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?
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.
친애하는San Sanych Fomenko .
기반을 마련하고 클러스터지표를 개발한 San Sanych Fomenko 와 같은 분이시라면 제 축하를 받아주세요 .
그러나 나는 수학적 확장의 중요한 측면을 지적하고 싶습니다.
가격 함수의 분포를 얻으려면 시간이 지남에 따라 연속적이어야 합니다.
이 조건은 모든 적분 및 미분 함수에 대한 공리입니다.
이 함수 연속성 조건은 순서대로 분해하려는 경우 차별화하거나 통합하려는 모든 함수에 대해 유지되어야 합니다.
불행히도 Forex의 성격은 내 생각 에 진드기 형성의 특성으로 인해 가격의 부드러움과 연속성을 보장할 수 없다는 것입니다.
그래서 나는 당신이 만드는 모든 가격 분포가 잘못되었거나 최소한 의사 분포가 될 것이라고 생각합니다.
기반을 마련하고 클러스터지표를 개발한 San Sanych Fomenko 와 같은 분이시라면 제 축하를 받아주세요 .
그러나 나는 수학적 확장의 중요한 측면을 지적하고 싶습니다.
가격 함수의 분포를 얻으려면 시간이 지남에 따라 연속적이어야 합니다.
이 조건은 모든 적분 및 미분 함수에 대한 공리입니다.
이 함수 연속성 조건은 순서대로 분해하려는 경우 차별화하거나 통합하려는 모든 함수에 대해 유지되어야 합니다.
불행히도 Forex의 성격은 내 생각 에 진드기 형성의 특성으로 인해 가격의 부드러움과 연속성을 보장할 수 없다는 것입니다.
그래서 나는 당신이 만드는 모든 가격 분포가 잘못되었거나 최소한 의사 분포가 될 것이라고 생각합니다.
안부 스테판 스토야노프
이 경우 확률 분포 의 근사에 대해 이야기하고 있습니다. 내 연구는 그렇게 말합니다. 첫 번째 근사치에서 가격 증분의 확률 분포는 스튜던트의 t2-분포이며 표준 편차와 같지 않고 다른 통화 쌍에 대해 다른 스케일 팩터를 사용합니다. 이것은 매우 중요한 정보라고 생각합니다. 이 지식을 적용하는 방법을 이해하는 것만 남아 있습니다.
non-Markov 프로세스의 경우 추세에 반하는 거래, Markov 프로세스의 경우 추세에 따라 거래를 해야 한다고 생각합니다.
기이한. 그리고 나는 반대로 생각했다. 추세는 프로세스 메모리 효과(관측 간의 종속성)입니다. 그리고 Markov 프로세스는 건망증입니다. 따라서 추세를 따라 비 Markov를 거래하고 추세에 대해 Markov를 거래해야 합니다.
실제로만 따옴표의 성격은 앞뒤가 바뀔 수 있습니다.
기이한. 그리고 나는 반대로 생각했다. 추세는 프로세스 메모리 효과(관측 간의 종속성)입니다. 그리고 Markov 프로세스는 건망증입니다. 따라서 추세를 따라 비 Markov를 거래하고 추세에 대해 Markov를 거래해야 합니다.
"생각하기"를 좋아하는 사람들을 위한 반례:
수익률이 AR(1) 모델을 따르는 경우 추세 및 역 추세 거래가 모두 작동할 수 있습니다. 결과 프로세스는 Markov 프로세스입니다. 부분 주문 통합을 추가하면 프로세스가 비 마르코비안이 되지만 추세 및 역 추세 거래가 모두 작동합니다.
AR(1) 모델에는 프로세스가 마코비안인지 아닌지가 요점이 아닌 경우 추세 거래의 성능을 결정하는 매개변수가 무엇인지 이해하기 위한 매개변수가 많지 않습니다.
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 :)
1) 아무것도 주지 않는다.
2) 전혀 도움이 되지 않는다.
물론 이것은 가장 중요한 질문입니다.
non-Markov 프로세스의 경우 추세에 반하는 거래, Markov 프로세스의 경우 추세에 따라 거래를 해야 한다고 생각합니다.
다음 주에는 진드기 도착 시간의 확률 분포에 대한 연구를 수행할 것입니다. 다른 쌍에 대한 확률 분포를 살펴보겠습니다.
지수가 아닌 경우 프로세스는 마코프가 아니며 그 반대도 마찬가지입니다.
포럼에 결과를 게시하겠습니다.
Alexander_K를 용서하세요. 하지만 이것은 완전합니다. 간단히 말해서 말도 안되는 소리입니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
시장은 통제된 동적 시스템입니다.
올렉 아브토마트 , 2013.06.12 17:35
세르게야 :
엄밀히 말하면 노이즈는 "빨간색" 이어야 합니다 .
이것은 모든 "올바른" 동적 시스템의 고유한 소음입니다.
입력에 음악을 입력하지 않고 최대 볼륨으로 앰프를 켜고 SSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSHSH)를 들어봅시다.
엄밀히 말하면 소음은 없어야 하지만 "빨간색", "분홍색", "흰색" ... 및 "회색-갈색-진홍색" 등 무엇이든 될 수 있습니다.
증분에 대해서도 마찬가지입니다.
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.
친애하는 San Sanych Fomenko .
기반을 마련하고 클러스터 지표를 개발한 San Sanych Fomenko 와 같은 분이시라면 제 축하 를 받아주세요 .
그러나 나는 수학적 확장의 중요한 측면을 지적하고 싶습니다.
가격 함수의 분포를 얻으려면 시간이 지남에 따라 연속적이어야 합니다.
이 조건은 모든 적분 및 미분 함수에 대한 공리입니다.
이 함수 연속성 조건은 순서대로 분해하려는 경우 차별화하거나 통합하려는 모든 함수에 대해 유지되어야 합니다.
불행히도 Forex의 성격은 내 생각 에 진드기 형성의 특성으로 인해 가격의 부드러움과 연속성을 보장할 수 없다는 것입니다.
그래서 나는 당신이 만드는 모든 가격 분포가 잘못되었거나 최소한 의사 분포가 될 것이라고 생각합니다.
안부 스테판 스토야노프마지막으로 전문적인 코멘트! 나는 그것에 대해 매우 기쁘게 생각합니다.
그러나 엔지니어들 사이에서는 어려움에 직면하여 후퇴하는 것이 일반적이지 않습니까? 가장 먼저 해야 할 일은 얻은 결과를 알려진 모델로 줄이는 것입니다. 나는 반복합니다 - 발명되지는 않았지만 알려져 있습니다.
1. 진드기 도착 시간에 대해 내가 지금 얻고 있는 결과는 진드기 도착 시간의 확률 분포 가 지수적이지 않다는 것을 보여줍니다.
2. 이제 지수 법칙을 만족하는 시간 간격으로 인용문을 읽기 시작하면 무엇을 얻을 것이라고 생각합니까? 결국, 논리적으로. 거래가 없었지만 현재 Bid 및 Ask 상태는 들어오는 틱으로 간주될 때 일부 의사 상태와 함께 Markov 프로세스를 얻을 것입니다.
친애하는 San Sanych Fomenko .
기반을 마련하고 클러스터 지표를 개발한 San Sanych Fomenko 와 같은 분이시라면 제 축하 를 받아주세요 .
그러나 나는 수학적 확장의 중요한 측면을 지적하고 싶습니다.
가격 함수의 분포를 얻으려면 시간이 지남에 따라 연속적이어야 합니다.
이 조건은 모든 적분 및 미분 함수에 대한 공리입니다.
이 함수 연속성 조건은 순서대로 분해하려는 경우 차별화하거나 통합하려는 모든 함수에 대해 유지되어야 합니다.
불행히도 Forex의 성격은 내 생각 에 진드기 형성의 특성으로 인해 가격의 부드러움과 연속성을 보장할 수 없다는 것입니다.
그래서 나는 당신이 만드는 모든 가격 분포가 잘못되었거나 최소한 의사 분포가 될 것이라고 생각합니다.
안부 스테판 스토야노프이 경우 확률 분포 의 근사에 대해 이야기하고 있습니다. 내 연구는 그렇게 말합니다. 첫 번째 근사치에서 가격 증분의 확률 분포는 스튜던트의 t2-분포이며 표준 편차와 같지 않고 다른 통화 쌍에 대해 다른 스케일 팩터를 사용합니다. 이것은 매우 중요한 정보라고 생각합니다. 이 지식을 적용하는 방법을 이해하는 것만 남아 있습니다.
그게 다야 EURJPY 쌍 에 대해 병렬로 눈금을 읽는 2가지 프로세스가 시작되었습니다.
1. 실시간으로 도착합니다.
2. 지수 분포 법칙을 따르는 간격으로.
흥미로운 결과가 있는지 봅시다.
확률 이론의 팬 여러분 축하합니다!
실제로 틱이 도착한 실시간이 아니라 지수 법칙에 따라 분포된 시간 간격으로 틱을 읽는 경우 가격 책정 프로세스는 Markovian이 됩니다. 더욱이, 모듈로(modulo)로 취한 증분 분포는 어느 것이 p=0.5로 기하학적 이 되는지 명확하지 않습니다.
이 지식을 실제로 적용하는 방법은 아직 불분명하지만 올바른 방향으로 가고 있다는 사실은 분명합니다.