특히, 이 연구와 다른 대부분의 연구는 그 자체가 목적이 아니라 시장에서 차익 거래 기회를 찾는 과정의 부산물입니다. 예를 들어, 가격 계열의 첫 번째 차이에 대한 인접 판독값에 대한 자기 상관 계열을 구축하는 것은 양초의 색상을 교환하려는 시도입니다. Pair Correlation Matrix는 강력한 뉴스 움직임에 앞서 차익 거래를 잡으려는 시도입니다. RPR 증가분의 분포 기능 연구 - 한계 위험을 고려하여 TS의 수익성 극대화. 글쎄, 등등.
따라서 관심은 매우 실용적이며 무익한 호기심과는 거리가 멉니다(없더라도). 시장은 수많은 피드백이 있는 복잡한 시스템이며 중지로 이를 억제하기를 희망하며 Masha는 비어 있습니다. 이것은 당신이 탐구해야 할 곳입니다.
주어진 자료는 위에서 말한 나의 진술의 증거입니다. 발견된 종속성의 중요성에 대한 별도의 질문입니다. 불행히도 거래자로서 이러한 종속성은 선택한 TF에 대한 상품의 변동성과 QC의 곱이 거래 비용(DC 스프레드)을 초과하는 경우에만 실용적인 가치 가 있습니다. 이것은 관찰되지 않습니다.
그러나 15페이지에 있는 KK(TF) 차트가 흥미로웠습니다. 실용적인 가치에 대한 평가만이 완전히 명확하지 않습니다. 당신은 수학을 할 수 있습니다. 매우 흥미로울 것입니다.
동료 여러분, 왜 증가분 a(n)-a(n+1)만 연구합니까? a(n)-a(n+5) 또는 a(n)-a(n+30)와 같은 것을 시도하십시오. 예후 구조 구축의 경우 지연 단계는 중요하지 않습니다. 확인 해봐! 나는 당신이 즐겁게 놀랄 것이라고 장담할 수 있습니다(주제의 제목이 주어졌을 때)...
muallch>> : 동료 여러분, 왜 증가분 a(n)-a(n+1)만 연구합니까? a(n)-a(n+5) 또는 a(n)-a(n+30)와 같은 것을 시도하십시오. 예후 구조 구축의 경우 지연 단계는 중요하지 않습니다. 확인 해봐! 나는 당신이 즐겁게 놀랄 것이라고 장담할 수 있습니다(주제의 제목이 주어졌을 때)...
내 차트에서 가로 축은 다음 알고리즘에 따라 분에서 얻은 TF입니다. TF1 a(n)-a(n+1), TF2 a(n)-a(n+2),...,TFc a(n)-a(n+k). 따라서 동료, 우리는 당신이 조언하는 것을 정확히 수행합니다.
박사님. 나는 (a) >> 라고 썼지만 15페이지의 KK(TF) 차트가 흥미로웠습니다. 실용적인 가치에 대한 평가만이 완전히 명확하지 않습니다. 당신은 수학을 할 수 있습니다. 매우 흥미로울 것입니다.
정의에 따르면 가격 계열의 RPR에서 인접한 판독값 간의 쌍 상관 계수는 다음 촛불의 색상을 정확하게 예측할 확률, 즉 MTS 효율성입니다. 백분율을 포인트로 변환하려면 선택한 TF에서 상품의 변동성을 알아야 합니다. 효율성에 변동성을 곱하면 거래당 포인트의 평균 값으로 TS의 수익성을 추정할 수 있습니다. 이를 DC 커미션(스프레드)과 비교해야 합니다. TF의 수익성이 스프레드를 초과하면 수익성 있는 거래가 가능합니다.
예를 들어 EURCHF 쌍의 데이터는 다음과 같습니다.
무화과에. 빨간색은 TF의 함수로 양초 사이의 상호 상관 계수를 보여줍니다(이 예에서 값은 모듈로 지정됨). 파란색 - 상품 변동성. 라일락 - 평균 수익 추정치. 데이터는 2005-2006년에 사용되었으므로 이 쌍에 대한 4자리 스프레드와 당시 스프레드는 포인트 2였습니다. 이 접근 방식을 사용하면 주어진 시간에 DC 커미션을 중단하지 않음을 알 수 있습니다. 프레임(시간 프레임> 100분의 경우 통계가 충분하지 않지만 QC는 확실히 실패하고 전체적으로 수익성이 떨어짐). 콧수염은 입력 데이터의 통계적 산포에 해당하는 신뢰 범위를 보여줍니다.
이 모든 슬픔은 가격 시리즈의 고정 속성을 이용하려는 시도와 연결되어 있으며 확산 측면에서 DC에 의해 모두 분명히 차단되었습니다.여기에서 필드는 목초지처럼 짓밟 혔습니다. 유일한 탈출구는 DC를 "재생"하는 것을 가능하게 하는 준-고정 특이점을 찾는 것 같습니다.
물론 분석은 거래 범위(시간이 아닌 가격) 측면에서 수행할 수 있습니다. 당신이 올바르게 언급했듯이 가격 움직임은 우리의 이익과 거래 유형을 결정하는 한 가지만 중요합니다. Pipsators는 100-500 포인트 범위(4자리) 등의 단기 가격 범위, 중기 가격 범위에서 작동합니다.
학문적 고려의 실용적인 측면을 듣는 것은 흥미로울 것입니다.
특히, 이 연구와 다른 대부분의 연구는 그 자체가 목적이 아니라 시장에서 차익 거래 기회를 찾는 과정의 부산물입니다. 예를 들어, 가격 계열의 첫 번째 차이에 대한 인접 판독값에 대한 자기 상관 계열을 구축하는 것은 양초의 색상을 교환하려는 시도입니다. Pair Correlation Matrix는 강력한 뉴스 움직임에 앞서 차익 거래를 잡으려는 시도입니다. RPR 증가분의 분포 기능 연구 - 한계 위험을 고려하여 TS의 수익성 극대화. 글쎄, 등등.
따라서 관심은 매우 실용적이며 무익한 호기심과는 거리가 멉니다(없더라도). 시장은 수많은 피드백이 있는 복잡한 시스템이며 중지로 이를 억제하기를 희망하며 Masha는 비어 있습니다. 이것은 당신이 탐구해야 할 곳입니다.
주어진 자료는 위에서 말한 나의 진술의 증거입니다. 발견된 종속성의 중요성에 대한 별도의 질문입니다. 불행히도 거래자로서 이러한 종속성은 선택한 TF에 대한 상품의 변동성과 QC의 곱이 거래 비용(DC 스프레드)을 초과하는 경우에만 실용적인 가치 가 있습니다. 이것은 관찰되지 않습니다.
그러나 15페이지에 있는 KK(TF) 차트가 흥미로웠습니다. 실용적인 가치에 대한 평가만이 완전히 명확하지 않습니다. 당신은 수학을 할 수 있습니다. 매우 흥미로울 것입니다.
동료 여러분, 왜 증가분 a(n)-a(n+1)만 연구합니까? a(n)-a(n+5) 또는 a(n)-a(n+30)와 같은 것을 시도하십시오. 예후 구조 구축의 경우 지연 단계는 중요하지 않습니다. 확인 해봐! 나는 당신이 즐겁게 놀랄 것이라고 장담할 수 있습니다(주제의 제목이 주어졌을 때)...
내 차트에서 가로 축은 다음 알고리즘에 따라 분에서 얻은 TF입니다. TF1 a(n)-a(n+1), TF2 a(n)-a(n+2),...,TFc a(n)-a(n+k). 따라서 동료, 우리는 당신이 조언하는 것을 정확히 수행합니다.
박사님. 나는 (a) >> 라고 썼지만 15페이지의 KK(TF) 차트가 흥미로웠습니다. 실용적인 가치에 대한 평가만이 완전히 명확하지 않습니다. 당신은 수학을 할 수 있습니다. 매우 흥미로울 것입니다.
정의에 따르면 가격 계열의 RPR에서 인접한 판독값 간의 쌍 상관 계수는 다음 촛불의 색상을 정확하게 예측할 확률, 즉 MTS 효율성입니다. 백분율을 포인트로 변환하려면 선택한 TF에서 상품의 변동성을 알아야 합니다. 효율성에 변동성을 곱하면 거래당 포인트의 평균 값으로 TS의 수익성을 추정할 수 있습니다. 이를 DC 커미션(스프레드)과 비교해야 합니다. TF의 수익성이 스프레드를 초과하면 수익성 있는 거래가 가능합니다.
예를 들어 EURCHF 쌍의 데이터는 다음과 같습니다.
무화과에. 빨간색은 TF의 함수로 양초 사이의 상호 상관 계수를 보여줍니다(이 예에서 값은 모듈로 지정됨). 파란색 - 상품 변동성. 라일락 - 평균 수익 추정치. 데이터는 2005-2006년에 사용되었으므로 이 쌍에 대한 4자리 스프레드와 당시 스프레드는 포인트 2였습니다. 이 접근 방식을 사용하면 주어진 시간에 DC 커미션을 중단하지 않음을 알 수 있습니다. 프레임(시간 프레임> 100분의 경우 통계가 충분하지 않지만 QC는 확실히 실패하고 전체적으로 수익성이 떨어짐). 콧수염은 입력 데이터의 통계적 산포에 해당하는 신뢰 범위를 보여줍니다.
이 모든 슬픔은 가격 시리즈의 고정 속성을 이용하려는 시도와 연결되어 있으며 확산 측면에서 DC에 의해 모두 분명히 차단되었습니다.여기에서 필드는 목초지처럼 짓밟 혔습니다. 유일한 탈출구는 DC를 "재생"하는 것을 가능하게 하는 준-고정 특이점을 찾는 것 같습니다.
getch 는 >> 상관 관계를 기반으로 한 통계적 차익 거래를 의미합니까?
절대적으로 맞습니다 - 그것은 중요하지 않습니다! 근데 질문이 이해가 안되네요...
물론 분석은 거래 범위(시간이 아닌 가격) 측면에서 수행할 수 있습니다. 당신이 올바르게 언급했듯이 가격 움직임은 우리의 이익과 거래 유형을 결정하는 한 가지만 중요합니다. Pipsators는 100-500 포인트 범위(4자리) 등의 단기 가격 범위, 중기 가격 범위에서 작동합니다.
시계열 을 분석하고 있습니다. 여기서 n 은 시간입니다. 이것은 개념적 오류입니다. (n) - 극단값(ZigZag)의 가격 또는 동일한 누적 재정을 통한 가격의 값이어야 합니다. 거래 수단 거래량.
당신을 만나서 반가워요(읽기), 동료!
정확히. 나 자신은 가격대를 구분하기 위해 가격(수직) 척도만을 사용하고 분석에서 시간을 완전히 배제한다. 그것은 말이 되지 않습니다(시간에 따른 상품의 변동성을 제외하고는 세부 사항입니다 - 2차의 작은 부분).
그리고 시간없이하지 마십시오. 이 매개변수는 실시간 단위당 TS의 최대 수익성을 추정할 때 확실히 나타납니다(우리는 현실 세계에 살고 있으며 백만 년이 아니라 더 빨리 벌어야 함).
괜찮은! 결국 시장 시간은 지느러미 변화의 척도입니다. 용량. 나는 정말로, 당신의 추론에서 (n) 이 무엇인지 이해하지 못했습니다.
인간의 시간을 고려해야 할 필요성에 관해서는 - 동의하지 않습니다. 인수 중 하나는 인간 시간의 개념을 포함하지 않는 ReverseSystem EA 가 될 수 있습니다.