공적분은 두 변수의 평형 비율을 특징짓습니다. 왜냐하면 안정되기 위해서는 평형 비율에서 벗어날 때 그 균형 비율로 돌아와야 하므로 특정 (일정한) 평균 값 주위에서 변동합니다. 평형으로 돌아가려는 이러한 경향을 오류 수정이라고 합니다. 따라서 이 프로세스의 모델을 오류 수정 모델이라고 하며 고정성의 흥미로운 속성인 고정 계열을 평균 값으로 반환하는 데 해당합니다.
정상성과 평균 회귀의 정체를 이해하려면 자기 상관의 효과를 무시하고 정상성을 테스트하는 데 사용되는 방정식 (1)을 고려하십시오........
공적분은 두 변수의 균형 비율을 특성화합니다. 안정하려면 균형 비율에서 벗어날 때 다시 돌아와야 하므로 특정( 일정한 ) 평균 값 주위에서 변동합니다. 평형으로 돌아가려는 이러한 경향을 오류 수정이라고 합니다. 따라서 이 프로세스의 모델을 오류 수정 모델이라고 하며 고정성의 흥미로운 속성인 고정 계열을 평균 값으로 반환하는 데 해당합니다.
정상성과 평균 회귀의 정체를 이해하려면 자기 상관의 효과를 무시하고 정상성을 테스트하는 데 사용되는 방정식 (1)을 고려하십시오........
"평균 가격"과 "이동 평균"만 약간 다릅니다. 인용한 텍스트에서 우리는 일정한 평균값에 대해 이야기하고 있습니다. 이동 평균은 변수입니다. 보다 정확하게는 주어진 기간 내에서만 평균입니다. 따라서 가격 계열의 공적분을 말하는 것이 아니라 MA에서 편차의 공적분을 말하는 것입니다.
"평균 가격"과 "이동 평균"만 약간 다릅니다. 인용한 텍스트에서 우리는 일정한 평균값에 대해 이야기하고 있습니다. 이동 평균은 변수입니다. 보다 정확하게는 주어진 기간 내에서만 평균입니다. 글쎄요, 원칙적으로 이 상황은 faa1947 의 슬라이딩 윈도우와 유사하며, 거기에서 계수만 변경됩니다.
글쎄, 거기에서 우리는 이상적인 고정성에 대해 이야기하고 있다는 것이 분명합니다. 시간적(현실에 더 가까운) 또는 준정상성(quasi-stationarity)이라고 하는 경우 표본 평균이 의미가 있습니다.
저것들. MA로부터의 편차가 취해지며 이는 정상 과정으로 알려져 있습니다.
제가 어떻게 압니까, 모릅니다. 그러한 정보의 출처를 표시할 수 있습니까?
내가 이해하는 한 실제로 클러스터 표시기와 같은 것입니다. 가격 계열 자체의 공적분은 여기에서 분석되지 않으며 기본은 가격이 이동 평균으로 돌아가는 것입니다.
공적분은 평균 가격으로의 회귀 속성입니다.
여기 에 설명되어 있습니다
공적분은 두 변수의 평형 비율을 특징짓습니다. 왜냐하면 안정되기 위해서는 평형 비율에서 벗어날 때 그 균형 비율로 돌아와야 하므로 특정 (일정한) 평균 값 주위에서 변동합니다. 평형으로 돌아가려는 이러한 경향을 오류 수정이라고 합니다. 따라서 이 프로세스의 모델을 오류 수정 모델이라고 하며 고정성의 흥미로운 속성인 고정 계열을 평균 값으로 반환하는 데 해당합니다.
정상성과 평균 회귀의 정체를 이해하려면 자기 상관의 효과를 무시하고 정상성을 테스트하는 데 사용되는 방정식 (1)을 고려하십시오........
예를 들어 EURUSD-iMA(EURUSD,...)와 같은 차트를 작성합니다. 그것은 나에게 분명하다.
또 다른 투시력.
당신을 실망 시켰습니다. 항상 명확한 결과를 제공하지 않는 정상성에 대한 많은 테스트가 있습니다.
공적분은 평균 가격으로의 회귀 속성입니다.
여기 에 설명되어 있습니다
공적분은 두 변수의 균형 비율을 특성화합니다. 안정하려면 균형 비율에서 벗어날 때 다시 돌아와야 하므로 특정( 일정한 ) 평균 값 주위에서 변동합니다. 평형으로 돌아가려는 이러한 경향을 오류 수정이라고 합니다. 따라서 이 프로세스의 모델을 오류 수정 모델이라고 하며 고정성의 흥미로운 속성인 고정 계열을 평균 값으로 반환하는 데 해당합니다.
정상성과 평균 회귀의 정체를 이해하려면 자기 상관의 효과를 무시하고 정상성을 테스트하는 데 사용되는 방정식 (1)을 고려하십시오........
"평균 가격"과 "이동 평균"만 약간 다릅니다. 인용한 텍스트에서 우리는 일정한 평균값에 대해 이야기하고 있습니다. 이동 평균은 변수입니다. 보다 정확하게는 주어진 기간 내에서만 평균입니다. 따라서 가격 계열의 공적분을 말하는 것이 아니라 MA에서 편차의 공적분을 말하는 것입니다.
또 다른 투시력.
당신을 실망 시켰습니다. 항상 명확한 결과를 제공하지 않는 정상성에 대한 많은 테스트가 있습니다.
"평균 가격"과 "이동 평균"만 약간 다릅니다. 인용한 텍스트에서 우리는 일정한 평균값에 대해 이야기하고 있습니다. 이동 평균은 변수입니다. 보다 정확하게는 주어진 기간 내에서만 평균입니다. 글쎄요, 원칙적으로 이 상황은 faa1947 의 슬라이딩 윈도우와 유사하며, 거기에서 계수만 변경됩니다.
글쎄, 거기에서 우리는 이상적인 고정성에 대해 이야기하고 있다는 것이 분명합니다. 시간적(현실에 더 가까운) 또는 준정상성(quasi-stationarity)이라고 하는 경우 표본 평균이 의미가 있습니다.
특히 흥미로운 것은 하나의 도구를 다른 여러 도구와 거래한다는 아이디어입니다. 거래된 상품에 대해 거래 불가능한 합성 상품이 있는 경우 쌍을 거래하는 방법을 몰랐습니다. 이제 수행 방법이 명확해졌습니다.
이것은 Leprecon Review No. 10 Issue: 2010년 10월 23일 저널의 "라이브" 예를 통해 충분히 자세히 설명되어 있습니다.
http://www.lepreconreview.com/arhiv-jyrnala/year/2010 S. Ogarkov의 기사 참조:
MT4의 준차익거래 (8부) p.65,
트리플 스프레드 수익성 지표 , p.75.
저것들. 이 시리즈가 고정적이지 않다는 말씀이신가요? 그것을 증명하십시오.
이것은 Leprecon Review No. 10 Issue: 2010년 10월 23일 저널의 "라이브" 예를 통해 충분히 자세히 설명되어 있습니다.
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MT4의 준차익거래(8부) p.65,
트리플 스프레드 수익성 지표, p.75.
이것은 Leprecon Review No. 10 Issue: 2010년 10월 23일 저널의 "라이브" 예를 통해 충분히 자세히 설명되어 있습니다.
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MT4의 준차익거래 (8부) p.65,
트리플 스프레드 수익성 지표 , p.75.
육안으로 구분하기 어렵습니다. 고문을 작성하는 것이 더 쉽고 모든 것이 저울에 표시됩니다.