SB의 경우 그렇습니다. 백색 잡음은 시간에 상관 관계가 없습니다 - 이것이 주요 조건이지만 분산이 유한합니다. 예를 들어 SB의 첫 번째 차이는 잡음입니다. 이러한 차이의 누적 합은 랜덤 워크이며 모든 것이 이제 우리는 높은 상관 관계를 가진 두 개 이상의 행( SB - 누적 합계)을 취하고 회귀 분석을 수행합니다. 잔차(백색 잡음 - 누적 합계)를 얻습니다.
남은 음식은 정액이 아닙니다. 합계는 회귀 오류(차이)입니다. 그리고 그것들은 반드시 백색 잡음이 아니며, 반드시 고정되어 있지도 않습니다. 그러나 이것이 사실이라고 해도 이 시리즈에 종속성이 남아 있지 않다는 의미는 아닙니다. 그들의 mb. 임의적으로 많고 심지어 결정적입니다. 이 측면에서 이러한 종속성의 기간이 중요합니다. 수명이 짧을수록 시리즈에서 눈에 띄지 않아 고정되지 않습니다. 제한적인 경우에 한 카운트 동안 작용할 때 그 존재는 분포의 모양과 매개변수에 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 저것들. 샘플링 빈도의 비율과 종속성 기간이 여기에서 중요합니다.
비정상성은 (주어진 샘플링 속도에서) 시간이 충분히 긴 계열에 종속성이 있음을 의미합니다. 그러나 종속성이 반드시 시리즈의 이전 값에 대한 종속성은 아닙니다. 시간의 기준점에 대한 의존성(정상성 및 비정상성의 정의에서와 같이). 예를 들어, 거래가 종속적임이 밝혀졌다면 이는 시장이 거래의 규모나 순서를 기억한다는 의미가 아니라 단순히 제어 프로세스 개발의 특정 단계(예: 상향 조정)로 시간이 지남에 따라 떨어졌다는 의미입니다. 경향). 저것들. 의존성은 때때로 시리즈가 완전히 다른 분포에 따라 분포된다는 사실에 의해 나타나며 이는 꽤 오래 지속될 수 있습니다. 그리고 많은 사람들은 이것을 종속 거래의 경우와 같이 인식합니다. 일반적으로 이것은 제어 프로세스의 특정 단계에서 우발적 인 타격이며 제 시간에 이와 같은 동기화는 그렇지 않습니다. 미래에 반드시 다시 발생합니다.
남은 음식은 정액이 아닙니다. 합계는 회귀 오류(차이)입니다. 그리고 그것들은 반드시 백색 잡음이 아니며, 반드시 고정되어 있지도 않습니다. 그러나 이것이 사실이라고 해도 이 시리즈에 종속성이 남아 있지 않다는 의미는 아닙니다. 그들의 mb. 임의적으로 많고 심지어 결정적입니다. 이 측면에서 이러한 종속성의 기간이 중요합니다. 수명이 짧을수록 시리즈에서 눈에 띄지 않아 고정되지 않습니다. 제한적인 경우에 한 카운트 동안 작용할 때 그 존재는 분포의 모양과 매개변수에 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 저것들. 샘플링 빈도의 비율과 종속성 기간이 여기에서 중요합니다.
비정상성은 (주어진 샘플링 속도에서) 시간이 충분히 긴 계열에 종속성이 있음을 의미합니다. 그러나 종속성이 반드시 시리즈의 이전 값에 대한 종속성은 아닙니다. 시간의 기준점에 대한 의존성(정상성 및 비정상성의 정의에서와 같이). 예를 들어, 거래가 종속적임이 밝혀졌다면 이는 시장이 거래의 규모나 순서를 기억한다는 의미가 아니라 단순히 제어 프로세스 개발의 특정 단계(예: 상향 조정)로 시간이 지남에 따라 떨어졌다는 의미입니다. 경향). 저것들. 의존성은 때때로 시리즈가 완전히 다른 분포에 따라 분포된다는 사실에 의해 나타나며 이는 꽤 오래 지속될 수 있습니다. 그리고 많은 사람들은 이것을 종속 거래의 경우와 같이 인식합니다. 일반적으로 이것은 제어 프로세스의 특정 단계에서 우발적 인 타격이며 제 시간에 이와 같은 동기화는 그렇지 않습니다. 미래에 반드시 다시 발생합니다.
1) 좌우로 흔들며 "이것은 아무것도 암시하지 않는다는 것을 암시합니다."와 같은 시리즈를 제공하지 마십시오. 무작위 방황 패스에서 로컬 패턴을 증명하는 문제는 당신에게.
2) 글쎄, 탱크에있는 사람들을 위해 모든 것이 이미 500 번 전송되었습니다. 대답은 "예"- 할 수 있습니다.
1. "분포의 형식과 매개변수는 종속성이 없다는 명확한 대답을 주지 않는다"와 "분포의 형식과 매개변수는 지역 패턴입니다." 그러나 그것이 당신의 문제입니다.
2. "A"라고 했으니 계속 말하세요. 입증하다.
3. 흥미로운 상황이 나타나고 있습니다. 한편으로는 랜덤 워크에 로컬 패턴이 없음을 증명할 수 있습니다. 이것은 분명히 글로벌 패턴이 없다는 것을 암시하며 더욱 그렇습니다. 즉, 확실히 얻을 수 있는 것이 없습니다. 다른 한편으로, 당신은 이 포럼과 아마도 Forex에 있을 것입니다. 자연스러운 질문: 여기서 무엇을 하고 있습니까? :-)
그러나 내 기억이 맞다면 당신은 가격 VR에서 고정 (또는 정상적인 형태로 가져 오는) RPR 아이디어의 아버지, 아들 및 성령입니다. 주요 아이디어를 알려주실 수 있나요? 내 염증 모기를 정리할 수 있습니까?
뭐하는거야, 세르게이? 무엇을 위해! :-)
내가 언제 그런 생각을 표현했습니까? 글쎄, 무의식 상태를 제외하고.
일반적으로, 당신과 나는 오랫동안 고정, 정규 분포 등 확률 이론의 아름다운 모델 시리즈에 맞추기 위해 가격 VR을 빗으려는 시도를 포기했습니다. 정확히는 처음부터 역동적인 접근 방식을 따르게 되었습니다. 그리고 Pastekhov 이후, 그는 마침내 이것에서 자신을 확립했습니다.
나는 당신의 이 구절에 덧붙일 것이 없습니다:
가격 계열의 첫 번째 차이 계열(RDS)은 어떤 의미에서도 고정적이지 않습니다. 그의 MO는 가장 예측할 수 없는 방식으로 걷고 있습니다(0 근처이기는 하지만), 우리는 MO RPR>0일 때 가격 VR의 상승세를 "보게"하고, MO<0일 때 하락하고 MO->0일 때 평평합니다. 일주기의 표준편차(변동성)가 있습니다. 왜 그리고 어떻게 그를 막을 수 있는지 이해가 되지 않습니다. MO가 0이고 분산이 상수인 정규 분포를 가진 CV를 얻고 싶습니까? 알 수 없는 방법으로 이러한 "기적"을 처리할 수 있다고 해도?
이 형식에서만 고정이라는 아이디어를 받아들일 수 있습니다.
특정 가격의 VR 모델이 있으면 일련의 잔차, 즉 실제 가격과 모델의 차이를 만들 수 있습니다. 이 잔차 시리즈가 정상적이고 정규 분포를 따르고 있다면 모델이 적절한 것으로 간주될 수 있습니다.
즉시 나는 이 적절함이 행복에 필요한 전부가 아니라는 점에 주목하고 싶습니다. 이 일련의 잔차의 분산은 고정되어 있더라도 너무 커서 모델이 수익성이 없을 뿐만 아니라 수익성이 없을 수도 있습니다. 따라서 이 분산은 모델의 적절성을 측정할 수 있습니다. 즉, 완전한 행복을 위해서는 일련의 잔차의 분산이 모델의 제로 수익성에 해당하는 특정 임계값보다 작아야 합니다.
일반적으로, 당신과 나는 오랫동안 고정, 정규 분포 등 확률 이론의 아름다운 모델 시리즈에 맞추기 위해 가격 VR을 빗으려는 시도를 포기했습니다. 정확히는 처음부터 역동적인 접근 방식을 따르게 되었습니다. 그리고 Pastekhov 이후, 그는 마침내 이것에서 자신을 확립했습니다.
이 형식에서만 고정이라는 아이디어를 받아들일 수 있습니다.
가격 VR의 특정 모델이 있으면 일련의 잔차, 즉 실제 가격과 모델 가격의 차이를 만들 수 있습니다. 이 잔차 시리즈가 정상적이고 정규 분포를 따르고 있다면 모델이 적절한 것으로 간주될 수 있습니다.
고마워 친구 야!
기분이 정말 좋아졌습니다. 그렇지 않으면 포럼의 똑똑한 절반이 중요한 것을 진지하게 논의하고 있고, 이미 모든 사람에게 명확한 것을 이해할 수 없을 뿐만 아니라 토론의 주제조차 볼 수 없는 상황에 처했습니다.
글쎄, 아니면 당신은 조금 긴장을 풀고 조금 "유동"할 수 있습니다. 예를 들어, 저는 항상 VR을 위한 적절한 가격 모델을 구축하는 데 관심이 있었습니다. AR 모델은 이에 적합하지 않았습니다. 관찰된 현상에 대한 완전한 그림을 제공하지 않았습니다(예: RPR 분포에 "뚱뚱한 꼬리"가 없음). 이 스레드에서 조금 더 높은 가격대의 가능한 미세 구조에 대한 내 아이디어(기본 아이디어)를 표명했습니다. 그것은 하나의 중요한 속성이 다른 TF에서 관찰된다는 사실에 기반합니다. RPR에서 인접한 판독값 사이의 약한 상관 관계(음수)입니다. 이미 한 막대 이상 떨어져 있는 판독값의 경우 상당한 의존성이 거의 없습니다. 요점은 선택한 VR의 모든 TF에 대해 이러한 종속성이 존재한다는 것입니다. 모든 AR 모델은 이 순간을 무시합니다! 그들은 특정 TF 내의 판독값 간의 종속성을 정확하게 모델링하지만 다른 TF로 전환할 가치가 있으며 그게 전부입니다! - 특정 모델에서는 아무 것도 작동하지 않습니다.
포럼 회원들의 의견을 듣는 것도 재미있을 것입니다. 적절한 가격 책정 모델의 존재는 환율 역학의 숨겨진 메커니즘을 이해하는 것을 가능하게 할 것입니다.
분석 단위: 1. 시장 진입점과 오픈 포지션의 방향을 결정합니다. 2. 출구점을 정의합니다. 오픈 포지션을 닫습니다. 거래 알고리즘의 이러한 정의를 통해 우리는 가격 VR을 우리가 시장에 있는 시간 격리 섹션으로 나눕니다. TS- k 의 최적성 매개변수를 완료된 거래 수에 대한 DC 수수료 지불 수의 비율이라고 부를 것입니다. 이 경우 항상 k = 1이고 일련의 트랜잭션에 임의의 긴 단방향 시리즈가 포함되어 있음이 분명합니다. 매개변수 k 를 최소화하는 "최적" TS를 호출합니다. 각 단계에서 스프레드를 잃으면서 단방향 순차 포지션을 닫고 열 필요가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 시장을 "종료하지 않고" 연속적인 단방향 거래를 결합하고 시리즈의 각 구성원이 아니라 일련의 "가상" 거래에서 이미 하나의 스프레드를 잃는 것이 가능하므로 최적화 매개변수가 최소화됩니다. 이제 k <=1입니다. 이러한 TS는 다른 모든 조건이 동일할 때(동일한 분석 제어 장치가 다른 TS에 대해 작동할 때) 거래당 포인트로 정의되는 가능한 최대 수익성을 제공할 것이며(평균적으로) 명시된 의미에서 최적이 될 것입니다.
이제 '예술적'인 상상을 켜면 항상 시장에 나와있는 반전 TS를 눈앞에서 볼 수 있습니다. Q.E.D.
그리고 "거래 건수에 대한 DC 수수료 지불 횟수의 비율"이라는 매개 변수가 실제로 좋은 매개 변수입니까? 그리고 우리는 내가 이해하는 최소값을 찾고 있습니다. 커미션이란 무엇을 의미합니까? Forex DC는 거의 0이라고 선언하고 일부 DC는 스프레드에 "압력을 가합니다". 아니면 확산만을 의미합니까? 스프레드가 있으면 항상 있는 것 같습니다(스프레드 없이 거래되는 일부 DC가 있다고 하지만). 아니면 거래의 이익을 의미합니까? 그러나 이 경우에도 매개변수는 매우 의심스럽습니다.
Yurixx에게 , 중성자
뭐하는거야, 세르게이? 무엇을 위해! :-)
내가 언제 그런 생각을 표현했습니까? 글쎄, 어쩌면 의식이...
고마워 친구 야!
기분이 정말 좋아졌습니다. 그렇지 않으면 포럼의 똑똑한 절반이 중요한 문제를 진지하게 논의하고 있고, 이미 모든 사람에게 명확한 것을 이해할 수 없을 뿐만 아니라 토론의 주제조차 볼 수 없는 상황에 처했습니다.
논의 중인 문제의 실용적인 유용성이 없기 때문에 이제 주제를 닫을 수 있다고 확신합니다.
Vypedrezhniki(좋은 의미에서): o) 동료 여러분, 물론 약간의 제한이 있지만 그러한 변형을 얻을 수 있습니다. 그리고 그것이 필요한 것에 대해 - 대답은 매우 간단하므로 최대 가능성 방법을 적용할 수 있습니다.
SB의 경우 그렇습니다. 백색 잡음은 시간에 상관 관계가 없습니다 - 이것이 주요 조건이지만 분산이 유한합니다. 예를 들어 SB의 첫 번째 차이는 잡음입니다. 이러한 차이의 누적 합은 랜덤 워크이며 모든 것이 이제 우리는 높은 상관 관계를 가진 두 개 이상의 행( SB - 누적 합계)을 취하고 회귀 분석을 수행합니다. 잔차(백색 잡음 - 누적 합계)를 얻습니다.
남은 음식은 정액이 아닙니다. 합계는 회귀 오류(차이)입니다. 그리고 그것들은 반드시 백색 잡음이 아니며, 반드시 고정되어 있지도 않습니다. 그러나 이것이 사실이라고 해도 이 시리즈에 종속성이 남아 있지 않다는 의미는 아닙니다. 그들의 mb. 임의적으로 많고 심지어 결정적입니다. 이 측면에서 이러한 종속성의 기간이 중요합니다. 수명이 짧을수록 시리즈에서 눈에 띄지 않아 고정되지 않습니다. 제한적인 경우에 한 카운트 동안 작용할 때 그 존재는 분포의 모양과 매개변수에 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 저것들. 샘플링 빈도의 비율과 종속성 기간이 여기에서 중요합니다.
비정상성은 (주어진 샘플링 속도에서) 시간이 충분히 긴 계열에 종속성이 있음을 의미합니다. 그러나 종속성이 반드시 시리즈의 이전 값에 대한 종속성은 아닙니다. 시간의 기준점에 대한 의존성(정상성 및 비정상성의 정의에서와 같이). 예를 들어, 거래가 종속적임이 밝혀졌다면 이는 시장이 거래의 규모나 순서를 기억한다는 의미가 아니라 단순히 제어 프로세스 개발의 특정 단계(예: 상향 조정)로 시간이 지남에 따라 떨어졌다는 의미입니다. 경향). 저것들. 의존성은 때때로 시리즈가 완전히 다른 분포에 따라 분포된다는 사실에 의해 나타나며 이는 꽤 오래 지속될 수 있습니다. 그리고 많은 사람들은 이것을 종속 거래의 경우와 같이 인식합니다. 일반적으로 이것은 제어 프로세스의 특정 단계에서 우발적 인 타격이며 제 시간에 이와 같은 동기화는 그렇지 않습니다. 미래에 반드시 다시 발생합니다.
사실, 모든 TS는 분포가 최대로 안정되고 양의 mo를 갖는 순간을 찾고 있습니다.
시장은 항상 당신을 강하게 속일 수 있는 권리를 가지고 있습니다.
남은 음식은 정액이 아닙니다. 합계는 회귀 오류(차이)입니다. 그리고 그것들은 반드시 백색 잡음이 아니며, 반드시 고정되어 있지도 않습니다. 그러나 이것이 사실이라고 해도 이 시리즈에 종속성이 남아 있지 않다는 의미는 아닙니다. 그들의 mb. 임의적으로 많고 심지어 결정적입니다. 이 측면에서 이러한 종속성의 기간이 중요합니다. 수명이 짧을수록 시리즈에서 눈에 띄지 않아 고정되지 않습니다. 제한적인 경우에 한 카운트 동안 작용할 때 그 존재는 분포의 모양과 매개변수에 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 저것들. 샘플링 빈도의 비율과 종속성 기간이 여기에서 중요합니다.
비정상성은 (주어진 샘플링 속도에서) 시간이 충분히 긴 계열에 종속성이 있음을 의미합니다. 그러나 종속성이 반드시 시리즈의 이전 값에 대한 종속성은 아닙니다. 시간의 기준점에 대한 의존성(정상성 및 비정상성의 정의에서와 같이). 예를 들어, 거래가 종속적임이 밝혀졌다면 이는 시장이 거래의 규모나 순서를 기억한다는 의미가 아니라 단순히 제어 프로세스 개발의 특정 단계(예: 상향 조정)로 시간이 지남에 따라 떨어졌다는 의미입니다. 경향). 저것들. 의존성은 때때로 시리즈가 완전히 다른 분포에 따라 분포된다는 사실에 의해 나타나며 이는 꽤 오래 지속될 수 있습니다. 그리고 많은 사람들은 이것을 종속 거래의 경우와 같이 인식합니다. 일반적으로 이것은 제어 프로세스의 특정 단계에서 우발적 인 타격이며 제 시간에 이와 같은 동기화는 그렇지 않습니다. 미래에 반드시 다시 발생합니다.
사실, 모든 TS는 분포가 최대로 고정되고 양의 mo를 갖는 순간을 찾고 있습니다.
나는 당신의 스레드를 읽고 이해하지 못했습니다.
그러나 고정 행을 얻는 방법을 이해했습니다. 처음으로 0 부근에서 운전하면 변동합니다.
두 번째, 세 번째, 네 번째, 스무 번째 - 프로그램에 싸이클을 복사합니다..
금액의 변동이 커지고 외관상 많이 변하지 않습니다.
여러 점프가 공개되었으며 시간이 일정합니다. 나머지는 비슷합니다.
그리고 그것을 이해하는 방법? ).
나는 반대를 했다. 변환은 고정된 것으로의 번역의 역순이다.
너무 주기를 복사하기 시작했습니다.
21 번에서 나는 시작 가격 범위를 얻었습니다.
22화에..
어떻게 이해해야 하는지도 불분명하다.
나는 당신의 스레드를 읽고 이해하지 못했습니다.
그러나 고정 행을 얻는 방법을 이해했습니다. 처음으로 0 부근에서 운전하면 변동합니다.
두 번째, 세 번째, 네 번째, 스무 번째 - 프로그램에서 주기를 복사합니다.
금액의 변동이 커지고 외관상 많이 변하지 않습니다.
여러 점프가 공개되었으며 시간이 일정합니다. 나머지는 비슷합니다.
그리고 그것을 이해하는 방법? ).
나는 그 반대를 했다. 변환은 고정된 것으로의 번역의 역순이다.
너무 주기를 복사하기 시작했습니다.
21 번에서 나는 내가 시작한 가격대를 얻었습니다.
22화에..
이해하는 방법도 불분명하다.
저도 무슨 말인지 잘 이해가 안됩니다. 어떤 종류의 사이클, 어떻게 순위를 얻었는지 등 그리고 원칙적으로 한 일에 대해
1) 좌우로 흔들며 "이것은 아무것도 암시하지 않는다는 것을 암시합니다."와 같은 시리즈를 제공하지 마십시오. 무작위 방황 패스에서 로컬 패턴을 증명하는 문제는 당신에게.
2) 글쎄, 탱크에있는 사람들을 위해 모든 것이 이미 500 번 전송되었습니다. 대답은 "예"- 할 수 있습니다.
1. "분포의 형식과 매개변수는 종속성이 없다는 명확한 대답을 주지 않는다"와 "분포의 형식과 매개변수는 지역 패턴입니다." 그러나 그것이 당신의 문제입니다.
2. "A"라고 했으니 계속 말하세요. 입증하다.
3. 흥미로운 상황이 나타나고 있습니다. 한편으로는 랜덤 워크에 로컬 패턴이 없음을 증명할 수 있습니다. 이것은 분명히 글로벌 패턴이 없다는 것을 암시하며 더욱 그렇습니다. 즉, 확실히 얻을 수 있는 것이 없습니다. 다른 한편으로, 당신은 이 포럼과 아마도 Forex에 있을 것입니다. 자연스러운 질문: 여기서 무엇을 하고 있습니까? :-)
유리크스에게
유라 , 안녕하세요!
그러나 내 기억이 맞다면 당신은 가격 VR에서 고정 (또는 정상적인 형태로 가져 오는) RPR 아이디어의 아버지, 아들 및 성령입니다. 주요 아이디어를 알려주실 수 있나요? 내 염증 모기를 정리할 수 있습니까?
뭐하는거야, 세르게이? 무엇을 위해! :-)
내가 언제 그런 생각을 표현했습니까? 글쎄, 무의식 상태를 제외하고.
일반적으로, 당신과 나는 오랫동안 고정, 정규 분포 등 확률 이론의 아름다운 모델 시리즈에 맞추기 위해 가격 VR을 빗으려는 시도를 포기했습니다. 정확히는 처음부터 역동적인 접근 방식을 따르게 되었습니다. 그리고 Pastekhov 이후, 그는 마침내 이것에서 자신을 확립했습니다.
나는 당신의 이 구절에 덧붙일 것이 없습니다:
가격 계열의 첫 번째 차이 계열(RDS)은 어떤 의미에서도 고정적이지 않습니다. 그의 MO는 가장 예측할 수 없는 방식으로 걷고 있습니다(0 근처이기는 하지만), 우리는 MO RPR>0일 때 가격 VR의 상승세를 "보게"하고, MO<0일 때 하락하고 MO->0일 때 평평합니다. 일주기의 표준편차(변동성)가 있습니다. 왜 그리고 어떻게 그를 막을 수 있는지 이해가 되지 않습니다. MO가 0이고 분산이 상수인 정규 분포를 가진 CV를 얻고 싶습니까? 알 수 없는 방법으로 이러한 "기적"을 처리할 수 있다고 해도?
이 형식에서만 고정이라는 아이디어를 받아들일 수 있습니다.
특정 가격의 VR 모델이 있으면 일련의 잔차, 즉 실제 가격과 모델의 차이를 만들 수 있습니다. 이 잔차 시리즈가 정상적이고 정규 분포를 따르고 있다면 모델이 적절한 것으로 간주될 수 있습니다.
즉시 나는 이 적절함이 행복에 필요한 전부가 아니라는 점에 주목하고 싶습니다. 이 일련의 잔차의 분산은 고정되어 있더라도 너무 커서 모델이 수익성이 없을 뿐만 아니라 수익성이 없을 수도 있습니다. 따라서 이 분산은 모델의 적절성을 측정할 수 있습니다. 즉, 완전한 행복을 위해서는 일련의 잔차의 분산이 모델의 제로 수익성에 해당하는 특정 임계값보다 작아야 합니다.
뭐하는거야, 세르게이? 무엇을 위해! :-)
내가 언제 그런 생각을 표현했습니까? 글쎄, 무의식 상태를 제외하고.
일반적으로, 당신과 나는 오랫동안 고정, 정규 분포 등 확률 이론의 아름다운 모델 시리즈에 맞추기 위해 가격 VR을 빗으려는 시도를 포기했습니다. 정확히는 처음부터 역동적인 접근 방식을 따르게 되었습니다. 그리고 Pastekhov 이후, 그는 마침내 이것에서 자신을 확립했습니다.
이 형식에서만 고정이라는 아이디어를 받아들일 수 있습니다.
가격 VR의 특정 모델이 있으면 일련의 잔차, 즉 실제 가격과 모델 가격의 차이를 만들 수 있습니다. 이 잔차 시리즈가 정상적이고 정규 분포를 따르고 있다면 모델이 적절한 것으로 간주될 수 있습니다.
고마워 친구 야!
기분이 정말 좋아졌습니다. 그렇지 않으면 포럼의 똑똑한 절반이 중요한 것을 진지하게 논의하고 있고, 이미 모든 사람에게 명확한 것을 이해할 수 없을 뿐만 아니라 토론의 주제조차 볼 수 없는 상황에 처했습니다.
논의 중인 문제의 실용적인 유용성이 없기 때문에 이제 주제를 닫을 수 있다고 확신합니다.
:-)
포럼 회원들의 의견을 듣는 것도 재미있을 것입니다. 적절한 가격 책정 모델의 존재는 환율 역학의 숨겨진 메커니즘을 이해하는 것을 가능하게 할 것입니다.
Neutron писал(а) >>
가장 일반적인 알고리즘에 따라 거래되는 임의의 TS가 있다고 가정해 보겠습니다.
분석 단위:
1. 시장 진입점과 오픈 포지션의 방향을 결정합니다.
2. 출구점을 정의합니다. 오픈 포지션을 닫습니다.
거래 알고리즘의 이러한 정의를 통해 우리는 가격 VR을 우리가 시장에 있는 시간 격리 섹션으로 나눕니다. TS- k 의 최적성 매개변수를 완료된 거래 수에 대한 DC 수수료 지불 수의 비율이라고 부를 것입니다. 이 경우 항상 k = 1이고 일련의 트랜잭션에 임의의 긴 단방향 시리즈가 포함되어 있음이 분명합니다. 매개변수 k 를 최소화하는 "최적" TS를 호출합니다.
각 단계에서 스프레드를 잃으면서 단방향 순차 포지션을 닫고 열 필요가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 시장을 "종료하지 않고" 연속적인 단방향 거래를 결합하고 시리즈의 각 구성원이 아니라 일련의 "가상" 거래에서 이미 하나의 스프레드를 잃는 것이 가능하므로 최적화 매개변수가 최소화됩니다. 이제 k <=1입니다.
이러한 TS는 다른 모든 조건이 동일할 때(동일한 분석 제어 장치가 다른 TS에 대해 작동할 때) 거래당 포인트로 정의되는 가능한 최대 수익성을 제공할 것이며(평균적으로) 명시된 의미에서 최적이 될 것입니다.
이제 '예술적'인 상상을 켜면 항상 시장에 나와있는 반전 TS를 눈앞에서 볼 수 있습니다. Q.E.D.
그리고 "거래 건수에 대한 DC 수수료 지불 횟수의 비율"이라는 매개 변수가 실제로 좋은 매개 변수입니까? 그리고 우리는 내가 이해하는 최소값을 찾고 있습니다. 커미션이란 무엇을 의미합니까? Forex DC는 거의 0이라고 선언하고 일부 DC는 스프레드에 "압력을 가합니다". 아니면 확산만을 의미합니까? 스프레드가 있으면 항상 있는 것 같습니다(스프레드 없이 거래되는 일부 DC가 있다고 하지만). 아니면 거래의 이익을 의미합니까? 그러나 이 경우에도 매개변수는 매우 의심스럽습니다.
Yurixx에게 , 중성자
뭐하는거야, 세르게이? 무엇을 위해! :-)
내가 언제 그런 생각을 표현했습니까? 글쎄, 어쩌면 의식이...
고마워 친구 야!
기분이 정말 좋아졌습니다. 그렇지 않으면 포럼의 똑똑한 절반이 중요한 문제를 진지하게 논의하고 있고, 이미 모든 사람에게 명확한 것을 이해할 수 없을 뿐만 아니라 토론의 주제조차 볼 수 없는 상황에 처했습니다.
논의 중인 문제의 실용적인 유용성이 없기 때문에 이제 주제를 닫을 수 있다고 확신합니다.
Vypedrezhniki(좋은 의미에서): o) 동료 여러분, 물론 약간의 제한이 있지만 그러한 변형을 얻을 수 있습니다. 그리고 그것이 필요한 것에 대해 - 대답은 매우 간단하므로 최대 가능성 방법을 적용할 수 있습니다.