네, Neutron 아직 할 말이 없습니다. 순수한 틱 분포(oira에 대한 ratedata.gaincapital.com의 데이터 기반)는 두 개의 개별 분포를 혼합한 것과 비슷합니다. 하나는 거의 동일한 확률로 +-1이고, 두 번째는 +-2입니다. 여기에 있는 나머지 불순물은 피아노를 치지 않는 것 같습니다. Bachelier 모델(항상 +-1 눈금)과 정확히 일치하지 않으면 Wiener에서 편차가 발생할 수 있습니다.
물어보지 않아서 답장을 드려서 죄송합니다. 그러나 나는 이 사진에서 내가 본 것에 대해 논평하려고 노력할 것입니다. 이 분배는 어마어마한 양의 작업이며, 차량을 만드는 데 어떤 식으로든 사용하기 어려운 것은 단 한 가지입니다. 우리는 여기에서 이러한 독립적인 증분에 대해 이미 이야기했으며 그것들은 단지 방해할 뿐입니다. 이전에 나는 그림을 게시했습니다 - 어떻게, 유통 법칙의 매개 변수를 아는지, sl. TS를 구축하는 데 필요한 양이지만 모든 것이 간단합니다. 거기서 우리는 할 수 있습니다 = sleepante. 여기서 증분은 독립적이라는 사실 때문에 항상 이동할 수 있으며 아무도 어디에 있는지 모릅니다. 따라서 실제로는 포인트 0이 어디에 있는지 모릅니다(춤출 스토브 = 임계값 설정).
내가 논평할 수는 있지만 당신이 듣고 싶어 하는 것은 아닌 것 같습니다. 답의 2/3를 맞춥니다.
주식 시장에서의 실무 경험을 바탕으로 현재 "매수(매도) 후 보유" 이외의 전략을 사용할 수 있습니까?
네, 물론 현재로서는 그러한 전략만이 가능하다고 말하고 싶습니다. 그리고 오랫동안 지수를 상회하는 종목 선정자들에 놀라움을 금치 못합니다.
진드기에 관하여: 죄송합니다. 저는 지금 모스크바에 없습니다. 도착하면 약속합니다. 통계 계산을 반복한 다음 확실히 논의할 것입니다. 위 사진의 틱은 GainCapital입니다. 아마도 그것이 역할을 할 것입니다 ...
유리크스 :
그래서 우리는 두 번째 질문도 알아냈습니다. 감사합니다. Vince에게 특별한 감사를 전합니다. 반드시 찾을 것입니다. 마지막 질문이 남아 있습니다.
a) 내가 올바르게 이해한다면 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 그리 멀지 않은 사람(예를 들어, :-)이지만 이 분야의 전문가는 아니지만, 여기에서 유용한 것을 추출할 수 있습니다.
a) mmm, 불행히도 "무한하게 일련의 CB"와 같은 개별 문구를 실제로 이해하지 못합니다. 결국, 우리가 이야기한 것은(좀 더 정확하게 말하면, 내가 당신을 오해했을 수도 있습니다) SV가 숫자로 값을 취하는 경우입니다. 글쎄요, 프로세스의 전체 궤적이 아닌 5, 10, 20이 있습니다. . 궤적은 SW의 수학적 관점에서도 볼 수 있습니다. 단지 내가 그것에 대해 말하는 것이 아니라 DF 궤적에는 아무 것도 없습니다(음, 유한 차원 분포 세트의 의미에서만, 하지만 당신은 아마 그렇게 깊게 파고 들지 않을 것입니다).
요컨대, 실제로 필요한 것을 이해했습니다. en 단계의 가격에서 관찰할 수 있는 평균 최대 편차가 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다. en 단계(틱, 분...)의 초기 값과 최대값 사이의 최대 차이는 얼마입니까? 이 또한 고려되지만 불행히도 지난 번에는 쉽지 않습니다. 특정 경우에 결과를 즉시 말할 수 있습니다. 가격이 브라운 운동으로 가정된다면(단기적으로 이것은 좋은 첫 번째 근사치임), 이것이 최대값입니다. 회피는 브라운 모션 몰드와 같은 방식으로 분포되며, 최대 회피는 단계 수의 루트에 비례합니다. 그건 그렇고, 일반적으로 브라운 운동(및 이에 의해 모델링된 가격)이 시간의 근원으로 성장한다는 것을 아는 것이 매우 유용합니다(어느 방향으로 진행되는지는 분명하지 않습니다 :)).
b) 예, 이것은 FR이지만 내가 이해하는 것처럼 이것은 귀하에게 관심이 있는 경우가 아니며 누적 금액을 고려하고 있으며 다음에서 가치를 취하는 동일한 SV의 특정 구현에 대해 이야기하고 있었습니다. 숫자.
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다. 수학적으로 변동성은 지속적입니다. 또는 레버리지 효과(주가가 하락하면 변동성이 증가함)와 같은 (주식, 외환과 관련 없는) 효과를 가정해 보겠습니다. 이 모든 것을 고려하는 단일 모델은 없지만 마틴게일 이론은 프로세스의 이러한 동작을 금지하지 않으므로 resp보다 더 많이 사용될 수 있습니다. 독립적인 증분으로 정상적인 프로세스에 대한 결과입니다. 즉, 프로세스에 부과된 조건은 매우 약하고 프로세스 동작의 특성을 명확하게 설명하지 않습니다.
요컨대, 실제로 필요한 것을 이해했습니다. en 단계의 가격에서 관찰할 수 있는 평균 최대 편차가 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다. en 단계(틱, 분...)의 초기 값과 최대값 사이의 최대 차이는 얼마입니까? 이 또한 고려되지만 불행히도 지난 번에는 쉽지 않습니다. 특정 경우에 결과를 즉시 말할 수 있습니다. 가격이 브라운 운동으로 가정된다면(단기적으로 이것은 좋은 첫 번째 근사치임), 이것이 최대값입니다. 회피는 브라운 모션 몰드와 같은 방식으로 분포되며, 최대 회피는 단계 수의 루트에 비례합니다. 그건 그렇고, 일반적으로 브라운 운동(및 이에 의해 모델링된 가격)이 시간의 근원으로 성장한다는 것을 아는 것이 매우 유용합니다(어느 방향으로 진행되는지는 분명하지 않습니다 :)).
예, 귀하가 저를 올바르게 이해했다고 가정할 수 있습니다. 내가 의미하는 CV는 가격이 아니지만 해당 시리즈는 가격 시리즈(어떤 의미에서는 지표라고 말할 수 있음)와 관련이 있으며 N 단계에 대한 평균 최대 편차에 관심이 있습니다.
브라운 운동과 관련된 결과는 저에게 알려져 있으며 저에게 적합하지 않습니다. 질문은 다음과 같이 제기되었습니다. 나는 이 시리즈(또는 FR)의 PV 분포를 알고 있습니다. 이를 기반으로 N 단계에서 이 평균 최대 편차를 계산하는 방법은 무엇입니까?
카말 :
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 간단하지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다. 수학적으로 변동성은 지속적입니다. 또는 레버리지 효과(주가가 하락하면 변동성이 증가함)와 같은 (주식, 외환과 관련 없는) 효과를 가정해 보겠습니다. 이 모든 것을 고려하는 단일 모델은 없지만 마틴게일 이론은 프로세스의 이러한 동작을 금지하지 않으므로 resp보다 더 많이 사용될 수 있습니다. 독립적인 증분으로 정상적인 프로세스에 대한 결과입니다. 즉, 프로세스에 부과된 조건은 매우 약하고 프로세스 동작의 특성을 명확하게 설명하지 않습니다.
이 효과: "수학적으로: 변동성은 지속적입니다." - 시장 현상입니까, 아니면 일종의 수학적 결과입니까?
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다.
조용함이 가격에 관한 것인지 명확하지 않으므로 이에 대해 조금 더 자세히 설명할 수 있습니까? 그러면 침묵에서 벗어나지 않을 것입니다. 아니면 다른 것이 있습니다. 그것은 나에게 잠잠했다가 강한 움직임으로 보였다. 고맙습니다.
당신은 시장을 계속해서 결정론적으로 바라보고 있는데 이는 그다지 정확하지 않습니다. 네, 소강 후에 소강 이 있을 가능성이 더 높지만 변동성이 갑자기 급증할 수 없다는 의미는 아닙니다. 낮은 변동성과 높은 변동성의 기간은 작은 기간과 전 세계적으로 구분할 수 있습니다(예를 들어, 우리는 이제 다년간의 낮은 변동성 사이클을 종료하고 동일한 다년간의 높은 변동성 사이클에 진입했습니다. 차트 VIX 참조).
유리크스 :
카말 :
요컨대, 실제로 필요한 것을 이해했습니다. en 단계의 가격에서 관찰할 수 있는 평균 최대 편차가 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다. en 단계(틱, 분...)의 초기 값과 최대값 사이의 최대 차이는 얼마입니까? 이 또한 고려되지만 불행히도 지난 번에는 쉽지 않습니다. 특정 경우에 결과를 즉시 말할 수 있습니다. 가격이 브라운 운동으로 가정된다면(단기적으로 이것은 좋은 첫 번째 근사치임), 이것이 최대값입니다. 회피는 브라운 모션 몰드와 같은 방식으로 분포되며, 최대 회피는 단계 수의 루트에 비례합니다. 그건 그렇고, 일반적으로 브라운 운동(및 이에 의해 모델링된 가격)이 시간의 근원으로 성장한다는 것을 아는 것이 매우 유용합니다(어느 방향으로 진행되는지는 분명하지 않습니다 :)).
예, 귀하가 저를 올바르게 이해했다고 가정할 수 있습니다. 내가 의미하는 CV는 가격이 아니지만 해당 시리즈는 가격 시리즈(어떤 의미에서는 지표라고 말할 수 있음)와 관련이 있으며 N 단계에 대한 평균 최대 편차에 관심이 있습니다.
브라운 운동과 관련된 결과는 저에게 알려져 있으며 저에게 적합하지 않습니다. 질문은 다음과 같습니다. 이 시리즈의 PV 분포를 알고 있습니다(잘, 또는 FR). 이를 기반으로 N 단계에서 이 평균 최대 편차를 계산하는 방법은 무엇입니까?
카말 :
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다. 수학적으로 변동성은 지속적입니다. 또는 레버리지 효과(주가가 하락하면 변동성이 증가함)와 같은 (주식, 외환과 관련 없는) 효과를 가정해 보겠습니다. 이 모든 것을 고려하는 단일 모델은 없지만 마틴게일 이론은 프로세스의 이러한 동작을 금지하지 않으므로 resp보다 더 많이 사용될 수 있습니다. 독립적인 증분으로 정상적인 프로세스에 대한 결과입니다. 즉, 프로세스에 부과된 조건은 매우 약하고 프로세스 동작의 특성을 명확하게 설명하지 않습니다.
이 효과: "수학적으로: 변동성은 지속적입니다." - 시장 현상입니까, 아니면 일종의 수학적 결과입니까?
마지막 질문: 이것은 시장 현상입니다.
최대에 관하여 편차: 일반적으로 사소하지 않습니다. 즉, 우리의 가정은 무엇이며, 다른 시점의 지표 값은 독립적입니까? 또는 독립 수량의 합입니까? 아니면 둘 다? 일반적인 경우에는 단일 알고리즘이 없으므로 구체적으로 살펴볼 필요가 있습니다.
중성자
조금 더 자세하게 X축에 무엇이 있는지 Y축에 무엇이 있는지 pdf이면 Y축에 음수 값을 혼동
예, 이것은 10의 지수입니다 :-)
중성자
물어보지 않아서 답장을 드려서 죄송합니다. 그러나 나는 이 사진에서 내가 본 것에 대해 논평하려고 노력할 것입니다. 이 분배는 어마어마한 양의 작업이며, 차량을 만드는 데 어떤 식으로든 사용하기 어려운 것은 단 한 가지입니다. 우리는 여기에서 이러한 독립적인 증분에 대해 이미 이야기했으며 그것들은 단지 방해할 뿐입니다. 이전에 나는 그림을 게시했습니다 - 어떻게, 유통 법칙의 매개 변수를 아는지, sl. TS를 구축하는 데 필요한 양이지만 모든 것이 간단합니다. 거기서 우리는 할 수 있습니다 = sleepante. 여기서 증분은 독립적이라는 사실 때문에 항상 이동할 수 있으며 아무도 어디에 있는지 모릅니다. 따라서 실제로는 포인트 0이 어디에 있는지 모릅니다(춤출 스토브 = 임계값 설정).
내가 논평할 수는 있지만 당신이 듣고 싶어 하는 것은 아닌 것 같습니다. 답의 2/3를 맞춥니다.
여기 10초 스토리를 얻을 수 있는 또 다른 곳이 있습니다.
.. 아마도 누군가가 필요로 ..
http://www.dukascopy.com/swiss/english/data_feed/csv_data_export/
카말 에
주식 시장에서의 실무 경험을 바탕으로 현재 "매수(매도) 후 보유" 이외의 전략을 사용할 수 있습니까?
네, 물론 현재로서는 그러한 전략만이 가능하다고 말하고 싶습니다. 그리고 오랫동안 지수를 상회하는 종목 선정자들에 놀라움을 금치 못합니다.
진드기에 관하여: 죄송합니다. 저는 지금 모스크바에 없습니다. 도착하면 약속합니다. 통계 계산을 반복한 다음 확실히 논의할 것입니다. 위 사진의 틱은 GainCapital입니다. 아마도 그것이 역할을 할 것입니다 ...
a) 내가 올바르게 이해한다면 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 그리 멀지 않은 사람(예를 들어, :-)이지만 이 분야의 전문가는 아니지만, 여기에서 유용한 것을 추출할 수 있습니다.
a) mmm, 불행히도 "무한하게 일련의 CB"와 같은 개별 문구를 실제로 이해하지 못합니다. 결국, 우리가 이야기한 것은(좀 더 정확하게 말하면, 내가 당신을 오해했을 수도 있습니다) SV가 숫자로 값을 취하는 경우입니다. 글쎄요, 프로세스의 전체 궤적이 아닌 5, 10, 20이 있습니다. . 궤적은 SW의 수학적 관점에서도 볼 수 있습니다. 단지 내가 그것에 대해 말하는 것이 아니라 DF 궤적에는 아무 것도 없습니다(음, 유한 차원 분포 세트의 의미에서만, 하지만 당신은 아마 그렇게 깊게 파고 들지 않을 것입니다).
요컨대, 실제로 필요한 것을 이해했습니다. en 단계의 가격에서 관찰할 수 있는 평균 최대 편차가 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다. en 단계(틱, 분...)의 초기 값과 최대값 사이의 최대 차이는 얼마입니까? 이 또한 고려되지만 불행히도 지난 번에는 쉽지 않습니다. 특정 경우에 결과를 즉시 말할 수 있습니다. 가격이 브라운 운동으로 가정된다면(단기적으로 이것은 좋은 첫 번째 근사치임), 이것이 최대값입니다. 회피는 브라운 모션 몰드와 같은 방식으로 분포되며, 최대 회피는 단계 수의 루트에 비례합니다. 그건 그렇고, 일반적으로 브라운 운동(및 이에 의해 모델링된 가격)이 시간의 근원으로 성장한다는 것을 아는 것이 매우 유용합니다(어느 방향으로 진행되는지는 분명하지 않습니다 :)).
b) 예, 이것은 FR이지만 내가 이해하는 것처럼 이것은 귀하에게 관심이 있는 경우가 아니며 누적 금액을 고려하고 있으며 다음에서 가치를 취하는 동일한 SV의 특정 구현에 대해 이야기하고 있었습니다. 숫자.
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다. 수학적으로 변동성은 지속적입니다. 또는 레버리지 효과(주가가 하락하면 변동성이 증가함)와 같은 (주식, 외환과 관련 없는) 효과를 가정해 보겠습니다. 이 모든 것을 고려하는 단일 모델은 없지만 마틴게일 이론은 프로세스의 이러한 동작을 금지하지 않으므로 resp보다 더 많이 사용될 수 있습니다. 독립적인 증분으로 정상적인 프로세스에 대한 결과입니다. 즉, 프로세스에 부과된 조건은 매우 약하고 프로세스 동작의 특성을 명확하게 설명하지 않습니다.
요컨대, 실제로 필요한 것을 이해했습니다. en 단계의 가격에서 관찰할 수 있는 평균 최대 편차가 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다. en 단계(틱, 분...)의 초기 값과 최대값 사이의 최대 차이는 얼마입니까? 이 또한 고려되지만 불행히도 지난 번에는 쉽지 않습니다. 특정 경우에 결과를 즉시 말할 수 있습니다. 가격이 브라운 운동으로 가정된다면(단기적으로 이것은 좋은 첫 번째 근사치임), 이것이 최대값입니다. 회피는 브라운 모션 몰드와 같은 방식으로 분포되며, 최대 회피는 단계 수의 루트에 비례합니다. 그건 그렇고, 일반적으로 브라운 운동(및 이에 의해 모델링된 가격)이 시간의 근원으로 성장한다는 것을 아는 것이 매우 유용합니다(어느 방향으로 진행되는지는 분명하지 않습니다 :)).
예, 귀하가 저를 올바르게 이해했다고 가정할 수 있습니다. 내가 의미하는 CV는 가격이 아니지만 해당 시리즈는 가격 시리즈(어떤 의미에서는 지표라고 말할 수 있음)와 관련이 있으며 N 단계에 대한 평균 최대 편차에 관심이 있습니다.
브라운 운동과 관련된 결과는 저에게 알려져 있으며 저에게 적합하지 않습니다. 질문은 다음과 같이 제기되었습니다. 나는 이 시리즈(또는 FR)의 PV 분포를 알고 있습니다. 이를 기반으로 N 단계에서 이 평균 최대 편차를 계산하는 방법은 무엇입니까?
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 간단하지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다. 수학적으로 변동성은 지속적입니다. 또는 레버리지 효과(주가가 하락하면 변동성이 증가함)와 같은 (주식, 외환과 관련 없는) 효과를 가정해 보겠습니다. 이 모든 것을 고려하는 단일 모델은 없지만 마틴게일 이론은 프로세스의 이러한 동작을 금지하지 않으므로 resp보다 더 많이 사용될 수 있습니다. 독립적인 증분으로 정상적인 프로세스에 대한 결과입니다. 즉, 프로세스에 부과된 조건은 매우 약하고 프로세스 동작의 특성을 명확하게 설명하지 않습니다.
이 효과: "수학적으로: 변동성은 지속적입니다." - 시장 현상입니까, 아니면 일종의 수학적 결과입니까?
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예를 들면: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다.
조용함이 가격에 관한 것인지 명확하지 않으므로 이에 대해 조금 더 자세히 설명할 수 있습니까? 그러면 침묵에서 벗어나지 않을 것입니다. 아니면 다른 것이 있습니다. 그것은 나에게 잠잠했다가 강한 움직임으로 보였다. 고맙습니다.
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다.
조용함이 가격에 관한 것인지 명확하지 않으므로 이에 대해 조금 더 자세히 설명할 수 있습니까? 그러면 침묵에서 벗어나지 않을 것입니다. 아니면 다른 것이 있습니다. 그것은 나에게 잠잠했다가 강한 움직임으로 보였다. 고맙습니다.
당신은 시장을 계속해서 결정론적으로 바라보고 있는데 이는 그다지 정확하지 않습니다. 네, 소강 후에 소강 이 있을 가능성이 더 높지만 변동성이 갑자기 급증할 수 없다는 의미는 아닙니다. 낮은 변동성과 높은 변동성의 기간은 작은 기간과 전 세계적으로 구분할 수 있습니다(예를 들어, 우리는 이제 다년간의 낮은 변동성 사이클을 종료하고 동일한 다년간의 높은 변동성 사이클에 진입했습니다. 차트 VIX 참조).
요컨대, 실제로 필요한 것을 이해했습니다. en 단계의 가격에서 관찰할 수 있는 평균 최대 편차가 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다. en 단계(틱, 분...)의 초기 값과 최대값 사이의 최대 차이는 얼마입니까? 이 또한 고려되지만 불행히도 지난 번에는 쉽지 않습니다. 특정 경우에 결과를 즉시 말할 수 있습니다. 가격이 브라운 운동으로 가정된다면(단기적으로 이것은 좋은 첫 번째 근사치임), 이것이 최대값입니다. 회피는 브라운 모션 몰드와 같은 방식으로 분포되며, 최대 회피는 단계 수의 루트에 비례합니다. 그건 그렇고, 일반적으로 브라운 운동(및 이에 의해 모델링된 가격)이 시간의 근원으로 성장한다는 것을 아는 것이 매우 유용합니다(어느 방향으로 진행되는지는 분명하지 않습니다 :)).
예, 귀하가 저를 올바르게 이해했다고 가정할 수 있습니다. 내가 의미하는 CV는 가격이 아니지만 해당 시리즈는 가격 시리즈(어떤 의미에서는 지표라고 말할 수 있음)와 관련이 있으며 N 단계에 대한 평균 최대 편차에 관심이 있습니다.
브라운 운동과 관련된 결과는 저에게 알려져 있으며 저에게 적합하지 않습니다. 질문은 다음과 같습니다. 이 시리즈의 PV 분포를 알고 있습니다(잘, 또는 FR). 이를 기반으로 N 단계에서 이 평균 최대 편차를 계산하는 방법은 무엇입니까?
c) 글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까? 여기 상황은 쉽지 않습니다. 증분 종속성을 강조하는 특정 효과가 있습니다. 예: 강한 움직임 후에는 강한 움직임이 예상되어야 하고, 소강 후에는 소강 상태가 되어야 합니다. 수학적으로 변동성은 지속적입니다. 또는 레버리지 효과(주가가 하락하면 변동성이 증가함)와 같은 (주식, 외환과 관련 없는) 효과를 가정해 보겠습니다. 이 모든 것을 고려하는 단일 모델은 없지만 마틴게일 이론은 프로세스의 이러한 동작을 금지하지 않으므로 resp보다 더 많이 사용될 수 있습니다. 독립적인 증분으로 정상적인 프로세스에 대한 결과입니다. 즉, 프로세스에 부과된 조건은 매우 약하고 프로세스 동작의 특성을 명확하게 설명하지 않습니다.
이 효과: "수학적으로: 변동성은 지속적입니다." - 시장 현상입니까, 아니면 일종의 수학적 결과입니까?
마지막 질문: 이것은 시장 현상입니다.
최대에 관하여 편차: 일반적으로 사소하지 않습니다. 즉, 우리의 가정은 무엇이며, 다른 시점의 지표 값은 독립적입니까? 또는 독립 수량의 합입니까? 아니면 둘 다? 일반적인 경우에는 단일 알고리즘이 없으므로 구체적으로 살펴볼 필요가 있습니다.