흠 ... 그러나 모순입니다. 정확히 강한 상관 관계가 있는 쌍을 선택해야 하는 경우 자체와의 쌍이 가장 강한 상관 관계를 갖습니다(철 100%).
시간적으로 상관 관계가 있는 쌍을 찾을 수 있습니까? 한 쌍의 동작이 다른 쌍으로 "미러링"되지만 최소 몇 시간 지연된 다음 "선행" 쌍을 보면 다음을 관리할 수 있습니다. "지연" 쌍에서 움직임을 따라잡습니다. 물론 환상 -하지만 너무 유혹적입니다 :) 흥미롭습니다 - 이것을 시도한 사람이 있습니까?
흠 ... 그러나 모순입니다. 정확히 강한 상관 관계가 있는 쌍을 선택해야 하는 경우 자체와의 쌍이 가장 강한 상관 관계를 갖습니다(철 100%).
시간적으로 상관 관계가 있는 쌍을 찾을 수 있습니까? 한 쌍의 동작이 다른 쌍으로 "미러링"되지만 최소 몇 시간 지연된 다음 "선행" 쌍을 보면 다음을 관리할 수 있습니다. "지연" 쌍에서 움직임을 따라잡습니다. 물론 환상 -하지만 너무 유혹적입니다 :) 흥미롭습니다 - 이것을 시도한 사람이 있습니까?
수익성 있는 TS가 있는 경우 여러 도구에 걸쳐 자본을 분배하면 전체 수익성을 높일 수 있습니다. 위험은 포트폴리오에 있는 상품 수의 루트로 떨어지고 수익은 총 포지션의 자본화에 따라 선형적으로 증가합니다(특정 지점까지).
"몇 시간 지연된 악기의 거울"에 관해서는 한 번이 문제를 좀 더 자세히 연구했습니다. 시장은 다음 틱까지의 속도로 악기 간의 국부적인 섭동을 균등화하는 것으로 나타났습니다. 즉, 상관된 상품 중 하나에 눈에 띄는 가격 급등이 있었다면 미러 쌍에 다음 틱에 표시됩니다. 그것에 돈을 버는 것은 불가능합니다.
나는 심지어 이 방향으로 더 나아갔다. EUR/JPY와 GBP/JPY 환율의 비율은 현재 EUR/GBP 환율인 것으로 알려져 있으며 이를 확인할 수 있습니다. 따라서 EUR/JPY 및 GBP/JPY 쌍은 EUR/GBP 쌍보다 10배 빠른 속도로 인용됩니다... 잡기? EUR/GBP 틱(분당 1-2틱) 사이에서 예상 EUR/GBP 틱의 새 가격을 10번 표시할 수 있는 칠면조를 썼습니다!
그러나 DC가 지표가 호가의 현저한 하락을 예측하자마자 즉시 EUR/GBP를 호가했기 때문에 이에 대한 어떤 것도 줄일 수 없었습니다! 포지션을 열 시간이 없었습니다.
명확성을 기하기 위해 수익성 있는 TS와 여러 개의 상호 관련되지 않은 도구가 있으며 수익은 동일합니다. 하나의 도구로 작업하는 경우를 고려하십시오. 소득 곡선(CA)은 최소 자승법에 의해 직선으로 그려질 수 있습니다. 그러면 TS의 소득은 직선의 기울기의 접선에 비례하고 위험은 무차원 값에 비례하며 이 직선에서 CA 포인트의 표준편차를 자본금액으로 나눈 비율입니다. 이 악기에 걸었습니다. 선택한 MM에 따라 위험 수준 R% 를 수락합니다.
이제 하나의 상품에 대한 경매에 참가한 자본을 모든 상품의 수에 따라 n개의 동일한 부분으로 나눕니다. 그러면 각 상품의 수입은 n 배 감소하고 위험은 동일하게 유지되고 서로 상관되지 않습니다. 이러한 포트폴리오의 경우 총 수익률은 단일 포지션을 자본화할 때 소득과 가산되며 각 상품에 대한 CA의 표준 편차는 확률 변수로 합산되며 첫 번째 근사값에서 다음과 같습니다. 총 위험에 대해 R %/SQRT(n) 의 추정치를 제공하는 제곱합의 근입니다(위의 위험 정의 참조). 그러나 채택된 MM에 따르면 R% 이상의 위험을 감수할 수 있으므로 원래 포트폴리오에 비해 SQRT(n) 배만큼 포트폴리오 자본금을 늘릴 수 있습니다! 소득은 차례로 포지션 자본화(첫 번째 근사치에서)에 비례합니다. 따라서 자본을 n개의 상관되지 않은 상품 간에 분할하여 n 의 루트로서 총 포지션의 수익성을 증가시킨다고 주장할 수 있습니다. 위험을 증가시키지 않고 시간. 위 포스팅에서 말씀드린 내용입니다.
물론, 말한 모든 것은 도구가 독립적이고 균형 곡선의 첫 번째 차이가 정규 분포를 따르는 경우에만 사실입니다. 각각의 구체적인 경우에 대해 개별적으로 분석할 필요가 있으며, 종합포지션에 대한 수익률의 증가는 SQRT(n)보다 약할 가능성이 있습니다.
일반적으로 TS 기반 알고리즘의 주어진 예측 능력에 대해 수익성을 최대화할 수 있는 열린 포지션의 최적 자본화에 대한 질문에 대한 답변은 흥미롭습니다. 실제로, 더 낮거나 더 높은 이율은 모두 이익을 감소시킵니다. 게다가, 지나치게 위험한 게임은 어떤 예측 능력으로도 손실로 이어질 수 있습니다. Yezhev와 Shumsky "Neurocomputing"의 기사에서 가격 변동에 대한 올바른 추측의 백분율과 TS 균형 곡선의 증분에 대한 확률 밀도 분포 유형이 알려진 경우 자본화의 최적 몫을 찾을 수 있는 공식이 제공됩니다. :
%K=2p<|x|>^2/<x^2>, 여기서 p는 "임의" 변형 50/50을 초과하는 올바르게 추측된 TS 방향의 비율입니다.
정규 분포 <|x|>^2/<x^2>=0.8의 경우 다른 경우에는 개별적으로 계산해야 합니다.
나는 반대하지 않습니다. 큰 손실보다 작은 이익이 낫다
착각이야...
통화/상품 시장에서 올바르게 헤지하는 방법을 어디에서 읽을 수 있는지 아는 사람이 있습니까? 사실, 어떤 자산이 헤지될 수 있는지에 관심이 있습니다.
분명히 강한 상관 관계가 있는 쌍을 헤지해야 합니다.
같은 쌍을 다른 방향으로 헤징하는 것은 권장하지 않습니다.
분명히 강한 상관 관계가 있는 쌍에 대해 헤지해야 합니다.
같은 쌍을 다른 방향으로 헤징하는 것은 권장하지 않습니다.
흠 ... 그러나 모순입니다. 정확히 강한 상관 관계가 있는 쌍을 선택해야 하는 경우 자체와의 쌍이 가장 강한 상관 관계를 갖습니다(철 100%).
시간적으로 상관 관계가 있는 쌍을 찾을 수 있습니까? 한 쌍의 동작이 다른 쌍으로 "미러링"되지만 최소 몇 시간 지연된 다음 "선행" 쌍을 보면 다음을 관리할 수 있습니다. "지연" 쌍에서 움직임을 따라잡습니다. 물론 환상 -하지만 너무 유혹적입니다 :) 흥미롭습니다 - 이것을 시도한 사람이 있습니까?
흠 ... 그러나 모순입니다. 정확히 강한 상관 관계가 있는 쌍을 선택해야 하는 경우 자체와의 쌍이 가장 강한 상관 관계를 갖습니다(철 100%).
시간적으로 상관 관계가 있는 쌍을 찾을 수 있습니까? 한 쌍의 동작이 다른 쌍으로 "미러링"되지만 최소 몇 시간 지연된 다음 "선행" 쌍을 보면 다음을 관리할 수 있습니다. "지연" 쌍에서 움직임을 따라잡습니다. 물론 환상 -하지만 너무 유혹적입니다 :) 흥미롭습니다 - 이것을 시도한 사람이 있습니까?
수익성 있는 TS가 있는 경우 여러 도구에 걸쳐 자본을 분배하면 전체 수익성을 높일 수 있습니다. 위험은 포트폴리오에 있는 상품 수의 루트로 떨어지고 수익은 총 포지션의 자본화에 따라 선형적으로 증가합니다(특정 지점까지).
"몇 시간 지연된 악기의 거울"에 관해서는 한 번이 문제를 좀 더 자세히 연구했습니다. 시장은 다음 틱까지의 속도로 악기 간의 국부적인 섭동을 균등화하는 것으로 나타났습니다. 즉, 상관된 상품 중 하나에 눈에 띄는 가격 급등이 있었다면 미러 쌍에 다음 틱에 표시됩니다. 그것에 돈을 버는 것은 불가능합니다.
나는 심지어 이 방향으로 더 나아갔다. EUR/JPY와 GBP/JPY 환율의 비율은 현재 EUR/GBP 환율인 것으로 알려져 있으며 이를 확인할 수 있습니다. 따라서 EUR/JPY 및 GBP/JPY 쌍은 EUR/GBP 쌍보다 10배 빠른 속도로 인용됩니다... 잡기? EUR/GBP 틱(분당 1-2틱) 사이에서 예상 EUR/GBP 틱의 새 가격을 10번 표시할 수 있는 칠면조를 썼습니다!
그러나 DC가 지표가 호가의 현저한 하락을 예측하자마자 즉시 EUR/GBP를 호가했기 때문에 이에 대한 어떤 것도 줄일 수 없었습니다! 포지션을 열 시간이 없었습니다.
흠 ... 그러나 모순입니다. 정확히 강한 상관 관계가 있는 쌍을 선택해야 하는 경우 자체와의 쌍이 가장 강한 상관 관계를 갖습니다(철 100%).
모순이 없습니다.
은행 간 시장에서 이러한 주문 쌍을 서로 다른 방향으로 표시하도록 DC에 어떻게 제안합니까?
회전율로 인해 은행 간 시장에 대해 이야기하는 것이 아니라 조만간 그러한 질문이 발생할 것입니다.
모순이 없습니다.
은행 간 시장에서 이러한 주문 쌍을 서로 다른 방향으로 표시하도록 DC에 어떻게 제안합니까?
회전율로 인해 은행 간 시장에 대해 이야기하는 것이 아니라 조만간 그러한 질문이 발생할 것입니다.
흠... 어떻게? 예, 평소와 같이: 매수+매도의 차이 ;)
그리고 그때에도 지불해야 할 이익이 있는 경우에만.
엘크 우세한 스큐 위치의 경우 겹침 위치로 가져 오는 것은 의미가 없습니다 ...
*
일반적으로 "잠금 테마"는 그 필요성과 유용성을 판단하는 측면에서 상당히 재미있습니다.
주제에 대한 추론은 일반적으로 ... loka에 대해 전혀 모르는 전문가가 주도합니다 ...
그들의 플랫폼이나 그들의 마음에 이것은 제공되지 않습니다 ... :)))
*
그들은 이론적으로 "사랑"의 가능성을 제안합니다 ;) 동시에 두 명의 여성,
하지만 상상이 안되네요... :)
차례대로 (매도) YES! 동시에는 아니지만...
나중에 오는 경우: 권장하지 않음
*
질문을 드리겠습니다. 누가 추천하지 않습니까?
;)
*
Interbank는 이미 은행, 법인을 의미합니다.
그런 속도라면 전술이 다를 것 같은데,
그리고 그런 회전율로 성장한 상인의 수는 매우 적습니다 ...
수익성 있는 TS가 있는 경우 여러 도구에 걸쳐 자본을 분배하면 전체 수익성을 높일 수 있습니다. 위험은 포트폴리오에 있는 상품 수의 루트로 떨어지고 수익은 총 포지션의 자본화에 따라 선형적으로 증가합니다(특정 지점까지).
Dukascopy 팀은 시장 정보 및 세계 최고의 기술에 대한 특권 액세스를 통해 고유한 자동화 전략을 개발했습니다. Dukascopy는 고객에게 다른 시장 참가자보다 몇 밀리초 더 빠르게 분석하고 행동할 수 있는 능력의 이점을 누릴 수 있는 기회를 제공합니다.
http://www.dukascopy.com/swiss/russian/management/funds/agressive/ - 논스톱으로 작동))))
세부정보를 알 수 있을까요? 원리는 이해할 수 없습니다.
명확성을 기하기 위해 수익성 있는 TS와 여러 개의 상호 관련되지 않은 도구가 있으며 수익은 동일합니다. 하나의 도구로 작업하는 경우를 고려하십시오. 소득 곡선(CA)은 최소 자승법에 의해 직선으로 그려질 수 있습니다. 그러면 TS의 소득은 직선의 기울기의 접선에 비례하고 위험은 무차원 값에 비례하며 이 직선에서 CA 포인트의 표준편차를 자본금액으로 나눈 비율입니다. 이 악기에 걸었습니다. 선택한 MM에 따라 위험 수준 R% 를 수락합니다.
이제 하나의 상품에 대한 경매에 참가한 자본을 모든 상품의 수에 따라 n개의 동일한 부분으로 나눕니다. 그러면 각 상품의 수입은 n 배 감소하고 위험은 동일하게 유지되고 서로 상관되지 않습니다. 이러한 포트폴리오의 경우 총 수익률은 단일 포지션을 자본화할 때 소득과 가산되며 각 상품에 대한 CA의 표준 편차는 확률 변수로 합산되며 첫 번째 근사값에서 다음과 같습니다. 총 위험에 대해 R %/SQRT(n) 의 추정치를 제공하는 제곱합의 근입니다(위의 위험 정의 참조). 그러나 채택된 MM에 따르면 R% 이상의 위험을 감수할 수 있으므로 원래 포트폴리오에 비해 SQRT(n) 배만큼 포트폴리오 자본금을 늘릴 수 있습니다! 소득은 차례로 포지션 자본화(첫 번째 근사치에서)에 비례합니다. 따라서 자본을 n개의 상관되지 않은 상품 간에 분할하여 n 의 루트로서 총 포지션의 수익성을 증가시킨다고 주장할 수 있습니다. 위험을 증가시키지 않고 시간. 위 포스팅에서 말씀드린 내용입니다.
물론, 말한 모든 것은 도구가 독립적이고 균형 곡선의 첫 번째 차이가 정규 분포를 따르는 경우에만 사실입니다. 각각의 구체적인 경우에 대해 개별적으로 분석할 필요가 있으며, 종합포지션에 대한 수익률의 증가는 SQRT(n)보다 약할 가능성이 있습니다.
일반적으로 TS 기반 알고리즘의 주어진 예측 능력에 대해 수익성을 최대화할 수 있는 열린 포지션의 최적 자본화에 대한 질문에 대한 답변은 흥미롭습니다. 실제로, 더 낮거나 더 높은 이율은 모두 이익을 감소시킵니다. 게다가, 지나치게 위험한 게임은 어떤 예측 능력으로도 손실로 이어질 수 있습니다. Yezhev 와 Shumsky "Neurocomputing"의 기사에서 가격 변동에 대한 올바른 추측의 백분율과 TS 균형 곡선의 증분에 대한 확률 밀도 분포 유형이 알려진 경우 자본화의 최적 몫을 찾을 수 있는 공식이 제공됩니다. :
%K=2p<|x|>^2/<x^2>, 여기서 p는 "임의" 변형 50/50을 초과하는 올바르게 추측된 TS 방향의 비율입니다.
정규 분포 <|x|>^2/<x^2>=0.8의 경우 다른 경우에는 개별적으로 계산해야 합니다.
물론 위의 모든 사항 은 상품이 독립 적이고 균형 곡선의 첫 번째 차이가 정규 분포 를 따르는 경우에만 해당됩니다.
개인적으로 그것은 진공 속의 구형 말의 모형과 같습니다. 현실에서는 관찰되지 않는 이상적인 조건입니다. 독립적인 도구의 예를 가질 수 있습니까?