가격 증분 분배
친애하는 상인!
여가 시간에 이 포럼에서 많은 주제를 읽었습니다. 많은 주제가 확률 변수 수익의 분포 유형(소위 가격 증분)을 결정하는 문제에 대해 논의합니다. 나 자신은 이 과제가 해결되지 않았다는 것을 깨달았고, 어떤 식으로든 :) :) 적절한 교육과 기술을 가지고 이 문제를 해결하는 데 참여하기로 결정했습니다.
따라서 문제 진술:
특정 통화 쌍의 틱 데이터를 기반으로 연속 매수 및 매도 호가 증분의 확률 분포를 결정합니다(즉, 매도호가의 현재 및 이전 값과 동일한 세트의 차이로 구성된 데이터 세트를 분석했습니다. 입찰 가격). 주어진 분포의 확률 밀도, 분포 함수 및 분위수 함수에 대한 공식은 분석 형식으로 제시되어야 합니다.
작업은 확실히 쉽지 않았습니다. 나는 이 분포가 널리 논의된 분포 중 하나가 아니라고 말할 것입니다. 정규도, 로지스틱도, Laplace도, Cauchy 등도 아닙니다. 등.
이 분포를 제공하기 전에 (보다 정확하게는 분포의 가족입니다. 다른 통화 쌍은 일반적으로 표준 편차 와 일치하지 않는 스케일 팩터 값이 다르기 때문에) 몇 가지 답변을 부탁드립니다. 질문 - 실제로이 분포에 대한 지식을 제공하는 것은 무엇입니까? Forex 거래에 어떻게 도움이 될까요?
감사합니다,
우연히 지나가다가 FX시장에 관심을 가지고
알렉산더_K :)
친애하는 상인!
여가 시간에 이 포럼에서 많은 주제를 읽었습니다. 많은 주제가 확률 변수 수익의 분포 유형(소위 가격 증분)을 결정하는 문제에 대해 논의합니다. 나 자신은 이 과제가 해결되지 않았다는 것을 깨달았고, 어떤 식으로든 :) :) 적절한 교육과 기술을 가지고 이 문제를 해결하는 데 참여하기로 결정했습니다.
따라서 문제 진술:
특정 통화 쌍의 틱 데이터를 기반으로 연속 매수 및 매도 호가 증분의 확률 분포를 결정합니다(즉, 매도호가의 현재 및 이전 값과 동일한 세트의 차이로 구성된 데이터 세트를 분석했습니다. 입찰 가격). 주어진 분포의 확률 밀도, 분포 함수 및 분위수 함수에 대한 공식은 분석 형식으로 제시되어야 합니다.
작업은 확실히 쉽지 않았습니다. 나는 이 분포가 널리 논의된 분포 중 하나가 아니라고 말할 것입니다. 정규도, 로지스틱도, Laplace도, Cauchy 등도 아닙니다. 등.
이 분포를 제공하기 전에 (보다 정확하게는 분포의 가족입니다. 다른 통화 쌍은 일반적으로 표준 편차 와 일치하지 않는 스케일 팩터 값이 다르기 때문에) 몇 가지 답변을 부탁드립니다. 질문 - 실제로이 분포에 대한 지식을 제공하는 것은 무엇입니까? Forex 거래에 어떻게 도움이 될까요?
감사합니다,
우연히 지나가다가 FX시장에 관심을 가지고
알렉산더_K :)
사실 (IMHO) 이전 가격에 대한 현재 가격의 의존성은 없습니다. 이 분포를 찾는 사람들은 단순히 현재 시간과 선택한 시간 간격(상승 추세, 하락 추세 또는 평면)에 존재하는 시장의 추세를 식별하기를 원합니다. 추세가 결정된 후 거래자는 이를 통해 이익을 얻을 기회를 찾고 있습니다.
사실 (IMHO) 이전 가격에 대한 현재 가격의 의존성은 없습니다. 이 분포를 찾는 사람들은 단순히 현재 시간과 선택한 시간 간격(상승 추세, 하락 추세 또는 평면)에 존재하는 시장의 추세를 식별하기를 원합니다. 추세가 결정된 후 거래자는 이를 통해 이익을 얻을 기회를 찾고 있습니다.
- 그리고 실제로 이 분포에 대한 지식을 제공하는 것은 무엇입니까? Forex 거래에 어떻게 도움이 될까요?
로그 증분을 입력으로 사용하는 GARCH 모델은 추세 모델, 변동성 모델 및 증분 분포 모델의 세 부분으로 구성됩니다. 이러한 분포, 알고리즘에 대한 영향, 분포 유형에 따른 통화 쌍 간의 차이 등에 대한 방대한 문헌이 있습니다. .... 30세의 수염으로 제기한 질문입니다. 금융 시장의 주요 수학적 도구는 GARCH이며 그 중 많은 것이 있습니다. 기계 학습 지점에서 나는 문학 작품을 선택했습니다. 나는 다시 집착합니다.
편향된 t-분포는 지금까지 가장 널리 사용됩니다. 그러나 완전한 모델은 세 가지 구성 요소로 구성되어 있음을 반복합니다.
실제 거래에서 널리 사용되는 기성 소프트웨어 패키지가 있습니다. 결과는 공개 출판물에서 볼 수 있습니다. R에서 fgarch, rugarch 라는 이름을 지정할 수 있지만 유일한 것은 아닙니다.
실제로 종속성이 있습니다. 모든 거래는 돈이고 거래가 열리면 조만간 닫힐 것이기 때문에 시장에는 기억이 있습니다.
나는 이 문제에 대해 모든 사람이 자신의 의견을 가지고 있다고 주장하지는 않겠지만, 그러한 의존성이 있다면 외삽을 통해 50/50보다 훨씬 더 정확하게 미래 가격 움직임을 예측하는 것이 가능할 것입니다.
로그 증분을 입력으로 사용하는 GARCH 모델은 추세 모델, 변동성 모델 및 증분 분포 모델의 세 부분으로 구성됩니다. 이러한 분포, 알고리즘에 대한 영향, 분포 유형에 따른 통화 쌍 간의 차이 등에 대한 방대한 문헌이 있습니다. .... 30세의 수염으로 제기한 질문입니다. 금융 시장의 주요 수학적 도구는 GARCH이며 그 중 많은 것이 있습니다. 기계 학습 지점에서 나는 문학 작품을 선택했습니다. 나는 다시 집착합니다.
편향된 t-분포는 지금까지 가장 널리 사용됩니다. 그러나 완전한 모델은 세 가지 구성 요소로 구성되어 있음을 반복합니다.
실제 거래에서 널리 사용되는 기성 소프트웨어 패키지가 있습니다. 결과는 공개 출판물에서 볼 수 있습니다. R에서 fgarch, rugarch 라는 이름을 지정할 수 있지만 유일한 것은 아닙니다.
예, 매우 가까운 근사값인 치우친 t-분포를 표시했습니다.
사실, 내 계산은 자유도 = 2인 소위 표준화되지 않은 스튜던트 t-분포를 제공했습니다. 척도 계수는 표준 편차 와 같지 않으며 각 통화 쌍에 대해 별도로 계산됩니다.
그러나 이는 가격 인상의 경우에 해당합니다. 실질 가격은 이러한 t-분포의 혼합물을 형성하며 증분 분포에 대한 지식은 전체 프로세스를 이해하지 못합니다.
그럼에도 불구하고이 주제를 닫지 말 것을 요청합니다. 아마도 밝은 머리가 말할 것입니다. 특정 지식에서 일반 지식을 얻는 방법은 매우 훌륭합니다.
제 경우에는 이 분야에 수학 연습을 게시하고 리뷰와 의견을 주의 깊게 읽을 것을 약속합니다.
감사합니다.
알렉산더_K
나는 이 문제에 대해 모든 사람이 자신의 의견을 가지고 있다고 주장하지는 않겠지만, 그러한 의존성이 있다면 외삽을 통해 50/50보다 훨씬 더 정확하게 미래 가격 움직임을 예측할 수 있을 것입니다.
외삽은 여러 가지 이유로 예측할 수 없습니다. 먼저 정확한 샘플링 속도가 필요하며 임의의 시간으로 정현파를 샘플링하면 정현파도 예측할 수 없습니다. 두 번째로, 각 참가자가 거래를 마감할 때를 알 수 없는 경우 이를 어떻게 예측할 수 있습니까? 거래를 연 모든 참가자가 거래를 닫는 것으로 알려져 있지만, 언제인지는 이미 불확실합니다. 아니면 모든 열린 거래가 닫힐 것이라는 데 동의하지 않습니까?
이것은 정규 분포보다 평균에서 더 큰 편차가 있다는 것을 의미하며 표본이 작을수록 큰 오류를 얻을 가능성이 더 높습니다. 정규 분포가 아닙니다. 일반적으로 기억이나 관성의 존재와 관련이 있습니다. 큰 변화에는 큰 변화가 따르고, 작은 변화 뒤에는 작은 변화가 따르지만(평균적으로) 큰 변화보다 작은 변화가 여전히 많습니다.
그렇다면 한 시간 시스템에서 시세를 예측하는 것은 불가능합니다. 큰 변화에서 작은 변화로 또는 그 반대로 전환되는 순간은 통계적으로 예측할 수 없습니다. 따라서 서로 다른 시간 척도의 인용문을 보고 확률을 비교해야 합니다. 결과적으로 현재 시장에 어떤 증분이 있는지(작거나 큰지) 결정하는 것이 이미 어렵거나 불가능할 때 우리는 여전히 견적 및 최대 규모의 역사에 부딪힙니다.
그러나 일부 허용 가능한 이벤트 지평선과 특정 상황에서는 부분적으로 뚱뚱한 꼬리를 형성하는 비효율성을 예측하는 것이 가능합니다.
이것은 정규 분포보다 평균에서 더 큰 편차가 있다는 것을 의미하며 표본이 작을수록 큰 오류가 발생할 가능성이 더 큽니다. 정규 분포가 아닙니다. 일반적으로 기억의 존재와 관련이 있습니다. 큰 변화에는 큰 변화가 따르고, 작은 변화 뒤에는 작은 변화가 따르지만(평균적으로) 큰 변화보다 작은 변화가 여전히 많습니다.
내 계산에서 구체적인 예를 들어 보겠습니다.
EURJPY 통화 쌍 의 경우 가격 증가분의 분포는 자유도가 2이고 척도 계수(시그마)가 1.43포인트인 표준화되지 않은 Student's t-분포입니다(과도한 수학적 세심함에 대해 죄송합니다). 가격 증분의 95%는 +-6.19 시그마의 허용 오차 범위 내에 있습니다. 특정 샘플의 경우 가격이 지정된 간격을 넘어섰을 때 거래가 가능하다는 뜻인가요? 내 계산의 정확도가 최대 1000퍼센트에 해당합니까?
내 계산에서 구체적인 예를 들어 보겠습니다.
EURJPY 통화 쌍의 경우 가격 증가분의 분포는 2 자유도와 척도 계수(시그마) = 1.43 포인트(과도한 수학적 세심함을 유감스럽게 생각합니다)를 갖는 표준화되지 않은 학생 t-분포입니다. 가격 증분의 95%는 + -6.19 시그마의 허용 오차 범위 내에 있습니다. 특정 샘플의 경우 가격이 지정된 간격을 넘어섰을 때 거래가 가능하다는 뜻인가요? 내 계산의 정확도가 최대 1000퍼센트에 해당합니까?
묻기 부끄럽지만 누구를 위해 참을 수 있습니까? 보통 3시그마 하는듯..
SanSanych는 이 분야에서 많은 흥미로운 정보와 출처를 제공했습니다. 내가 기억하는 한, 언급된 GARCH 모델만 틱이 아니라 일일 마감 증분을 처리합니다.
친애하는 상인!
여가 시간에 이 포럼에서 많은 주제를 읽었습니다. 많은 주제가 확률 변수 수익의 분포 유형(소위 가격 증분)을 결정하는 문제에 대해 논의합니다. 나 자신은 이 과제가 해결되지 않았다는 것을 깨달았고, 어떤 식으로든 :) :) 적절한 교육과 기술을 가지고 이 문제를 해결하는 데 참여하기로 결정했습니다.
따라서 문제 진술:
특정 통화 쌍의 틱 데이터를 기반으로 연속 매수 및 매도 호가 증분의 확률 분포를 결정합니다(즉, 매도호가의 현재 및 이전 값과 동일한 세트의 차이로 구성된 데이터 세트를 분석했습니다. 입찰 가격). 주어진 분포의 확률 밀도, 분포 함수 및 분위수 함수에 대한 공식은 분석 형식으로 제시되어야 합니다.
작업은 확실히 쉽지 않았습니다. 나는 이 분포가 널리 논의된 분포 중 하나가 아니라고 말할 것입니다. 정규도, 로지스틱도, Laplace도, Cauchy 등도 아닙니다. 등.
이 분포를 제공하기 전에 (보다 정확하게는 분포의 가족입니다. 다른 통화 쌍은 일반적으로 표준 편차 와 일치하지 않는 스케일 팩터 값이 다르기 때문에) 몇 가지 답변을 부탁드립니다. 질문 - 실제로이 분포에 대한 지식을 제공하는 것은 무엇입니까? Forex 거래에 어떻게 도움이 될까요?
감사합니다,
우연히 지나가다가 FX시장에 관심을 가지고
알렉산더_K :)