많은 예측(가격 궤적)이 확률적 예측으로 축소됩니다. 특정 시간이 지나면 가격 분포를 구축할 수 있습니다. 즉, 긍정적인 수학적 기대치를 얻을 수 있습니다. 그러나 이것은 가격 책정 프로세스가 비-마르코비안인 경우에만 해당됩니다. 메모리가 있습니다.
Markov 프로세스는 시간 매개변수 t의 주어진 값 이후의 진화가 t 이전의 진화에 의존하지 않는 무작위 프로세스입니다. 단, 이 순간의 프로세스 값이 고정되어 있다면(프로세스의 "미래"는 알려진 "현재"가 있는 "과거"에 대한 또 다른 해석(Wentzel): 프로세스의 "미래"는 "현재"를 통해서만 "과거"에 의존합니다.
프로세스가 Markovian이면 분포는 항상 mo=0이고 가격과 함께 각 단계에서 변경됩니다. 저것들. 가장 좋은 예측은 앞으로 몇 단계 더 나아가면 현재 가격이 될 것입니다. 저것들. 당신이 벌 수없는 마틴을 얻으십시오.
가격 변경 과정은 비-마르코비안이며, 이는 Grail 공식을 의미합니다.)) 모든 거래가 반드시 긍정적이라는 의미는 아니지만, 미래 가격 분포에 분산이 남아 있기 때문입니다. 분산은 예측 오차를 의미합니다.
의무 는 아니지만 어쨌든 여전히 확산이 있습니다. 또한 MO_trade_with_spread/RMSE_forecast_error 의 비율은 허용 가능한 만큼 커야 합니다(이 비율은 자기자본 곡선이 얼마나 자신 있게 성장할 것이며 어떤 하락 가능성이 있는지를 결정합니다)
이 해석에서는 기억의 깊이도 중요합니다. 그리고 예측이 얼마나 빨리 변하는지. 미래에 예측할 시간(포지션을 얼마나 유지할 것인지)에 따라 다릅니다.
시장에 실제로 [탐지 가능한] 메모리가 있는지 여부도 중요합니다. 때때로 긍정적인 MO로 예측할 수 있는 시장 공식을 갖는 것이 가능하지만 동시에 감지할 수 있는 순간에도 가능합니다.
C-4 : 좋아, 단순성을 위해 시장에 감지 가능한 메모리가 있다고 가정하고 항상 활성화되고 강도가 일정하다고 가정합니다. 무엇 향후 계획? 어떻게 이것으로 돈을 벌 수 있습니까?
수학적으로 "기억이 있다"라는 표현은 "이전 기대 가격에 대한 현재 가격 기대치의 의존성을 설명하는 차이 방정식(반드시 선형일 필요는 없음)이 있다"는 진술에 해당합니다. 그리고 이론적으로 이 방정식은 그러한 순간(즉, 시스템 의 수학적 모델을 구축한 경우 ) 에 시장 행동의 특성에 대한 일반적인 고려 사항을 기반으로 "계산"한다고 추측 할 수 있습니다.
수학적으로 "기억이 있다"라는 표현은 "이전 기대 가격에 대한 현재 가격 기대치의 의존성을 설명하는 차이 방정식(반드시 선형일 필요는 없음)이 있다"는 진술에 해당합니다. 그리고 이론적으로 이 방정식은 그러한 순간(즉, 시스템 의 수학적 모델을 구축한 경우 )에 시장 행동의 특성에 대한 일반적인 고려 사항을 기반으로 "계산"한다고 추측 할 수 있습니다.
테스터 내장.
ToBarFuture(20) 함수가 있을 것입니다. 우리는 미래에 20개 막대의 닫기 값을 얻습니다.
예를 들어, 앞으로 20번째 막대의 가치인 미래를 알아보자.
이전에는 파일을 알기 위해 Close로 파일을 생성했습니다.
글쎄, 우리는 최소한의 중지로 전략을 구현합니다.
예를 들어, 앞으로 20번째 막대의 가치인 미래를 알아보자.
어떻게 미래를 알고 싶은지 ....... 유일한 문제는 .......
많은 예측(가격 궤적)이 확률적 예측으로 축소됩니다. 특정 시간이 지나면 가격 분포를 구축할 수 있습니다. 즉, 긍정적인 수학적 기대치를 얻을 수 있습니다. 그러나 이것은 가격 책정 프로세스가 비-마르코비안인 경우에만 해당됩니다. 메모리가 있습니다.
Markov 프로세스는 시간 매개변수 t의 주어진 값 이후의 진화가 t 이전의 진화에 의존하지 않는 무작위 프로세스입니다. 단, 이 순간의 프로세스 값이 고정되어 있다면(프로세스의 "미래"는 알려진 "현재"가 있는 "과거"에 대한 또 다른 해석(Wentzel): 프로세스의 "미래"는 "현재"를 통해서만 "과거"에 의존합니다.
프로세스가 Markovian이면 분포는 항상 mo=0이고 가격과 함께 각 단계에서 변경됩니다. 저것들. 가장 좋은 예측은 앞으로 몇 단계 더 나아가면 현재 가격이 될 것입니다. 저것들. 당신이 벌 수없는 마틴을 얻으십시오.
가격 변경 과정은 비-마르코비안이며, 이는 Grail 공식을 의미합니다.)) 모든 거래가 반드시 긍정적이라는 의미는 아니지만, 미래 가격 분포에 분산이 남아 있기 때문입니다. 분산은 예측 오차를 의미합니다.
이 해석에서는 기억의 깊이도 중요합니다. 그리고 예측이 얼마나 빨리 변하는지. 미래에 예측할 시간(포지션을 얼마나 유지할 것인지)에 따라 다릅니다.
반드시 성배는 아니지만 여전히 확산이 있습니다. 또한 MO_trade_with_spread/RMS_forecast_error 의 비율은 허용 가능한 만큼 커야 합니다.
네, 이미 추가했습니다.)) MO/분산이 만족스러울 때 거래하고 그에 따라 포즈를 유지하는 것이 필요합니다. 글쎄, 확산 자체
시장에 실제로 [탐지 가능한] 메모리가 있는지 여부도 중요합니다. 때때로 긍정적인 MO로 예측할 수 있는 시장 공식을 갖는 것이 가능하지만 동시에 감지할 수 있는 순간에도 가능합니다.
예를 들어, 앞으로 20번째 막대의 가치인 미래를 알아보자.
어떻게 미래를 알고 싶은지 ....... 유일한 문제는 .......
그래서 테스터가 알아내는 데 문제가 없는지..
시장이 실제로 주어진 시간에 [탐지 가능한] 메모리를 가지고 있는지 여부도 중요합니다. 때때로 긍정적인 MO로 예측할 수 있는 시장 공식을 갖는 것이 가능하지만 동시에 감지할 수 있는 순간에도 가능합니다.
글쎄, 나는 그러한 공식이 있는지 매우 의심합니다. 적어도 저는 "항상 시장" 시스템에서 장기간 성공적인 거래를 한 사례에 대해 들어본 적이 없습니다.
좋아, 단순성을 위해 시장에 감지 가능한 메모리가 있다고 가정하고 항상 활성화되고 강도가 일정하다고 가정합니다. 무엇 향후 계획? 어떻게 이것으로 돈을 벌 수 있습니까?
수학적으로 "기억이 있다"라는 표현은 "이전 기대 가격에 대한 현재 가격 기대치의 의존성을 설명하는 차이 방정식(반드시 선형일 필요는 없음)이 있다"는 진술에 해당합니다. 그리고 이론적으로 이 방정식은 그러한 순간(즉, 시스템 의 수학적 모델을 구축한 경우 ) 에 시장 행동의 특성에 대한 일반적인 고려 사항을 기반으로 "계산"한다고 추측 할 수 있습니다.
글쎄, 나는 그러한 공식이 있는지 매우 의심합니다. 적어도 저는 "항상 시장" 시스템에서 장기간 성공적인 거래를 한 사례에 대해 들어본 적이 없습니다.
음, 뮤추얼 펀드와 같은 전체 투자 교환 산업은 항상 시장에 있습니다. 지난 세기에 주식은 대부분 성장했습니다. 이 분기의 관점에서 예측은 항상 충분히 큰 간격(장기)에 대해 양수입니다.
그러나 소규모 투기꾼에게는 이것이 중요하지 않습니다. 그래서 저도 믿지 않습니다.
수학적으로 "기억이 있다"라는 표현은 "이전 기대 가격에 대한 현재 가격 기대치의 의존성을 설명하는 차이 방정식(반드시 선형일 필요는 없음)이 있다"는 진술에 해당합니다. 그리고 이론적으로 이 방정식은 그러한 순간(즉, 시스템 의 수학적 모델을 구축한 경우 )에 시장 행동의 특성에 대한 일반적인 고려 사항을 기반으로 "계산"한다고 추측 할 수 있습니다.
테스터 내장.
ToBarFuture(20) 함수가 있을 것입니다. 우리는 미래에 20개 막대의 닫기 값을 얻습니다.
이 지식을 사용하여 어떻게 수익성 있게 거래할 수 있습니까?
테스터 내장.
ToBarFuture(20) 함수가 있을 것입니다. 우리는 미래에 20개 막대의 닫기 값을 얻습니다.
이 지식을 사용하여 어떻게 수익성 있게 거래할 수 있습니까?
1. 우리는 허용 가능한 위험 수준을 설정합니다(예를 들어, 전체 예금을 eb 을 회수할 확률이 1%이면 이것이 OK라고 믿습니다)
2. 특정 이력(1년 동안) 동안 20바 동안의 위험 수준, 가용 용암 거래량 및 평균 가격 변동을 기반으로 거래 포지션의 거래량을 결정합니다.
3. 당신이 억만장자일 확률은 99%입니다.