Garman과 Klass의 변동성. 히스토리의 변동성을 계산할 때 편향이 0이고 점프가 없는 브라운 운동을 가정합니다(즉,열기=닫기). 이 스코어링 기능은 CLOSE 스코어링 보다 7.4배 더 효율적 입니다.
•고-저변동성: 파킨슨병(파킨슨병)
파킨슨 공식은 역사적 변동성을고가-저가 로 추정 합니다.
• OHLC 변동성: Rogers and Satchell(rogers.satchell)
역사에 대한 Roger와 Sachell의 변동성 계산 기능은 0이 아닌 드리프트를 고려하지만 점프는 가정하지 않습니다.
• 변동성 OHLC: Garman 및 Klass - Yang 및 Zang(gk.yz)
이 기능은 열 때 간격을 고려한 Garman 및 Klass 기능의 수정된 버전입니다.
• OHLC 변동성: Yang 및 Zhang(yang.zhang)Yang 및 Zang 함수는 과거 변동성을 계산하고 추정 오차가 최소화되며 드리프트 및 열린 간격과 무관합니다. 이것은 Rogers and Sachell 함수, 변동성OPEN-CLOSE 의 가중 평균으로 해석될 수 있습니다.
Garman과 Klass의 변동성. 히스토리의 변동성을 계산할 때 편향이 0이고 점프가 없는 브라운 운동을 가정합니다(즉,열기=닫기). 이 스코어링 기능은 CLOSE 스코어링 보다 7.4배 더 효율적 입니다.
•고-저변동성: 파킨슨병(파킨슨병)
파킨슨 공식은 역사적 변동성을고가-저가 로 추정 합니다.
• OHLC 변동성: Rogers and Satchell(rogers.satchell)
역사에 대한 Roger와 Sachell의 변동성 계산 기능은 0이 아닌 드리프트를 고려하지만 점프는 가정하지 않습니다.
• 변동성 OHLC: Garman 및 Klass - Yang 및 Zang(gk.yz)
이 기능은 열 때 간격을 고려한 Garman 및 Klass 기능의 수정된 버전입니다.
• OHLC 변동성: Yang 및 Zhang(yang.zhang)Yang 및 Zang 함수는 과거 변동성을 계산하고 추정 오차가 최소화되며 드리프트 및 열린 간격과 무관합니다. 이것은 Rogers and Sachell 함수, 변동성OPEN-CLOSE 의 가중 평균으로 해석될 수 있습니다.
그리고 그는 자물쇠도 없이 5번가에 어떻게 있는 겁니까?!
그렇지 않습니다. 변동성은 고정적 입니다. 거의. 유사도 할 것입니다.
누군가가 소녀의 곤경을 이용하는 방법을 모르는 경우 - 그의 윤리적 문제. 나는 도덕적 브레이크가 없습니다.
변동성은 통계적으로 유의미한 패턴을 가져야 합니까?
다음은 R에서 선택한 황소입니다.
변동성 ( 닫기 )
CLOSE 가격 을 사용한 역사적 변동성 계산
• OHLC 변동성: Garman 및 Klass(garman.klass)
Garman과 Klass의 변동성. 히스토리의 변동성을 계산할 때 편향이 0이고 점프가 없는 브라운 운동을 가정합니다(즉, 열기 = 닫기 ). 이 스코어링 기능은 CLOSE 스코어링 보다 7.4배 더 효율적 입니다.
• 고-저 변동성: 파킨슨병(파킨슨병)
파킨슨 공식은 역사적 변동성을 고가-저가 로 추정 합니다.
• OHLC 변동성: Rogers and Satchell(rogers.satchell)
역사에 대한 Roger와 Sachell의 변동성 계산 기능은 0이 아닌 드리프트를 고려하지만 점프는 가정하지 않습니다.
• 변동성 OHLC: Garman 및 Klass - Yang 및 Zang(gk.yz)
이 기능은 열 때 간격을 고려한 Garman 및 Klass 기능의 수정된 버전입니다.
• OHLC 변동성: Yang 및 Zhang(yang.zhang) Yang 및 Zang 함수는 과거 변동성을 계산하고 추정 오차가 최소화되며 드리프트 및 열린 간격과 무관합니다. 이것은 Rogers and Sachell 함수, 변동성 OPEN - CLOSE 의 가중 평균으로 해석될 수 있습니다.
"우리 앞에서 모든 것을 훔쳤다"
다음은 R에서 선택한 황소입니다.
변동성 ( 닫기 )
CLOSE 가격 을 사용한 역사적 변동성 계산
• OHLC 변동성: Garman 및 Klass(garman.klass)
Garman과 Klass의 변동성. 히스토리의 변동성을 계산할 때 편향이 0이고 점프가 없는 브라운 운동을 가정합니다(즉, 열기 = 닫기 ). 이 스코어링 기능은 CLOSE 스코어링 보다 7.4배 더 효율적 입니다.
• 고-저 변동성: 파킨슨병(파킨슨병)
파킨슨 공식은 역사적 변동성을 고가-저가 로 추정 합니다.
• OHLC 변동성: Rogers and Satchell(rogers.satchell)
역사에 대한 Roger와 Sachell의 변동성 계산 기능은 0이 아닌 드리프트를 고려하지만 점프는 가정하지 않습니다.
• 변동성 OHLC: Garman 및 Klass - Yang 및 Zang(gk.yz)
이 기능은 열 때 간격을 고려한 Garman 및 Klass 기능의 수정된 버전입니다.
• OHLC 변동성: Yang 및 Zhang(yang.zhang) Yang 및 Zang 함수는 과거 변동성을 계산하고 추정 오차가 최소화되며 드리프트 및 열린 간격과 무관합니다. 이것은 Rogers and Sachell 함수, 변동성 OPEN - CLOSE 의 가중 평균으로 해석될 수 있습니다.
"우리 앞에서 모든 것을 훔쳤다"
우리를 "훔치는" 것처럼. 우리가 시도하지 않는 이유는 무엇입니까?