글쎄, 일반적으로 이런 식으로 문제를 공식화하는 것이 가능할 수도 있지만, 고정성의 요구 사항은 극복할 수 없는 장벽으로 바뀝니다. 그리고 그것 없이는 완전히 할 수 있기 때문에 게임은 양초의 가치가 있다고 생각합니다. :) 또한 프로세스는 분명히 고정적이지 않고 강하게 고정되어 있지 않습니다. 따라서 고정 요구 사항은 아래의 모델 클래스를 크게 좁힙니다. 고려 및 결과적으로 허용 가능한 솔루션.
일반적으로 나 자신은 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르기 때문에 까다로운 용어를 사용하지 않고 공식화하려고합니다.
예를 들어 컴퓨터에서 생성된 견적과 같은 완전히 추상적인 시장에서 거래한다고 가정해 보겠습니다. 우리는 가격 차이의 분포가 두꺼운 꼬리와 고전적인 가우스가 아닌 종 모양이 아니라 예를 들어 삼각형 또는 일종의 안장 모양의 모든 매개 변수가 있다는 것을 확실히 알고 있습니다.
우리는 그러한 시장에서 거래할 것이며 일반적으로 우리가 원하는 것은 가능한 한 많은 돈을 버는 것입니다. 이러한 인공 시장은 내일 열리고 N 틱 동안 지속됩니다. 따라서 그에 대한 이야기는 없습니다.
도전 과제는 가격 분배 기능과 사용 가능한 이력에 대한 선험적 지식을 기반으로 거래 전략을 개발하여 N 틱 후에 우리 예금의 기대 가치를 극대화하는 것입니다.
이 분배에 0이 아닌 MO와 더 많은 거래 비용(스프레드, 수수료)이 있으면 거래할 수 있습니다. 그렇지 않으면 추가 연구가 필요하며 그 결과 MO가 0이 아닌 분포가 얻어집니다. 모든 TS는 가격 증분 분포를 mo+와의 거래 분포로 축소한 것입니다. 그리고 거래는 일부 영역에서 가격 인상과 자금 관리입니다.
MO <> 0이 없지만 분포가 가우스 분포와 차이가 있는 경우(예: 비대칭, 일부 수준의 이상값 등) 양의 MO가 있는 전략을 구축할 수 있습니다. 저것들. 실제로 원래 분포를 양의 MO가 있는 분포로 변환합니다.
mo=0이고 분포가 정상이면 이것이 그 자체로 수익성 있는 전략을 구축하는 것이 불가능하다는 것을 의미하지 않으며(mo +가 있는 분포로 축소) 가능하다는 의미도 아닙니다. 한마디로 의미가 없어요 :)
MO <> 0이 없지만 분포가 가우스 분포와 차이가 있는 경우(예: 비대칭, 일부 수준의 이상값 등) 양의 MO가 있는 전략을 구축할 수 있습니다. 저것들. 실제로 원래 분포를 양의 MO가 있는 분포로 변환합니다.
"MO<>0이 없는 경우"라는 단어는 MO=0으로 이해해야 합니까? 그렇다면 "양의 MO를 가진 전략을 구축하는 것이 가능합니다. 즉, 실제로 원래 분포를 양의 MO를 가진 분포로 변환하는 것이 가능합니다."를 아는 것이 흥미로울 것입니다. 그러나 "일부 수준에서의 배출" 등과 같은 개념을 포함하지 않습니다. 즉, 분포에만 의존합니다.
Yurixx писал(а)>> "MO<>0이 없는 경우"라는 단어는 MO=0으로 이해해야 합니까? 그렇다면 "양의 MO를 가진 전략을 구축하는 것이 가능합니다. 즉, 실제로 원래 분포를 양의 MO를 가진 분포로 변환하는 것이 가능합니다."를 아는 것이 흥미로울 것입니다. 그러나 "일부 수준에서의 배출" 등과 같은 개념을 포함하지 않습니다. 즉, 분포에만 의존합니다.
예를 들어, mo=0인 비대칭 분포가 있습니다. 비대칭인 경우 새 분포가 0과 다를 수 있는 sl 및 tp(왼쪽과 오른쪽의 분포 일부를 잘라냄) 값을 선택할 수 있습니다.
유사하게, 일부 대칭이지만 가우스가 아닌 분포도 가능합니다. 순전히 sl 및 tp를 변경하여
정확하게 알려진 고정 PDF를 사용하면 수익성 있는 전략을 구축하는 데 문제가 없습니다. 원칙적으로 이를 위해서는 difur가 필요하지 않으며 작업은 말하자면 "그래픽으로" 해결됩니다. 대략 다음과 같습니다.
1. PDF 차트에서 Y+ 스프레드 축의 한쪽에 있는 섹션을 선택합니다. 그 아래 영역이 50% + eps(eps-expenses_on_trading+planned gain) 이상인 영역 - 이 영역은 당첨 확률과 동일합니다. P. 따라서, 잃을 확률은 Q= 50 %eps입니다.
2. PRV 섹션에 해당하는 방향으로 각 바에서 거래를 엽니다.
3. 거래를 위한 로트 크기는 Pv가 작을수록 위험을 감수해야 하는 자본이 적음을 기준으로 선택됩니다. 상당히 간단한 계산은 N 거래에 대한 최대 이익 증가 측면에서 결과로 이어집니다(N의 경우 확률 Pv가 거의 동일하다고 가정되는 거래 횟수를 취할 수 있습니다. 이것은 너무 엄격한 가정이 아님) 노출된 위험 자본의 비율은 약 delta=(PQ)*{E(|c|)^2/E(c^2)}*100%여야 합니다. 여기서 c는 상대 1bar당 가격 증가, E는 평균 연산자입니다.
보시다시피, 이 시스템이 성공적으로 작동하기 위한 필요 조건은 PDF 플롯에 언급된 섹션이 있어야 하며, 이는 원칙적으로 세로축에 대해 비대칭인 기능에 대해 수행될 수 있습니다. 이 조건이 충족되면 시스템의 기대치는 모든 시간 간격에 대해 엄격하게 0보다 크며, 이는 상인이 다음 막대에 대한 정확한 형식의 PDF를 받았다고 확신하는 상인이 열대 섬의 카탈로그를 볼 수 있음을 의미합니다. , 원하는 경우 일부 바나나 공화국의 속성을 선택하십시오 ... 그러나 이것은 이미 가사입니다.
avtomat , 정상성은 문제의 합리적인 공식화에 대해 이야기할 수 있는 논리적 조건인 것 같습니다. 예를 들어 이 경우 ACF는 인수의 차이에 따라 달라지므로 확실히 단순화해야 합니다.
물론 정지 상태가 아니더라도 문제를 제기할 수 있습니다. 하지만 게임이 촛불을 들 만한 가치가 있습니까?
추신: 첫 번째 답변에서 방금 스레드 작성자에게 pdf를 아는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했습니다. 우리는 배포가 아니라 프로세스를 설명합니다.
글쎄, 일반적으로 이런 식으로 문제를 공식화하는 것이 가능할 수도 있지만, 고정성의 요구 사항은 극복할 수 없는 장벽으로 바뀝니다. 그리고 그것 없이는 완전히 할 수 있기 때문에 게임은 양초의 가치가 있다고 생각합니다. :) 또한 프로세스는 분명히 고정적이지 않고 강하게 고정되어 있지 않습니다. 따라서 고정 요구 사항은 아래의 모델 클래스를 크게 좁힙니다. 고려 및 결과적으로 허용 가능한 솔루션.
어디선가 최적의 확률 제어 이론이 있는 책을 봤습니다. ACF의 참여로 difurs가 그렸습니다. 지금은 집에서 찾을 수 없지만 보관했습니다.
일반적으로 나 자신은 내가 원하는 것이 무엇인지 잘 모르기 때문에 까다로운 용어를 사용하지 않고 공식화하려고합니다.
예를 들어 컴퓨터에서 생성된 견적과 같은 완전히 추상적인 시장에서 거래한다고 가정해 보겠습니다. 우리는 가격 차이의 분포가 두꺼운 꼬리와 고전적인 가우스가 아닌 종 모양이 아니라 예를 들어 삼각형 또는 일종의 안장 모양의 모든 매개 변수가 있다는 것을 확실히 알고 있습니다.
우리는 그러한 시장에서 거래할 것이며 일반적으로 우리가 원하는 것은 가능한 한 많은 돈을 버는 것입니다. 이러한 인공 시장은 내일 열리고 N 틱 동안 지속됩니다. 따라서 그에 대한 이야기는 없습니다.
도전 과제는 가격 분배 기능과 사용 가능한 이력에 대한 선험적 지식을 기반으로 거래 전략을 개발하여 N 틱 후에 우리 예금의 기대 가치를 극대화하는 것입니다.
이 분배에 0이 아닌 MO와 더 많은 거래 비용(스프레드, 수수료)이 있으면 거래할 수 있습니다. 그렇지 않으면 추가 연구가 필요하며 그 결과 MO가 0이 아닌 분포가 얻어집니다. 모든 TS는 가격 증분 분포를 mo+와의 거래 분포로 축소한 것입니다. 그리고 거래는 일부 영역에서 가격 인상과 자금 관리입니다.
MO <> 0이 없지만 분포가 가우스 분포와 차이가 있는 경우(예: 비대칭, 일부 수준의 이상값 등) 양의 MO가 있는 전략을 구축할 수 있습니다. 저것들. 실제로 원래 분포를 양의 MO가 있는 분포로 변환합니다.
mo=0이고 분포가 정상이면 이것이 그 자체로 수익성 있는 전략을 구축하는 것이 불가능하다는 것을 의미하지 않으며(mo +가 있는 분포로 축소) 가능하다는 의미도 아닙니다. 한마디로 의미가 없어요 :)
MO <> 0이 없지만 분포가 가우스 분포와 차이가 있는 경우(예: 비대칭, 일부 수준의 이상값 등) 양의 MO가 있는 전략을 구축할 수 있습니다. 저것들. 실제로 원래 분포를 양의 MO가 있는 분포로 변환합니다.
"MO<>0이 없는 경우"라는 단어는 MO=0으로 이해해야 합니까? 그렇다면 "양의 MO를 가진 전략을 구축하는 것이 가능합니다. 즉, 실제로 원래 분포를 양의 MO를 가진 분포로 변환하는 것이 가능합니다."를 아는 것이 흥미로울 것입니다. 그러나 "일부 수준에서의 배출" 등과 같은 개념을 포함하지 않습니다. 즉, 분포에만 의존합니다.
예를 들어, mo=0인 비대칭 분포가 있습니다. 비대칭인 경우 새 분포가 0과 다를 수 있는 sl 및 tp(왼쪽과 오른쪽의 분포 일부를 잘라냄) 값을 선택할 수 있습니다.
유사하게, 일부 대칭이지만 가우스가 아닌 분포도 가능합니다. 순전히 sl 및 tp를 변경하여
첫 번째 가격 차이 또는 다른 것의 분포에 대해 이야기하고 있습니까?
sl과 tp가 배포판을 그렇게 과감하게 사용할 수 있다는 당신의 주장은 근거가 없는 것 같습니다. 가볍게 말하자면. :-)
정확하게 알려진 고정 PDF를 사용하면 수익성 있는 전략을 구축하는 데 문제가 없습니다. 원칙적으로 이를 위해서는 difur가 필요하지 않으며 작업은 말하자면 "그래픽으로" 해결됩니다. 대략 다음과 같습니다.
1. PDF 차트에서 Y+ 스프레드 축의 한쪽에 있는 섹션을 선택합니다. 그 아래 영역이 50% + eps(eps-expenses_on_trading+planned gain) 이상인 영역 - 이 영역은 당첨 확률과 동일합니다. P. 따라서, 잃을 확률은 Q= 50 %eps입니다.
2. PRV 섹션에 해당하는 방향으로 각 바에서 거래를 엽니다.
3. 거래를 위한 로트 크기는 Pv가 작을수록 위험을 감수해야 하는 자본이 적음을 기준으로 선택됩니다. 상당히 간단한 계산은 N 거래에 대한 최대 이익 증가 측면에서 결과로 이어집니다(N의 경우 확률 Pv가 거의 동일하다고 가정되는 거래 횟수를 취할 수 있습니다. 이것은 너무 엄격한 가정이 아님) 노출된 위험 자본의 비율은 약 delta=(PQ)*{E(|c|)^2/E(c^2)}*100%여야 합니다. 여기서 c는 상대 1bar당 가격 증가, E는 평균 연산자입니다.
보시다시피, 이 시스템이 성공적으로 작동하기 위한 필요 조건은 PDF 플롯에 언급된 섹션이 있어야 하며, 이는 원칙적으로 세로축에 대해 비대칭인 기능에 대해 수행될 수 있습니다. 이 조건이 충족되면 시스템의 기대치는 모든 시간 간격에 대해 엄격하게 0보다 크며, 이는 상인이 다음 막대에 대한 정확한 형식의 PDF를 받았다고 확신하는 상인이 열대 섬의 카탈로그를 볼 수 있음을 의미합니다. , 원하는 경우 일부 바나나 공화국의 속성을 선택하십시오 ... 그러나 이것은 이미 가사입니다.
정확하게 알려진 고정 PDF를 사용하면 수익성 있는 전략을 구축하는 데 문제가 없습니다.
마틴게일에 대해 수익성 있는 시스템을 구축하는 것이 불가능하다는 유명한 Doob 정리와 martingale에 대해 들어본 적이 있는 사람에 대한 이상한 추론입니다.
Alexey, "잘 알려진 고정 PDF"가 일반 백색 잡음이면 무엇이라고 말할 수 있습니까?