마스터-슬레이브에 대한 공식적인 정의가 있습니까? - 페이지 2

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Reshetov :

1개의 막대에 대한 상관 계수는 계산되지 않고 N개의 막대에 대해 계산됩니다. 따라서 선행 쌍의 움직임에 대한 구동 쌍의 응답은 1 bar가 아니라 N 막대의 역사 섹션에 대해 얻어집니다.

어떤 경우에도 잡음이 발생하지만, 상관계수와 항목 1과 항목 2에 대한 상관계수의 차이가 작을수록 노이즈 값이 높아집니다.

응답 시간은 여전히 중요합니다. 오프셋이 1 bar이고 쌍이 0.9 bar에서 반응하면 이것이 한 가지입니다. 소음 아래에서 꺼내는 것이 실제로 가능합니다. 그러나 반응 시간이 0.01bar라면 완전히 다릅니다. 또한이 매개 변수는 일정하지 않을 수 있으며 문제는 소음 수준을 모르는 것처럼 우리도 모른다는 것입니다 ... 그러나 항상 그렇듯이 기준은 실천입니다. 확인해야 합니다.
 
alsu :
응답 시간은 여전히 중요합니다. 변위가 1 bar이고 쌍이 0.9 bar에서 반응하면 이것이 한 가지입니다. 소음에서 빼내는 것이 실제로 가능합니다. 그러나 반응 시간이 0.01bar라면 완전히 다릅니다.
제비꽃. 그것은 여전히 리더-슬레이브를 식별하는 것입니다. 응답 시간이 1bar 미만인 사람을 식별하는 것은 비현실적입니다. 다른 쌍의 눈금이 동기화되지 않았습니다. 막대만 동기식이며 누락된 막대가 없는 경우에만 가능합니다.
알슈 :


그러나 항상 그렇듯이 기준은 실천입니다. 확인해야 합니다.

의심할 여지 없이.
 

예를 사용하여 전략을 보여주고 싶습니다(오늘은 두 가지 신호가 있으며 게임은 수동입니다).


 
이게 마지막 글이라면?
 
Reshetov :

방법이 있습니다. 모든 것은 상대적입니다. 이렇게 하려면 두 가지 경우에 대한 상관 계수를 계산해야 합니다.

  1. 첫 번째 쌍은 편향되지 않고 두 번째 쌍은 첫 번째 쌍에 비해 1 bar 뒤로 이동합니다.
  2. 첫 번째 쌍은 두 번째 쌍에 대해 1bar씩 오프셋으로 사용되며 두 번째 쌍은 편향되지 않습니다.

우리는 단락 1과 단락 2에서 얻은 절대 값으로 상관 계수를 비교합니다.

  • 항목 1에 대한 상관 계수의 절대값이 항목 2보다 크면 두 번째 쌍이 리더이고 첫 번째 쌍이 슬레이브입니다.
  • 항목 2에 대한 상관 계수의 절대값이 항목 1보다 크면 첫 번째 쌍이 선행이고 두 번째 쌍이 슬레이브입니다.


상관관계가 아니라 공적분을 측정해야 하며, 이는 두 쌍의 통합 수준이 같을 때 작동합니다.
 
wmlab : 예를 사용하여 전략을 보여주고 싶습니다(오늘은 두 가지 신호가 있으며 게임은 수동입니다).
리더 또는 팔로워의 의미를 너무 문자 그대로 받아들이고 있습니다. 모든 것이 여기에서 훨씬 더 얇습니다 ....))) 그리고 방향이 맞습니다)))
 

나는 그림의 첫 번째 부분에 동의합니다. 유로는 30분 일찍 올랐다(나는 시간이 있다 = Msk -1)

나는 두 번째 캠페인을 파운드로 보지 않았습니다. 유로는 거의 원래대로 롤백했다가 다시 상승했습니다.

리더의 '힘'을 측정할 것이 없다

가장 단순한 것 - "단계" 수 - 크기 + 속도 "단계" x 시간

1 "단계" - 어제 범위의 10%(유로 = 11p., 파운드 = 6p.)

 
faa1947 :
상관관계가 아니라 공적분을 측정해야 하며, 이는 두 쌍의 통합 수준이 같을 때 작동합니다.
통화가 장기 균형 상태에 있는지 확인해야 합니다. 즉, 두 개의 비정상 프로세스가 고정 선형 결합을 제공하는지 확인해야 합니다.
 
orb :
통화가 장기 균형 상태에 있는지 확인해야 합니다. 즉, 두 개의 비정상 프로세스가 고정 선형 결합을 제공하는지 확인해야 합니다.

당연히.

우리가 리드에 대해 이야기한다면 그것은 있어야 할 곳이고 Reshetov는 확인 방법을 썼고 그들은 그것을 수행합니다. 주식 및 상품 시장에서 사용됩니다. 거시경제적 선행 시계열 이 있습니다. 제 생각에는 핸디캡에서 아시아인이 유럽과 주보다 앞서 있습니다. 호주가 선두를 달리고 있습니다.

 

여기에서 그들은 상관관계에 대해 이야기했습니다... 그리고 당신은 그것을 어떤 방법으로 측정합니까?

결국, 그들 중 많은 수가 있으며 모두가 적합하지는 않습니다.

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