이 공식에 따른 유동성: ( SUM(Ask[i]) / SUM(Bid[i]) - 1 ) ^ -1
즉, 마이너스 1승에 대한 평균 스프레드가 나타납니다.
글쎄, 당신은 무엇입니까? 전나무!
정의에 따르면 각각 Sp=Ask-Bid, 평균 스프레드는 1/n*SUM(Ask[i]-Bid[i]))=(SUM(Ask[i])/SUM(Bid[i])- 1 )*1/n*(SUM(Bid[i])는 대략적으로 Bid[0]*(SUM(Ask[i])/SUM(Bid[i])-1)를 제공합니다.
t.z와 함께 이 상품의 수익성은 스프레드와 관련된 구동 특성으로 인해 흥미롭습니다. 저것들. Average((High[i]-Low[i])/Spread) 값이 클수록 거래 오버헤드가 낮아집니다. 그건 그렇고, 변동성(High-Low)이 증가함에 따라 고객의 평균 잠재 수익성을 이전 수준으로 낮추기 위해 많은 DC와 스프레드가 상승했습니다.
Avals>> : t.z와 함께 이 상품의 수익성은 스프레드와 관련된 구동 특성으로 인해 흥미롭습니다. 저것들. Average((High[i]-Low[i])/Spread) 값이 클수록 거래 오버헤드가 낮아집니다. 그건 그렇고, 변동성(High-Low)이 증가함에 따라 고객의 평균 잠재 수익성을 이전 수준으로 낮추기 위해 많은 DC와 스프레드가 상승했습니다.
모든 것이 정확합니다. 우리는 확산을 통해 도구의 잠재력을 정상화합니다.
유동성을 고려하지 않고 잠재력을 먼저 비교하고 유동성을 별도로 살펴보는 것이 흥미로웠습니다.
시그마는 변동성, H는 정지 수준입니다. 정지 수준이 스프레드보다 눈에 띄게 높고 회의록의 변동성이 스프레드에 상응한다고 가정하면 표현식이 단순화됩니다.
상품의 전망은 정지 수준에 대한 수수료 비율의 제곱과 정지 수준에 대한 변동성 비율의 제곱에 의해 대략적으로 결정됨을 알 수 있습니다.
수학적 관점에서 이것은 사실이지만 실제적인 관점에서는 운 요인에 더 많이 의존합니다. 그리고 이 요소는 많은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 한 사람이 복권 두 장을 사서 차 두 대에 당첨된 경우도 있었고, 평생 복권을 샀는데도 모두 비어 있는 사람도 있었습니다.
이 공식에 따른 유동성: ( SUM(Ask[i]) / SUM(Bid[i]) - 1 ) ^ -1
즉, 마이너스 1승에 대한 평균 스프레드가 나타납니다.
글쎄, 당신은 무엇입니까? 전나무!
정의에 따르면 각각 Sp=Ask-Bid, 평균 스프레드는 1/n*SUM(Ask[i]-Bid[i]))=(SUM(Ask[i])/SUM(Bid[i])- 1 )*1/n*(SUM(Bid[i])는 대략적으로 Bid[0]*(SUM(Ask[i])/SUM(Bid[i])-1)를 제공합니다.
평균 스프레드에서 첫 번째 거듭제곱을 뺀 값이 나오지 않습니다!
글쎄, 당신은 무엇입니까? 전나무!
정의에 따라: Sp=Ask-Bid,
그런 다음 어디에서 그런 퍼짐을 밀어야합니까??
스프레드는 따옴표로 쓰지 않았고, 나는 그들이 나를 문자 그대로 이해하지 못할 것이라고 생각했습니다 ..
우리는 (적어도 나) 다른 상품을 비교하고 있으므로 스프레드를 공통 분모로 줄여야 합니다!
영형! 글쎄, "상대 스프레드"를 씁니다.
그러면 그에게 참입니다. SUM(Ask[i]) / SUM(Bid[i]) - 1
1도의 마이너스 없이. 그리고 당신이 가져온 것은 이것의 역수입니다.
영형! 글쎄, "상대 스프레드"를 씁니다.
그러면 그에게 참입니다. SUM(Ask[i]) / SUM(Bid[i]) - 1
1도의 마이너스 없이. 그리고 당신이 가져온 것은 이것의 역수입니다.
스프레드가 클수록 유동성이 떨어집니다.
스프레드가 클수록 유동성이 줄어듭니다.
이제 입장!
사실, 예측 가능성 외에도 상품의 수익성 평가에는 변동성, 스프레드, 정지 수준이 포함되며 모두 다소 까다롭습니다.
t.z와 함께 이 상품의 수익성은 스프레드와 관련된 구동 특성으로 인해 흥미롭습니다. 저것들. Average((High[i]-Low[i])/Spread) 값이 클수록 거래 오버헤드가 낮아집니다. 그건 그렇고, 변동성(High-Low)이 증가함에 따라 고객의 평균 잠재 수익성을 이전 수준으로 낮추기 위해 많은 DC와 스프레드가 상승했습니다.
모든 것이 정확합니다. 우리는 확산을 통해 도구의 잠재력을 정상화합니다.
유동성을 고려하지 않고 잠재력을 먼저 비교하고 유동성을 별도로 살펴보는 것이 흥미로웠습니다.
스프레드가 클수록 유동성이 줄어듭니다.
그래서 정확히, 가설적으로, 스프레드가 0일 때 유동성은 무한대가 되는 경향이 있습니다)
그러나 Neutron이 올바르게 지적했듯이 이것은 추상화된 모델입니다.
도구의 예측 가능성을 무시하면 첫 번째 근사값에서 수익성은 다음 값에 비례합니다.
시그마는 변동성, H는 정지 수준입니다. 정지 수준이 스프레드보다 눈에 띄게 높고 회의록의 변동성이 스프레드에 상응한다고 가정하면 표현식이 단순화됩니다.
상품의 전망은 정지 수준에 대한 수수료 비율의 제곱과 정지 수준에 대한 변동성 비율의 제곱에 의해 대략적으로 결정됨을 알 수 있습니다.
도구의 예측 가능성을 무시하면 첫 번째 근사값에서 수익성은 다음 값에 비례합니다.
시그마는 변동성, H는 정지 수준입니다. 정지 수준이 스프레드보다 눈에 띄게 높고 회의록의 변동성이 스프레드에 상응한다고 가정하면 표현식이 단순화됩니다.
상품의 전망은 정지 수준에 대한 수수료 비율의 제곱과 정지 수준에 대한 변동성 비율의 제곱에 의해 대략적으로 결정됨을 알 수 있습니다.
수학적 관점에서 이것은 사실이지만 실제적인 관점에서는 운 요인에 더 많이 의존합니다. 그리고 이 요소는 많은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 한 사람이 복권 두 장을 사서 차 두 대에 당첨된 경우도 있었고, 평생 복권을 샀는데도 모두 비어 있는 사람도 있었습니다.
위협. 무작위성은 수학보다 강하다....