거의 모든 상품의 일일 변동성은 50-100포인트 범위입니다. 알고리즘을 구축할 때 어디에서든 실수를 하지 않았다면 매우 수익성 있는 전략의 수립을 안전하게 축하할 수 있습니다. 탄젠트가 0.3이면 거래당 평균 수익률 50*0.3=15핍에서 스프레드를 뺀 값을 제공합니다. 총계: 플러스 또는 마이너스 5포인트의 범위로 하루에 약 10포인트(증가 그림 참조).
bstone писал(а)>> 저것들. 각 단계의 차이점에 대한 예측이 주어졌을 때, 귀하의 결론을 적절하게 만드는 결정 알고리즘은 무엇입니까?
어서: 매일 양초가 열릴 때마다 다음 양초가 열리기 전에 증분에 대한 예측이 있습니다...
이전 게시물에서 실수를 했습니다. 예측값의 스프레드는 예측 오차(5포인트)와 상품의 일일 변동성(50포인트)의 평균 제곱근으로 결정됩니다. 이익 증가율은 하루 평균 10+-50포인트로 추정할 수 있습니다. 여기에서 위험 평가를 수행하고 최적의 포지션 자본화를 결정할 수 있습니다.
포트폴리오 투자의 위험 분산 가능성을 고려할 때 표시된 정확도로 표시된 일일 막대 예측 버전은 상당히 좋습니다.
결과를 데카르트 좌표계로 표시하고, 가로축을 따라 예측된 값의 증분을 표시하고, 세로축을 따라 점 형태로 이러한 증분의 예측을 모델링합니다. 이상적으로(100% 정확한 예측) 기울기 각도가 45도인 점 구름을 얻을 수 있습니다. 실제로, 작은 기울기 각도(예측 정확도를 특징으로 함)와 매우 두꺼운(이 매개변수는 예측 스프레드의 크기를 특징으로 함) 구름을 얻게 됩니다. 이렇게 하려면 기기에 대한 첫 번째 차분 계열(x[i]=Open[i]-Open[i-1])과 예측에 대한 첫 번째 차분 계열(y[i]=Predict[i]-Predict [i-1]) .
어서: 매일 양초가 열릴 때마다 다음 양초가 열리기 전에 증분에 대한 예측이 있습니다...
이전 게시물에서 실수를 했습니다. 예측값의 스프레드는 예측 오차(5포인트)와 상품의 일일 변동성(50포인트)의 평균 제곱근으로 결정됩니다. 이익 증가율은 하루 평균 10+-50포인트로 추정할 수 있습니다. 여기에서 위험 평가를 수행하고 최적의 포지션 자본화를 결정할 수 있습니다.
포트폴리오 투자의 위험 분산 가능성을 고려할 때 표시된 정확도로 표시된 일일 막대 예측 버전은 상당히 좋습니다.
프라이벌 작성 >>
우리는 특정 전제 조건을 기반으로 모델을 직접 구축합니다. 매개변수를 추가하거나 빼는 것을 방해하는 것은 무엇입니까? 선택을 정당화할 수 있습니까?
내 "예측자"가 이것을 한 적이 있는지 확인하는 것이 필요할 것입니다. 흥미로워졌습니다. 오늘 밤 결과를 게시하려고합니다
매우 흥미롭습니다. 결과를 기다리자...
m_a_sim 에
그렇다면 귀하가 발표한 결과는 어떤 TF에 대해 얻었으며 귀하가 계산한 상품의 변동성은 무엇입니까?
프라이벌 작성 >>
우리는 특정 전제 조건을 기반으로 모델을 직접 구축합니다. 매개변수를 추가하거나 빼는 것을 방해하는 것은 무엇입니까? 당신의 선택을 정당화할 수 있습니까?
매우 흥미롭습니다. 결과를 기다리자...
m_a_sim 에
그렇다면 귀하가 발표한 결과는 어떤 TF에 대해 얻었으며 귀하가 계산한 상품의 변동성은 무엇입니까?
매일, 변동성은 계산에 포함되지 않았음)
매일, 변동성은 계산에 포함되지 않았음)
거의 모든 상품의 일일 변동성은 50-100포인트 범위입니다. 알고리즘을 구축할 때 어디에서든 실수를 하지 않았다면 매우 수익성 있는 전략의 수립을 안전하게 축하할 수 있습니다. 탄젠트가 0.3이면 거래당 평균 수익률 50*0.3=15핍에서 스프레드를 뺀 값을 제공합니다. 총계: 플러스 또는 마이너스 5포인트의 범위로 하루에 약 10포인트(증가 그림 참조).
괜찮은 결과. 다른 악기들과 마찬가지로 좋습니다. 예를 들어 EUR/USD?
저것들. 각 단계의 차이점에 대한 예측이 주어졌을 때, 귀하의 결론을 적절하게 만드는 결정 알고리즘은 무엇입니까?
어서: 매일 양초가 열릴 때마다 다음 양초가 열리기 전에 증분에 대한 예측이 있습니다...
이전 게시물에서 실수를 했습니다. 예측값의 스프레드는 예측 오차(5포인트)와 상품의 일일 변동성(50포인트)의 평균 제곱근으로 결정됩니다. 이익 증가율은 하루 평균 10+-50포인트로 추정할 수 있습니다. 여기에서 위험 평가를 수행하고 최적의 포지션 자본화를 결정할 수 있습니다.
포트폴리오 투자의 위험 분산 가능성을 고려할 때 표시된 정확도로 표시된 일일 막대 예측 버전은 상당히 좋습니다.
저자에게 다시 묻겠습니다. 다른 악기에서도 결과가 비슷합니까?
당신의 "예측자"에 대해 더 말해 줄 수 있니?
여기에 칠해져 조각으로 밝혀졌지만 Word 파일에서 모든 것을 빨리 말할 수는 없습니다.
소망.
결과를 데카르트 좌표계로 표시하고, 가로축을 따라 예측된 값의 증분을 표시하고, 세로축을 따라 점 형태로 이러한 증분의 예측을 모델링합니다. 이상적으로(100% 정확한 예측) 기울기 각도가 45도인 점 구름을 얻을 수 있습니다. 실제로, 작은 기울기 각도(예측 정확도를 특징으로 함)와 매우 두꺼운(이 매개변수는 예측 스프레드의 크기를 특징으로 함) 구름을 얻게 됩니다. 이렇게 하려면 기기에 대한 첫 번째 차분 계열(x[i]=Open[i]-Open[i-1])과 예측에 대한 첫 번째 차분 계열(y[i]=Predict[i]-Predict [i-1]) .
그럴 때 모델의 품질에 대해 객관적으로 이야기할 수 있습니다.
글쎄 여기 내가 가진 것이있다
여기에 경사가 없습니다 ((. 내가 뭔가 잘못했을 수도 있습니다. 파일을 첨부합니다.
어서: 매일 양초가 열릴 때마다 다음 양초가 열리기 전에 증분에 대한 예측이 있습니다...
이전 게시물에서 실수를 했습니다. 예측값의 스프레드는 예측 오차(5포인트)와 상품의 일일 변동성(50포인트)의 평균 제곱근으로 결정됩니다. 이익 증가율은 하루 평균 10+-50포인트로 추정할 수 있습니다. 여기에서 위험 평가를 수행하고 최적의 포지션 자본화를 결정할 수 있습니다.
포트폴리오 투자의 위험 분산 가능성을 고려할 때 표시된 정확도로 표시된 일일 막대 예측 버전은 상당히 좋습니다.
저자에게 다시 묻겠습니다. 다른 악기에서도 결과가 비슷합니까?
영향을 미치는 요인이 알려져 있지 않기 때문에 다른 악기를 시도하지 않았습니다