Candid : 베르누이 프로세스의 유형, p - 연속 확률 q - 반전 확률, p > q - 추세, p < q - 반환, p = q - 랜덤 워크. 즉, +1과 -1의 확률이 아니라 부호 일치와 그 변화의 확률로 작업해야 한다는 것이 중요합니다.
나는 이 과정을 2년 전에 시작했다. 그를 위해 분석 형태의 분포 밀도를 얻었습니다. 나는 그것을 Hurst와 연결하고 싶었습니다. 심지어 그 포럼에서 그것에 대해 썼습니다. 하지만, 그것으로 모든 것이 끝났습니다.
일반적으로 내 결과는 Hurst의 결과보다 더 흥미로운 것 같습니다. 또한 Hurst의 공식과 같이 천장에서 가져 오는 것이 아니라 매우 엄격하게 얻습니다. 그러나 Hurst 지수 도 흥미로울 것입니다. 고독한 스칼라는 시장 상태를 특성화하는 데 매우 편리하고 간단한 가중치입니다.
그렇다면 어떻게 SB에 대한 공식을 분석적 형식으로 얻을 수 있도록 도와줄 수 있습니까? SB의 분포가 알려져 있습니다. 이항 계수의 함수입니다. 단순화하기 위해 Strling 공식을 사용할 수 있습니다. 필요한 유일한 것은 범위를 처리하는 것입니다.
예를 들어, 변동성의 척도일 뿐만 아니라 시장 상태의 지표인 허스트 지수가 있습니다. 랜덤 워크(H=0.5), 수익률 프로세스(H<0.5) 또는 추세(H>0.5) ). 즉, 하나의 절대값 에 따라 적용할 전략을 이미 결정할 수 있습니다. 무엇과도 비교할 필요가 없습니다. 즉, 과거 데이터를 저장하거나 교환할 필요가 없고, 값 조정 문제를 해결할 필요도 없습니다.
Candid : 글쎄, 이것은 이것이 허스트가 아니라 또 다른 지표라는 내 의견을 확인시켜줍니다.
이것은 사실이 아닙니다. 나는 여전히 그것이 Hurst 지수 라고 생각합니다. 그러나 내가 제안한 계산 알고리즘에는 분명히 약간의 구멍이 있습니다. 결국, 공식적으로 나는 먼저 주어진 주의 시간에 대한 평균 범위를 계산한 것으로 나타났습니다(간단함을 위해 H1에 대해 이야기한다고 가정해 봅시다). 또한 이 시간에 대한 평균 틱 수를 계산한 다음 나눕니다. 서로의 로그입니다. 아마도 그러한 평균은 잘못된 것입니다. 아시다시피, 합계의 로그는 로그의 합계와 같지 않습니다. :-)
그렇기 때문에 범위가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.
내가 기억하는 한 Peters는 시리즈를 동일한 간격으로 분할했습니다. 즉, 그는 동일한 수의 틱을 처리했습니다. 그리고 이러한 조건에서 그는 범위를 평균화했습니다.
예를 들어, 변동성의 척도일 뿐만 아니라 시장 상태의 지표인 허스트 지수가 있습니다. 랜덤 워크(H=0.5), 수익률 프로세스(H<0.5) 또는 추세(H>0.5) ). 즉, 하나의 절대값에 따라 적용할 전략을 이미 결정할 수 있습니다. 무엇과도 비교할 필요가 없습니다. 즉, 과거 데이터를 저장하거나 교환할 필요가 없고, 값 조정 문제를 해결할 필요도 없습니다.
사실 저는 잘 이해가 되지 않습니다. 하나의 숫자로 현재 추세 또는 플랫이라고 말할 수 있는 지표를 찾았다고 가정해 보겠습니다. 그래서 무엇? 여기에서 그는 지금 추세라고 말합니다. 무엇을 할까요? 어떤 경향, 그 특징은? 어디서 어떻게 볼 것인가. 이 지표가 시장의 속성인 순환성에 의존해서는 안 되는 이유는 무엇입니까? 분기는 플랫과 추세를 결정하는 것이 아니라 틱 볼륨 을 기반으로 한 변동성 분석으로 시작되었습니다. 틱 볼륨에서 벗어나 변동성을 측정하는 작업 방법이 제안됩니다. 또한 채널의 너비가 시간에 따라 어떻게 변하는지 보여줌으로써 더욱 향상될 수 있습니다. 그리고 비교해 보세요.
Candid : 그것에 관한 것이 아닙니다. R = AN ^ h인 경우 Hurst의 원점에서 광선을 그리려면 A = 1이어야 합니다. 그렇지 않으면 Hurst가 아닙니다.
바르게. 설명 된 기술에 따라 제작 된 시리즈의 경우 계수가 1과 같다고 결정했습니다. SB 0.5에서는 작동하지 않기 때문에 잘못 결정하고 1과 같지 않습니다. 오류가 있음), 계산 알고리즘이 올바르지 않음(그러면 실수보다 알아내야 함), 또는 세 번째(그런 다음 하우스 관리자로 재교육해야 함).
내가 계수를 1과 같지 않게 설정하고 tf = H1에서 유로에 대해 어떤 식으로든 결정하더라도 이것이 다른 tf의 파운드에 대해 동일할 것이라는 의미는 전혀 아닙니다. 그리고 이것은 더 이상 흥미롭지 않습니다. 각 쌍의 저울을 따로따로 만지작거리는 것과 같습니다. 그렇다면 볼륨으로 작업할 수 있습니다.
솔직한 : 아니요, 그런 일을 오랫동안 해본 적이 없고, 형태가 같지도 않고, 오래도록 훈련을 해야 할 것입니다. :). 여기에 게시해 보세요 :)
이 경우 틱 볼륨이 사용되지 않습니다. 더 낮은 기간의 가격 데이터만 가져옵니다(PeriodData 매개변수).
같은 주기를 볼 수 있습니다.
나는 이것을 어제 했다. 나는 그것을 보정하지 않았지만 이 표시기가 순수한 SB에서 무엇을 보여주는지 보았습니다. 결과는 나에게 예기치 않은 것입니다. TF M10, H1 및 H4의 평균값은 0.54 영역에서 얻습니다. 이제 왜 그런지 궁금합니다.
주기성에 관한 것이 아닙니다. 자명합니다. 그리고 그것을 고려하거나 그것에 의존하지 않는 조치를 도입하는 방법. 두 경우 모두, 이는 주기가 판독값에서 제외되어야 함을 의미합니다. 그 때 시장의 상태가 어느 정도 정당화될 수 있습니다.
찾고 있는 내용을 이해하지 못하셨습니까? 순환성에 의존하지 않는 척도가 왜 필요합니까? 위의 지표를 통해 1~2년 전의 시장 상황을 비교할 수 있습니다. 임시 틱 볼륨 에 연결되지 않습니다. 그리고 변동성을 정당하게 추정할 수 있습니다.
아니면 이해가 안되는 부분이 있으면 설명해주세요.
베르누이 프로세스의 유형, p - 연속 확률 q - 반전 확률, p > q - 추세, p < q - 반환, p = q - 랜덤 워크. 즉, +1과 -1의 확률이 아니라 부호 일치와 그 변화의 확률로 작업해야 한다는 것이 중요합니다.
나는 이 과정을 2년 전에 시작했다. 그를 위해 분석 형태의 분포 밀도를 얻었습니다. 나는 그것을 Hurst와 연결하고 싶었습니다. 심지어 그 포럼에서 그것에 대해 썼습니다. 하지만, 그것으로 모든 것이 끝났습니다.
일반적으로 내 결과는 Hurst의 결과보다 더 흥미로운 것 같습니다. 또한 Hurst의 공식과 같이 천장에서 가져 오는 것이 아니라 매우 엄격하게 얻습니다. 그러나 Hurst 지수 도 흥미로울 것입니다. 고독한 스칼라는 시장 상태를 특성화하는 데 매우 편리하고 간단한 가중치입니다.
그렇다면 어떻게 SB에 대한 공식을 분석적 형식으로 얻을 수 있도록 도와줄 수 있습니까? SB의 분포가 알려져 있습니다. 이항 계수의 함수입니다. 단순화하기 위해 Strling 공식을 사용할 수 있습니다. 필요한 유일한 것은 범위를 처리하는 것입니다.
찾고 있는 내용을 이해하지 못하셨습니까? 순환성에 의존하지 않는 척도가 왜 필요합니까?
예를 들어, 변동성의 척도일 뿐만 아니라 시장 상태의 지표인 허스트 지수가 있습니다. 랜덤 워크(H=0.5), 수익률 프로세스(H<0.5) 또는 추세(H>0.5) ). 즉, 하나의 절대값 에 따라 적용할 전략을 이미 결정할 수 있습니다. 무엇과도 비교할 필요가 없습니다. 즉, 과거 데이터를 저장하거나 교환할 필요가 없고, 값 조정 문제를 해결할 필요도 없습니다.
글쎄, 이것은 이것이 허스트가 아니라 또 다른 지표라는 내 의견을 확인시켜줍니다.
이것은 사실이 아닙니다. 나는 여전히 그것이 Hurst 지수 라고 생각합니다. 그러나 내가 제안한 계산 알고리즘에는 분명히 약간의 구멍이 있습니다. 결국, 공식적으로 나는 먼저 주어진 주의 시간에 대한 평균 범위를 계산한 것으로 나타났습니다(간단함을 위해 H1에 대해 이야기한다고 가정해 봅시다). 또한 이 시간에 대한 평균 틱 수를 계산한 다음 나눕니다. 서로의 로그입니다. 아마도 그러한 평균은 잘못된 것입니다. 아시다시피, 합계의 로그는 로그의 합계와 같지 않습니다. :-)
그렇기 때문에 범위가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.
내가 기억하는 한 Peters는 시리즈를 동일한 간격으로 분할했습니다. 즉, 그는 동일한 수의 틱을 처리했습니다. 그리고 이러한 조건에서 그는 범위를 평균화했습니다.
그렇다면 어떻게 SB에 대한 공식을 분석적 형식으로 얻을 수 있도록 도와줄 수 있습니까?
유리크스 :
내가 기억하는 한 Peters는 시리즈를 동일한 간격으로 분할했습니다. 즉, 그는 동일한 수의 틱을 처리했습니다. 그리고 이러한 조건에서 그는 범위를 평균화했습니다.
예를 들어, 변동성의 척도일 뿐만 아니라 시장 상태의 지표인 허스트 지수가 있습니다. 랜덤 워크(H=0.5), 수익률 프로세스(H<0.5) 또는 추세(H>0.5) ). 즉, 하나의 절대값에 따라 적용할 전략을 이미 결정할 수 있습니다. 무엇과도 비교할 필요가 없습니다. 즉, 과거 데이터를 저장하거나 교환할 필요가 없고, 값 조정 문제를 해결할 필요도 없습니다.
여기에서 그는 지금 추세라고 말합니다. 무엇을 할까요? 어떤 경향, 그 특징은? 어디서 어떻게 볼 것인가.
이 지표가 시장의 속성인 순환성에 의존해서는 안 되는 이유는 무엇입니까?
분기는 플랫과 추세를 결정하는 것이 아니라 틱 볼륨 을 기반으로 한 변동성 분석으로 시작되었습니다.
틱 볼륨에서 벗어나 변동성을 측정하는 작업 방법이 제안됩니다.
또한 채널의 너비가 시간에 따라 어떻게 변하는지 보여줌으로써 더욱 향상될 수 있습니다. 그리고 비교해 보세요.
하나의 숫자로 현재 추세 또는 플랫이라고 말할 수 있는 지표를 찾았다고 가정해 보겠습니다. 그래서 무엇?
여기에서 그는 지금 추세라고 말합니다. 무엇을 할까요?
그것에 관한 것이 아닙니다. R = AN ^ h인 경우 Hurst의 원점에서 광선을 그리려면 A = 1이어야 합니다. 그렇지 않으면 Hurst가 아닙니다.
바르게. 설명 된 기술에 따라 제작 된 시리즈의 경우 계수가 1과 같다고 결정했습니다. SB 0.5에서는 작동하지 않기 때문에 잘못 결정하고 1과 같지 않습니다. 오류가 있음), 계산 알고리즘이 올바르지 않음(그러면 실수보다 알아내야 함), 또는 세 번째(그런 다음 하우스 관리자로 재교육해야 함).
내가 계수를 1과 같지 않게 설정하고 tf = H1에서 유로에 대해 어떤 식으로든 결정하더라도 이것이 다른 tf의 파운드에 대해 동일할 것이라는 의미는 전혀 아닙니다. 그리고 이것은 더 이상 흥미롭지 않습니다. 각 쌍의 저울을 따로따로 만지작거리는 것과 같습니다. 그렇다면 볼륨으로 작업할 수 있습니다.
아니요, 그런 일을 오랫동안 해본 적이 없고, 형태가 같지도 않고, 오래도록 훈련을 해야 할 것입니다. :). 여기에 게시해 보세요 :)
재미 없다.