다음은 시계의 분포입니다. 파란색은 정규 분포를 나타냅니다. Gauss와 좋은 일치를 나타낼 수 있습니다.
이것은 한 줄과 다른 줄이 형식적으로 일치하는 것입니다. 이것으로 두 라인의 형성 메커니즘이 동일하다고 결론지을 수는 없습니다. 눈금에 대한 판독 값 사이에 의존성이있는 경우 시계에서도 동일합니다. 확대해도 사라지지 않습니다. 따라서 이 분포를 정규 분포라고 할 수 없습니다. 형식은 비슷하지만 내용은 비슷하지 않습니다.
HideYourRichess : 이것은 한 줄과 다른 줄이 형식적으로 일치하는 것입니다. 이것으로 두 라인의 형성 메커니즘이 동일하다고 결론지을 수는 없습니다. 눈금에 대한 판독 값 사이에 의존성이있는 경우 시계에서도 동일합니다. 확대해도 사라지지 않습니다. 따라서 이 분포를 정규 분포라고 할 수 없습니다. 형식은 비슷하지만 내용은 비슷하지 않습니다.
특정 도구에 대한 연구 결과를 제공하지 않고 이 주제에 대해 언급하는 것은 별로 의미가 없습니다. 이 스레드에서 나는 막대 형성 메커니즘 문제에 대해 깊이 파고들 계획이 없었고 이 문제에 대한 나의 일반적인 의견만 표현했습니다. 그러나 나는 그것을 정당화할 수 있다.
틱 프로세스에 대한 AP 모델을 구축하면 AP 시리즈의 계수가 첫 번째 항에 대해서만 0이 아니고 두 번째 항에 대해서는 덜 자주 나타남을 보여줄 수 있습니다. 이것은 선형 모델에서 각 틱 이 이전 틱보다 더 깊은 기록을 기억하지 않는다는 것을 의미합니다. 더 나아가, 깊이 있게, 유도에 의해. 예를 들어 BP의 이전 틱과의 연결이 a=1/2이면 이전 틱과의 연결은 1/4가 되는 식입니다. 이제 시간 막대가 무엇입니까? - 이것은 등거리가 아닌 단계로 눈금 행을 가늘게 한 것입니다. 평가를 위해 이 단계는 상수와 동일하게 취해질 수 있으며 1000틱에서 규모의 순서로 추정될 수 있습니다. 따라서 위에서 올바르게 언급했듯이 틱 사이에 연결이 있으면 시계에도 존재합니다. 이 연결을 aH=(1/2)^1000=10^-300->0과 같이 크기 순서로 추정해 보겠습니다. 정확도가 높으면 이것은 0입니다!
따라서 귀하의 "... 규모가 증가해도 (의존성)은 어디에서나 사라지지 않습니다 ..."을 입증해야하며 나에게 주어진 시간당 막대의 분포는 아마도 형식과 내용 모두에서 정확하게 정상적인 경향이 있습니다. 판독값 사이에 중요한 연결이 없기 때문입니다. 물론, 나는 너무 멀리 가서 가격 책정 메커니즘에 참여하는 군중의 심리로 인해 시간 막대 내부와 경계선의 눈금이 동일하지 않다는 것을 이해합니다. 또한 AR 모델에서 고려하지 않은 틱 사이의 비선형 링크의 존재를 배제할 수 없습니다. 나는 이러한 효과가 큰 시간 프레임에서 막대 진폭 분포의 모양을 결정하지 않는다고 생각합니다.
특정 도구에 대한 연구 결과를 제공하지 않고 이 주제에 대해 언급하는 것은 별로 의미가 없습니다. 이 스레드에서 나는 막대 형성 메커니즘 문제에 대해 깊이 파고들 계획이 없었고 이 문제에 대한 나의 일반적인 의견만 표현했습니다. 그러나 나는 그것을 정당화할 수 있다.
틱 프로세스에 대한 AP 모델을 구축하면 AP 시리즈의 계수가 첫 번째 항에 대해서만 0이 아니고 두 번째 항에 대해서는 덜 자주 나타남을 보여줄 수 있습니다. 이것은 선형 모델에서 각 틱이 이전 틱보다 더 깊은 기록을 기억하지 않는다는 것을 의미합니다. 더 나아가, 깊이 있게, 유도에 의해. 예를 들어 BP의 이전 틱과의 연결이 a=1/2이면 이전 틱과의 연결은 1/4가 되는 식입니다. 자, 시간 막대가 무엇입니까? - 이것은 등거리가 아닌 단계로 눈금 행을 가늘게 한 것입니다. 평가를 위해 이 단계는 상수와 동일하게 취해질 수 있으며 1000틱에서 규모의 순서로 추정될 수 있습니다. 따라서 위에서 올바르게 언급했듯이 틱 사이에 연결이 있으면 시계에도 존재합니다. 이 연결을 aH=(1/2)^1000=10^-300->0과 같이 크기 순서로 추정해 보겠습니다. 매우 정확하면 이것은 0입니다!
따라서 귀하의 "... 규모가 증가해도 (의존성)은 어디에서나 사라지지 않습니다 ..."을 입증해야하며 나에게 주어진 시간당 막대의 분포는 아마도 형식과 내용 모두에서 정확하게 정상적인 경향이 있습니다. 판독값 사이에 중요한 연결이 없기 때문입니다. 물론, 나는 너무 멀리 가서 가격 책정 메커니즘에 참여하는 군중의 심리로 인해 시간 막대 내부와 경계선의 눈금이 동일하지 않다는 것을 이해합니다. 또한 AR 모델에서 고려하지 않은 틱 사이의 비선형 링크의 존재를 배제할 수 없습니다. 나는 이러한 효과가 큰 시간 프레임에서 막대 진폭 분포의 모양을 결정하지 않는다고 생각합니다.
AR 벤트에 대해 AR을 그런 식으로 구축하는 것은 불가능합니다. 매우 제한된 모델이며 ARIMA 모델에서 수행되는 고정된 시리즈에 대한 사전 준비가 필요합니다. 정규성의 개념은 그다지 좋지 않으며 LSM 일치보다 훨씬 더 많은 정당성을 요구합니다. 이것은 눈에 보입니다. 중앙에 딥(dip)이 있고 바이모달 분포가 스스로 제안되며 피팅 오류가 표시되지 않았기 때문에 최소 제곱은 확실히 조정됩니다.
파란색은 맞춤의 결과입니까 아니면 명확성을 위해 그린 것입니까?
이것은 원본 데이터에 최소 자승법으로 피팅된 가우스입니다.
M15 이하의 경우 Eurobucks에 대해서도 동일하게 표시하십시오. 그리고 기호를 수정하십시오.
물론이죠.
Open[i]-Open[i+1] - 빨간색 및 Open[i]-Close[i] - 파란색에 대한 EURUSD 15m 시리즈의 분 분포:
보시다시피 큰 차이는 없습니다.
수정해야 할 표시는 무엇입니까?
다음은 시계의 분포입니다. 파란색은 정규 분포를 나타냅니다. Gauss와 좋은 일치를 나타낼 수 있습니다.
독립성에 한 가지 뉘앙스를 더 추가하고 싶습니다. 결정적 구성 요소의 존재(또는 종속성입니까?)입니다. 자기 상관이 있는 VR의 통계적 특성에 대해 이야기하는 것은 의미가 없습니다. 결정적 구성 요소는 모든 것을 죽이고 아무것도 신뢰할 수 없습니다.
가격 증분의 자기상관 은 거의 중요하지 않습니다.
가격 증분의 자기상관은 거의 중요하지 않습니다.
네. :)
지금까지 내가 이해할 수 있었던 시장 현상은 다음과 같다.
1. 시장의 이력을 분석하고 시장이 움직였다고 주장하는 다양한 "패턴"을 식별할 수 있습니다.
2. 다양한 확률로 시장을 예측할 수 있습니다.
3. 가장 중요한 것은 시장이 여전히 문단에 따른 것보다 더 독창적인 방식으로 작동할 것이라는 점입니다. 1과 2;
4. 거래자에게 가장 가치 있는 시장 패턴은 변동성의 존재입니다. "모든 것이 정상으로 돌아간다"는 원칙, 거래 수단의 상호 상관 관계에 대한 존재 및 설명.
5. 시장에서 다른 것을 짜내는 것은 불가능합니다. 더 비싸게 나올 것입니다.
이것은 한 줄과 다른 줄이 형식적으로 일치하는 것입니다. 이것으로 두 라인의 형성 메커니즘이 동일하다고 결론지을 수는 없습니다. 눈금에 대한 판독 값 사이에 의존성이있는 경우 시계에서도 동일합니다. 확대해도 사라지지 않습니다. 따라서 이 분포를 정규 분포라고 할 수 없습니다. 형식은 비슷하지만 내용은 비슷하지 않습니다.
특정 도구에 대한 연구 결과를 제공하지 않고 이 주제에 대해 언급하는 것은 별로 의미가 없습니다. 이 스레드에서 나는 막대 형성 메커니즘 문제에 대해 깊이 파고들 계획이 없었고 이 문제에 대한 나의 일반적인 의견만 표현했습니다. 그러나 나는 그것을 정당화할 수 있다.
틱 프로세스에 대한 AP 모델을 구축하면 AP 시리즈의 계수가 첫 번째 항에 대해서만 0이 아니고 두 번째 항에 대해서는 덜 자주 나타남을 보여줄 수 있습니다. 이것은 선형 모델에서 각 틱 이 이전 틱보다 더 깊은 기록을 기억하지 않는다는 것을 의미합니다. 더 나아가, 깊이 있게, 유도에 의해. 예를 들어 BP의 이전 틱과의 연결이 a=1/2이면 이전 틱과의 연결은 1/4가 되는 식입니다. 이제 시간 막대가 무엇입니까? - 이것은 등거리가 아닌 단계로 눈금 행을 가늘게 한 것입니다. 평가를 위해 이 단계는 상수와 동일하게 취해질 수 있으며 1000틱에서 규모의 순서로 추정될 수 있습니다. 따라서 위에서 올바르게 언급했듯이 틱 사이에 연결이 있으면 시계에도 존재합니다. 이 연결을 aH=(1/2)^1000=10^-300->0과 같이 크기 순서로 추정해 보겠습니다. 정확도가 높으면 이것은 0입니다!
따라서 귀하의 "... 규모가 증가해도 (의존성)은 어디에서나 사라지지 않습니다 ..."을 입증해야하며 나에게 주어진 시간당 막대의 분포는 아마도 형식과 내용 모두에서 정확하게 정상적인 경향이 있습니다. 판독값 사이에 중요한 연결이 없기 때문입니다. 물론, 나는 너무 멀리 가서 가격 책정 메커니즘에 참여하는 군중의 심리로 인해 시간 막대 내부와 경계선의 눈금이 동일하지 않다는 것을 이해합니다. 또한 AR 모델에서 고려하지 않은 틱 사이의 비선형 링크의 존재를 배제할 수 없습니다. 나는 이러한 효과가 큰 시간 프레임에서 막대 진폭 분포의 모양을 결정하지 않는다고 생각합니다.
가격 증분의 자기상관은 거의 중요하지 않습니다.
특정 도구에 대한 연구 결과를 제공하지 않고 이 주제에 대해 언급하는 것은 별로 의미가 없습니다. 이 스레드에서 나는 막대 형성 메커니즘 문제에 대해 깊이 파고들 계획이 없었고 이 문제에 대한 나의 일반적인 의견만 표현했습니다. 그러나 나는 그것을 정당화할 수 있다.
틱 프로세스에 대한 AP 모델을 구축하면 AP 시리즈의 계수가 첫 번째 항에 대해서만 0이 아니고 두 번째 항에 대해서는 덜 자주 나타남을 보여줄 수 있습니다. 이것은 선형 모델에서 각 틱이 이전 틱보다 더 깊은 기록을 기억하지 않는다는 것을 의미합니다. 더 나아가, 깊이 있게, 유도에 의해. 예를 들어 BP의 이전 틱과의 연결이 a=1/2이면 이전 틱과의 연결은 1/4가 되는 식입니다. 자, 시간 막대가 무엇입니까? - 이것은 등거리가 아닌 단계로 눈금 행을 가늘게 한 것입니다. 평가를 위해 이 단계는 상수와 동일하게 취해질 수 있으며 1000틱에서 규모의 순서로 추정될 수 있습니다. 따라서 위에서 올바르게 언급했듯이 틱 사이에 연결이 있으면 시계에도 존재합니다. 이 연결을 aH=(1/2)^1000=10^-300->0과 같이 크기 순서로 추정해 보겠습니다. 매우 정확하면 이것은 0입니다!
따라서 귀하의 "... 규모가 증가해도 (의존성)은 어디에서나 사라지지 않습니다 ..."을 입증해야하며 나에게 주어진 시간당 막대의 분포는 아마도 형식과 내용 모두에서 정확하게 정상적인 경향이 있습니다. 판독값 사이에 중요한 연결이 없기 때문입니다. 물론, 나는 너무 멀리 가서 가격 책정 메커니즘에 참여하는 군중의 심리로 인해 시간 막대 내부와 경계선의 눈금이 동일하지 않다는 것을 이해합니다. 또한 AR 모델에서 고려하지 않은 틱 사이의 비선형 링크의 존재를 배제할 수 없습니다. 나는 이러한 효과가 큰 시간 프레임에서 막대 진폭 분포의 모양을 결정하지 않는다고 생각합니다.
지금까지 내가 이해할 수 있었던 시장 현상은 다음과 같다.
1. 시장의 이력을 분석하고 시장이 움직였다고 주장하는 다양한 "패턴"을 식별할 수 있습니다.
2. 다양한 확률로 시장을 예측할 수 있습니다.
3. 가장 중요한 것은 시장이 여전히 문단에 따른 것보다 더 독창적인 방식으로 작동할 것이라는 점입니다. 1과 2;
4. 거래자에게 가장 가치 있는 시장 패턴은 변동성의 존재입니다. "모든 것이 정상으로 돌아간다"는 원칙, 거래 수단의 상호 상관 관계에 대한 존재 및 설명.
5. 시장에서 다른 것을 짜내는 것은 불가능합니다. 더 비싸게 나올 것입니다.