그러나 진지하게, 2009년에 나는코드 베이스에 스크립트를 게시했는데 , 이는 이 모든 요일을 계산합니다. Larry Williams는 그의 저서 Long-Term Success in Short-Term Trading에서 이에 대해 썼습니다. 관심있는 사람은 거기로 가십시오.
2009년에는 통계에 대해 거의 몰랐고 지금은 완전히 다른 방식으로 대본을 작성했을 것입니다. 특히, 요일의 영향을 실제로 측정하고 병동의 평균 온도를 알아 보려면 먼저 가격 자체가 아니라 수익을 비교하고 두 번째로, 주간 추세를 고려해야 합니다. 저것들. 가격 변동은 주 5일 동안 계산된 근사 선형 함수에서 가져와야 합니다. 정기적으로 마감 결과(예: 금요일)가 선형 함수의 추세선 수준 아래에 있게 되면 요일 효과의 존재에 대해 실제로 이야기할 수 있습니다. 같은 방법으로 예를 들어 월의 일과 일에 대한 판독값을 계산할 수 있습니다.
그러나 진지하게, 2009년에 나는코드 베이스에 스크립트를 게시했는데 , 이는 이 모든 요일을 계산합니다. Larry Williams는 그의 저서 Long-Term Success in Short-Term Trading에서 이에 대해 썼습니다. 관심있는 사람은 거기로 가십시오.
2009년에는 통계에 대해 거의 몰랐고 지금은 완전히 다른 방식으로 대본을 작성했을 것입니다. 특히, 요일의 영향을 실제로 측정하고 병동의 평균 온도를 알아 보려면 먼저 가격 자체가 아니라 수익을 비교하고 두 번째로, 주간 추세를 고려해야 합니다. 저것들. 가격 변동은 주 5일 동안 계산된 근사 선형 함수에서 가져와야 합니다. 정기적으로 마감 결과(예: 금요일)가 선형 함수의 추세선 수준 아래에 있게 되면 요일 효과의 존재에 대해 실제로 이야기할 수 있습니다. 같은 방법으로 예를 들어 월의 일과 일에 대한 판독값을 계산할 수 있습니다.
방법도 분수가 아닙니다. 추세 - 4일 데이터의 대략적인 선형 함수로? 그리고 월-수에 하락이 있었다가 목요일에 증가했다면 이 근사치는 무엇을 보여줄까요?
금요일의 차익실현은 유럽 세션의 중간 또는 끝에서 시작됩니다. 낮에는 V자형 가격 구조입니다. 근사값은 무엇을 보여줍니까?
추세 및 평면 - 추상화. GRAIL과 동일 - 모든 사람은 자신의 아이디어를 가지고 있습니다.
방법도 분수가 아닙니다. 추세 - 4일 데이터의 대략적인 선형 함수로? 그리고 월-수에 하락이 있었다가 목요일에 증가했다면 이 근사치는 무엇을 보여줄까요? 금요일의 차익실현은 유럽 세션의 중간 또는 끝에서 시작됩니다. 낮에는 V자형 가격 구조입니다. 근사값은 무엇을 보여줍니까?
추세 및 평면 - 추상화. GRAIL과 동일 - 모든 사람은 자신의 아이디어를 가지고 있습니다.
추세는 주 5일 데이터의 근사 함수입니다. 분석된 날에서 2일을 뺀 것, 분석된 날에서 2일을 더한 것입니다. 예를 들어, 우리는 환경을 분석합니다:
수요일은 주요 추세(빨간색 선)보다 훨씬 낮습니다. 우리는 환경을 "빼기"라고 씁니다. 그러한 낮은 환경이 충분하다면 결과 포인트는 일반적인 추세의 결과 라인보다 훨씬 낮을 것입니다. 반대로 환경 전체가 평균 추세 이상인 경우 중간 지점은 평균 추세선 위에 있습니다. 그리고 환경의 절반이 중간선 위에 있고 나머지 절반이 중간선 아래에 있는 경우에만 총 결과 결과는 0 정도가 됩니다. 전반적인 결과는 다음과 같은 일반적인 추세에 접근합니다.
일중 금요일 형성의 경우 물론 여기에서 어리석게 근사하는 것은 불가능하지만 이 경우에도 문제가 해결됩니다.
추세는 주 5일 데이터의 근사 함수입니다. 분석된 날에서 2일을 뺀 것, 분석된 날에서 2일을 더한 것입니다. 예를 들어, 우리는 환경을 분석합니다:
수요일은 주요 추세(빨간색 선)보다 훨씬 낮습니다. 우리는 환경을 "빼기"라고 씁니다. 그러한 낮은 환경이 충분하다면 결과 포인트는 일반적인 추세의 결과 라인보다 훨씬 낮을 것입니다. 반대로 환경 전체가 평균 추세 이상인 경우 중간 지점은 평균 추세선 위에 있습니다. 그리고 환경의 절반이 중간선 위에 있고 나머지 절반이 중간선 아래에 있는 경우에만 총 결과 결과는 0 정도가 됩니다. 전반적인 결과는 다음과 같은 일반적인 추세에 접근합니다.
일중 금요일 형성의 경우 물론 여기에서 어리석게 근사하는 것은 불가능하지만 이 경우에도 문제가 해결됩니다.
모든 문제가 해결되었으며 유일한 문제는 문제를 해결하는 방법입니다.
예를 들어 첫 번째 사진 - 월-수 추세 하락, 목요일 - 차익 실현? 금요일 - 이익이 이미 고정되었기 때문에 추세가 계속됩니다. 하지만 형식적으로 접근하면 4일째는 하락추세이므로 금요일에 차익실현 가능성이 높다.
전 세계적으로 - 추세에 대한 그러한 정의는 의미가 없습니다. 왜요? 첫 번째 사진에서 - 처음 3일과 추세가 있습니다. 목요일은 추세 변화입니다. 그리고 그 모델은 여전히 그 연속성을 보여줄 것입니다.
트렌드 - 무엇입니까? 시간별, 분 데이터의 위치가 결정됩니다. 매일 , 매월? 추세가 근사 직선이면 평면이 전혀 없습니까? 결국 근사 함수가 완전히 수평인 부분을 찾는 것은 매우 어렵습니다.
문제의 사실은 우리가 2일을 앞두고 살펴보고 근사치를 취하는 것은 우연이 아니라는 것입니다. 저것들. 우리는 내일과 내일 이후의 추세를 이미 알고 있으며, 오늘의 근사화 함수에서 이미 고려되었습니다. 즉, 오늘의 움직임에서도 고려됩니다.
차익실현 의 효과를 찾는 것과 요일의 효과 를 구하는 것, 즉 과업 간의 차이를 구별하는 것도 필요하다. 이것들은 다른 작업이며 둘 다 다른 방식으로 해결됩니다. 나는 두 번째에 대한 해결책만 제안합니다(한 방향 또는 다른 방향으로 하루가 마감될 확률과 강도를 결정하기 위해).
첫 번째 그림은 요일에 대해 아무 것도 말할 수 없습니다. 아마도 난수들의 조합일 것입니다. 그러나 예를 들어, 10개의 목요일 중 적어도 하나가 증가하는 경향이 있는 경우 근사 함수 위 또는 아래에서 닫히든 상관없이 그 결과는 여전히 모든 목요일의 평균 결과를 0보다 높게 올립니다(평균 빼기는 더 적고 평균은 더 큼) . 실제로 동전을 1000번 던졌을 때 50번이 무작위가 아니고 항상 양수이면 25번 던지면 양수가 되며 결과는 475 대 525입니다.
모든 값이 계산되면 근사선은 0 또는 중립선이 됩니다(이것이 두 번째 그림의 바닥과 평행한 이유입니다). 어떤 점이 그것을 크게 초과하거나 반대로 훨씬 낮을 경우이 점이 우리가 찾고있는 것입니다-목요일 또는 금요일의 효과. 이는 사고가 아닌 경우에만 가능하기 때문입니다. 요일의 마감(사실 평균 결과는 항상 0선과 다르지만 비무작위성에 대해 이야기할 수 있는 최대 편차를 계산할 수 있음).
수요일 - 위로, 목요일 - 위로 등 요일이 번갈아 나타날 가능성을 고려하는 것도 중요합니다. 이 교체가 발생하고 가장 가능성이 높으면 단순히 모든 날을 한 더미에 모으는 것은 아무 것도 제공하지 않습니다. 우리는 50/50을 얻을 것입니다. 그러나 슬라이딩 계산 창을 적용하여 이러한 변경을 고려할 수 있습니다.
모든 지식은 통계를 수집하여 얻습니다. 동물의 반사조차도))))
거짓말이 있고 큰 거짓말이 있고 통계가 있습니다.
그러나 진지하게, 2009년에 나는 코드 베이스에 스크립트를 게시했는데 , 이는 이 모든 요일을 계산합니다. Larry Williams는 그의 저서 Long-Term Success in Short-Term Trading에서 이에 대해 썼습니다. 관심있는 사람은 거기로 가십시오.
2009년에는 통계에 대해 거의 몰랐고 지금은 완전히 다른 방식으로 대본을 작성했을 것입니다. 특히, 요일의 영향을 실제로 측정하고 병동의 평균 온도를 알아 보려면 먼저 가격 자체가 아니라 수익을 비교하고 두 번째로, 주간 추세를 고려해야 합니다. 저것들. 가격 변동은 주 5일 동안 계산된 근사 선형 함수에서 가져와야 합니다. 정기적으로 마감 결과(예: 금요일)가 선형 함수의 추세선 수준 아래에 있게 되면 요일 효과의 존재에 대해 실제로 이야기할 수 있습니다. 같은 방법으로 예를 들어 월의 일과 일에 대한 판독값을 계산할 수 있습니다.
거짓말이 있고 큰 거짓말이 있고 통계가 있습니다.
그러나 진지하게, 2009년에 나는 코드 베이스에 스크립트를 게시했는데 , 이는 이 모든 요일을 계산합니다. Larry Williams는 그의 저서 Long-Term Success in Short-Term Trading에서 이에 대해 썼습니다. 관심있는 사람은 거기로 가십시오.
2009년에는 통계에 대해 거의 몰랐고 지금은 완전히 다른 방식으로 대본을 작성했을 것입니다. 특히, 요일의 영향을 실제로 측정하고 병동의 평균 온도를 알아 보려면 먼저 가격 자체가 아니라 수익을 비교하고 두 번째로, 주간 추세를 고려해야 합니다. 저것들. 가격 변동은 주 5일 동안 계산된 근사 선형 함수에서 가져와야 합니다. 정기적으로 마감 결과(예: 금요일)가 선형 함수의 추세선 수준 아래에 있게 되면 요일 효과의 존재에 대해 실제로 이야기할 수 있습니다. 같은 방법으로 예를 들어 월의 일과 일에 대한 판독값을 계산할 수 있습니다.
방법도 분수가 아닙니다. 추세 - 4일 데이터의 대략적인 선형 함수로? 그리고 월-수에 하락이 있었다가 목요일에 증가했다면 이 근사치는 무엇을 보여줄까요?
금요일의 차익실현은 유럽 세션의 중간 또는 끝에서 시작됩니다. 낮에는 V자형 가격 구조입니다. 근사값은 무엇을 보여줍니까?
추세 및 평면 - 추상화. GRAIL과 동일 - 모든 사람은 자신의 아이디어를 가지고 있습니다.
방법도 분수가 아닙니다. 추세 - 4일 데이터의 대략적인 선형 함수로? 그리고 월-수에 하락이 있었다가 목요일에 증가했다면 이 근사치는 무엇을 보여줄까요?
금요일의 차익실현은 유럽 세션의 중간 또는 끝에서 시작됩니다. 낮에는 V자형 가격 구조입니다. 근사값은 무엇을 보여줍니까?
추세 및 평면 - 추상화. GRAIL과 동일 - 모두가 자신의 아이디어를 가지고 있습니다.
당신은 잘못 씁니다. 다음과 같아야 합니다.
금요일의 차익실현은 유럽 세션의 중간이나 끝에서 시작됩니다. 확인하려고 하지 마세요!
테스트 방법을 모르기 때문입니다. 그리고 당신의 방법은 엉망입니다! 나는 이것을 한 번 보았다! 포스팅의 사진을 참고하세요!
방법도 분수가 아닙니다. 추세 - 4일 데이터의 대략적인 선형 함수로? 그리고 월-수에 하락이 있었다가 목요일에 증가했다면 이 근사치는 무엇을 보여줄까요? 금요일의 차익실현은 유럽 세션의 중간 또는 끝에서 시작됩니다. 낮에는 V자형 가격 구조입니다. 근사값은 무엇을 보여줍니까?
추세 및 평면 - 추상화. GRAIL과 동일 - 모든 사람은 자신의 아이디어를 가지고 있습니다.
추세는 주 5일 데이터의 근사 함수입니다. 분석된 날에서 2일을 뺀 것, 분석된 날에서 2일을 더한 것입니다. 예를 들어, 우리는 환경을 분석합니다:
수요일은 주요 추세(빨간색 선)보다 훨씬 낮습니다. 우리는 환경을 "빼기"라고 씁니다. 그러한 낮은 환경이 충분하다면 결과 포인트는 일반적인 추세의 결과 라인보다 훨씬 낮을 것입니다. 반대로 환경 전체가 평균 추세 이상인 경우 중간 지점은 평균 추세선 위에 있습니다. 그리고 환경의 절반이 중간선 위에 있고 나머지 절반이 중간선 아래에 있는 경우에만 총 결과 결과는 0 정도가 됩니다. 전반적인 결과는 다음과 같은 일반적인 추세에 접근합니다.
일중 금요일 형성의 경우 물론 여기에서 어리석게 근사하는 것은 불가능하지만 이 경우에도 문제가 해결됩니다.
추세는 주 5일 데이터의 근사 함수입니다. 분석된 날에서 2일을 뺀 것, 분석된 날에서 2일을 더한 것입니다. 예를 들어, 우리는 환경을 분석합니다:
수요일은 주요 추세(빨간색 선)보다 훨씬 낮습니다. 우리는 환경을 "빼기"라고 씁니다. 그러한 낮은 환경이 충분하다면 결과 포인트는 일반적인 추세의 결과 라인보다 훨씬 낮을 것입니다. 반대로 환경 전체가 평균 추세 이상인 경우 중간 지점은 평균 추세선 위에 있습니다. 그리고 환경의 절반이 중간선 위에 있고 나머지 절반이 중간선 아래에 있는 경우에만 총 결과 결과는 0 정도가 됩니다. 전반적인 결과는 다음과 같은 일반적인 추세에 접근합니다.
일중 금요일 형성의 경우 물론 여기에서 어리석게 근사하는 것은 불가능하지만 이 경우에도 문제가 해결됩니다.
모든 문제가 해결되었으며 유일한 문제는 문제를 해결하는 방법입니다.
예를 들어 첫 번째 사진 - 월-수 추세 하락, 목요일 - 차익 실현? 금요일 - 이익이 이미 고정되었기 때문에 추세가 계속됩니다. 하지만 형식적으로 접근하면 4일째는 하락추세이므로 금요일에 차익실현 가능성이 높다.
전 세계적으로 - 추세에 대한 그러한 정의는 의미가 없습니다. 왜요? 첫 번째 사진에서 - 처음 3일과 추세가 있습니다. 목요일은 추세 변화입니다. 그리고 그 모델은 여전히 그 연속성을 보여줄 것입니다.
트렌드 - 무엇입니까? 시간별, 분 데이터의 위치가 결정됩니다. 매일 , 매월? 추세가 근사 직선이면 평면이 전혀 없습니까? 결국 근사 함수가 완전히 수평인 부분을 찾는 것은 매우 어렵습니다.
문제의 사실은 우리가 2일을 앞두고 살펴보고 근사치를 취하는 것은 우연이 아니라는 것입니다. 저것들. 우리는 내일과 내일 이후의 추세를 이미 알고 있으며, 오늘의 근사화 함수에서 이미 고려되었습니다. 즉, 오늘의 움직임에서도 고려됩니다.
차익실현 의 효과를 찾는 것과 요일의 효과 를 구하는 것, 즉 과업 간의 차이를 구별하는 것도 필요하다. 이것들은 다른 작업이며 둘 다 다른 방식으로 해결됩니다. 나는 두 번째에 대한 해결책만 제안합니다(한 방향 또는 다른 방향으로 하루가 마감될 확률과 강도를 결정하기 위해).
첫 번째 그림은 요일에 대해 아무 것도 말할 수 없습니다. 아마도 난수들의 조합일 것입니다. 그러나 예를 들어, 10개의 목요일 중 적어도 하나가 증가하는 경향이 있는 경우 근사 함수 위 또는 아래에서 닫히든 상관없이 그 결과는 여전히 모든 목요일의 평균 결과를 0보다 높게 올립니다(평균 빼기는 더 적고 평균은 더 큼) . 실제로 동전을 1000번 던졌을 때 50번이 무작위가 아니고 항상 양수이면 25번 던지면 양수가 되며 결과는 475 대 525입니다.
모든 값이 계산되면 근사선은 0 또는 중립선이 됩니다(이것이 두 번째 그림의 바닥과 평행한 이유입니다). 어떤 점이 그것을 크게 초과하거나 반대로 훨씬 낮을 경우이 점이 우리가 찾고있는 것입니다-목요일 또는 금요일의 효과. 이는 사고가 아닌 경우에만 가능하기 때문입니다. 요일의 마감(사실 평균 결과는 항상 0선과 다르지만 비무작위성에 대해 이야기할 수 있는 최대 편차를 계산할 수 있음).
수요일 - 위로, 목요일 - 위로 등 요일이 번갈아 나타날 가능성을 고려하는 것도 중요합니다. 이 교체가 발생하고 가장 가능성이 높으면 단순히 모든 날을 한 더미에 모으는 것은 아무 것도 제공하지 않습니다. 우리는 50/50을 얻을 것입니다. 그러나 슬라이딩 계산 창을 적용하여 이러한 변경을 고려할 수 있습니다.