저것들. 포트폴리오를 편집할 때 합성물을 "순수 추세" 또는 "순수 평면"으로 "추진"하려는 시도가 있습니다.
그런 다음 두 가지 멋진 가정 중 하나를 기반으로 하십시오. 1) "추세가 있으면 계속될 것입니다." 2) "가격은 항상 반환됩니다."
어째서 내가? 이 모든 것이 나에게 약간 터무니없는 것처럼 보인다는 사실에 대해 (음, 솔직히 말해서, 그것은 수익성이 없습니다). 무엇 때문에? 인용문 자체
그들은 오랫동안 하나의 동화에 머무르는 경향이 없으며 다양성을 좋아합니다.
가장 흥미로운 것은 시장 허세와 거의 모든 위기의 가능성을 제공할 수 있는 포트폴리오의 가능성입니다. 저것들. 즉, 기적을 바라지 말고 포트폴리오가 계산되고 재계산되는 보수 매트릭스에 시장이 "반역적"인 상황을 추가하십시오. 우리는 또 다른 포트폴리오를 얻었지만 이미 예견된 우발 상황이 있습니다. 그리고 이상하게도 작동합니다.
사실은 우리가 히스토리에 따라 포트폴리오를 구성할 때 N 바 전에 수익성이 있었을 형태로 포트폴리오를 얻는다는 것입니다. 그때 시장에 진입했다면 한 번의 손실 없이 충분히 이익을 얻을 수 있었을 것입니다. 하지만 기차는 이미 오래전에 출발했고 지금 당장 뛰어들려고 하면 수정, 반전, 중앙은행 개입 등 무엇이든 부딪힐 가능성이 높다. 따라서 이전에 예측하지 못한 역사적 상황을 포트폴리오에 추가하고 시장이 같은 정신으로 "계속" 움직일 것이라는 기적에 의존하지 않는 것이 합리적입니다. 시장 "안정"의 기적에 대한 순진한 희망은 실현되지 않는 경향이 있습니다. 금융 상품은 고정적이지 않습니다.
가장 흥미로운 것은 시장 허세와 거의 모든 위기의 가능성을 제공할 수 있는 포트폴리오의 가능성입니다 . 저것들. 즉, 기적을 바라지 말고 포트폴리오가 계산되고 재계산되는 보수 매트릭스에 시장이 "반역적"인 상황을 추가하십시오 . 우리 는 또 다른 포트폴리오 를 얻었지만 비상 상황 이 이미 예견된 상황 입니다 . 그리고 이상하게도 작동합니다.
가능하다면 시장 허세의 가능성을 이미 제공할 그러한 다른 포트폴리오를 만드는 방법을 지정하십시오.
genro : 가능하다면 시장 허세의 가능성을 이미 제공할 그러한 다른 포트폴리오를 만드는 방법을 지정하십시오.
초등 왓슨. 과거 데이터의 세그먼트(막대) 중 하나를 180도 뒤집습니다. 그리고 계산합니다. 예를 들어, 포트폴리오에 대한 보수 행렬 값[][]을 구성하면 각 셀에 값[i][j] = iClose (s[j], 0, i) - iClose( s[j], 0, i + 1], 여기서 i는 막대 번호, j는 FI 인덱스, s[j]는 j번째 FI의 기호이고 막대 중 하나인 i에 대해 모든 셀 모든 j에 대해 value[i][j] = iClose(s[j], 0, i + 1) - iClose(s[j], 0, i]로 다시 계산됩니다.
저것들. 포트폴리오가 N 막대로 구성된 경우 N-1 막대에서 과거 데이터와 완전히 일치하고 막대 중 하나에서 완전히 모순됩니다. 그러한 포트폴리오는 적합성보다 훨씬 더 나쁜 성과를 보이지만 더 이상 100% 적합성은 아닙니다.
more , 스튜디오에 대한 구체적인 내용을 살펴보겠습니다. 같이 봅시다.
예, 예를 들어 그러한 합성이 나쁜 이유는 다음과 같습니다.
글쎄, 사람들이 일종의 초합성을 만든다고 가정 해 봅시다. 모두 동일하지만 문제는 동일합니다.이 합성 채널이 얼마나 오래 지속됩니까?
예, 예를 들어 그러한 합성이 나쁜 이유는 다음과 같습니다.
주제를 벗어. 예를 들어 여기 에서는 유사한 채널에 대해 설명합니다.
주제에 대해서만, 합성에서 비교적 예측 가능한 동작을 얻고 싶기 때문입니다.
이 합성이 아무리 복잡해도 궁극적으로 전공에 따라 만들어지는 것은 똑같습니다.
그리고 전공은 그들이 하는 대로 행동하기 때문에 합성의 복잡성이 더 많은 예측 가능성을 제공하지 않을 것이라고 생각합니다.
스레드 이름은 오늘날에도 여전히 유효합니다.
Fin의 관절 운동 분석. 도구(> 2) . 합성은 그러한 분석 의 특별한 경우 이므로 여기에서 논의합니다.
귀하의 예는 불행히도 주제 아래에 적합하지 않습니다. 주제의 이름은 유사한(monoFI) 옵션과 약간 다른(biFI) 옵션을 필터링하는 방식으로 특별히 지정됩니다.
이 상황을 너그럽게 이해해 주실 것을 부탁드립니다.
MetaDriver :
저것들. 포트폴리오를 편집할 때 합성물을 "순수 추세" 또는 "순수 평면"으로 "추진"하려는 시도가 있습니다.
그런 다음 두 가지 멋진 가정 중 하나를 기반으로 하십시오. 1) "추세가 있으면 계속될 것입니다." 2) "가격은 항상 반환됩니다."
어째서 내가? 이 모든 것이 나에게 약간 터무니없는 것처럼 보인다는 사실에 대해 (음, 솔직히 말해서, 그것은 수익성이 없습니다). 무엇 때문에? 인용문 자체
그들은 오랫동안 하나의 동화에 머무르는 경향이 없으며 다양성을 좋아합니다.
가장 흥미로운 것은 시장 허세와 거의 모든 위기의 가능성을 제공할 수 있는 포트폴리오의 가능성입니다. 저것들. 즉, 기적을 바라지 말고 포트폴리오가 계산되고 재계산되는 보수 매트릭스에 시장이 "반역적"인 상황을 추가하십시오. 우리는 또 다른 포트폴리오를 얻었지만 이미 예견된 우발 상황이 있습니다. 그리고 이상하게도 작동합니다.
사실은 우리가 히스토리에 따라 포트폴리오를 구성할 때 N 바 전에 수익성이 있었을 형태로 포트폴리오를 얻는다는 것입니다. 그때 시장에 진입했다면 한 번의 손실 없이 충분히 이익을 얻을 수 있었을 것입니다. 하지만 기차는 이미 오래전에 출발했고 지금 당장 뛰어들려고 하면 수정, 반전, 중앙은행 개입 등 무엇이든 부딪힐 가능성이 높다. 따라서 이전에 예측하지 못한 역사적 상황을 포트폴리오에 추가하고 시장이 같은 정신으로 "계속" 움직일 것이라는 기적에 의존하지 않는 것이 합리적입니다. 시장 "안정"의 기적에 대한 순진한 희망은 실현되지 않는 경향이 있습니다. 금융 상품은 고정적이지 않습니다.
가장 흥미로운 것은 시장 허세와 거의 모든 위기의 가능성을 제공할 수 있는 포트폴리오의 가능성입니다 . 저것들. 즉, 기적을 바라지 말고 포트폴리오가 계산되고 재계산되는 보수 매트릭스에 시장이 "반역적"인 상황을 추가하십시오 . 우리 는 또 다른 포트폴리오 를 얻었지만 비상 상황 이 이미 예견된 상황 입니다 . 그리고 이상하게도 작동합니다.
가능하다면 시장 허세의 가능성을 이미 제공할 그러한 다른 포트폴리오를 만드는 방법을 지정하십시오.
초등 왓슨. 과거 데이터의 세그먼트(막대) 중 하나를 180도 뒤집습니다. 그리고 계산합니다. 예를 들어, 포트폴리오에 대한 보수 행렬 값[][]을 구성하면 각 셀에 값[i][j] = iClose (s[j], 0, i) - iClose( s[j], 0, i + 1], 여기서 i는 막대 번호, j는 FI 인덱스, s[j]는 j번째 FI의 기호이고 막대 중 하나인 i에 대해 모든 셀 모든 j에 대해 value[i][j] = iClose(s[j], 0, i + 1) - iClose(s[j], 0, i]로 다시 계산됩니다.
저것들. 포트폴리오가 N 막대로 구성된 경우 N-1 막대에서 과거 데이터와 완전히 일치하고 막대 중 하나에서 완전히 모순됩니다. 그러한 포트폴리오는 적합성보다 훨씬 더 나쁜 성과를 보이지만 더 이상 100% 적합성은 아닙니다.
MetaDriver :
저것들. 포트폴리오를 편집할 때 합성 물질을 "순수 추세" 또는 "순수 평면"으로 "추진"하려는 시도가 있습니다. 무엇 때문에? 인용문 자체그들은 오랫동안 하나의 동화에 머무르는 경향이 없으며 다양성을 좋아합니다.
일부는 분명히 합성을 평면 또는 추세로 몰아갑니다. 물론 이것은 필요하지 않습니다. 왜냐하면 모든 곡선으로 합성을 유도하십시오.
또 다른 것은 관계를 찾는 경우입니다. 예를 들어, 하나의 FI(EURUSD와 EURUSD)가 있습니다. 그러나 당신은 그들의 이름을 모릅니다. 당신은 그들의 역사만을 가지고 있습니다.
일치하는 항목을 찾는 메서드가 있어야 합니다. 이 방법을 제안했습니다.
나는 거래를위한 합성이 아닌 관계를 찾는 제안 된 방법에주의를 기울입니다.
관계는 가중치 요소로 정의됩니다. 예를 들어, 가장 큰 배당률을 가진 PHI와 가장 작은 배당률을 가진 PHI를 취하면 기록상의 교차점은 가장 "스위핑" 차트를 갖게 됩니다. 스위핑 PHI의 기본 예는 GBPJPY입니다.
GBPJPY가 인용되지 않았지만 전공이 있다고 상상해보십시오. 누가 당신이 전공 간의 관계를 찾는 것을 막고 위에서 제안한 원칙에 따라 GBPJPY 합성을 합리적으로 만들 수 있습니까?
같은 방식으로 발견된 관계를 기반으로 자신을 위한 합성을 만들 수 있습니다.
관계는 통계적으로 평가될 수 있습니다. 계수가 역사적으로 어떻게 변했는지 확인하고 적절한 결론을 도출하십시오.
그냥 적합하다고 말하지 마십시오. 그렇지 않으면 BackTest가 항상 역사이고 OOS가 미래이기 때문에 모든 것이 적합합니다.
어떤 이유에서인지 GBPJPY에는 많은 신뢰가 있습니다. 그렇다면 왜 동일한 GBPJPY 또는 다른 것일 수 있는 합성 기록을 신뢰하지 않습니까?
기본은 관계입니다. 그리고 합성(무역용)은 그것들을 사용해야 합니다. 평평하지 않고 경향이 없어야 합니다. 그리고 발견된 기존 관계를 합리적으로(통계적으로) 사용해야 합니다.
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