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 공식화 하여 이토의 확률적 미적분학 이론을 사용하여 원하는 사람들이 스스로 확인할 수 있도록 합니다.
1) 물론, 과도한 위험이 수익성 있는 전략을 무익하게 만들 수 있다는 것은 절대적으로 사실입니다.
2) "매우 일반적인 거래 결과 모델을 독립적으로 동일하게 분포된 수익이 있는 일련의 거래로 사용"하는 경우 결과가 "매우 일반적인 모델"의 유사한 결과와 실질적으로 크게 다르지 않다는 사실은 놀라운 일이 아닙니다. . 그리고 맞습니다. 그래야만 합니다.
3) SB에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 공식화 를 상기시켜 주십시오. 원하시는 분들은 직접 확인하실 수 있습니다. 그리고 이것을 위해 Ito 확률적 미적분학 이론을 사용할 필요는 전혀 없지만, 완전성을 위해 이 방법은 "SB에서 돈을 버는 불가능"의 공식화를 위한 연구 방법의 무기고에도 포함될 수 있습니다. . 결국 훨씬 더 강력한 다른 연구 방법이 있습니다. 예를 들어, 동일한 Ito 적분을 동적 프로세스로 나타낼 수 있으며 이는 사용자가 갖지 못한 매우 강력한 연구 도구를 제공합니다.
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.
3) SB에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 공식화 를 상기시켜 주십시오. 원하시는 분들은 직접 확인하실 수 있습니다. 그리고 이것을 위해 Ito 확률적 미적분학 이론을 사용할 필요는 전혀 없지만, 완전성을 위해 이 방법은 "SB에서 돈을 버는 불가능"의 공식화를 위한 연구 방법의 무기고에도 포함될 수 있습니다. . 결국 훨씬 더 강력한 다른 연구 방법이 있습니다. 예를 들어, 동일한 Ito 적분을 동적 프로세스로 나타낼 수 있으며 이는 사용자가 갖지 못한 매우 강력한 연구 도구를 제공합니다.
대칭 SB에 있는 모든 TS의 수도는 마틴게일입니다.
Itô 적분의 개념을 도입하려면 Wiener 프로세스의 개념을 도입해야 합니다. 이것도 다이내믹한 시스템인가요?
여기에서 forex(특히 여기)에서 임의의 프로세스라고 부를 수 있는 것과 어느 정도인지에 대한 질문을 하는 것이 여전히 유용합니다.
이것을 정의하지 않고, 파리를 커틀릿에서 분리하지 않고 모든 추론과 계산은 "부동"합니다.
나는 설명한다: 시간의 범위(또는 변동의 한계)에는 물리적인 한계가 있다. 그들은 통화 정책 , 외환 규정 및 참가자의 법률/법률/법률/규칙, 합의된 통화 바구니에서 나옵니다. 그리고 전체 입찰 과정은 허용 가능한 범위 내에서 특정 측정값까지만 "무작위"입니다. 결국 통화는 "투기의 대상"일 뿐만 아니라 지불 수단이기도 하며 일반적으로 구매력도 있습니다. :-)
1) 자기자본은 위너 프로세스에 따른 포지션 볼륨 의 Ito 적분과 같습니다. 위치 볼륨은 Markov 시간에 중단점이 있는 조각별 상수 프로세스입니다. 결과적으로 우리는 마틴게일을 얻습니다.
2) 임의의 과정은 정의상 임의 변수의 집합입니다. 확률 변수도 동적 시스템을 통해 결정됩니까?
1) 이것은 당신의 말입니다: " 나는 안보리에서 돈을 벌 수 없다는 진술을 반박하지 않습니다. 나는 그것을 수학적으로 공식화합니다 ." 이 수학적 공식화 는 어디에 있습니까? 나는 이 전체 카누에 대한 당신의 이해에 대한 구두 설명이 아니라 수학적 형식화 를 요구하고 있습니다.
1) 이것은 당신의 말입니다: " 나는 안보리에서 돈을 벌 수 없다는 진술을 반박하지 않습니다. 나는 그것을 수학적으로 공식화합니다 ." 이 수학적 공식화 는 어디에 있습니까? 나는 이 전체 카누에 대한 당신의 이해에 대한 구두 설명이 아니라 수학적 형식화 를 요구하고 있습니다.
여기에서 forex(특히 여기)에서 임의의 프로세스라고 부를 수 있는 것과 어느 정도인지에 대한 질문을 하는 것이 여전히 유용합니다.
이것을 정의하지 않고, 돈까스에서 파리를 분리하지 않고 모든 추론과 계산은 "부동"합니다.
나는 설명한다: 시간의 범위(또는 변동의 한계)에는 물리적인 한계가 있다. 그들은 통화 정책 , 외환 규정 및 참가자의 법률/법률/법률/규칙, 합의된 통화 바구니에서 나옵니다. 그리고 전체 입찰 과정은 허용 가능한 범위 내에서 특정 측정값까지만 "무작위"입니다. 결국 통화는 "투기의 대상"일 뿐만 아니라 지불 수단이기도 하며 일반적으로 구매력도 있습니다. :-)
농담이 있습니다 : "무작위 프로세스에는 무작위가 없습니다")
이벤트 빈도 수렴의 존재와 같이 임의성에 약간의 규칙성이 있는 경우에만 사용하는 것이 합리적입니다. 때때로 그러한 패턴은 감지할 수 없습니다(예: 데이터 부족으로 인해). 그러면 단순히 가정됩니다.
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 공식화 하여 이토의 확률적 미적분학 이론을 사용하여 원하는 사람들이 스스로 확인할 수 있도록 합니다.
1) 물론, 과도한 위험이 수익성 있는 전략을 무익하게 만들 수 있다는 것은 절대적으로 사실입니다.
2) "매우 일반적인 거래 결과 모델을 독립적으로 동일하게 분포된 수익이 있는 일련의 거래로 사용"하는 경우 결과가 "매우 일반적인 모델"의 유사한 결과와 실질적으로 크게 다르지 않다는 사실은 놀라운 일이 아닙니다. . 그리고 맞습니다. 그래야만 합니다.
3) SB에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 공식화 를 상기시켜 주십시오. 원하시는 분들은 직접 확인하실 수 있습니다. 그리고 이것을 위해 Ito 확률적 미적분학 이론을 사용할 필요는 전혀 없지만, 완전성을 위해 이 방법은 "SB에서 돈을 버는 불가능"의 공식화를 위한 연구 방법의 무기고에도 포함될 수 있습니다. . 결국 훨씬 더 강력한 다른 연구 방법이 있습니다. 예를 들어, 동일한 Ito 적분을 동적 프로세스로 나타낼 수 있으며 이는 사용자가 갖지 못한 매우 강력한 연구 도구를 제공합니다.
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)
당신의 이론?
1. 아니오
2. 이론상 가정이 없어야 합니다.
3. "항상"이라는 단어는 여전히 증명되어야 합니다.
그리고 일반적으로 모든 이론은 증거를 기반으로 합니다.
3) SB에서 돈을 버는 것이 불가능하다는 공식화 를 상기시켜 주십시오. 원하시는 분들은 직접 확인하실 수 있습니다. 그리고 이것을 위해 Ito 확률적 미적분학 이론을 사용할 필요는 전혀 없지만, 완전성을 위해 이 방법은 "SB에서 돈을 버는 불가능"의 공식화를 위한 연구 방법의 무기고에도 포함될 수 있습니다. . 결국 훨씬 더 강력한 다른 연구 방법이 있습니다. 예를 들어, 동일한 Ito 적분을 동적 프로세스로 나타낼 수 있으며 이는 사용자가 갖지 못한 매우 강력한 연구 도구를 제공합니다.
대칭 SB에 있는 모든 TS의 수도는 마틴게일입니다.
Itô 적분의 개념을 도입하려면 Wiener 프로세스의 개념을 도입해야 합니다. 이것도 다이내믹한 시스템인가요?
대칭 SB에 있는 모든 TS의 수도는 마틴게일입니다.
Itô 적분의 개념을 도입하려면 Wiener 프로세스의 개념을 도입해야 합니다. 이것도 다이내믹한 시스템인가요?
1) 형식적으로 표현한다. 물론이죠.
2) 물론이다. 방법을 모르시면 제가 알려드리겠습니다.
당신의 이론?
1. 아니오
2. 이론상 가정이 없어야 합니다.
3. "항상"이라는 단어는 여전히 증명되어야 합니다.
그리고 일반적으로 모든 이론은 증거를 기반으로 합니다.
내 - 기사에서 내가 말한 의미에서 (물론 내가 아닌 발명품). 기사도 내 것이 아니지만)
1) 트레이더에게 불확실성은 분명합니다. 이 포럼을 읽는 것으로 충분합니다.
2) 모든 이론은 몇 가지 가정(일반적으로 정의, 공리, 가정 등)을 기반으로 구축됩니다.
3) 대칭 SB에 있는 모든 TS의 자본은 마틴게일입니다(기대는 상수임).
1) 형식적으로 표현한다. 물론이죠.
2) 물론이다. 방법을 모르시면 제가 알려드리겠습니다.
1) 자기자본은 위너 프로세스에 따른 포지션 볼륨 의 Ito 적분과 같습니다. 위치 볼륨은 Markov 시간에 중단점이 있는 조각별 상수 프로세스입니다. 결과적으로 우리는 마틴게일을 얻습니다.
2) 임의의 과정은 정의상 임의 변수의 집합입니다. 확률 변수도 동적 시스템을 통해 결정됩니까?
여기에서 forex(특히 여기)에서 임의의 프로세스라고 부를 수 있는 것과 어느 정도인지에 대한 질문을 하는 것이 여전히 유용합니다.
이것을 정의하지 않고, 파리를 커틀릿에서 분리하지 않고 모든 추론과 계산은 "부동"합니다.
나는 설명한다: 시간의 범위(또는 변동의 한계)에는 물리적인 한계가 있다. 그들은 통화 정책 , 외환 규정 및 참가자의 법률/법률/법률/규칙, 합의된 통화 바구니에서 나옵니다.
그리고 전체 입찰 과정은 허용 가능한 범위 내에서 특정 측정값까지만 "무작위"입니다. 결국 통화는 "투기의 대상"일 뿐만 아니라 지불 수단이기도 하며 일반적으로 구매력도 있습니다. :-)
1) 자기자본은 위너 프로세스에 따른 포지션 볼륨 의 Ito 적분과 같습니다. 위치 볼륨은 Markov 시간에 중단점이 있는 조각별 상수 프로세스입니다. 결과적으로 우리는 마틴게일을 얻습니다.
2) 임의의 과정은 정의상 임의 변수의 집합입니다. 확률 변수도 동적 시스템을 통해 결정됩니까?
1) 이것은 당신의 말입니다: " 나는 안보리에서 돈을 벌 수 없다는 진술을 반박하지 않습니다. 나는 그것을 수학적으로 공식화합니다 ." 이 수학적 공식화 는 어디에 있습니까? 나는 이 전체 카누에 대한 당신의 이해에 대한 구두 설명이 아니라 수학적 형식화 를 요구하고 있습니다.
2) 분명히 당신은 성형 필터의 개념에 익숙하지 않습니다.
1) 이것은 당신의 말입니다: " 나는 안보리에서 돈을 벌 수 없다는 진술을 반박하지 않습니다. 나는 그것을 수학적으로 공식화합니다 ." 이 수학적 공식화 는 어디에 있습니까? 나는 이 전체 카누에 대한 당신의 이해에 대한 구두 설명이 아니라 수학적 형식화 를 요구하고 있습니다.
2) 분명히 당신은 성형 필터의 개념에 익숙하지 않습니다.
1) 마틴게일이 무엇인지 이해하고 있음을 보여주면 더 자세히 쓰겠습니다.
2) 오히려 확률론의 기초가 낯설다.
여기에서 forex(특히 여기)에서 임의의 프로세스라고 부를 수 있는 것과 어느 정도인지에 대한 질문을 하는 것이 여전히 유용합니다.
이것을 정의하지 않고, 돈까스에서 파리를 분리하지 않고 모든 추론과 계산은 "부동"합니다.
나는 설명한다: 시간의 범위(또는 변동의 한계)에는 물리적인 한계가 있다. 그들은 통화 정책 , 외환 규정 및 참가자의 법률/법률/법률/규칙, 합의된 통화 바구니에서 나옵니다.
그리고 전체 입찰 과정은 허용 가능한 범위 내에서 특정 측정값까지만 "무작위"입니다. 결국 통화는 "투기의 대상"일 뿐만 아니라 지불 수단이기도 하며 일반적으로 구매력도 있습니다. :-)
농담이 있습니다 : "무작위 프로세스에는 무작위가 없습니다")
이벤트 빈도 수렴의 존재와 같이 임의성에 약간의 규칙성이 있는 경우에만 사용하는 것이 합리적입니다. 때때로 그러한 패턴은 감지할 수 없습니다(예: 데이터 부족으로 인해). 그러면 단순히 가정됩니다.
문제는 불확실성을 모델링하는 다른 고급 접근 방식이 없다는 것입니다.