moskitman : "동적 합성"이라는 용어는 전체 주식 차트의 동작에 따라 동적으로 변하는(일부 마감, 다른 진입) 주문의 다중 통화 바스켓(합성 거래 상품)을 의미했습니다.
선택 영역에서 귀하의 관점에서 이상적인 총 자산에 대한 설명이 필요합니다. 원칙적으로, 당신은 당신의 상상에 따라 어떤 공식을 그릴 수 있고 그것에 시장을 끌어들일 수 있습니다. 이 접근 방식이 얼마나 정확한지 - 실험이 필요합니다. 비슷한 것을 구현하려고 하는데 MT5 버그가 발생했습니다.
renegate : 볼드체로 강조 표시된 용어는 시장에서 "지급"되고 나머지 용어는 합성의 고정성을 유지하기 위해 주머니에서 "지급"됩니다. 따라서 계수는 천천히 변경되어야 합니다.
어쩐지 조금 불명확합니다. 나는 당신이 두 개의 합성물을 가지고 있다는 것을 이해합니다. 과제는 총 자본을 구하고 계수를 선택한 후 속성을 살펴보는 것입니다.
Ikviti=k1*A1+k2*A2+k3*A3........ k1+k2+k3+...+kn=Const 후자는 선택 사항이지만. 그러면 k1<<Const; k2<<Const....... 즉, 하나의 상품이 전체 자기자본에 미치는 영향의 정도가 미미합니다. 총 자본이 그 속성을 변경하려면 대부분의 계수 k가 변경되어야 합니다. 일반적으로 실험이 필요하며 IMHO는 통화뿐만 아니라.
Op1A1의 역사에 대해 조사된 부분이 있습니다. - 상품 A1의 맨 왼쪽 막대를 여는 가격, 이 상품의 자산은 (Op2-Op1)*k1*St1, (Op3-Op1)*k1 *St1, (Op4-Op1)*k1 *St1.. 여기서 St1은 예금 통화 의 1핍 비용입니다.
물론 해당 계수 k2, k3을 사용하여 두 번째, 세 번째 및 기타 도구에 대해 동일한 활동. 전체 형평성은 이러한 계수에 크게 의존하며 원칙적으로 형평성이 연구 영역의 일부 기준을 충족하도록 선택될 수 있습니다. 최적화 기간 후에 쓰레기가 평소와 같이 나올 가능성이 높지만 얼마 동안 이러한 계수는 테이블에서 부스러기를 훔칠 시간을 갖기 위해 관련이 있다고 가정할 수 있습니다. 또한 계수 k1,k2,k3...은 실제 포지션의 오픈 로트에 비례합니다.
"다이나믹 합성"을 어디에서나 본 적이 있습니까? 감사합니다...
다이나믹 합성을 하고 있습니다.
예를 들어, 1과 2의 두 시점에서 합성 시리즈를 고려하십시오.
S1 = w11*A1 + w12*B1
S2 = w21*A2 + w22*B2
------------------------------
첫 번째에서 두 번째를 뺍니다.
S2 - S1 = w21*A2 - w11*A1 + w22*B2 - w12*B1;
dS = (w11+dw1)*(A1+dA) - w11*A1 + (w12+dw2)*(B1+dB) - w12*B1;
dS = w11*A1 + w11*dA + dw1*A1 + dw1*dA - w11*A1 + w12*B1 + w12*dB + dw2*B1 + dw2*dB -w12*B1;
dS = w11*dA + dw1*A1 + dw1*dA + w12*dB + dw2*B1 + dw2*dB;
"동적 합성"이라는 용어는 전체 주식 차트의 동작에 따라 동적으로 변하는(일부 마감, 다른 진입) 주문의 다중 통화 바스켓(합성 거래 상품)을 의미했습니다.
볼드체로 강조 표시된 용어는 시장에서 "지급"되고 나머지 용어는 합성의 고정성을 유지하기 위해 주머니에서 "지급"됩니다. 따라서 계수는 천천히 변경되어야 합니다.
어쩐지 조금 불명확합니다. 나는 당신이 두 개의 합성물을 가지고 있다는 것을 이해합니다. 과제는 총 자본을 구하고 계수를 선택한 후 속성을 살펴보는 것입니다.
Ikviti=k1*A1+k2*A2+k3*A3........ k1+k2+k3+...+kn=Const 후자는 선택 사항이지만. 그러면 k1<<Const; k2<<Const....... 즉, 하나의 상품이 전체 자기자본에 미치는 영향의 정도가 미미합니다. 총 자본이 그 속성을 변경하려면 대부분의 계수 k가 변경되어야 합니다. 일반적으로 실험이 필요하며 IMHO는 통화뿐만 아니라.
다이나믹 합성을 하고 있습니다.
예를 들어, 1과 2의 두 시점에서 합성 시리즈를 고려하십시오.
S1 = w11*A1 + w12*B1
S2 = w21*A2 + w22*B2
------------------------------
첫 번째에서 두 번째를 뺍니다.
S2 - S1 = w21*A2 - w11*A1 + w22*B2 - w12*B1;
dS = (w11+dw1)*(A1+dA) - w11*A1 + (w12+dw2)*(B1+dB) - w12*B1;
dS = w11*A1 + w11*dA + dw1*A1 + dw1*dA - w11*A1 + w12*B1 + w12*dB + dw2*B1 + dw2*dB -w12*B1;
dS = w11*dA + dw1*A1 + dw1*dA + w12*dB + dw2*B1 + dw2*dB;
벡터 오류 수정(VEC)을 보셨습니까?
아니요, 하지만 가중치를 맞추기 위해 재귀적 벡터화 최소 자승(RLS) 필터를 사용합니다.
한 가지 질문이 있습니다. 왜 "IKVITI"입니까 ???
Op1A1의 역사에 대해 조사된 부분이 있습니다. - 상품 A1의 맨 왼쪽 막대를 여는 가격, 이 상품의 자산은 (Op2-Op1)*k1*St1, (Op3-Op1)*k1 *St1, (Op4-Op1)*k1 *St1.. 여기서 St1은 예금 통화 의 1핍 비용입니다.
물론 해당 계수 k2, k3을 사용하여 두 번째, 세 번째 및 기타 도구에 대해 동일한 활동. 전체 형평성은 이러한 계수에 크게 의존하며 원칙적으로 형평성이 연구 영역의 일부 기준을 충족하도록 선택될 수 있습니다. 최적화 기간 후에 쓰레기가 평소와 같이 나올 가능성이 높지만 얼마 동안 이러한 계수는 테이블에서 부스러기를 훔칠 시간을 갖기 위해 관련이 있다고 가정할 수 있습니다. 또한 계수 k1,k2,k3...은 실제 포지션의 오픈 로트에 비례합니다.