-Aleksey- : 예, 저도 원하지 않습니다. 질문은 간단합니다. 주제별 백과 사전에 따르면이 개념은 하나의 모드가있는 분포에 대해서만 정의됩니다. 또한, 그러한 꼬리들 중 많은 것이 꼬리가 전혀 없거나 "첨도 계수"의 값에 대해 매우 작은 것이 많이 알려져 있고 직관적으로 명확합니다.
글쎄, 그것은 모든 분포에 대해 정의되며 다중 모드 분포의 경우에는 해석이 어렵습니다.
faa: Peters에 따르면 분포에는 leptocursosis가 있습니다. 날카로운 봉우리와 두꺼운 꼬리가 있습니다. Mandebrot에 따르면 분포는 정규 분포가 아니라 분산이 일반적으로 무한인 Pareto입니다.
고정성과는 아무런 관련이 없습니다. 0에 대해 대칭인 고정 매개변수 코시(Cauchy)에 대해 완전히 독립적인 수익이 분포된 랜덤 워크(즉, 수익의 공식적으로 고정된 분포)는 꼬리가 두껍고 두 번째 모멘트는 무한합니다. (사실 코시는 첫 순간을 정의하지도 않는다.)
동시에 정규 분포의 부동 매개변수를 사용하여 값을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 매개변수의 분포는 꼬리가 가늘지만 고정적이지 않습니다.
alexeymosc : 내 레시피에 따르면 실용화 가능성이 있는 현상이 있습니다. 이제 개념을 스케치하겠습니다.
우리는 고정된 일련의 난수를 가지고 있으며 인접 항 사이의 자기상관은 0에 가깝습니다. 게다가, 이러한 조건은 엄격하게는 아니고 부분적으로만 관찰될 수 있습니다... 우리의 목적을 위해 일부 통화 쌍의 여러 증분이 적합합니다. 나는 A-ri 터미널에서 EURUSD M5를 가져갔습니다. open[0]-open[1] 2011년 3월 8일부터 2012년 1월 20일까지:
여기 내 꿈의 행이 있습니다.
전체 시리즈의 평균은 0에 가깝습니다 - 0에서 소수점 이하 다섯 자리까지. 이제 현상의 기초. 시간 t = X(t)의 값이 시리즈의 평균보다 크면 시간 t+1 = X(t+1)의 다음 값은 75%의 확률로 이전 값보다 작습니다. 그리고 그 반대의 경우, t에서의 값이 평균보다 작으면 t + 1에서 값은 ver의 이전 값보다 커집니다. 75%. (주제에 대한 기사는 요청 시 표시됩니다.)
open[0]-open[1]이 0보다 크면 다음 열릴 때까지 예상되는 성장 은 75%의 확률로 open[0]-open[1]보다 크지 않습니다(음의 성장이 있을 수 있음 , 가격이 내려갑니다). 가격은 올라갈 수 있지만 이전 두 오픈 간의 차이로 설정한 거리보다 크지 않을 가능성이 큽니다 . 지금까지 실용적인 것은 아무것도 나타나지 않았습니다. 그냥 기본적인 휴리스틱.
주의: 감정가를 위한 질문입니다.막대 안의 가격이 시가 + (open[0]-open[1]) 표시를 넘었다면open[0]-open[1]이 0보다 크면 가격이 < 시가 범위로 돌아갑니다.+ (열기[ 0]-열기[1]) 75%의 확률로?
답: 제발, 알렉스. 아니요, 전체적 의미에서(전체 샘플에 대해) 확률적 그림이 바뀌고 있습니다. 가격이 이전 값에 의해 설정된 임계값을 초과하면 50%에 가까운 확률로 다시 돌아올 것입니다. 다시 글로벌 의미에서 0.75라는 초기에 형성된 가설에 따라야 합니다.
그리고 이제 약간의 변태. open[0]-open[1]의 크기를 가지고 놀아봅시다. 가격 변동 범위(변동성)에 대한 추가 종속성이 있을 수 있습니다.
그래서 클라이맥스:
무화과에. 이 경우는 open[0]-open[1]<0에 대해서만 표시됩니다(반대 상황에 대해 언급했지만 모든 것이 동일하고 대칭적임). 피벗 테이블의 열 K에는 open[0]-open[1] 모듈로 값이 있으며 소수점 이하 4자리로 반올림됩니다. 즉, 원래 시리즈에 있는 모든 옵션입니다. N열은 케이스 수입니다. 그리고 열 M에는 미래 개장 시 open[0]-open[1] 값만큼 막대 안쪽으로 떨어진 가격 이 open + open[0]-open[1]보다 높을 확률이 있습니다 . 즉, 확률적 예측의 가능성이 열리며 심지어 .. 쉿 ... 수익을 낼 수 있습니다.
간단히 말해서 혼란스러울 수 있습니다. 이것에 대해 생각해야 합니다.
차트는 다음을 보여줍니다. 파란색 선 - 가격이 예측된 영역으로 돌아올 확률, 빨간색 선 - 일련의 횡좌표에 따른 케이스 수 - 작은 것에서 큰 것까지 open[0]-open[1] 범위 .
따라서 모듈로 값이 큰 open[0]-open[1]의 경우 가격은 이전 값인 open[0]-open[1]에 의해 설정된 수준을 돌파한 후예측된 값으로 반환(롤백)하는 경향이 있습니다. 이 롤백의 확률은 75% 미만입니다.
특별한 정상성 테스트가 있습니다. 어떤 테스트인지 알 수 있습니다(예: DF). 나는 그를 모른다, 나는 그에 대해 들었을 뿐이다.
KPSS의 사진을 가져왔습니다.
이것은 일반적으로 사육된 안전한 케이블입니다.
이 게시물(또는 적어도 하나의 주제)을 표시하세요. 검색하는 데 시간을 낭비하고 싶지 않습니다. 또한 여기의 주제는 상당히 가치가 있습니다.
예, 저도 원하지 않습니다. 질문은 간단합니다. 주제별 백과 사전에 따르면이 개념은 하나의 모드가있는 분포에 대해서만 정의됩니다. 또한, 그러한 꼬리들 중 많은 것이 꼬리가 전혀 없거나 "첨도 계수"의 값에 대해 매우 작은 것이 많이 알려져 있고 직관적으로 명확합니다.
글쎄, 그것은 모든 분포에 대해 정의되며 다중 모드 분포의 경우에는 해석이 어렵습니다.
faa: Peters에 따르면 분포에는 leptocursosis가 있습니다. 날카로운 봉우리와 두꺼운 꼬리가 있습니다. Mandebrot에 따르면 분포는 정규 분포가 아니라 분산이 일반적으로 무한인 Pareto입니다.
고정성과는 아무런 관련이 없습니다. 0에 대해 대칭인 고정 매개변수 코시(Cauchy)에 대해 완전히 독립적인 수익이 분포된 랜덤 워크(즉, 수익의 공식적으로 고정된 분포)는 꼬리가 두껍고 두 번째 모멘트는 무한합니다. (사실 코시는 첫 순간을 정의하지도 않는다.)
동시에 정규 분포의 부동 매개변수를 사용하여 값을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 매개변수의 분포는 꼬리가 가늘지만 고정적이지 않습니다.
내 레시피에 따르면 실용화 가능성이 있는 현상이 있습니다. 이제 개념을 스케치하겠습니다.
우리는 고정된 일련의 난수를 가지고 있으며 인접 항 사이의 자기상관은 0에 가깝습니다. 게다가, 이러한 조건은 엄격하게는 아니고 부분적으로만 관찰될 수 있습니다... 우리의 목적을 위해 일부 통화 쌍의 여러 증분이 적합합니다. 나는 A-ri 터미널에서 EURUSD M5를 가져갔습니다. open[0]-open[1] 2011년 3월 8일부터 2012년 1월 20일까지:
여기 내 꿈의 행이 있습니다.
전체 시리즈의 평균은 0에 가깝습니다 - 0에서 소수점 이하 다섯 자리까지. 이제 현상의 기초. 시간 t = X(t)의 값이 시리즈의 평균보다 크면 시간 t+1 = X(t+1)의 다음 값은 75%의 확률로 이전 값보다 작습니다. 그리고 그 반대의 경우, t에서의 값이 평균보다 작으면 t + 1에서 값은 ver의 이전 값보다 커집니다. 75%. (주제에 대한 기사는 요청 시 표시됩니다.)
open[0]-open[1]이 0보다 크면 다음 열릴 때까지 예상되는 성장 은 75%의 확률로 open[0]-open[1]보다 크지 않습니다(음의 성장이 있을 수 있음 , 가격이 내려갑니다). 가격은 올라갈 수 있지만 이전 두 오픈 간의 차이로 설정한 거리보다 크지 않을 가능성이 큽니다 . 지금까지 실용적인 것은 아무것도 나타나지 않았습니다. 그냥 기본적인 휴리스틱.
주의: 감정가를 위한 질문입니다. 막대 안의 가격이 시가 + (open[0]-open[1]) 표시를 넘었다면 open [0]-open[1]이 0보다 크면 가격이 < 시가 범위로 돌아갑니다. + (열기[ 0]-열기[1]) 75%의 확률로?
답: 제발, 알렉스. 아니요, 전체적 의미에서(전체 샘플에 대해) 확률적 그림이 바뀌고 있습니다. 가격이 이전 값에 의해 설정된 임계값을 초과하면 50%에 가까운 확률로 다시 돌아올 것입니다. 다시 글로벌 의미에서 0.75라는 초기에 형성된 가설에 따라야 합니다.
그리고 이제 약간의 변태. open[0]-open[1]의 크기를 가지고 놀아봅시다. 가격 변동 범위(변동성)에 대한 추가 종속성이 있을 수 있습니다.
그래서 클라이맥스:
무화과에. 이 경우는 open[0]-open[1] <0에 대해서만 표시됩니다(반대 상황에 대해 언급했지만 모든 것이 동일하고 대칭적임). 피벗 테이블의 열 K에는 open[0]-open[1] 모듈로 값이 있으며 소수점 이하 4자리로 반올림됩니다. 즉, 원래 시리즈에 있는 모든 옵션입니다. N열은 케이스 수입니다. 그리고 열 M에는 미래 개장 시 open[0]-open[1] 값만큼 막대 안쪽으로 떨어진 가격 이 open + open[0]-open[1] 보다 높을 확률이 있습니다 . 즉, 확률적 예측의 가능성이 열리며 심지어 .. 쉿 ... 수익을 낼 수 있습니다.
간단히 말해서 혼란스러울 수 있습니다. 이것에 대해 생각해야 합니다.
차트는 다음을 보여줍니다. 파란색 선 - 가격이 예측된 영역으로 돌아올 확률, 빨간색 선 - 일련의 횡좌표에 따른 케이스 수 - 작은 것에서 큰 것까지 open[0]-open[1] 범위 .
따라서 모듈로 값이 큰 open[0]-open[1]의 경우 가격은 이전 값인 open[0]-open[1] 에 의해 설정된 수준을 돌파한 후 예측된 값으로 반환(롤백)하는 경향이 있습니다. 이 롤백의 확률은 75% 미만입니다.
다음은 시뮬레이션된 거래의 결과입니다(스프레드는 5자리 핍 10개 사용).
한 줄은 매도, 한 줄은 매수 및 금액입니다. y축에서 - POINTS.
나는 힘이 있는 한 질문에 답한다.
수염.
alexeymosc :
시간 t = X(t)의 값이 계열의 평균보다 크면....Open[0]-Open[1]의 진폭에 대한 확률의 의존성이 있습니까?
추가할 내용 .. 다른 프레임 및 쌍은 예측 가능한 방식으로 작동하는 동일한 기능을 수행합니다. 하지만 확인하지 않았습니다.
그리고 한 가지 더 - 어드바이저를 만드는 것이 어렵지 않아야 합니다(단 하나의 사용자 정의 가능한 조건, 새 바의 조건 에서 포지션을 닫음 ). 아마도 나는 그것을 직접 스케치 할 것이고 (다음 생에서) 아마도 누군가가 관심을 가질 것이고 ...