-Aleksey- : 가격 채널에서와 같이 확률 경계에서 반등하여 거래하는 옵션에 대해 방금 말씀드렸습니다. 실수를 너무 두려워하지 않기 위해. 옵션이 아닌 다른 모델을 시도하고 싶었습니다. 그러나 이를 위해서는 경계 추정치가 다소 일관성이 있어야 하며 많은 점이 필요합니다.
D1에 대한 예측을 할 수 있고 1440분 동안의 예측을 얻을 수 있습니다. 그러나 예측 오차는 몇 분 동안 매우 클 것입니다. 그것은 나에게 보인다.
이제 한 가지를 깨달았습니다. 나는 지금까지 예측을 사용하는 것을 고려하지 않았습니다. 따라서 국경에서 반전 또는 반등의 전략에 대해 당신이 옳을 수도 있습니다.
다음은 모델 번호 1의 예입니다. 2명의 참가자만 자산을 거래합니다. 초기 시점에 그들은 동일한 금액(예: X=1000)과 동일한 금액의 이 자산(예: Y=100)을 가지고 있습니다(주식이라고 합시다). 가격 변경 프로세스에는 어떤 속성이 포함됩니까? 분명히 자산의 최대 가격 은 보유하고 있는 돈으로 제한됩니다. "공정 가격" 수준도 있을 것입니다 - 단 200주, 2000돈 공정 가격=2000/200=10. 이 가격에서 주식 회전율은 최대가 됩니다. 가격이 더 낮으면 모든 돈이 관련되지 않고 더 높으면 모든 주식이 관련되지 않습니다. 회전율을 최대화하려면 가격이 이 수준 주변에서 변동해야 하는 것이 논리적입니다. 고정 가격은 거래자에게 관심이 없습니다.
더 많은 돈이 시장에 들어오면 당연히 공정한 가격이 더 높아집니다. 따라서 실제 추세가 있을 것입니다. 공정한 가격 주변의 변동에서 그것을 분리하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 어려울수록 추세 구성 요소와 관련된 변동 값이 커집니다. 그러나 계량 경제학 모델은 시장으로의 자금 유입/유출 및 주변 소음 변동의 영향으로 변경되는 특정 공정 가격과 같을 것입니다. 돈을 버는 방법도 분명합니다. 극단적인 편차가 있는 공정한 가격으로 다시 거래하는 것입니다.
모델 번호 1을 복잡하게 합시다. 참가자를 추가하면 모델 번호 2가 됩니다. 또한 그들 중 일부는 하루 중 근무자(낮에는 개방 및 폐쇄 포즈)이고 나머지는 며칠 동안(원하는 만큼) 개최됩니다. 공정한 가격은 단 하나뿐이지만 장중 거래자들도 특정 가격 변동을 일으킵니다. 저것들. 변동은 일중 및 장기의 두 가지 수준이되었습니다. 변동 범위는 주로 해당 수준의 플레이어가 보유하고 있는 돈과 주식의 양과 위험을 감수하려는 의지(위험 성향)에 의해 결정됩니다. 장중 투기꾼은 추세를 생성하지 않고 변동만 생성합니다. 계량 경제학 모델은 다소 더 복잡할 것입니다. 이미 분포 매개변수가 다른 두 가지 소음 구성 요소가 있습니다. 그러나 하루 중 소음 요소를 제거할 수 있습니다. 수행한 날짜를 고려하십시오.
모델 번호 3 - 거래 범위가 많고 일중 모델 번호 2의 경우와 같이 시작과 종료에 대한 명확한 시간 프레임이 없습니다. 이제 거래 지평만큼 많은 소음 요소가 있습니다. 순전히 형식적으로 - 하나의 노이즈 구성 요소를 모두의 합으로 입력할 수 있습니다. 그러나 이것은 우리가 최대 지평선 만 거래하는 경우에만 해당됩니다. 우리가 중간 거래 범위 중 하나를 거래하면 오래된 거래 범위의 변동은 더 이상 우리 수준에서 노이즈가 아니라 추세가 될 것이며 평균화/평활화는 더 작은 거래 범위의 변동을 제거해야 합니다. 평균화 기간은 중요합니다. 너무 길고 추세 구성 요소의 역학에 뒤처지고 너무 짧으면 진동 구성 요소를 추세로 간주합니다. 그리고 이 기간은 영구적이어야 합니까? 물론 이러한 진동이 사인과 같이 고정된 주기와 함께라면 평균 주기에 대한 문제는 발생하지 않을 것입니다. 그러나 그렇게 생각할 이유가 없습니다. 주기적이 아닙니다. 따라서 평균 기간은 일정하거나 다른 평활화 옵션을 찾아야 합니다.
일반적으로 모델은 예를 들어 다음과 같이 보충될 수 있습니다. 추세 구성 요소는 일부 평균 또는 평활화된 이전 TF(더 큰 기간)로의 회귀이고 노이즈는 평활화된 더 작은 기간의 가격 편차입니다.
무엇보다 군중 심리에 기반한 (질적 단어) 모델을 좋아합니다. 이 주제에서 C-4 는 그러한 책에 대한 링크를 제공했습니다. 하지만 그것은 "좋아요" 수준입니다.
내가 사용하는 모델은 건설적입니다. kotir = 추세 + 계절성 + 순환성 + 노이즈 + 이상값입니다.
내가 추세 + 노이즈를 공식에서 취한다는 사실에 건설성이 있습니다. Forex에는 계절성이 없습니다. 순환은 매우 흥미롭지만 이 문제에 대한 접근 방식이 없습니다. 배출량은 무시됩니다(평균). 건설적입니다. 공식에 무언가를 포함하는 경우 a) 그것이 무엇인지, b) 모델링 방법을 이해해야 합니다. 현재 "노이즈"는 이 주제에 대해 충분히 고려되지 않았으며 추세에 따라 작업하는 것이 나쁘지 않을 것입니다.
그리고 우리는 오류의 크기에 대해 무엇을 중요하게 생각합니까? 네, 최소 1000점입니다. 결국, 당신은 그것의 사용과 가치를 스스로 조절할 수 있습니다 - 바가 열릴 때가 아니라 오류 경계 근처에서 보류중인 주문에 입력하십시오.
기다리는 동안 다른 예측이 있을 것이며 항상 견적 변동을 벗어나게 될 것입니다.
그러나 이 기법을 사용하기 위해서는 신뢰구간 의 경계 추정치가 일관성을 갖도록 최소한 500-1000단계를 예측해야 한다.
다시. 예측 가능성의 개념이 있습니다. 하나님의 축복이 한 걸음 더 나갑니다. 다른 모든 것은 악한 것에서 나온 것입니다. 500단계에서 오류는 500배 더 커집니다. "동적 예측"이라는 개념이 있습니다. 그의 일정은 빠르게 확장되는 깔때기입니다.
예측 오차의 개념은 기본입니다. 포럼은 예측 오류에 대한 질문에 대답할 수 없는 예측가로 가득합니다. 예측 + 오차가 캔들 길이보다 크면 거래가 불가능하다는 것은 자명하지만.
Пока дождетесь, будет другой прогноз и всегда будете вне колебаний котира.
이것은 그렇지 않습니다. 귀하는 결과 측면에서 편차가 크다고 말합니다. 주문은 종종 가격에 의해 포착됩니다.
다시. 예측 가능성의 개념이 있습니다. 하나님의 축복이 한 걸음 더 나갑니다. 다른 모든 것은 악한 것에서 나온 것입니다. 500단계에서 오류는 500배 더 커집니다. "동적 예측"이라는 개념이 있습니다. 그의 일정은 빠르게 확장되는 깔때기입니다.
방법이 모든 단계에서 예측할 수 없는 경우 올바른 상황을 기다리십시오. 500이 아니라 현재 오차의 제곱근과 이전 단계에서 오차의 제곱근에 있습니다. 따라서 이 깔때기는 시간이 지남에 따라 점점 더 천천히 확장됩니다. 그래서 500~1000정도 말씀드린겁니다.
예측 + 오차가 캔들 길이보다 크면 거래가 불가능하다는 것은 자명하지만.
이것은 그렇지 않습니다. 귀하는 결과 측면에서 편차가 크다고 말합니다. 주문은 종종 가격에 의해 포착됩니다.
방법이 모든 단계에서 예측할 수 없는 경우 올바른 상황을 기다리십시오. 500이 아니라 현재 오차의 제곱근과 이전 단계에서 오차의 제곱근에 있습니다. 따라서 이 깔때기는 시간이 지남에 따라 점점 더 천천히 확장됩니다. 그래서 500~1000정도 말씀드린겁니다.
아니, 왜 - 이미 설명했습니다.네가 더 잘 알 잖아. 내가 쓰는 모든 것은 나보다 먼저 많은 사람들이 쓴 것이고 당신의 생각은 나에게 큰 뉴스입니다.
가격 채널에서와 같이 확률 경계에서 반등하여 거래하는 옵션에 대해 방금 말씀드렸습니다. 실수를 너무 두려워하지 않기 위해. 옵션이 아닌 다른 모델을 시도하고 싶었습니다. 그러나 이를 위해서는 경계 추정치가 다소 일관성이 있어야 하며 많은 점이 필요합니다.
D1에 대한 예측을 할 수 있고 1440분 동안의 예측을 얻을 수 있습니다. 그러나 예측 오차는 몇 분 동안 매우 클 것입니다. 그것은 나에게 보인다.
이제 한 가지를 깨달았습니다. 나는 지금까지 예측을 사용하는 것을 고려하지 않았습니다. 따라서 국경에서 반전 또는 반등의 전략에 대해 당신이 옳을 수도 있습니다.
위의 예측 테이블을 보면 오류가 최소 50핍입니다. 그러나 줄일 수 있습니다.
나는 당신의 생각을 예측의 사용 사례로 점점 더 좋아합니다.
faa1947, 기본 시장 모델부터 살펴봐야 한다고 생각합니다.
다음은 모델 번호 1의 예입니다. 2명의 참가자만 자산을 거래합니다. 초기 시점에 그들은 동일한 금액(예: X=1000)과 동일한 금액의 이 자산(예: Y=100)을 가지고 있습니다(주식이라고 합시다). 가격 변경 프로세스에는 어떤 속성이 포함됩니까? 분명히 자산의 최대 가격 은 보유하고 있는 돈으로 제한됩니다. "공정 가격" 수준도 있을 것입니다 - 단 200주, 2000돈 공정 가격=2000/200=10. 이 가격에서 주식 회전율은 최대가 됩니다. 가격이 더 낮으면 모든 돈이 관련되지 않고 더 높으면 모든 주식이 관련되지 않습니다. 회전율을 최대화하려면 가격이 이 수준 주변에서 변동해야 하는 것이 논리적입니다. 고정 가격은 거래자에게 관심이 없습니다.
더 많은 돈이 시장에 들어오면 당연히 공정한 가격이 더 높아집니다. 따라서 실제 추세가 있을 것입니다. 공정한 가격 주변의 변동에서 그것을 분리하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 어려울수록 추세 구성 요소와 관련된 변동 값이 커집니다. 그러나 계량 경제학 모델은 시장으로의 자금 유입/유출 및 주변 소음 변동의 영향으로 변경되는 특정 공정 가격과 같을 것입니다. 돈을 버는 방법도 분명합니다. 극단적인 편차가 있는 공정한 가격으로 다시 거래하는 것입니다.
모델 번호 1을 복잡하게 합시다. 참가자를 추가하면 모델 번호 2가 됩니다. 또한 그들 중 일부는 하루 중 근무자(낮에는 개방 및 폐쇄 포즈)이고 나머지는 며칠 동안(원하는 만큼) 개최됩니다. 공정한 가격은 단 하나뿐이지만 장중 거래자들도 특정 가격 변동을 일으킵니다. 저것들. 변동은 일중 및 장기의 두 가지 수준이되었습니다. 변동 범위는 주로 해당 수준의 플레이어가 보유하고 있는 돈과 주식의 양과 위험을 감수하려는 의지(위험 성향)에 의해 결정됩니다. 장중 투기꾼은 추세를 생성하지 않고 변동만 생성합니다. 계량 경제학 모델은 다소 더 복잡할 것입니다. 이미 분포 매개변수가 다른 두 가지 소음 구성 요소가 있습니다. 그러나 하루 중 소음 요소를 제거할 수 있습니다. 수행한 날짜를 고려하십시오.
모델 번호 3 - 거래 범위가 많고 일중 모델 번호 2의 경우와 같이 시작과 종료에 대한 명확한 시간 프레임이 없습니다. 이제 거래 지평만큼 많은 소음 요소가 있습니다. 순전히 형식적으로 - 하나의 노이즈 구성 요소를 모두의 합으로 입력할 수 있습니다. 그러나 이것은 우리가 최대 지평선 만 거래하는 경우에만 해당됩니다. 우리가 중간 거래 범위 중 하나를 거래하면 오래된 거래 범위의 변동은 더 이상 우리 수준에서 노이즈가 아니라 추세가 될 것이며 평균화/평활화는 더 작은 거래 범위의 변동을 제거해야 합니다. 평균화 기간은 중요합니다. 너무 길고 추세 구성 요소의 역학에 뒤처지고 너무 짧으면 진동 구성 요소를 추세로 간주합니다. 그리고 이 기간은 영구적이어야 합니까? 물론 이러한 진동이 사인과 같이 고정된 주기와 함께라면 평균 주기에 대한 문제는 발생하지 않을 것입니다. 그러나 그렇게 생각할 이유가 없습니다. 주기적이 아닙니다. 따라서 평균 기간은 일정하거나 다른 평활화 옵션을 찾아야 합니다.
일반적으로 모델은 예를 들어 다음과 같이 보충될 수 있습니다. 추세 구성 요소는 일부 평균 또는 평활화된 이전 TF(더 큰 기간)로의 회귀이고 노이즈는 평활화된 더 작은 기간의 가격 편차입니다.
faa1947 :
나는 당신의 생각을 예측의 사용 사례로 점점 더 좋아합니다.
faa1947, 기본 시장 모델을 살펴보는 것부터 시작해야 한다고 생각합니다.
나는 당신의 모델에 대해 할 말이 없습니다.
무엇보다 군중 심리에 기반한 (질적 단어) 모델을 좋아합니다. 이 주제에서 C-4 는 그러한 책에 대한 링크를 제공했습니다. 하지만 그것은 "좋아요" 수준입니다.
내가 사용하는 모델은 건설적입니다. kotir = 추세 + 계절성 + 순환성 + 노이즈 + 이상값입니다.
내가 추세 + 노이즈를 공식에서 취한다는 사실에 건설성이 있습니다. Forex에는 계절성이 없습니다. 순환은 매우 흥미롭지만 이 문제에 대한 접근 방식이 없습니다. 배출량은 무시됩니다(평균). 건설적입니다. 공식에 무언가를 포함하는 경우 a) 그것이 무엇인지, b) 모델링 방법을 이해해야 합니다. 현재 "노이즈"는 이 주제에 대해 충분히 고려되지 않았으며 추세에 따라 작업하는 것이 나쁘지 않을 것입니다.
순전히 사진에서 이것은 잘 보여 http://kroufr.ru/content/view/3606/81/
의견은 부정적입니다. TA에 대한 또 다른 접근 방식. 우리는 역사를 가지고 그것에 대해 무언가를 계산하고 예측합니다.
개 전체가 모델의 유해에 묻혀 있습니다. 이러한 잔차가 정상이면(mo 및 분산 = 상수) 예측이 가능하고 그렇지 않으면 불가능합니다.
다음은 예측의 표준 오차 플롯입니다.
한 발 앞서 예측하는 오류는 무엇입니까? 결국 추세뿐만 아니라 오류도 예측해야 합니다. 문제는 오류입니다.