다음은 3-입력 분류기(빨간색 - NE, 파란색 - kotir)에 대해 열리는 위치의 예상 방향에 대한 신뢰도에서 발생하는 일입니다.
패턴에 대해 다음과 같은 가능한 상태 테이블이 작성되었음을 알 수 있습니다(오른쪽 그림).
1.000 -> 구매
2. 001 -> 매도
3. 010 -> 구매
4. 011 -> 매도
5. 100 -> 구매
6. 101 -> 매도
7. 110 -> 구매
8. 111 -> 매도
즉, 속지 마십시오. 열린 방향은 RT의 마지막 세그먼트 방향에 따라 결정되며 반대 방향입니다. 이 사실은 시장에서 최적의 TS가 사소한 반전이라는 주장을 확인시켜줍니다. Pastekhov의 작업에 자세히 설명되어 있습니다. 특별히 주목해야 할 점은 바로 지금이다. 이 분류기를 사용하면 시장이 "효율적"으로 특징지을 수 있고 두드러지지 않는 영역을 자신 있게 식별할 수 있습니다. 예측의 상대적 확률이 작은 패턴을 의미합니다(예: 숫자 2와 7 아래). 또는 그 반대의 경우 "차익 거래" 패턴(000 또는 111)이 나타날 때까지 기다렸다가 "확실히" 재생합니다. 그건 그렇고, 패턴 4와 5도 본질적으로 차익 거래입니다(100과 011은 오른쪽 그림 참조).
그러나 나는 사소한 예측의 경우를 배제하지 않습니다. 이것은 확률 계열이 부호 변수가 아닌 경우입니다. 여기서 리버설 TS는 작동하지 않거나 낮은 수입을 보일 것이며 분류기는 최선을 다할 것입니다. H에 의한 나눗셈의 다른 지평에서 인용문을 살펴볼 필요가 있다. 그리고 한 가지 더. 분류기는 정의상 우리 손에 있는 가장 강력한 도구입니다. 어떤 NN도 예상되는 움직임에 대해 더 신뢰할 수 있는 예측을 제공하지 않으며, 모델을 구축하려면 시장에 대한 사전 지식이 필요하기 때문에 NN보다 더 좋은 것은 없습니다.
동료인 Pasteukhov는 자신의 작업에서 "항상 반대 방향으로 열리는" 단일 입력 분류기에 대한 사소한 경우를 철저히 분석하고 보다 일반적인 경우 패턴을 분석하기 위한 개요를 제공했습니다. 우리가 시도한다면 시장 조건의 보편적인 분류기를 손에 넣을 것입니다. 이 분류기는 특정 정확도로 시장의 "기분"을 복원할 수 있습니다. 그리고 패턴 분석의 "무한한" 가능성이 주어지면(사용된 패턴의 길이는 제한되지 않음) 마음에 자유를 줄 수 있습니다!
일반적이고 개인적인 기쁨인 IMHO를 배경으로 작업의 결론은 안정적인 H-변동성을 위해 만들어진 것임을 기억할 가치가 있습니다.
여기서부터 거래 기간 내에서 변동성이 안정될 H를 선택하는 문제가 공식화됩니다.
엠비. 이전으로 돌아가야 한다
그러한 H를 결정하는 방법의 선택에 대한 질문?
통계적 선택과 경험적 선택의 두 가지(방법론)만 있습니다. 나는 H가 특정 DC의 특정 상품에 대한 스프레드의 배수여야 한다고 생각하는 경향이 있습니다. 큰 H는 "그림을 흐리게"하고 위험을 증가시키고 작은 H는 삐걱 거리는 소리로 이어집니다. 내 차트에 따르면 H over 4 스프레드를 사용하는 것은 정당하지 않지만 이 경우 평균 뇌물의 크기는 4 스프레드와 같습니다. 많지는 않지만 정기적으로 + 합리적인 MM이면 작동해야 합니다.
통계적 선택과 경험적 선택의 두 가지(방법론)만 있습니다. 나는 H가 특정 DC의 특정 상품에 대한 스프레드의 배수여야 한다고 생각하는 경향이 있습니다. 큰 H는 "그림을 흐리게"하고 위험을 증가시키고 작은 H는 삐걱 거리는 소리로 이어집니다. 내 차트에 따르면 H over 4 스프레드를 사용하는 것은 정당하지 않지만 이 경우 평균 뇌물의 크기는 4 스프레드와 같습니다. 많지는 않지만 정기적으로 + 합리적인 MM이면 작동해야 합니다.
경험론은 합리적인 경계 조건을 설정할 수/설정해야 한다고 생각합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
stat에 대한 제한 사항은 무엇입니까? H-inversion을 결정하기 위한 지표(MO, 분산, RMS 등)
예, 물론 경계 조건이 중요하고 필요합니다. 1개(심지어 2개) 미만의 임계값으로 kotir를 자르는 것이 의미가 없다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그런 컷에 아무것도 잡을 수 없습니다.
나는 우리가 상한선 조건을 결정할 수 있도록 하는 또 하나의 가정을 위원회의 심의를 위해 자유롭게 제시할 것입니다.
간단한 질문을 생각해 보십시오. 유능한 거래 로봇이 하루에 몇 번(최대) 거래를 해야 합니까? 질문은 유휴 상태가 아니며 통계적으로 명확해질 수 있지만 한 눈에 최대 2개입니다. 이렇게 하면 H를 아래에서 스프레드로, 위에서부터 평균 일일 이동의 진폭 통계에 "연결"할 수 있습니다. 23+1 입력(클록용)에서 예측의 중요성은 단일 레이어 NN을 사용한 실험으로 확인되었습니다.
따라서 내가 현재 가지고 있는 데이터의 경우 H의 허용 가능한 크기는 27포인트로, 한 달 동안 하루 평균 2건의 거래를 제공하며 완전히 비-핍 뇌물입니다.
나는 어떻게 든 H 에 대한 왼쪽 경계의 "엄격한" 추정을 수행했고(나는 그것을 분석적으로 해결했습니다) Hmin=2*Spread 인 것으로 나타났습니다. Kagi 전략의 최대 수익성은 3-5 스프레드 영역에 있으며 단위 시간(인간)당 평균 소득으로 정의되는 수익성이 단조롭게 감소합니다. 최대값은 실험적으로만 결정될 수 있으며(도구의 예측 가능성에 따라 다름) 파티션 지평선 H 의 안정적인 특성이 아닙니다.
나는 어떻게 든 H 에 대한 왼쪽 경계의 "엄격한"추정을 수행했으며 (분석적으로 해결했습니다) Hmin=2*Spread 인 것으로 나타났습니다. Kagi 전략의 최대 수익성은 3-5 스프레드 영역에 있으며 단위 시간(인간)당 평균 소득으로 정의되는 수익성이 단조롭게 감소합니다. 최대값은 실험적으로만 결정될 수 있으며(도구의 예측 가능성에 따라 다름) 분할 지평 H 의 안정적인 특성이 아닙니다.
나는 최근에 일을 마치고 집에 돌아와서 짧은 글을 읽었습니다. 나중에 나에게 전달 된 게시물에 응답 할 것입니다. 이제 주제입니다.
====
질문 paralocus : 마침내 스프레드를 측정하려는 잘못된 시도를 포기할 때가 되었습니까?
옳음에 대한 논박은 그 반대로 간단하다. 측정 단위가 정확하면 추정치에서
Neutron '이 따라 옵니다 - "긴급히 우리 모두 USDZAR 거래를 위해 달려갑니다!!!" (100 퍼짐). 그리고 뭐. 하루 2거래 = 1000핍.
논리적인가요? 스스로 믿습니까? 도구로 쉽게 확인할 수 있습니다. 행운을 빕니다. 이 경우 그는 이미 대기열을 가져갔습니다.
질문 paralocus : 마침내 스프레드를 측정하려는 잘못된 시도를 포기할 때가 되었습니까?
옳음에 대한 논박은 그 반대로 간단하다. 측정 단위가 정확하면 추정치에서
Neutron '은 다음을 따릅니다. "우리 모두는 USDZAR를 거래하기 위해 급히 달려갑니다!!!" (100 퍼짐). 그리고 뭐. 하루 2거래 = 1000핍.
논리적인가요? 스스로 믿습니까? 도구로 쉽게 확인할 수 있습니다. 행운을 빕니다. 그것의 경우, 그는 이미 대기열을 가져갔습니다.
// 아마도 "시장이 틀렸다"와 같은 반례의 정확성 측면에서 내가 놓친 것이 있습니까?
제 말은, 주제가 유망합니다. 저는 불필요한 포도당을 피하고 싶습니다. 쓸모 없다.
친구여, 머리로 생각해야 합니다. 소수의 사람들이 사용하는 상품을 거래하는 것이 요점입니다. 다른 패턴도 작동하지만 대량 통화에서는 DC가 무엇을 거래하는지 직접 확인할 수 있습니다(시장과 거래하지 않는다는 사실을 알고 있기를 바랍니다...). 예를 들어 유로박에서 가장 인기 있는 통화 이동의 가치가 무엇인지 알아보기 위해 Matkad에서 간단한 분배 기능을 구축하십시오(예를 들어, 건물). 그리고 모든 회의론은 즉시 사라질 것입니다 (그리고 아마도 다른 것이 ... 다른 것들이 때때로 사라집니다 ...). 이제 내 DC가 판매하는 스프레드의 수와 통화를 알 수 있습니다.
3. 다른 패턴도 작동하지만 대량 통화에서는 DC가 무엇을 거래하는지 직접 확인할 수 있습니다(시장과 거래하지 않는다는 사실을 알고 있기를 바랍니다...).
4. 예를 들어 Eurobucks에서 통화의 가장 인기 있는 움직임의 가치가 무엇인지 알아내기 위해 Matkad에서 간단한 배포 기능을 구축합니다(그 전에 견적에 대해 DC의 스프레드를 지정하는 것을 잊지 마십시오. 당신이 만들고 있는). 그리고 모든 회의론은 즉시 사라질 것입니다 (그리고 아마도 다른 것이 ... 다른 것들이 때때로 사라집니다 ...).
5. 이제 내 DC가 판매하는 스프레드의 수와 통화를 알 수 있습니다.
1. 네, 그렇게 생각합니다. 아니면 당신이 당신의 것을 생각할 필요가 있음을 암시하고 있습니까? :)
2. 우리가 해킹하면 얼마나 사용하는지 논쟁하는 것이 무슨 의미가 있습니까? :)
3. 다른 패턴이 작동하는지 확인 했습니까? 아니면 작동하지 않는 단지 kagi입니까?
4. 필요 없어요. 가장 인기 있는 움직임 = 1핍. 나는 이것을 나의 지표에서 매일 본다.
5. 잘 모르겠어. 얼마나 무서운 일인가!! :) 그리고 얼마나 많은?
그리고 또 다른 개인적인 질문. :) 틱이 터미널에 어떻게 나타나는지 설명할 수 있습니까?
어디에서 온 것 같습니까?
그럼 토론해보겠습니다. 모든 것이 매우 궁금하지만 측정 단위를 시급하고 철저하게 처리해야 합니다.
// 그리고 나서, 당신은 다른 사람들에게 정리를 증명하도록 제안하지만, 당신 자신은 입증되지 않은 쇼를 타고 싶어한다는 것을 이해합니다. :)
패턴의 다양한 길이에 대한 예측의 신뢰성을 살펴봐야 합니다.
다음은 3-입력 분류기(빨간색 - NE, 파란색 - kotir)에 대해 열리는 위치의 예상 방향에 대한 신뢰도에서 발생하는 일입니다.
패턴에 대해 다음과 같은 가능한 상태 테이블이 작성되었음을 알 수 있습니다(오른쪽 그림).
1.000 -> 구매
2. 001 -> 매도
3. 010 -> 구매
4. 011 -> 매도
5. 100 -> 구매
6. 101 -> 매도
7. 110 -> 구매
8. 111 -> 매도
즉, 속지 마십시오. 열린 방향은 RT의 마지막 세그먼트 방향에 따라 결정되며 반대 방향입니다. 이 사실은 시장에서 최적의 TS가 사소한 반전이라는 주장을 확인시켜줍니다. Pastekhov의 작업에 자세히 설명되어 있습니다. 특별히 주목해야 할 점은 바로 지금이다. 이 분류기를 사용하면 시장이 "효율적"으로 특징지을 수 있고 두드러지지 않는 영역을 자신 있게 식별할 수 있습니다. 예측의 상대적 확률이 작은 패턴을 의미합니다(예: 숫자 2와 7 아래). 또는 그 반대의 경우 "차익 거래" 패턴(000 또는 111)이 나타날 때까지 기다렸다가 "확실히" 재생합니다. 그건 그렇고, 패턴 4와 5도 본질적으로 차익 거래입니다(100과 011은 오른쪽 그림 참조).
그러나 나는 사소한 예측의 경우를 배제하지 않습니다. 이것은 확률 계열이 부호 변수가 아닌 경우입니다. 여기서 리버설 TS는 작동하지 않거나 낮은 수입을 보일 것이며 분류기는 최선을 다할 것입니다. H에 의한 나눗셈의 다른 지평에서 인용문을 살펴볼 필요가 있다. 그리고 한 가지 더. 분류기는 정의상 우리 손에 있는 가장 강력한 도구입니다. 어떤 NN도 예상되는 움직임에 대해 더 신뢰할 수 있는 예측을 제공하지 않으며, 모델을 구축하려면 시장에 대한 사전 지식이 필요하기 때문에 NN보다 더 좋은 것은 없습니다.
동료인 Pasteukhov는 자신의 작업에서 "항상 반대 방향으로 열리는" 단일 입력 분류기에 대한 사소한 경우를 철저히 분석하고 보다 일반적인 경우 패턴을 분석하기 위한 개요를 제공했습니다. 우리가 시도한다면 시장 조건의 보편적인 분류기를 손에 넣을 것입니다. 이 분류기는 특정 정확도로 시장의 "기분"을 복원할 수 있습니다. 그리고 패턴 분석의 "무한한" 가능성이 주어지면(사용된 패턴의 길이는 제한되지 않음) 마음에 자유를 줄 수 있습니다!
이것은 말할 수 없이 나를 기쁘게 한다! 그리고 어쨌든, 그것은 나를 행복하게 만듭니다!
맥주를 마시러 갑니다.
동료인 Pasteukhov는 자신의 작업에서 "항상 반대 방향으로 열리는" 단일 입력 분류기에 대한 사소한 경우를 철저히 분석하고 보다 일반적인 경우 패턴을 분석하기 위한 개요를 제공했습니다.
일반적이고 개인적인 기쁨인 IMHO를 배경으로 작업의 결론은 안정적인 H-변동성을 위해 만들어진 것임을 기억할 가치가 있습니다.
여기서부터 거래 기간 내에서 변동성이 안정될 H를 선택하는 문제가 공식화됩니다.
엠비. 이전으로 돌아가야 한다
그러한 H를 결정하는 방법의 선택에 대한 질문?
일반적이고 개인적인 기쁨인 IMHO를 배경으로 작업의 결론은 안정적인 H-변동성을 위해 만들어진 것임을 기억할 가치가 있습니다.
여기서부터 거래 기간 내에서 변동성이 안정될 H를 선택하는 문제가 공식화됩니다.
엠비. 이전으로 돌아가야 한다
그러한 H를 결정하는 방법의 선택에 대한 질문?
통계적 선택과 경험적 선택의 두 가지(방법론)만 있습니다. 나는 H가 특정 DC의 특정 상품에 대한 스프레드의 배수여야 한다고 생각하는 경향이 있습니다. 큰 H는 "그림을 흐리게"하고 위험을 증가시키고 작은 H는 삐걱 거리는 소리로 이어집니다. 내 차트에 따르면 H over 4 스프레드를 사용하는 것은 정당하지 않지만 이 경우 평균 뇌물의 크기는 4 스프레드와 같습니다. 많지는 않지만 정기적으로 + 합리적인 MM이면 작동해야 합니다.
통계적 선택과 경험적 선택의 두 가지(방법론)만 있습니다. 나는 H가 특정 DC의 특정 상품에 대한 스프레드의 배수여야 한다고 생각하는 경향이 있습니다. 큰 H는 "그림을 흐리게"하고 위험을 증가시키고 작은 H는 삐걱 거리는 소리로 이어집니다. 내 차트에 따르면 H over 4 스프레드를 사용하는 것은 정당하지 않지만 이 경우 평균 뇌물의 크기는 4 스프레드와 같습니다. 많지는 않지만 정기적으로 + 합리적인 MM이면 작동해야 합니다.
경험론은 합리적인 경계 조건을 설정할 수/설정해야 한다고 생각합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
그러나 통계적 방법을 원하지만 TS 작업의 결과가 아니라 일반적인 도구 움직임의 분석입니다.
우선 MM을 그대로 두고 lot = const를 입력할 수 있습니다.
총 이익 = 거래 횟수 * 예상 이익이라는 것은 분명합니다.
이 경우 거래 횟수 == H-inversion입니다.
따라서 질문:
stat에 대한 제한 사항은 무엇입니까? H-inversion을 결정하기 위한 지표(MO, 분산, RMS 등)
중성자에게
당신이 보낸 진드기는 반년이 아니라 단 21 일 만에 ... 이것이 상황을 바꿉니다. N을 더 복용할 수 있도록
stat에 대한 제한 사항은 무엇입니까? H-inversion을 결정하기 위한 지표(MO, 분산, RMS 등)
예, 물론 경계 조건이 중요하고 필요합니다. 1개(심지어 2개) 미만의 임계값으로 kotir를 자르는 것이 의미가 없다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그런 컷에 아무것도 잡을 수 없습니다.
나는 우리가 상한선 조건을 결정할 수 있도록 하는 또 하나의 가정을 위원회의 심의를 위해 자유롭게 제시할 것입니다.
간단한 질문을 생각해 보십시오. 유능한 거래 로봇이 하루에 몇 번(최대) 거래를 해야 합니까? 질문은 유휴 상태가 아니며 통계적으로 명확해질 수 있지만 한 눈에 최대 2개입니다. 이렇게 하면 H를 아래에서 스프레드로, 위에서부터 평균 일일 이동의 진폭 통계에 "연결"할 수 있습니다. 23+1 입력(클록용)에서 예측의 중요성은 단일 레이어 NN을 사용한 실험으로 확인되었습니다.
따라서 내가 현재 가지고 있는 데이터의 경우 H의 허용 가능한 크기는 27포인트로, 한 달 동안 하루 평균 2건의 거래를 제공하며 완전히 비-핍 뇌물입니다.
나는 어떻게 든 H 에 대한 왼쪽 경계의 "엄격한" 추정을 수행했고(나는 그것을 분석적으로 해결했습니다) Hmin=2*Spread 인 것으로 나타났습니다. Kagi 전략의 최대 수익성은 3-5 스프레드 영역에 있으며 단위 시간(인간)당 평균 소득으로 정의되는 수익성이 단조롭게 감소합니다. 최대값은 실험적으로만 결정될 수 있으며(도구의 예측 가능성에 따라 다름) 파티션 지평선 H 의 안정적인 특성이 아닙니다.
나는 어떻게 든 H 에 대한 왼쪽 경계의 "엄격한"추정을 수행했으며 (분석적으로 해결했습니다) Hmin=2*Spread 인 것으로 나타났습니다. Kagi 전략의 최대 수익성은 3-5 스프레드 영역에 있으며 단위 시간(인간)당 평균 소득으로 정의되는 수익성이 단조롭게 감소합니다. 최대값은 실험적으로만 결정될 수 있으며(도구의 예측 가능성에 따라 다름) 분할 지평 H 의 안정적인 특성이 아닙니다.
나는 최근에 일을 마치고 집에 돌아와서 짧은 글을 읽었습니다. 나중에 나에게 전달 된 게시물에 응답 할 것입니다. 이제 주제입니다.
====
질문 paralocus : 마침내 스프레드를 측정하려는 잘못된 시도를 포기할 때가 되었습니까?
옳음에 대한 논박은 그 반대로 간단하다. 측정 단위가 정확하면 추정치에서
Neutron '이 따라 옵니다 - "긴급히 우리 모두 USDZAR 거래를 위해 달려갑니다!!!" (100 퍼짐). 그리고 뭐. 하루 2거래 = 1000핍.
논리적인가요? 스스로 믿습니까? 도구로 쉽게 확인할 수 있습니다. 행운을 빕니다. 이 경우 그는 이미 대기열을 가져갔습니다.
// 아마도 "시장이 틀렸다"와 같은 반례의 정확성 측면에서 내가 놓친 것이 있습니까?
제 말은, 주제가 유망합니다. 저는 불필요한 포도당을 피하고 싶습니다. 쓸모 없다.
질문 paralocus : 마침내 스프레드를 측정하려는 잘못된 시도를 포기할 때가 되었습니까?
옳음에 대한 논박은 그 반대로 간단하다. 측정 단위가 정확하면 추정치에서
Neutron '은 다음을 따릅니다. "우리 모두는 USDZAR를 거래하기 위해 급히 달려갑니다!!!" (100 퍼짐). 그리고 뭐. 하루 2거래 = 1000핍.
논리적인가요? 스스로 믿습니까? 도구로 쉽게 확인할 수 있습니다. 행운을 빕니다. 그것의 경우, 그는 이미 대기열을 가져갔습니다.
// 아마도 "시장이 틀렸다"와 같은 반례의 정확성 측면에서 내가 놓친 것이 있습니까?
제 말은, 주제가 유망합니다. 저는 불필요한 포도당을 피하고 싶습니다. 쓸모 없다.
친구여, 머리로 생각해야 합니다. 소수의 사람들이 사용하는 상품을 거래하는 것이 요점입니다. 다른 패턴도 작동하지만 대량 통화에서는 DC가 무엇을 거래하는지 직접 확인할 수 있습니다(시장과 거래하지 않는다는 사실을 알고 있기를 바랍니다...). 예를 들어 유로박에서 가장 인기 있는 통화 이동의 가치가 무엇인지 알아보기 위해 Matkad에서 간단한 분배 기능을 구축하십시오(예를 들어, 건물). 그리고 모든 회의론은 즉시 사라질 것입니다 (그리고 아마도 다른 것이 ... 다른 것들이 때때로 사라집니다 ...). 이제 내 DC가 판매하는 스프레드의 수와 통화를 알 수 있습니다.
1. 친구야, 머리로 생각해야 한다.
2. 소수의 사람들이 사용하는 상품을 거래하는 요점이 무엇입니까?
3. 다른 패턴도 작동하지만 대량 통화에서는 DC가 무엇을 거래하는지 직접 확인할 수 있습니다(시장과 거래하지 않는다는 사실을 알고 있기를 바랍니다...).
4. 예를 들어 Eurobucks에서 통화의 가장 인기 있는 움직임의 가치가 무엇인지 알아내기 위해 Matkad에서 간단한 배포 기능을 구축합니다(그 전에 견적에 대해 DC의 스프레드를 지정하는 것을 잊지 마십시오. 당신이 만들고 있는). 그리고 모든 회의론은 즉시 사라질 것입니다 (그리고 아마도 다른 것이 ... 다른 것들이 때때로 사라집니다 ...).
5. 이제 내 DC가 판매하는 스프레드의 수와 통화를 알 수 있습니다.
1. 네, 그렇게 생각합니다. 아니면 당신이 당신의 것을 생각할 필요가 있음을 암시하고 있습니까? :)
2. 우리가 해킹하면 얼마나 사용하는지 논쟁하는 것이 무슨 의미가 있습니까? :)
3. 다른 패턴이 작동하는지 확인 했습니까? 아니면 작동하지 않는 단지 kagi입니까?
4. 필요 없어요. 가장 인기 있는 움직임 = 1핍. 나는 이것을 나의 지표에서 매일 본다.
5. 잘 모르겠어. 얼마나 무서운 일인가!! :) 그리고 얼마나 많은?
그리고 또 다른 개인적인 질문. :) 틱이 터미널에 어떻게 나타나는지 설명할 수 있습니까?
어디에서 온 것 같습니까?
그럼 토론해보겠습니다. 모든 것이 매우 궁금하지만 측정 단위를 시급하고 철저하게 처리해야 합니다.
// 그리고 나서, 당신은 다른 사람들에게 정리를 증명하도록 제안하지만, 당신 자신은 입증되지 않은 쇼를 타고 싶어한다는 것을 이해합니다. :)