그렇다면 샘플링이란 무엇입니까?
b) 최대치와 정도에 대해 이해했습니다. 감사합니다. 이것은 다른, 더 흥미로운 모습입니다. 내 계산에서 나는 다른 가정에서 진행했습니다. 내가 이해하는 한, 결과는 최대값에 대한 분포입니다. 그리고 이것은 PV가 아니라 정확히 FR입니다. 자, 그럼 명확해집니다.
이 교육 프로그램이 지겹지 않다면 한 가지만 더 여쭤보고 싶습니다. 당신은 이론과 실제를 너무 많이 구분하는 중요한 한계로서 증분의 독립성을 여러 번 강조했습니다. 이론이 한 단계 더 발전할 수 있다는 점도 언급했다. 이 이론에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 글쎄, 적어도 이러한 단계에 대한 첫 번째 아이디어를 얻을 수 있고 또한 수학에서 너무 멀지 않은 사람 (예를 들어 :-), 그러나 전문가는 아닌 사람이 어떻게 이해하는지 이해할 수 있을 정도로 이 분야에서 자신을 위해 유용한 것을 추출할 수 있습니다.
이 문구를 통해 다음 리드가 영역 3(연속 4개의 헤드)보다 영역 2에 속할 가능성이 더 높다는 사실에 베팅하고 영역 1( 4 꼬리), 그림을 참조하십시오.
이것은 완전히 잘못된 것입니다.
이것은 선수들이 스포츠 로또, 룰렛 등에서 저지르는 전형적인 실수를 분명히 보여주는 것입니다. 계략. 그들은 자신의 칩을 경기장에 어느 정도 고르게 배치하는 것이 필요하다고 진심으로 믿지만(또는 스스로 어떤 시스템인지 파악) 그들에게는 가능성이 없어 보입니다. 그리고 그들은 17개의 칩을 모두 레드(또는 블랙)에 베팅하지 않을 것입니다.
그림이 있는 예도 쉽게 오도할 수 있습니다. 추론은 다음과 같습니다. 이미 연속으로 357개의 독수리를 얻었다면(후!), 따라서 꼬리에 베팅하면 지지 않을 것입니다. 옳지 않다.
의심스러운 사용자를 위해 옵션을 고려하는 것이 좋습니다 (동전의 모양이 정확하고 바람이없고 동전이 비자 성이며 일반적으로 기술적 인 관점에서 실험이 절대적으로 깨끗하다고 가정합니다. ):
1. 단 한 번의 토스도 없었다. 다음 던지기에서 꼬리가 나올 확률은 얼마입니까? 정답: 50%.
2. 100번의 토스가 있었다. 헤드업 95회. 꼬리의 확률은 얼마입니까? 정답: 50%.
3. 100번의 토스가 있었다. 꼬리 손실의 역사는 알려져 있지 않습니다 (글쎄, 다리가 긴 비서가 청어를 감쌌습니다). 꼬리의 확률은 얼마입니까? 정답: 50%.
분명히 이 예에서 사건의 역사는 중요하지 않습니다.
실제로 이것은 독수리로 동전이 4 번 연속으로 떨어지면 이것이 전혀 의미가 없다는 것을 의미합니다. 이것은 또한 그래프(실제 금융 시장 이 아니라 이 어리석은 동전의 그래프)가 가파른 추세로 상승했다면 다음을 의미합니다.
- 이것은 차트의 롤백 가능성이 크게 증가한다는 것을 의미하지 않습니다.
- 이것은 마지막 이야기에서 이러한 경향이 있었다는 것을 의미합니다.
임의의 프로세스를 예측하는 것은 불가능합니다.
정규 분포 곡선을 그릴 수 있습니다. 당신은 몇 가지 단어를 쓸 수 있습니다. 결과가 멀지 않았다고 생각할 수 있습니다.
그러나 임의의 과정을 예측하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 그는 그러한 본질을 가지고 있습니다. 그는 무작위입니다. 그는 무작위입니다.
일정한 규칙성이 나타나는 과정만을 예측할 수 있다. 예를 들어, 금융 시장이 완전히 무작위적이지 않다고 믿을 만한 이유가 있습니다.
그러나 외부적으로 무작위 그래프와 무작위가 아닌 그래프는 매우 유사합니다.
머리-격자 차트를 작성하면(관심이 있으면 동전을 던지고 결과를 기록하고 따옴표의 증분으로 PC에 입력할 수 있음), 그것을 구별하기가 어렵다는 것이 드러날 것입니다. 시장 시세 차트. 이것이 혼란스러운 것입니다. 사실, 꼬리 독수리는 근본적으로 예측이 불가능하지만 시장의 독수리는 어느 정도 가능합니다.
연구원-프로그래머-빌더-TS의 임무는 예측이 가능한 패턴을 식별하는 것입니다. 즉, 한 그래프를 다른 그래프와 구별하는 차이점을 식별하여 유용한 신호를 강조 표시하는 것입니다.
마지막으로, 적어도 누군가는 시장을 붕괴시키고 동전으로 예를 사용하고 이러한 예를 사용하여 다양한 마팅게일 을 설명하는 것이 적어도 옳지 않다는 것을 보았습니다. 물론 SK는 코인이 아니라 확률변수다. 아날로그는 네트워크에서 220볼트의 전압을 가질 수 있습니다. 이 경우 0이 아니라 220(중요하지 않음)이 될 수 있습니다. 그러나 다른 가설과 달리 전압이 220V + 3시그마 이내가 될 것이라고 내기를 하면 아무도 나와 함께 이 게임을 하고 싶어하지 않습니다.
효율성의 팬들에게 이것이 무엇을 의미하는지 묻는 것이 이미 지겹다는 것뿐입니다. 나는 그들이 그것을 보고 플레이하고 싶어하기를 바랐습니다. 왜냐하면 그들의 의견으로는 시장은 동등한 상태를 위해 항상 노력하고 따라서 능률적이기 때문입니다. 당신은 이길 수 없습니다.
나는 위에서 설명한 규칙에 따라 게임에 누구를 호출합니다.
SK 이렇게 봐주셔서 다시 한 번 감사드립니다.
편집: 나는 당신이 위에서 쓴 모든 것에 절대적으로 동의합니다. 비록 나는 여기서 임의의 변수로 작동하지만 2개의 패턴과 분산 = const를 가지고 있습니다. 이것은 내가 누구와도 이길 것이라고 설명합니다. 불행히도 시장은 우리가 바라는 것만큼 단순하지 않습니다.
글쎄, 결국 여기에서 "아이디어의 해커"로만 행동하지 않기 위해 mql4.ru의 여기 기사에서도 한 번 밀어 넣은 매우 간단한 아이디어를 표현하고 실용적으로 거래합니다. 경험이 점점 더 중요해지고 있습니다. 기하 랜덤 워크의 표준 가우스 모델은 시간이라는 한 가지 매개변수를 다시 생각함으로써 모든 문제에서 벗어날 수 있습니다. 이 아이디어는 이미 여기에서 들리지만 다시 반복하는 것은 죄가 아닙니다. 눈금 프레임을 살펴보세요! 그리고 "휘발성 변동성"과 같은 "헤비 테일"과 같은 효과가 사라지고 많은 것들이 사라질 것입니다.
살펴보십시오. 아래에서 빨간색으로 표시되는 EUR/USD BP 틱의 첫 번째 차이의 카운트 수가 포인트로 표시되고 가로축을 따라 표시된 값의 간격 내에 포함됩니다.
글쎄, " 무거운 꼬리 "의 형태로 누락된 효과는 어디에 있습니까? " 많은 것이 손실될 것 "에 대한 정확한 정의를 알려준다면 " 변동성 변동성 " 그래프를 작성할 수도 있습니다.
티키는 어디에서 왔습니까?
변동성 변동성과 관련하여 - 내가 말한 것은 대부분 터프톨로지입니다. 가격 변동성(변동성)은 거래 활동(틱 수)과 직접적인 관련이 있으며 차트를 탈휘발시키는 틱프레임을 고려하면 소위 말하는 것으로 이동합니다. 운영 시간. 거래된 변동성에 대한 데이터는 우리를 위해 닫혀 있기 때문에(즉, 단기 만료 옵션을 찾는 사람이 있습니다. 그러나 몇 분이라도 더 이상 자유롭게 사용할 수 없는 것 같습니다) 확인하기 어렵습니다. 내 진술 "이마에", 위의 추측 구성 만.
그렇지 않아요, 뉴트론 . 동일한 틱 볼륨(등량)으로 막대를 만들어야 합니다. 그리고 이미 그들의 pdf를 보십시오(f번째 확률 밀도 분포). 이 아이디어는 거의 1년 반 전에 Amir 가 '일중 거래의 시간 대체 원칙' 에서 언급한 것입니다.
한때 기사를 보았지만 아직 pdf에 고정되지 않았으며 이러한 아이디어에 대한 거래 응용 프로그램을 본 적이 없습니다. 지금도 나는 거래의 이점을 실제로 보지 못하지만 다른 한편으로 나는 기사 작성자가 맨 처음에 썼던 것을 분명히 이해합니다(강조 내): 일부 "경험이 있는" 사람들은 가장 단순한 이동조차도 시간과 관련된 평균 지표는 실제로 하루 중 다른 시간에 다른 집계를 나타냅니다. 물론 시간이 아닌 가격으로 공식화되는 시스템도 있습니다. 대표적인 예가 렌코(renko)와 카기(kagi) 방식에 기반한 시스템이지만 소수에 불과합니다. 반복하지만 대다수는 시간에 대해 "묶여" 있으며, 가장 자주 지표를 통해 간접적으로 나타납니다. 이것은 요점입니다. 이러한 변환 후에는 고전적인 연속 지표의 형태가 크게 바뀝니다. 이 TS를 구축하려는 사람들은 긴장을 풀고 그러한 차트에 겹쳐진 봉투와 볼린저 밴드가 어떻게 생겼는지 확인하기만 하면 됩니다. 나는 뚱뚱한 꼬리의 소멸(또는 현저한 얇아짐)과 분산(변동성)의 안정화와 함께 이러한 지표가 훨씬 더 합리적인 진입/출구를 보여줄 것이라고 생각합니다. 성배는 작동하지 않지만 더 간단한 프로세스로 작업하는 것도 더 쉬울 것입니다.
개인적으로 이 차트 변환은 잠재적으로 차트 자체가 Wiener 프로세스에 훨씬 더 가까워질 수 있기 때문에 나에게 흥미로웠습니다. 다음에 할 일은 두 번째 질문입니다.
SK. , 나는 Forex의 틱 볼륨이 데이터 공급자와 해당 필터에 너무 의존한다는 것을 완벽하게 이해합니다. 하지만 시도해 볼 수 있습니다.
거창한 인용문을 용서해 주십시오. 그러나 이것은 논의 중인 주제의 과정을 복원할 것입니다.
그림 참조. 1틱, 10, 20, 40, 80틱 단위로 가격 증가분의 분포를 막대로 보여줍니다.
저것들. 필요한 것은 "동일한 눈금 볼륨을 가진 막대(등량)"입니다. 데이터는 EUR/JPY Alpari 2007 틱에 대해 제공됩니다. TF=80의 경우에도 큰 예약이 있는 경우에만 분포 정규화에 대해 말할 수 있음을 알 수 있습니다(빨간색 실선과 원으로 표시된 빨간색 선 비교).
kamal과 Mathemat 가 이 상황에 대해 언급할 수 있습니다.