수정 불가능한 낙관론자의 장미빛 안경을 쓰고 여러 쌍에 대해 얻은 데이터 분석을 시작합시다!
이를 위해 Alpari DC 아카이브에서 일일 데이터를 가져와서 해당 상품의 일일 변동성을 계산해 보겠습니다. 각 도구 p 의 예측 가능성 매개변수를 알면 최적의 MM에 필요한 모든 입력 값을 찾을 수 있습니다. 이렇게 하려면 각 히스토그램에서 수익성 선 위에 파란색 막대가 "자신감 있게" 초과되는 영역을 선택하고 이 영역 에 해당하는 p 및 Hopt 값을입력 합니다. Lopt는 다음 공식을 사용하여 찾을 수 있습니다. 이전 게시물. 다음은 발생합니다.
EURUSD 쌍 은 일반적인 예금 2배 증가 시간(전체 3년) 측면에서 가장 매력적이지 않다는 것을 알 수 있습니다. 이 도구는 견적 행동의 예측 가능성에 대한 가장 높은 지표를 가지고 있지 않으며, 다시 말씀드리지만 수익률 지표에는 4차로 포함됩니다! 따라서 그다지 인상적이지 않은 결과입니다. 네, 그리고 거래 레버리지의 최적 가치 - L , 당신은 그것을 크게 부를 수 없습니다 - 단지 C 등급 ... 아니요, 이것은 우리의 도구가 아닙니다!. 처음 5명의 커플이 훨씬 더 매력적으로 보입니다. 여기에서 예금 배가 시간은 약 한 달이고 거래 범위는 50-150 포인트 수준이며 "어깨"가 더 매력적으로 보입니다 - 10-20.
물론 여기에 빨대를 놓아야합니다. 예측 가능성 매개변수를 평가할 때 시간에 따른 비정상성에 대한 가정이 이루어지지 않았으며 영역 자체는 p (more-less) 선택에서 임의성을 허용합니다. 사실, 정지 상태는 억지스러워 보이지 않습니다. 매개변수 p 자체는 각 거래(단계)에서 재교육된 한계 NN에 의해 추정되었으며 시장 분위기의 변화(견적에 숨겨진 패턴)가 이 NN에 의해 추적될 것이라고 가정할 수 있습니다. 매개변수 p 에 대해 준정상성을 기대할 수 있습니다. 이 가정의 허용 가능성에 대한 최종 답변은 이 알고리즘을 기반으로 하는 MTS를 테스트하여 얻을 수 있습니다. EURAUD, CHFJPY 등과 같이 완전히 자발적이지 않은 쌍이 발견되었습니다(표의 목록 끝 참조). 작업할 수 있지만 예금 성장률과 거래 범위의 크기를 감안할 때 , 적절하지 않은 것으로 간주됩니다.
오랜 기간 거래를 하고 이러한 상품을 사용한 작업에 대한 충분한 통계를 가지고 있는 사람이 이 가설에서 도출된 결론을 확인하거나 반박할 수 있는지 궁금합니다.
Упру́гость (эласти́чность) — свойство вещества оказывать влияющей на него силе механическое сопротивление и принимать после её спада исходную форму. Противоположность упругости называется пластичность.
kotir에 대한 이 탄력성을 계산하는 방법을 공식으로 작성하면. 최소한의 작업을 유지하십시오. 통계를 수집하고 실행하는 것은 문제가 되지 않습니다. matkada에는 이미 모든 것이 준비되어 있습니다. 다양한 공식을 직접 확인하는 경우가 많기 때문에 작은 것까지
나는 네안데르탈인이다)
나를 위해 그것은 스펙트럼에서 고르는 것보다 훨씬 더 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위한 주요 방정식 시스템은 6개의 정적 방정식이며 그 중 3개가 자동으로 충족됩니다(소위 모멘트 응력이 본체에 없는 경우). 나머지 3개는 응력 텐서의 알 수 없는 6개의 응력 구성요소를 포함합니다. 시스템을 닫기 위해 소위 연속 방정식이 사용됩니다. 실제로 몸체가 변형 중에 솔리드로 유지되면 변형(스트레인 텐서)이 독립적일 수 없습니다. 수학적으로 이것은 단순한 사실을 반영합니다. 변형의 9가지 구성요소(스트레인 텐서를 구성함)는 3가지 기능, 즉 강체 점의 변위 구성요소에 의존합니다. 변형의 6가지 양립성 조건과 일반화된 Hooke의 법칙은 탄성 이론의 문제를 닫습니다.
우리의 경우 문제가 1차원 문제로 축소되고 텐서를 고려할 필요가 없습니다(3차원 공간을 위해 남겨둡니다). 매체는 가소성(탄성) 및 품질 계수(단위 시간당 에너지 손실의 역수)로 특징지을 수 있습니다. 첫 번째는 추진력의 영향에 반응하여 저항하는 물질의 특성을 특성화하고 두 번째는 이러한 섭동을 분산(흡수)하는 능력을 특성화합니다. 원칙적으로 각 진드기 의 도착은 1차원 매체의 섭동으로 간주될 수 있으며 시간이 지남에 따라 완화(응답)의 특성에 따라 가소성의 크기와 소실 손실의 존재를 정성적으로 판단할 수 있습니다. 이미 이 단계에서 시장에 나와 있는 모든 상품의 약한 탄력성 특성(지속성 방지 속성)이 있음을 알 수 있습니다. 급격한 가격 상승에 대응하여 일반적으로 호가가 롤백됩니다(허스트 지수 <1/2 및/ 또는 일련의 첫 번째 차이에서 인접한 판독값 사이의 상관 계수 <0), 그러나 초기 수준이 아니라 1/2 정도의 수준까지 어딘가에서 에너지를 소산시키는 눈에 띄는 소산력의 존재를 나타냅니다. 혼란스러운 맥박. 이러한 힘이 존재하지 않는다면, 코티르는 섭동 후에 무한히 오랜 시간 동안 매달려 있을 것입니다. 실제로 kotir에서는 에너지 손실이 적은 시스템의 일시적인 프로세스 특성이 거의 관찰되지 않습니다.
이 값은 선택한 도구에 대한 Hurst 지수의 동작(탄력성/가소성의 유사체)을 연구하고 뉴스 도착 후 롤백 수준에 대한 통계를 수집하여 정량화할 수 있습니다.
마찰이 있는 매질에서 진동하는 끈과 kotir를 비교하는 것이 1차원 무한 스레드에 대한 탄성의 아날로그를 단순히 도입하는 것보다 더 적절한 모델인 것 같습니다.
수정 불가능한 낙관론자의 장미빛 안경을 쓰고 여러 쌍에 대해 얻은 데이터 분석을 시작합시다!
이를 위해 Alpari DC 아카이브에서 일일 데이터를 가져와서 해당 상품의 일일 변동성을 계산해 보겠습니다. 각 도구 p 의 예측 가능성 매개변수를 알면 최적의 MM에 필요한 모든 입력 값을 찾을 수 있습니다. 이렇게 하려면 각 히스토그램에서 수익성 선 위에 파란색 막대가 "자신감 있게" 초과되는 영역을 선택하고 이 영역 에 해당하는 p 및 Hopt 값을 입력 합니다. Lopt는 다음 공식을 사용하여 찾을 수 있습니다. 이전 게시물. 다음은 발생합니다.
EURUSD 쌍 은 일반적인 예금 2배 증가 시간(전체 3년) 측면에서 가장 매력적이지 않다는 것을 알 수 있습니다. 이 도구는 견적 행동의 예측 가능성에 대한 가장 높은 지표를 가지고 있지 않으며, 다시 말씀드리지만 수익률 지표에는 4차로 포함됩니다! 따라서 그다지 인상적이지 않은 결과입니다. 네, 그리고 거래 레버리지의 최적 가치 - L , 당신은 그것을 크게 부를 수 없습니다 - 단지 C 등급 ... 아니요, 이것은 우리의 도구가 아닙니다!. 처음 5명의 커플이 훨씬 더 매력적으로 보입니다. 여기에서 예금 배가 시간은 약 한 달이고 거래 범위는 50-150 포인트 수준이며 "어깨"가 더 매력적으로 보입니다 - 10-20.
물론 여기에 빨대를 놓아야합니다. 예측 가능성 매개변수를 평가할 때 시간에 따른 비정상성에 대한 가정이 이루어지지 않았으며 영역 자체는 p (more-less) 선택에서 임의성을 허용합니다. 사실, 정지 상태는 억지스러워 보이지 않습니다. 매개변수 p 자체는 각 거래(단계)에서 재교육된 한계 NN에 의해 추정되었으며 시장 분위기의 변화(견적에 숨겨진 패턴)가 이 NN에 의해 추적될 것이라고 가정할 수 있습니다. 매개변수 p 에 대해 준정상성을 기대할 수 있습니다. 이 가정의 허용 가능성에 대한 최종 답변은 이 알고리즘을 기반으로 하는 MTS를 테스트하여 얻을 수 있습니다. EURAUD, CHFJPY 등과 같이 완전히 자발적이지 않은 쌍이 발견되었습니다(표의 목록 끝 참조). 작업할 수 있지만 예금 성장률과 거래 범위의 크기를 감안할 때 , 적절하지 않은 것으로 간주됩니다.
오랜 기간 거래를 하고 이러한 상품을 사용한 작업에 대한 충분한 통계를 가지고 있는 사람이 이 가설에서 도출된 결론을 확인하거나 반박할 수 있는지 궁금합니다.
2배가 포인트로 고려되었습니까?
아니요, 포인트가 아니라 예금 통화 (그림의 네 번째 공식)로, 그리고 완전히 정확하게 말하면 두 배가 아니라 e-times의 변화입니다(그러나 이것은 우리 사이입니다).
그건 그렇고, 최적의 거래 레버리지 - L 과 평균 뇌물 규모 - H를 알면 특정 상품으로 작업할 때 최소 입금액 - Kmin 이하에서 추정할 수 있습니다... 아래에서 우리는 진정한 분배를 모르기 때문에 그리고 우리는 정상적인 법의 가정하에서만 추정할 수 있습니다.
하단에는 해당 연도의 모든 종목에 대한 일간 시가를 기록한 파일을 첨부했습니다. 첫 번째 줄은 이름, 두 번째 줄은 수수료, 세 번째 줄은 p 입니다.
중성자 기기의 탄성을 결정하기 위한 연구를 주문할 수 있습니까?
Упру́гость (эласти́чность) — свойство вещества оказывать влияющей на него силе механическое сопротивление и принимать после её спада исходную форму. Противоположность упругости называется пластичность.
내 직감에 따르면 EURUSD는 가장 탄력적인 두 통화이기 때문에 매력적이지 않습니다.
추신: 농담이 아닙니다 . 이 m에 대한 지표를 만들 수 있다고 말할 수 있습니다.
중성자 기기의 탄성을 결정하기 위한 연구를 주문할 수 있습니까?
내 직감에 따르면 EURUSD는 가장 탄력적인 두 통화이기 때문에 매력적이지 않습니다.
위협, 농담이 아닙니다. 이에 대한 지표를 만들 수 있습니다.
kotir에 대한 이 탄력성을 계산하는 방법을 공식으로 작성하면. 최소한의 작업을 유지하십시오. 통계를 수집하고 실행하는 것은 문제가 되지 않습니다. matkada에는 이미 모든 것이 준비되어 있습니다. 다양한 공식을 직접 확인하는 경우가 많기 때문에 작은 것까지
kotir에 대한 이 탄력성을 계산하는 방법을 공식으로 작성하면. 최소한의 작업을 유지하십시오. 통계를 수집하고 실행하는 것은 문제가 되지 않습니다. matkada에는 이미 모든 것이 준비되어 있습니다. 다양한 공식을 직접 확인하는 경우가 많기 때문에 작은 것까지
나는 네안데르탈인이다)
나를 위해 그것은 스펙트럼에서 고르는 것보다 훨씬 더 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위한 주요 방정식 시스템은 6개의 정적 방정식이며 그 중 3개가 자동으로 충족됩니다(소위 모멘트 응력이 본체에 없는 경우). 나머지 3개는 응력 텐서의 알 수 없는 6개의 응력 구성요소를 포함합니다. 시스템을 닫기 위해 소위 연속 방정식이 사용됩니다. 실제로 몸체가 변형 중에 솔리드로 유지되면 변형(스트레인 텐서)이 독립적일 수 없습니다. 수학적으로 이것은 단순한 사실을 반영합니다. 변형의 9가지 구성요소(스트레인 텐서를 구성함)는 3가지 기능, 즉 강체 점의 변위 구성요소에 의존합니다. 변형의 6가지 양립성 조건과 일반화된 Hooke의 법칙은 탄성 이론의 문제를 닫습니다.
나도 네안데르탈인이다. sopromat는 내 요소가 아닙니다. 누군가 이 단락을 이해할 수 있는 언어로 번역했다면(forex와 관련하여 즉시) 무언가가 나올 수 있습니다. 그리고 러시아어로 쓰여진 것 같지만...
우리의 경우 문제가 1차원 문제로 축소되고 텐서를 고려할 필요가 없습니다(3차원 공간을 위해 남겨둡니다). 매체는 가소성(탄성) 및 품질 계수(단위 시간당 에너지 손실의 역수)로 특징지을 수 있습니다. 첫 번째는 추진력의 영향에 반응하여 저항하는 물질의 특성을 특성화하고 두 번째는 이러한 섭동을 분산(흡수)하는 능력을 특성화합니다. 원칙적으로 각 진드기 의 도착은 1차원 매체의 섭동으로 간주될 수 있으며 시간이 지남에 따라 완화(응답)의 특성에 따라 가소성의 크기와 소실 손실의 존재를 정성적으로 판단할 수 있습니다. 이미 이 단계에서 시장에 나와 있는 모든 상품의 약한 탄력성 특성(지속성 방지 속성)이 있음을 알 수 있습니다. 급격한 가격 상승에 대응하여 일반적으로 호가가 롤백됩니다(허스트 지수 <1/2 및/ 또는 일련의 첫 번째 차이에서 인접한 판독값 사이의 상관 계수 <0), 그러나 초기 수준이 아니라 1/2 정도의 수준까지 어딘가에서 에너지를 소산시키는 눈에 띄는 소산력의 존재를 나타냅니다. 혼란스러운 맥박. 이러한 힘이 존재하지 않는다면, 코티르는 섭동 후에 무한히 오랜 시간 동안 매달려 있을 것입니다. 실제로 kotir에서는 에너지 손실이 적은 시스템의 일시적인 프로세스 특성이 거의 관찰되지 않습니다.
이 값은 선택한 도구에 대한 Hurst 지수의 동작(탄력성/가소성의 유사체)을 연구하고 뉴스 도착 후 롤백 수준에 대한 통계를 수집하여 정량화할 수 있습니다.
마찰이 있는 매질에서 진동하는 끈과 kotir를 비교하는 것이 1차원 무한 스레드에 대한 탄성의 아날로그를 단순히 도입하는 것보다 더 적절한 모델인 것 같습니다.
그러면 통계를 기반으로 하루 중 시간(거래 세션)에 대한 상품의 품질 요소 의존성을 구축하는 것이 유용할 수 있습니다.
Alpari DC 시세 아카이브에서 사용할 수 있는 금융 상품의 예측 가능성 p(y축)를 평가했습니다. 포인트(가로축)로 표현된 다양한 거래 범위에 대해 계산되었습니다.
Hello Neutron, 나 자신도 알 수 없는 NS 주제에 대해 몇 가지 질문을 하고 싶지만 이 스레드에서는 명백한 오프토픽이 될 것입니다. 내 "어린이 질문"에 대답하는 것이 어디에서 편리합니까?
감사합니다.