다음 알고리즘에 따라 구축된 과거 데이터에 3Z를 정의해 보겠습니다. 가격(Bid)이 이전 고가/저가에서 H- 포인트 이상만큼 감소/증가 방향으로 후퇴한 경우 , 그러면 이 최대/최소 지점에서 3Z의 상단이 형성된 것으로 간주됩니다. 이러한 구성에서 BG 무릎의 평균 값은 2N 값으로 경향이 있습니다(분명히 구성 알고리즘에서). 건설의 각 단계에서 우리는 2 H 의 가치를 이익으로 취하고 스프레드 - Sp 를 반환합니다. 그런 다음 n 단계 후에 자본은 다음과 같습니다.
우리의 임무는 거래 시간이 제한되어 있고 더 큰 분할 단계 - H 가 선택되면 이 금액을 최대화하는 것입니다 . 따라서 충분한 거래가 있고 각각의 이익이 0이 되는 경향이 없는 황금 평균이 있습니다.
가격이 H 점의 거리를 극복하는 데 필요한 시간은 이 거리의 제곱에 비례합니다(1차원 브라운 운동 법칙).
, 여기서 k 는 선택한 도구를 특징짓는 일부 차원 상수입니다. 그런 다음 시간 T 에 완료됩니다.
업무. 그래서 우리는 다음을 가지고 있습니다:
우리는 표준 방식으로 등식의 오른쪽에서 함수의 최대값을 찾습니다. 매개변수 H 에 대한 도함수를 취하고 이를 0과 같게 하고 H 에 대해 결과 방정식을 풉니다.
차량의 수입이 최대가 되는 과거 데이터에 대한 파티셔닝의 최적 단계는 H=Sp !
나는 위의 게시물을 통해 달렸습니다 - 단계는 이중 스프레드와 동일하지 않습니다. 양해를 구합니다.
견적의 오른쪽 가장자리(미래를 엿볼 방법이 없을 때)에서 동일한 파티션이 자금 재투자 없이 포인트에서 최대 수익성을 점근적으로 제공한다는 것을 증명하는 것이 훨씬 더 어렵지 않습니다. 동시에 가격이 극값에서 H 포인트만큼 멀어지면 위치가 입력됩니다. 이것은 당신이 생각할 수 있는 가장 수익성 있는 전략이며 거래당 평균 수익성이 33 - 2H (오른쪽 가장자리 가격) - 스프레드의 평균 값인 경향이 있음을 알 수 있습니다. 이 측정은 선택한 거래 기간에 대한 특정 상품의 수익성에 대한 적절한 평가입니다 - H.
다시. H 가 스프레드보다 적어도 1포인트 더 크거나 작으면 우리는 충분히 긴 역사 섹션에서 수익을 내지 못할 것입니다! 역사적 데이터를 이런 식으로 취하고 거래하고 결과를 보면 이 진술의 진실을 증명할 수 있습니다 ...
위에서 설명한 AP를 구성하는 알고리즘을 생각해 봅시다(왼쪽 그림). 그런 다음 다양한 구성에 대한 ZZ의 평균 수입을 찾습니다. 약 1년 동안 한 쌍의 EURUSD를 사용하고 스프레드를 20포인트로 설정하고 H = 10...30포인트 범위에서 33세트를 구성해 보겠습니다. 그런 다음 절대 가치에서 스프레드를 뺀 레버리지를 합산하고 모든 H 에 대해 동일하게 전체 거래 영역에 대한 소득 그래프를 작성합니다.
히스토리에 대한 "실제 거래"의 결과는 분석 솔루션과 완벽하게 일치하며 최대 수익성은 악기의 스프레드와 동일한 3Z 단계의 크기에 떨어지는 것을 알 수 있습니다. 한 포인트 옆으로 물러나면 더 적은 이익을 얻을 수 있습니다(오른쪽 그림 참조).
아니요. 과거 데이터에서 최적의 CL은 평균 무릎 크기가 스프레드의 두 배일 때입니다. 세상에 이보다 더 큰 가상의 수확량은 없습니다! 사이드 스텝은 더 낮은 수익을 제공합니다(엄격히 입증됨).
증거?
다음 알고리즘에 따라 구축된 과거 데이터에 3Z를 정의해 보겠습니다. 가격(Bid)이 이전 고가/저가에서 H- 포인트 이상만큼 감소/증가 방향으로 후퇴한 경우 , 그러면 이 최대/최소 지점에서 3Z의 상단이 형성된 것으로 간주됩니다. 이러한 구성에서 BG 무릎의 평균 값은 2N 값으로 경향이 있습니다(분명히 구성 알고리즘에서). 건설의 각 단계에서 우리는 2 H 의 가치를 이익으로 취하고 스프레드 - Sp 를 반환합니다. 그런 다음 n 단계 후에 자본은 다음과 같습니다.
우리의 임무는 거래 시간이 제한되어 있고 더 큰 분할 단계 - H 가 선택되면 이 금액을 최대화하는 것입니다 . 따라서 충분한 거래가 있고 각각의 이익이 0이 되는 경향이 없는 황금 평균이 있습니다.
가격이 H 점의 거리를 극복하는 데 필요한 시간은 이 거리의 제곱에 비례합니다(1차원 브라운 운동 법칙).
우리는 표준 방식으로 등식의 오른쪽에서 함수의 최대값을 찾습니다. 매개변수 H 에 대한 도함수를 취하고 이를 0과 같게 하고 H 에 대해 결과 방정식을 풉니다.
차량의 수입이 최대가 되는 과거 데이터에 대한 파티셔닝의 최적 단계는 H=Sp !
나는 위의 게시물을 통해 달렸습니다 - 단계는 이중 스프레드와 동일하지 않습니다. 양해를 구합니다.
견적의 오른쪽 가장자리(미래를 엿볼 방법이 없을 때)에서 동일한 파티션이 자금 재투자 없이 포인트에서 최대 수익성을 점근적으로 제공한다는 것을 증명하는 것이 훨씬 더 어렵지 않습니다. 동시에 가격이 극값에서 H 포인트만큼 멀어지면 위치가 입력됩니다. 이것은 당신이 생각할 수 있는 가장 수익성 있는 전략이며 거래당 평균 수익성이 33 - 2H (오른쪽 가장자리 가격) - 스프레드의 평균 값인 경향이 있음을 알 수 있습니다. 이 측정은 선택한 거래 기간에 대한 특정 상품의 수익성에 대한 적절한 평가입니다 - H.
과거 데이터를 보자 ...
무릎 값이 스프레드와 같으면 이익이 0인 거래가 발생합니다. 니 값이 스프레드 + 1핍으로 증가하면 이익이 실제로 변경됩니까?
예, 그러한 거래가 있을 것이지만 그럼에도 불구하고 무릎을 +1포인트 높이면 전략의 전체 수익성이 감소합니다.
난 믿지 않아!
이 세상의 그림은 다양한 방식으로 제시될 수 있다. 지식으로 깨닫는 사람도 있고 믿음으로 아는 사람도 있고 사랑이 충분한 사람도 있습니다. 개인적으로 나는 무언가에 대해 "알고 있다" 또는 "모르겠다"라고 말합니다.
질문의 주제에 대해: 나는 이것이 사실이고( H=Sp->max ) 그렇지 않다는 것을 알고 있습니다. 당신은 나를 믿거나 말거나 둘 중 하나입니다. 이것은 당신의 선택입니다. 우리는 건너지 않습니다.
예, 그러한 거래가 있을 것이지만 그럼에도 불구하고 무릎을 +1포인트 높이면 전략의 전체 수익성이 감소합니다.
감소하지 않습니다.
N(최소 무릎) > n(기타 최소 무릎)의 경우 N에 대한 극한 집합이 n에 대한 극한 집합의 하위 집합이라는 점을 감안할 때 수정된 진술의 증거는 분명합니다. 따라서 단계가 작을수록 이익이 높아집니다.
이 세상의 그림은 다양한 방식으로 제시될 수 있다. 지식으로 깨닫는 사람도 있고 믿음으로 아는 사람도 있고 사랑이 충분한 사람도 있습니다. 개인적으로 나는 무언가에 대해 "알고 있다" 또는 "모르겠다"라고 말합니다.
질문의 주제에 대해: 나는 이것이 사실이고( H=Sp->max ) 그렇지 않다는 것을 알고 있습니다. 당신은 나를 믿거나 말거나 둘 중 하나입니다. 이것은 당신의 선택입니다. 우리는 건너지 않습니다.
죄송합니다. 저자에 대한 링크를 잊어 버렸습니다. 모든 사람들이 "나는 믿지 않습니다"라는 문구를 알고 있다고 생각했습니다. 이것은 "설득력이 없음"을 의미하는 Stanislavsky의 캐치프레이즈입니다.
우리는 건너지 않습니다.
네. 사실, 수학은 위의 다층 계산으로 증명된 수학보다 더 간단하고 이해하기 쉬운 과학입니다.
뭐, 더 할말이 없네요...
극한값을 구하는 공식을 보고 결과에 동의하지 않습니까? 그런 다음 오류를 표시합니다.
다시. H 가 스프레드보다 적어도 1포인트 더 크거나 작으면 우리는 충분히 긴 역사 섹션에서 수익을 내지 못할 것입니다! 역사적 데이터를 이런 식으로 취하고 거래하고 결과를 보면 이 진술의 진실을 증명할 수 있습니다 ...
위에서 설명한 AP를 구성하는 알고리즘을 생각해 봅시다(왼쪽 그림). 그런 다음 다양한 구성에 대한 ZZ의 평균 수입을 찾습니다. 약 1년 동안 한 쌍의 EURUSD를 사용하고 스프레드를 20포인트로 설정하고 H = 10...30포인트 범위에서 33세트를 구성해 보겠습니다. 그런 다음 절대 가치에서 스프레드를 뺀 레버리지를 합산하고 모든 H 에 대해 동일하게 전체 거래 영역에 대한 소득 그래프를 작성합니다.
히스토리에 대한 "실제 거래"의 결과는 분석 솔루션과 완벽하게 일치하며 최대 수익성은 악기의 스프레드와 동일한 3Z 단계의 크기에 떨어지는 것을 알 수 있습니다. 한 포인트 옆으로 물러나면 더 적은 이익을 얻을 수 있습니다(오른쪽 그림 참조).
Q.E.D!