아래에서 Y부터 범위가 연기됩니다. 예를 들어 첫 번째 범위는 10-13 포인트이며 10 + 30%이므로 30% 편차가 있는 범위라고 합니다. 차트에서 최대 백분율 비율은 42-54.6 포인트 범위에 있습니다. 즉, 모든 단일 변동(100개가 있다고 가정해 봅시다) 중 26개 또는 26%가 42의 범위에 속했습니다. -54.6점. 즉, 42~54.6포인트를 지난 가격이 한바퀴 돌고 같은 양으로 반대 방향으로 갈 확률이 26%입니다. 당연히 범위가 넓을수록 단일 진동이 포함될 가능성이 커집니다.
짧은 히스토리(월)에는 저점과 고점을 볼 수 있고 3년의 이력을 보면 거의 균등해지며 초반에 하락합니다. 따라서 히스토리가 클수록 분포가 균일해집니다. 이는 시장이 어떻게 변화하고 있는지, 개별 기간마다 진폭의 분포가 다르기 때문에 한 인터벌에 최적화된 TS를 포워드에 병합한다는 것을 보여줍니다. 따라서 진폭의 분포를 알면 TS의 매개 변수를 실시간으로 최적화하는 것처럼 조정할 수 있습니다.
그러나 이것은 30% 편차에만 해당됩니다. 이 주기성은 옳습니다. 다른 편차도 고유한 주기성을 가질 뿐만 아니라 서로 겹칠 수 있기 때문에 결과적으로 전체 지배적인 편차를 결정하는 방법은 무엇입니까?
이제 차트는 주요 변동이 발생하는 위치(우세)와 확률을 보여주지만 범위의 너비를 늘리면 해당 범위에 빠질 확률이 높아집니다. 예를 들어 범위가 200%로 증가하면 모든 변동(동일한 기간 동안)의 70%가 24-72포인트 범위에 속한다고 계산했습니다. 이것은 가격이 롤백 없이 72포인트 이상 오르지 않을 확률이 70%라는 것을 의미하지만, 동시에 롤백 없이 최소 24포인트를 통과할 것입니다. 이것은 확률적 TS를 구성하는 데 사용할 수 있습니다.
뚜렷한 그림이 없는 구간에서는 거래할 필요가 없습니다. 이때 더 뚜렷한 그림이 있는 다른 쌍을 (자동으로) 선택할 수 있습니다.
저는 이것을 엑셀로 작성해서 히스토리를 분석하는데 시간이 오래 걸리지만 인디케이터를 작성하면 히스토리(테스터에서 실행)로 종속성을 더 자세히 연구할 수 있으며 확률이 어떤 좁은 범위(약 20-40%)에 속하는 비율은 50%보다 훨씬 높을 것입니다.
또한 범위에서 각 변동의 평균 막대 수는 여기에서 고려되지 않으며(Excel에서 구현하는 방법을 모르겠습니다) 그림을 심각하게 보완할 수 있습니다.
이제 차트는 주요 변동이 발생하는 위치(우세)와 확률을 보여주지만 범위의 너비를 늘리면 해당 범위에 빠질 확률이 높아집니다. 예를 들어 범위가 200%로 증가하면 모든 변동(동일한 기간 동안)의 70%가 24-72포인트 범위에 속한다고 계산했습니다. 이것은 가격이 롤백 없이 72포인트 이상 오르지 않을 확률이 70%라는 것을 의미하지만, 동시에 롤백 없이 최소 24포인트를 통과할 것입니다. 이것은 확률적 TS를 구성하는 데 사용할 수 있습니다.
뚜렷한 그림이 없는 구간에서는 거래할 필요가 없습니다. 이때 더 뚜렷한 그림이 있는 다른 쌍을 (자동으로) 선택할 수 있습니다.
저는 이것을 엑셀로 작성해서 히스토리를 분석하는데 시간이 오래 걸리지만 인디케이터를 작성하면 히스토리별로(테스터에서 실행하여) 종속성을 더 자세히 연구할 수 있고, 어떤 좁은 범위(약 20-40%)에 빠질 확률은 50%보다 훨씬 더 높을 것입니다.
또한 범위에서 각 변동의 평균 막대 수는 여기에서 고려되지 않으며(Excel에서 구현하는 방법을 모르겠습니다) 그림을 심각하게 보완할 수 있습니다.
가장 짧은 것은 더 자주 나타나고 긴 것은 덜 자주 나타납니다. 글쎄, 가장 긴 - 결코.
그녀는 왜 이렇게 보여야 합니까? 나는 이것에 논리가 보이지 않습니다. 그런 경우라면 피싱은 전혀 문제가 되지 않을 것입니다. 5핍이 상승하고 정점에서 하락할 때까지 기다리면 됩니다. 차트에 따르면 5핍 되돌림 작업을 하고 있을 가능성이 거의 100%입니다. 사실, 정반대로 각각의 새로운 구간에는 잘 정의된 분포가 있으며 이전 구간과 다릅니다.
그녀는 왜 이렇게 보여야 합니까? 나는 이것에 논리가 보이지 않습니다. 그런 경우라면 피싱은 전혀 문제가 되지 않을 것입니다. 5핍이 상승하고 정점에서 하락할 때까지 기다리면 됩니다. 차트에 따르면 5핍 되돌림 작업을 하고 있을 가능성이 거의 100%입니다. 사실, 정반대로 각각의 새로운 구간에는 잘 정의된 분포가 있으며 이전 구간과 다릅니다.
망상이야 당신이 쓰는 것처럼이 차트에서 돈을 벌 수 없다는 것은 수학적으로 엄격하게 입증되었습니다.
아래에서 Y부터 범위가 연기됩니다. 예를 들어 첫 번째 범위는 10-13 포인트이며 10 + 30%이므로 30% 편차가 있는 범위라고 합니다. 차트에서 최대 백분율 비율은 42-54.6 포인트 범위에 있습니다. 즉, 모든 단일 변동(100개가 있다고 가정해 봅시다) 중 26개 또는 26%가 42의 범위에 속했습니다. -54.6점. 즉, 42~54.6포인트를 지난 가격이 한바퀴 돌고 같은 양으로 반대 방향으로 갈 확률이 26%입니다. 당연히 범위가 넓을수록 단일 진동이 포함될 가능성이 커집니다.
짧은 히스토리(월)에는 저점과 고점을 볼 수 있고 3년의 이력을 보면 거의 균등해지며 초반에 하락합니다. 따라서 히스토리가 클수록 분포가 균일해집니다. 이는 시장이 어떻게 변화하고 있는지, 개별 기간마다 진폭의 분포가 다르기 때문에 한 인터벌에 최적화된 TS를 포워드에 병합한다는 것을 보여줍니다. 따라서 진폭의 분포를 알면 TS의 매개 변수를 실시간으로 최적화하는 것처럼 조정할 수 있습니다.
그러나 이것은 30% 편차에만 해당됩니다. 이 주기성은 옳습니다. 다른 편차도 고유한 주기성을 가질 뿐만 아니라 서로 겹칠 수 있기 때문에 결과적으로 전체 지배적인 편차를 결정하는 방법은 무엇입니까?
이제 차트는 주요 변동이 발생하는 위치(우세)와 확률을 보여주지만 범위의 너비를 늘리면 해당 범위에 빠질 확률이 높아집니다. 예를 들어 범위가 200%로 증가하면 모든 변동(동일한 기간 동안)의 70%가 24-72포인트 범위에 속한다고 계산했습니다. 이것은 가격이 롤백 없이 72포인트 이상 오르지 않을 확률이 70%라는 것을 의미하지만, 동시에 롤백 없이 최소 24포인트를 통과할 것입니다. 이것은 확률적 TS를 구성하는 데 사용할 수 있습니다.
뚜렷한 그림이 없는 구간에서는 거래할 필요가 없습니다. 이때 더 뚜렷한 그림이 있는 다른 쌍을 (자동으로) 선택할 수 있습니다.
저는 이것을 엑셀로 작성해서 히스토리를 분석하는데 시간이 오래 걸리지만 인디케이터를 작성하면 히스토리(테스터에서 실행)로 종속성을 더 자세히 연구할 수 있으며 확률이 어떤 좁은 범위(약 20-40%)에 속하는 비율은 50%보다 훨씬 높을 것입니다.
또한 범위에서 각 변동의 평균 막대 수는 여기에서 고려되지 않으며(Excel에서 구현하는 방법을 모르겠습니다) 그림을 심각하게 보완할 수 있습니다.
이것은 사실 클러스터 분석에서 변동성의 관성을 통해 납을 계산하는 것과 다소 유사해야 하지만 직접적으로는 그렇지 않습니다.
이제 차트는 주요 변동이 발생하는 위치(우세)와 확률을 보여주지만 범위의 너비를 늘리면 해당 범위에 빠질 확률이 높아집니다. 예를 들어 범위가 200%로 증가하면 모든 변동(동일한 기간 동안)의 70%가 24-72포인트 범위에 속한다고 계산했습니다. 이것은 가격이 롤백 없이 72포인트 이상 오르지 않을 확률이 70%라는 것을 의미하지만, 동시에 롤백 없이 최소 24포인트를 통과할 것입니다. 이것은 확률적 TS를 구성하는 데 사용할 수 있습니다.
뚜렷한 그림이 없는 구간에서는 거래할 필요가 없습니다. 이때 더 뚜렷한 그림이 있는 다른 쌍을 (자동으로) 선택할 수 있습니다.
저는 이것을 엑셀로 작성해서 히스토리를 분석하는데 시간이 오래 걸리지만 인디케이터를 작성하면 히스토리별로(테스터에서 실행하여) 종속성을 더 자세히 연구할 수 있고, 어떤 좁은 범위(약 20-40%)에 빠질 확률은 50%보다 훨씬 더 높을 것입니다.
또한 범위에서 각 변동의 평균 막대 수는 여기에서 고려되지 않으며(Excel에서 구현하는 방법을 모르겠습니다) 그림을 심각하게 보완할 수 있습니다.
이 원칙에 따라 Excel에서 계산한 것이 있습니까? 예제에서 어떻게 보이는지 보십시오.
뭔가 문제가 있는 것 같아요. 아니면 정확히 무엇을 연구하고 있는지 이해하지 못했습니다.
그러나 일반적으로 스윙의 발생 빈도는 다음과 같아야 합니다.
가장 짧은 것은 더 자주 나타나고 긴 것은 덜 자주 나타납니다. 글쎄, 가장 긴 - 결코.
뭔가 문제가 있는 것 같아요. 아니면 정확히 무엇을 연구하고 있는지 이해하지 못했습니다.
그러나 일반적으로 스윙의 발생 빈도는 다음과 같아야 합니다.
그래프에는 빈도가 아니라 확률이 있습니다.
AFC는 무엇이든 될 수 있습니다.
그래프에는 빈도가 아니라 확률이 있습니다.
AFC는 무엇이든 될 수 있습니다.
이 경우에는 중요하지 않습니다. 프릴 용어를 사용할 시간이 없습니다. 확률 = 빈도 = 빈도를 고려할 수 있습니다.
주파수 응답과 관련하여 여기서 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. 내가 아는 한 여기에서 지그재그로 고문을 당하고 있습니다. 그리고 지그재그는 무작위 걷기에 대해 정확히 이와 같습니다. 그런데 금융 상품(그 중 다수)에서는 동일합니다.
PS, 주파수, 특정 크기의 지그재그 무릎이 발생하는 빈도의 의미.
뭔가 문제가 있는 것 같아요. 아니면 정확히 무엇을 연구하고 있는지 이해하지 못했습니다.
그러나 일반적으로 스윙 발생 빈도는 다음과 같아야 합니다.
가장 짧은 것은 더 자주 나타나고 긴 것은 덜 자주 나타납니다. 글쎄, 가장 긴 - 결코.
그녀는 왜 이렇게 보여야 합니까? 나는 이것에 논리가 보이지 않습니다. 그런 경우라면 피싱은 전혀 문제가 되지 않을 것입니다. 5핍이 상승하고 정점에서 하락할 때까지 기다리면 됩니다. 차트에 따르면 5핍 되돌림 작업을 하고 있을 가능성이 거의 100%입니다. 사실, 정반대로 각각의 새로운 구간에는 잘 정의된 분포가 있으며 이전 구간과 다릅니다.
그녀는 왜 이렇게 보여야 합니까? 나는 이것에 논리가 보이지 않습니다. 그런 경우라면 피싱은 전혀 문제가 되지 않을 것입니다. 5핍이 상승하고 정점에서 하락할 때까지 기다리면 됩니다. 차트에 따르면 5핍 되돌림 작업을 하고 있을 가능성이 거의 100%입니다. 사실, 정반대로 각각의 새로운 구간에는 잘 정의된 분포가 있으며 이전 구간과 다릅니다.