- 저울이 견딜 수 있는 그러한 실패의 수를 결정합니다(또는 이 숫자에 대한 저울 선택). 그것은 항상 정수입니다. 예를 들어 Q는 "기술적 신뢰성" 또는 "최첨단 단계"입니다.
- 당신의 어떤 작업도 그것을 줄여서는 안됩니다. "크림"을 제거해도 현재 Q가 감소해서는 안되며 보충으로 인해 Q가 증가해야 합니다. 대응 그리고 특정 바에 도달해야만 거래량을 늘릴 수 있습니다. 규칙 위반은 전략을 "누가 먼저 귀하의 계정을 재설정할 것인지, 아니면 시장을 재설정할 것인지" 확률 게임으로 바꿉니다.
- 균형 그래프에 위에서 언급한 "막대"를 표시하면 포물선을 형성하고 2차 성장을 합니다. (그리고 저울 자체보다 빠르게 성장) 따라서 로트=잔고 또는 자기자본의 %% 원칙은 자연적인 실패로 이어집니다. 하지만 곡선미와 특유의 천재성에서 미학적 즐거움을 줍니다 :-)
- LOTSTEP에 가까운 빈약한 로트에서 거래하는 것은 거래량 증가 가능성을 실질적으로 배제합니다.
- 반면에 현재 "바" 이상으로 얻은 자금은 필요한 경우 "전략에서 차입"할 수 있으며 차갑지 않습니다. 그리고 다른 계정이나 급여 직전에 필요할 수 있습니다.
- 어느 시점에서, 다음 "막대"까지의 거리가 매우 커져 합리적인 시간에 도달할 수 없게 됩니다. - 이것은 계정의 투자 능력의 한계이며 이제 인출만 ...
log.scale로 판단 - 당신은 또한 제비를 늘렸습니까? 그는 높은 긍정적인 MO로 올바른 전략을 가지고 있더라도 MM으로 쉽게 느슨해질 수 있습니다.
그건 그렇고, 내성적인 전문가는 스레드를 읽을뿐만 아니라 자금 관리 초보자를위한 간단한 메모 :
- 전략에 따라 실패한 거래의 손실과 (선택적으로 어렵기 때문에) 확률을 결정합니다.
- 저울이 견딜 수 있는 그러한 실패의 수를 결정합니다(또는 이 숫자에 대한 저울 선택). 그것은 항상 정수입니다. 예를 들어 Q는 "기술적 신뢰성" 또는 "최첨단 단계"입니다.
- 당신의 어떤 작업도 그것을 줄여서는 안됩니다. "크림"을 제거해도 현재 Q가 감소해서는 안되며 보충으로 인해 Q가 증가해야 합니다. 대응 그리고 특정 바에 도달해야만 거래량을 늘릴 수 있습니다. 규칙 위반은 전략을 "누가 먼저 귀하의 계정을 재설정할 것인지, 아니면 시장을 재설정할 것인지" 확률 게임으로 바꿉니다.
- 균형 그래프에 위에서 언급한 "막대"를 표시하면 포물선을 형성하고 2차 성장을 갖습니다. (그리고 저울 자체보다 빠르게 성장) 따라서 로트=잔고 또는 자기자본의 %% 원칙은 자연적인 실패로 이어집니다. 하지만 곡선미와 특유의 천재성에서 미학적 즐거움을 줍니다 :-)
- LOTSTEP에 가까운 빈약한 로트의 거래는 물량 증가 가능성을 실질적으로 배제합니다.
- 반면에 현재 "바" 이상으로 얻은 자금은 필요한 경우 "전략에서 차입"할 수 있으며 차갑지 않습니다. 그리고 다른 계정이나 급여 직전에 필요할 수 있습니다.
- 어느 시점에서, 다음 "막대"까지의 거리가 매우 커져 합리적인 시간에 도달할 수 없게 됩니다. - 이것은 계정의 투자 능력의 한계이며, 이제 인출만 ...
실제 계정과 데모 계정은 완전히 다른 목표를 가지고 있음을 잊어서는 안됩니다. 목표를 잊어 버리면 매우 합리적인 요구가 반대가 될 수 있습니다.
여기에 최적의 위험을 계산하는 방법에 대한 두 개의 기사가 있습니다. 첫 번째 와 두 번째 입니다.
나는 "연필 노트"가없고 모든 중간 계산의 정확성을 확인하지 않았지만 시장 움직임 자체와 행동을 모두 고려할 때 접근 방식의 본질을 볼만큼 충분히주의 깊게 처음부터 끝까지 당신의이 두 기사를 성실하게 읽었습니다. 이러한 움직임에 대한 상인의.
분명히, 당신이 이론의 기초가 되는 공리로 받아들인 초기 테제가 참이라면 이론의 결론은 정확할 것입니다. 그러나 이러한 명제는 사실이 아니며 거짓이며 오류입니다. 따라서 그에 근거한 결론은 온화하게 말해서 완전한 확신을 가질 자격이 없습니다. 계산 결과(" 자본에서 각 거래의 위험의 1.5%에 해당 ")가 일반적으로 허용되는 위험 관리 프레임워크에 맞지만. 그러나 사실은 위험 관리가 동일한 잘못된 초기 가정에 기반을 두고 있다는 것입니다. 그들이 말했듯이, 원이 닫혔습니다 ;)
첫 번째 거짓 논제: 시장은 무작위이다. (규칙성이 없는 기본 혼돈의 유형). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
두 번째 거짓 논제: 상인의 행동은 무작위입니다. (원숭이가 무의미하게 열쇠를 치는 것처럼). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
세 번째 거짓 테제: " 그러나 우리가 알고 있듯이 대칭 랜덤 워크에서는 수익성 있는 시스템이 불가능합니다. "(이것은 귀하의 기사에서 인용한 것입니다). 이 일반화 "우리는 안다"는 누구에 의해 입증되지 않았고 아무 것도 확인되지 않은 곳에서 온 것입니다 ... 여기에서 "우리는 안다"가 아니라 "우리는 믿습니다"라고 말해야합니다. 글쎄, 이것은 다른 카테고리에서 온 것입니다.)
나는 "연필 노트"가없고 모든 중간 계산의 정확성을 확인하지 않았지만 시장 움직임 자체와 행동을 모두 고려할 때 접근 방식의 본질을 볼만큼 충분히주의 깊게 처음부터 끝까지 당신의이 두 기사를 성실하게 읽었습니다. 이러한 움직임에 대한 상인의.
분명히, 당신이 이론의 기초가 되는 공리로 받아들인 초기 테제가 참이라면 이론의 결론은 정확할 것입니다. 그러나 이러한 명제는 사실이 아니며 거짓이며 오류입니다. 따라서 그에 근거한 결론은 온화하게 말해서 완전한 확신을 가질 자격이 없습니다. 계산 결과(" 자본에서 각 거래의 위험의 1.5%에 해당 ")가 일반적으로 허용되는 위험 관리 프레임워크에 맞지만. 그러나 사실은 위험 관리가 동일한 잘못된 초기 가정에 기반을 두고 있다는 것입니다. 그들이 말했듯이, 원이 닫혔습니다 ;)
첫 번째 거짓 논제: 시장은 무작위이다. (규칙성이 없는 기본 혼돈의 유형). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
두 번째 거짓 논제: 상인의 행동은 무작위입니다. (원숭이가 무의미하게 열쇠를 치는 것처럼). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
세 번째 거짓 테제: " 그러나 우리가 알고 있듯이 대칭 랜덤 워크에서는 수익성 있는 시스템이 불가능합니다. "(이것은 귀하의 기사에서 인용한 것입니다). 이 일반화 "우리는 안다"는 누구에 의해 입증되지 않았고 아무 것도 확인되지 않은 곳에서 온 것입니다 ... 여기에서 "우리는 안다"가 아니라 "우리는 믿습니다"라고 말해야합니다. 글쎄, 이것은 다른 카테고리에서 온 것입니다.)
내 이론은 매우 간단합니다. 여기에서 위험은 일반적인 샘플 값(예: 평균)입니다. 그러나 그 구조는 (평균보다) 더 복잡하고 분포 함수를 얻으려면 Monte Carlo 시뮬레이션에 의존해야 합니다. 특정 위험 값을 선택하려면 유의 수준을 설정하고 해당 분위수를 취해야 합니다. 즉, 1.5%는 특정 유의 수준에 해당하는 값입니다. 이 수준은 증가할 수 있고 위험에 대한 더 큰 가치를 얻을 수 있지만 이는 시스템이 잠재적으로 수익성을 유지하면서 작은 이익 및/또는 큰 손실을 줄 확률을 증가시킵니다. 거의 동일하게 작성되었습니다. 위의 Maxim Kuznetsov .
1) 시장의 행동에서 미래의 불확실성은 분명합니다. 이 불확실성의 수학적 모델링의 가장 일반적인 방법은 확률 이론입니다. 프레임워크 내에서 가격은 임의 프로세스의 형태로 고려됩니다.
2) 가격이 무작위 과정이라면 거래자의 자본은 항상 무작위 과정입니다. 랜덤 프로세스의 결정론적 변환도 랜덤 프로세스입니다. 이론적으로 이 프로세스는 때때로 결정론적 기능으로 퇴화할 수 있습니다. 예를 들어, 0 위치에서 상수입니다)
3) 모든 TS에 대한 대칭 SB를 사용하면 자본은 마틴게일이 됩니다. 즉, 초기 자본과 동일한 수학적 기대치가 일정하게 유지되는 프로세스입니다. 이것은 모든 TS에 대해 항상 SB의 수익성 있는 실현과 무익한 실현이 모두 있을 것이며 평균적으로 항상 자본 이득이 0이 될 것임을 의미합니다(스프레드를 고려할 때 음수). 이것이 어떻게 일어나는지는 "매수 후 보유" 전략에서도 쉽게 볼 수 있습니다.
내 이론은 매우 간단합니다. 여기에서 위험은 일반적인 샘플 값(예: 평균)입니다. 그러나 그 구조는 (평균보다) 더 복잡하고 분포 함수를 얻으려면 Monte Carlo 시뮬레이션에 의존해야 합니다. 특정 위험 값을 선택하려면 유의 수준을 설정하고 해당 분위수를 취해야 합니다. 즉, 1.5%는 특정 유의 수준에 해당하는 값입니다. 이 수준은 증가할 수 있고 위험에 대한 더 큰 가치를 얻을 수 있지만 이는 시스템이 잠재적으로 수익성을 유지하면서 작은 이익 및/또는 큰 손실을 줄 확률을 증가시킵니다. 거의 동일하게 작성되었습니다. 위의 Maxim Kuznetsov .
1) 시장의 행동에서 미래의 불확실성은 분명합니다. 이 불확실성의 수학적 모델링의 가장 일반적인 방법은 확률 이론입니다. 프레임워크 내에서 가격은 임의 프로세스의 형태로 고려됩니다.
2) 가격이 무작위 과정이라면 거래자의 자본은 항상 무작위 과정입니다. 랜덤 프로세스의 결정론적 변환도 랜덤 프로세스입니다. 이론적으로 이 프로세스는 때때로 결정론적 기능으로 퇴화할 수 있습니다. 예를 들어, 0 위치에서 상수입니다)
3) 모든 TS에 대해 대칭 SB가 있는 경우 자본은 마틴게일이 됩니다. 즉, 초기 자본과 동일한 수학적 기대치가 일정하게 유지되는 프로세스입니다. 이것은 모든 TS에 대해 항상 SB의 수익성 있는 실현과 무익한 실현이 모두 있을 것이며 평균적으로 항상 자본 이득이 0이 될 것임을 의미합니다(스프레드를 고려할 때 음수). 이것이 어떻게 일어나는지는 "매수 후 보유" 전략에서도 쉽게 볼 수 있습니다.
내가 이해하는 한 귀하의 기사에 대한 링크를 제공하여 기사에 대한 내 의견을 듣고 싶습니까? 아니면 내가 실수했고 행동 지침으로 기사에 대한 링크를 제공 했습니까?
1) 시장 모델을 S(i) = const + N(i) 로 받아들입니다. 여기서 N(i) 은 무작위 프로세스입니다. 이것은 매우 순진하고 결함이 있는 모델입니다. 현실에 훨씬 더 가까운 것은 첨가제 혼합물 S(i) = G(i) + N(i) 형태의 시장 모델입니다. 여기서 G(i) 는 결정적 구성 요소이고 N(i) 는 임의 구성 요소입니다. 동시에 각 구성 요소의 역할과 중요성은 프로세스 진화의 여러 단계에서 다릅니다.
2) 이 품목은 이음새에서 파열되고 있습니다(항목 1) 참조.
3) 여기서 당신은 자신과 모순됩니다. 기사에서 "불가능"을 언급하고 이제 기존 "기회"에 대해 이야기하고 있습니다. 그러한 가능성은 실제로 존재하므로 "불가능"에 대한 귀하의 주장은 반박됩니다.
내가 이해하는 한 귀하의 기사에 대한 링크를 제공하여 기사에 대한 내 의견을 듣고 싶습니까? 아니면 내가 실수했고 행동 지침으로 기사에 대한 링크를 제공 했습니까?
1) 시장 모델을 S(i) = const + N(i) 로 받아들입니다. 여기서 N(i) 은 무작위 프로세스입니다. 이것은 매우 순진하고 결함이 있는 모델입니다. 현실에 훨씬 더 가까운 것은 첨가제 혼합물 S(i) = G(i) + N(i) 형태의 시장 모델입니다. 여기서 G(i) 는 결정적 구성 요소이고 N(i) 는 임의 구성 요소입니다. 동시에 각 구성 요소의 역할과 중요성은 프로세스 진화의 여러 단계에서 다릅니다.
2) 이 품목은 이음새에서 파열되고 있습니다(항목 1) 참조.
3) 여기서 당신은 자신과 모순됩니다. 기사에서 "불가능"을 언급하고 이제 기존 "기회"에 대해 이야기하고 있습니다. 그러한 가능성은 실제로 존재하므로 "불가능"에 대한 귀하의 주장은 반박됩니다.
추신
화성에서 보내는 신호에 대한 당신의 농담(농담이라면)은 나에게 부적절해 보입니다.
이 기사는 과도한 위험이 수익성 있는 전략을 무익하게 만들 수 있다는 잘 알려진 사실에 대한 추가 확인으로 인용되었습니다.
기사는 독립적으로 동일하게 분포된 수익을 갖는 일련의 거래로서 거래 결과의 매우 일반적인 모델을 사용합니다. 그 자체로 시장 모델은 거기에 구축되지 않았습니다. 거래가 그러한 것으로 간주될 수 있는 이유는 표준 인수만 제공됩니다.
나는 SB에서 수입이 불가능하다는 진술을 반박하지 않습니다. 나는 그것을 수학적으로 공식화하여 이토의 확률적 미적분학 이론을 사용하여 원하는 사람들이 스스로 확인할 수 있도록 합니다.
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로그 스케일로 판단 - 당신은 또한 로트를 늘렸습니까? 그는 높은 긍정적인 MO로 올바른 전략을 가지고 있더라도 MM으로 쉽게 느슨해질 수 있습니다.
그건 그렇고, 내성적인 전문가는 스레드를 읽을뿐만 아니라 자금 관리 초보자를위한 간단한 메모 :
- 전략에 따라 실패한 거래의 손실과 (선택적으로 어렵기 때문에) 확률을 결정합니다.
- 저울이 견딜 수 있는 그러한 실패의 수를 결정합니다(또는 이 숫자에 대한 저울 선택). 그것은 항상 정수입니다. 예를 들어 Q는 "기술적 신뢰성" 또는 "최첨단 단계"입니다.
- 당신의 어떤 작업도 그것을 줄여서는 안됩니다. "크림"을 제거해도 현재 Q가 감소해서는 안되며 보충으로 인해 Q가 증가해야 합니다. 대응 그리고 특정 바에 도달해야만 거래량을 늘릴 수 있습니다. 규칙 위반은 전략을 "누가 먼저 귀하의 계정을 재설정할 것인지, 아니면 시장을 재설정할 것인지" 확률 게임으로 바꿉니다.
- 균형 그래프에 위에서 언급한 "막대"를 표시하면 포물선을 형성하고 2차 성장을 합니다. (그리고 저울 자체보다 빠르게 성장)
따라서 로트=잔고 또는 자기자본의 %% 원칙은 자연적인 실패로 이어집니다. 하지만 곡선미와 특유의 천재성에서 미학적 즐거움을 줍니다 :-)
- LOTSTEP에 가까운 빈약한 로트에서 거래하는 것은 거래량 증가 가능성을 실질적으로 배제합니다.
- 반면에 현재 "바" 이상으로 얻은 자금은 필요한 경우 "전략에서 차입"할 수 있으며 차갑지 않습니다. 그리고 다른 계정이나 급여 직전에 필요할 수 있습니다.
- 어느 시점에서, 다음 "막대"까지의 거리가 매우 커져 합리적인 시간에 도달할 수 없게 됩니다. - 이것은 계정의 투자 능력의 한계이며 이제 인출만 ...
log.scale로 판단 - 당신은 또한 제비를 늘렸습니까? 그는 높은 긍정적인 MO를 가진 올바른 전략을 가지고 있더라도 MM으로 쉽게 느슨해질 수 있습니다.
여기에 최적의 위험을 계산하는 방법에 대한 두 개의 기사가 있습니다. 첫 번째 와 두 번째 입니다.
.
log.scale로 판단 - 당신은 또한 제비를 늘렸습니까? 그는 높은 긍정적인 MO로 올바른 전략을 가지고 있더라도 MM으로 쉽게 느슨해질 수 있습니다.
그건 그렇고, 내성적인 전문가는 스레드를 읽을뿐만 아니라 자금 관리 초보자를위한 간단한 메모 :
- 전략에 따라 실패한 거래의 손실과 (선택적으로 어렵기 때문에) 확률을 결정합니다.
- 저울이 견딜 수 있는 그러한 실패의 수를 결정합니다(또는 이 숫자에 대한 저울 선택). 그것은 항상 정수입니다. 예를 들어 Q는 "기술적 신뢰성" 또는 "최첨단 단계"입니다.
- 당신의 어떤 작업도 그것을 줄여서는 안됩니다. "크림"을 제거해도 현재 Q가 감소해서는 안되며 보충으로 인해 Q가 증가해야 합니다. 대응 그리고 특정 바에 도달해야만 거래량을 늘릴 수 있습니다. 규칙 위반은 전략을 "누가 먼저 귀하의 계정을 재설정할 것인지, 아니면 시장을 재설정할 것인지" 확률 게임으로 바꿉니다.
- 균형 그래프에 위에서 언급한 "막대"를 표시하면 포물선을 형성하고 2차 성장을 갖습니다. (그리고 저울 자체보다 빠르게 성장)
따라서 로트=잔고 또는 자기자본의 %% 원칙은 자연적인 실패로 이어집니다. 하지만 곡선미와 특유의 천재성에서 미학적 즐거움을 줍니다 :-)
- LOTSTEP에 가까운 빈약한 로트의 거래는 물량 증가 가능성을 실질적으로 배제합니다.
- 반면에 현재 "바" 이상으로 얻은 자금은 필요한 경우 "전략에서 차입"할 수 있으며 차갑지 않습니다. 그리고 다른 계정이나 급여 직전에 필요할 수 있습니다.
- 어느 시점에서, 다음 "막대"까지의 거리가 매우 커져 합리적인 시간에 도달할 수 없게 됩니다. - 이것은 계정의 투자 능력의 한계이며, 이제 인출만 ...
실제 계정과 데모 계정은 완전히 다른 목표를 가지고 있음을 잊어서는 안됩니다. 목표를 잊어 버리면 매우 합리적인 요구가 반대가 될 수 있습니다.
여기에 최적의 위험을 계산하는 방법에 대한 두 개의 기사가 있습니다. 첫 번째 와 두 번째 입니다.
나는 "연필 노트"가없고 모든 중간 계산의 정확성을 확인하지 않았지만 시장 움직임 자체와 행동을 모두 고려할 때 접근 방식의 본질을 볼만큼 충분히주의 깊게 처음부터 끝까지 당신의이 두 기사를 성실하게 읽었습니다. 이러한 움직임에 대한 상인의.
분명히, 당신이 이론의 기초가 되는 공리로 받아들인 초기 테제가 참이라면 이론의 결론은 정확할 것입니다. 그러나 이러한 명제는 사실이 아니며 거짓이며 오류입니다. 따라서 그에 근거한 결론은 온화하게 말해서 완전한 확신을 가질 자격이 없습니다. 계산 결과(" 자본에서 각 거래의 위험의 1.5%에 해당 ")가 일반적으로 허용되는 위험 관리 프레임워크에 맞지만. 그러나 사실은 위험 관리가 동일한 잘못된 초기 가정에 기반을 두고 있다는 것입니다. 그들이 말했듯이, 원이 닫혔습니다 ;)
첫 번째 거짓 논제: 시장은 무작위이다. (규칙성이 없는 기본 혼돈의 유형). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
두 번째 거짓 논제: 상인의 행동은 무작위입니다. (원숭이가 무의미하게 열쇠를 치는 것처럼). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
세 번째 거짓 테제: " 그러나 우리가 알고 있듯이 대칭 랜덤 워크에서는 수익성 있는 시스템이 불가능합니다. "(이것은 귀하의 기사에서 인용한 것입니다). 이 일반화 "우리는 안다"는 누구에 의해 입증되지 않았고 아무 것도 확인되지 않은 곳에서 온 것입니다 ... 여기에서 "우리는 안다"가 아니라 "우리는 믿습니다"라고 말해야합니다. 글쎄, 이것은 다른 카테고리에서 온 것입니다.)
( 실제로 대칭형 SB에서 수익성 있는 시스템이 가능합니다. VR보다 SB에서 수익성 있는 시스템을 만드는 것이 훨씬 쉽습니다 )
=================
내 접근 방식은 근본적으로 당신과 다릅니다. 따라서 RM은 다릅니다.
나는 "연필 노트"가없고 모든 중간 계산의 정확성을 확인하지 않았지만 시장 움직임 자체와 행동을 모두 고려할 때 접근 방식의 본질을 볼만큼 충분히주의 깊게 처음부터 끝까지 당신의이 두 기사를 성실하게 읽었습니다. 이러한 움직임에 대한 상인의.
분명히, 당신이 이론의 기초가 되는 공리로 받아들인 초기 테제가 참이라면 이론의 결론은 정확할 것입니다. 그러나 이러한 명제는 사실이 아니며 거짓이며 오류입니다. 따라서 그에 근거한 결론은 온화하게 말해서 완전한 확신을 가질 자격이 없습니다. 계산 결과(" 자본에서 각 거래의 위험의 1.5%에 해당 ")가 일반적으로 허용되는 위험 관리 프레임워크에 맞지만. 그러나 사실은 위험 관리가 동일한 잘못된 초기 가정에 기반을 두고 있다는 것입니다. 그들이 말했듯이, 원이 닫혔습니다 ;)
첫 번째 거짓 논제: 시장은 무작위이다. (규칙성이 없는 기본 혼돈의 유형). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
두 번째 거짓 논제: 상인의 행동은 무작위입니다. (원숭이가 무의미하게 열쇠를 치는 것처럼). 이 거짓 논문은 사실이 아닙니다.
세 번째 거짓 테제: " 그러나 우리가 알고 있듯이 대칭 랜덤 워크에서는 수익성 있는 시스템이 불가능합니다. "(이것은 귀하의 기사에서 인용한 것입니다). 이 일반화 "우리는 안다"는 누구에 의해 입증되지 않았고 아무 것도 확인되지 않은 곳에서 온 것입니다 ... 여기에서 "우리는 안다"가 아니라 "우리는 믿습니다"라고 말해야합니다. 글쎄, 이것은 다른 카테고리에서 온 것입니다.)
( 실제로 대칭형 SB에서 수익성 있는 시스템이 가능합니다. VR보다 SB에서 수익성 있는 시스템을 만드는 것이 훨씬 쉽습니다 )
=================
내 접근 방식은 근본적으로 당신과 다릅니다. 따라서 RM은 다릅니다.
내 이론은 매우 간단합니다. 여기에서 위험은 일반적인 샘플 값(예: 평균)입니다. 그러나 그 구조는 (평균보다) 더 복잡하고 분포 함수를 얻으려면 Monte Carlo 시뮬레이션에 의존해야 합니다. 특정 위험 값을 선택하려면 유의 수준을 설정하고 해당 분위수를 취해야 합니다. 즉, 1.5%는 특정 유의 수준에 해당하는 값입니다. 이 수준은 증가할 수 있고 위험에 대한 더 큰 가치를 얻을 수 있지만 이는 시스템이 잠재적으로 수익성을 유지하면서 작은 이익 및/또는 큰 손실을 줄 확률을 증가시킵니다. 거의 동일하게 작성되었습니다. 위의 Maxim Kuznetsov .
1) 시장의 행동에서 미래의 불확실성은 분명합니다. 이 불확실성의 수학적 모델링의 가장 일반적인 방법은 확률 이론입니다. 프레임워크 내에서 가격은 임의 프로세스의 형태로 고려됩니다.
2) 가격이 무작위 과정이라면 거래자의 자본은 항상 무작위 과정입니다. 랜덤 프로세스의 결정론적 변환도 랜덤 프로세스입니다. 이론적으로 이 프로세스는 때때로 결정론적 기능으로 퇴화할 수 있습니다. 예를 들어, 0 위치에서 상수입니다)
3) 모든 TS에 대한 대칭 SB를 사용하면 자본은 마틴게일이 됩니다. 즉, 초기 자본과 동일한 수학적 기대치가 일정하게 유지되는 프로세스입니다. 이것은 모든 TS에 대해 항상 SB의 수익성 있는 실현과 무익한 실현이 모두 있을 것이며 평균적으로 항상 자본 이득이 0이 될 것임을 의미합니다(스프레드를 고려할 때 음수). 이것이 어떻게 일어나는지는 "매수 후 보유" 전략에서도 쉽게 볼 수 있습니다.
시장 접근에서 가장 중요한 것은 이익이며 다소 이상한 접근 방식 으로 발생합니다)
내 이론은 매우 간단합니다. 여기에서 위험은 일반적인 샘플 값(예: 평균)입니다. 그러나 그 구조는 (평균보다) 더 복잡하고 분포 함수를 얻으려면 Monte Carlo 시뮬레이션에 의존해야 합니다. 특정 위험 값을 선택하려면 유의 수준을 설정하고 해당 분위수를 취해야 합니다. 즉, 1.5%는 특정 유의 수준에 해당하는 값입니다. 이 수준은 증가할 수 있고 위험에 대한 더 큰 가치를 얻을 수 있지만 이는 시스템이 잠재적으로 수익성을 유지하면서 작은 이익 및/또는 큰 손실을 줄 확률을 증가시킵니다. 거의 동일하게 작성되었습니다. 위의 Maxim Kuznetsov .
1) 시장의 행동에서 미래의 불확실성은 분명합니다. 이 불확실성의 수학적 모델링의 가장 일반적인 방법은 확률 이론입니다. 프레임워크 내에서 가격은 임의 프로세스의 형태로 고려됩니다.
2) 가격이 무작위 과정이라면 거래자의 자본은 항상 무작위 과정입니다. 랜덤 프로세스의 결정론적 변환도 랜덤 프로세스입니다. 이론적으로 이 프로세스는 때때로 결정론적 기능으로 퇴화할 수 있습니다. 예를 들어, 0 위치에서 상수입니다)
3) 모든 TS에 대해 대칭 SB가 있는 경우 자본은 마틴게일이 됩니다. 즉, 초기 자본과 동일한 수학적 기대치가 일정하게 유지되는 프로세스입니다. 이것은 모든 TS에 대해 항상 SB의 수익성 있는 실현과 무익한 실현이 모두 있을 것이며 평균적으로 항상 자본 이득이 0이 될 것임을 의미합니다(스프레드를 고려할 때 음수). 이것이 어떻게 일어나는지는 "매수 후 보유" 전략에서도 쉽게 볼 수 있습니다.
시장 접근에서 가장 중요한 것은 이익이며 다소 이상한 접근 방식 으로 발생합니다)
내가 이해하는 한 귀하의 기사에 대한 링크를 제공하여 기사에 대한 내 의견을 듣고 싶습니까? 아니면 내가 실수했고 행동 지침으로 기사에 대한 링크를 제공 했습니까?
1) 시장 모델을 S(i) = const + N(i) 로 받아들입니다. 여기서 N(i) 은 무작위 프로세스입니다. 이것은 매우 순진하고 결함이 있는 모델입니다.
현실에 훨씬 더 가까운 것은 첨가제 혼합물 S(i) = G(i) + N(i) 형태의 시장 모델입니다. 여기서 G(i) 는 결정적 구성 요소이고 N(i) 는 임의 구성 요소입니다. 동시에 각 구성 요소의 역할과 중요성은 프로세스 진화의 여러 단계에서 다릅니다.
2) 이 품목은 이음새에서 파열되고 있습니다(항목 1) 참조.
3) 여기서 당신은 자신과 모순됩니다. 기사에서 "불가능"을 언급하고 이제 기존 "기회"에 대해 이야기하고 있습니다. 그러한 가능성은 실제로 존재하므로 "불가능"에 대한 귀하의 주장은 반박됩니다.
추신
화성에서 보내는 신호에 대한 당신의 농담(농담이라면)은 나에게 부적절해 보입니다.
내가 이해하는 한 귀하의 기사에 대한 링크를 제공하여 기사에 대한 내 의견을 듣고 싶습니까? 아니면 내가 실수했고 행동 지침으로 기사에 대한 링크를 제공 했습니까?
1) 시장 모델을 S(i) = const + N(i) 로 받아들입니다. 여기서 N(i) 은 무작위 프로세스입니다. 이것은 매우 순진하고 결함이 있는 모델입니다.
현실에 훨씬 더 가까운 것은 첨가제 혼합물 S(i) = G(i) + N(i) 형태의 시장 모델입니다. 여기서 G(i) 는 결정적 구성 요소이고 N(i) 는 임의 구성 요소입니다. 동시에 각 구성 요소의 역할과 중요성은 프로세스 진화의 여러 단계에서 다릅니다.
2) 이 품목은 이음새에서 파열되고 있습니다(항목 1) 참조.
3) 여기서 당신은 자신과 모순됩니다. 기사에서 "불가능"을 언급하고 이제 기존 "기회"에 대해 이야기하고 있습니다. 그러한 가능성은 실제로 존재하므로 "불가능"에 대한 귀하의 주장은 반박됩니다.
추신
화성에서 보내는 신호에 대한 당신의 농담(농담이라면)은 나에게 부적절해 보입니다.
이 기사는 과도한 위험이 수익성 있는 전략을 무익하게 만들 수 있다는 잘 알려진 사실에 대한 추가 확인으로 인용되었습니다.
기사는 독립적으로 동일하게 분포된 수익을 갖는 일련의 거래로서 거래 결과의 매우 일반적인 모델을 사용합니다. 그 자체로 시장 모델은 거기에 구축되지 않았습니다. 거래가 그러한 것으로 간주될 수 있는 이유는 표준 인수만 제공됩니다.
나는 SB에서 수입이 불가능하다는 진술을 반박하지 않습니다. 나는 그것을 수학적으로 공식화하여 이토의 확률적 미적분학 이론을 사용하여 원하는 사람들이 스스로 확인할 수 있도록 합니다.