다시 한 번, 시장 감시 창(USDJPY)과 거래 개시 창(EURUSD)에서 방금 찍은 틱 사진에 표시된 틱 증분에 대해 언급하는 것이 좋습니다. 이제 위에서 언급한 세 가지 가설의 관점에서. 계정은 진짜입니다.
한 지점 앞뒤로 연속적인 변경 그룹을 즉시 분석하고 싶지 않습니까? 그들의 분위수 함수는 무엇입니까?
좋은 오후, 블라디미르!
시각적 데이터를 기반으로 수동으로 눈금 차트를 거래하는 것은 희망이 없는 운동이라고 생각합니다. 분포 함수 및 분위수 함수 - 스튜던트의 t2 분포를 참조하십시오.
현재 상태를 분석하기 전에 과거 데이터 분석이 필요하다고 반복해서 썼습니다. 당신은 지금 여기에서 모든 것을 찾으려고 노력하는 Markov 사슬을 따르고 있습니다. 그리고 Markov 프로세스에서 가격 증분 분포의 선형 편차는 p=0.5인 기하학적 확률 밀도 를 갖기 때문에 지금 여기에서 말할 수 있는 것은 단 한 가지입니다. 가격은 0.5의 확률로 오르거나 내릴 것입니다. 이것은 단지 고전적인 게임입니다.
저는 지금 1,000,000개의 역사적 틱을 기반으로 프로세스를 모델링하고 있습니다. 가장 흥미로운 그림 - 특정 경계 조건 근처에서 가격이 어떻게 같은 방식으로 행동하는지 믿을 수 없습니다. 물론 경계 조건을 더 엄격하게 선택해야 함을 의미하는 드문 것처럼 보이는 설명할 수 없는 편차가 있습니다. 결국, 생각하십시오. 이 분포에서 값의 99%만 약 7시그마 내에 있으며 이 1%는 모든 사람에게 빛을 줍니다. 하지만 처리할 수 있다고 생각합니다.
터미널 세트에서 모든 지표는 당근이 아닌 가격 책정을 가정합니다. 즉, 터미널 개발자(기술 지표가 있는 모든 개발자)는 이미 당근의 유무를 알고 있습니다.
시장이 프랙탈이라는 이론적 가정이 있습니다. 짧은 시간 프레임에서 큰 프로세스와 동일한 프로세스를 관찰할 수 있습니다. 아직 도전을 받지 않았으므로 도전할 가치가 있을까요? 저것들. 누군가는 이미 그것에 대해 생각하고 진드기가 일주일 또는 한 달 동안 예상되는 촛대 분석의 출현 이후로 당근이 아닌 가격 책정을 입증했습니다. 비유적으로 당근이 없습니다.
좋은 저녁, 친애하는 거래자 및 통계 애호가!
오랫동안 나는 흥미로운 연구 결과로 당신을 망치지 않았습니다. 이제 나는 당신을 기쁘게 할 것입니다.
따라서 시장은 프랙탈이며 큰 기간과 마찬가지로 작은 기간에도 동일한 프로세스가 관찰될 수 있다는 이론적 가정은 실제로 입증된 것으로 간주할 수 있습니다.
쉽지 않은 작업이었습니다. 틱 데이터 샘플의 볼륨이 증가/감소해도 변하지 않는 일부 불변 통계 매개변수를 찾는 것이 필요했습니다. 이 매개변수는 비모수 스큐 계수(비모수 스큐) 로 판명되었습니다. 아마도 더 있을 것입니다. 그러나 이것은 증거로 충분합니다.
계산에는 FIFO 유형의 동적 틱 데이터 버퍼가 사용되었습니다. EURJPY 쌍 은 1,500,000 인용의 일반 인구에 대해 분석되었습니다. 실제로 1,500,000개의 연속 샘플이 1개의 견적 차이로 분석되었습니다. 다음 결과는 다양한 샘플 크기에 대한 모듈로 왜곡의 평균 값에 대해 얻은 것입니다.
s(10.000) =
0.185807626294058
s(11.000) =
0.186043748375457
s(12.000) =
0.18560474492056
s(13.000) =
0.184953481402386
s(14.000) =
0.184985234902438 등
간단히 말해서 , 틱 데이터 샘플의 모든 크기에 대해 비모수적 왜도는 일정하게 유지됩니다.
결론: 실제로 동일한 프로세스가 큰 시간 프레임에서와 같이 작은 시간 프레임에서 관찰되며 한 시간 프레임에서 작동하는 거래 시스템은 다른 시간 프레임에서 작동하고 그 반대도 마찬가지입니다.
그러나 여기에 흥미로운 것이 있습니다. 이것은 직접적으로 신비로운 것으로 판명되었습니다. Forex에서 일부 1개의 분포가 이상한 평균(저는 강조합니다 - 평균)으로 비모수적 왜도 계수 = 0.185(모듈로)로 "걷는" 것으로 나타났습니다. 나는 개인적으로 그런 분포를 모른다 ... 아무도 결정하는 데 도움이 될 수 있습니까?
저것들. 간단한 방법으로 - 다른 시점에서 이 분포는 말하자면 "태어남", "형성됨" 및 "죽음"이며 프로세스가 처음부터 다시 시작됩니다. 다른 시간에 이 분포는 다른 편향을 갖지만 평균적으로 이 분포는 계수 = 0.185로 편향되어 있으며 불변입니다.
평균적인 형태로 어떤 분포를 가지고 있는지 이해하기 전까지는 더 이상의 연구는 의미가 없습니다...
그리고 기사를 쓸 시간이 없습니다. 저는 일하고 있습니다. 시간이 충분하지 않습니다. 취미처럼 보입니다. 아마도 누군가가 관심을 가질 것이고 예를 들어 박사 학위 논문을 변호할 것입니다. 저는 상관 없습니다. 또는 누군가를 깨우쳐 슈퍼 거래 시스템을 만들 수도 있습니다. 그것도 좋습니다. 나는 여전히 실제 프로그래밍과는 거리가 멀다. 사람들이 그것을 사용하게 하라.
다시 한 번, 시장 감시 창(USDJPY)과 거래 개시 창(EURUSD)에서 방금 찍은 틱 사진에 표시된 틱 증분에 대해 언급하는 것이 좋습니다. 이제 위에서 언급한 세 가지 가설의 관점에서. 계정은 진짜입니다.
한 지점 앞뒤로 연속적인 변경 그룹을 즉시 분석하고 싶지 않습니까? 그들의 분위수 함수는 무엇입니까?
좋은 오후, 블라디미르!
시각적 데이터를 기반으로 수동으로 눈금 차트를 거래하는 것은 희망이 없는 운동이라고 생각합니다. 분포 함수 및 분위수 함수 - 스튜던트의 t2 분포를 참조하십시오.
현재 상태를 분석하기 전에 과거 데이터 분석이 필요하다고 반복해서 썼습니다. 당신은 지금 여기에서 모든 것을 찾으려고 노력하는 Markov 사슬을 따르고 있습니다. 그리고 Markov 프로세스에서 가격 증분 분포의 선형 편차는 p=0.5인 기하학적 확률 밀도 를 갖기 때문에 지금 여기에서 말할 수 있는 것은 단 한 가지입니다. 가격은 0.5의 확률로 오르거나 내릴 것입니다. 이것은 단지 고전적인 게임입니다.
저는 지금 1,000,000개의 역사적 틱을 기반으로 프로세스를 모델링하고 있습니다. 가장 흥미로운 그림 - 특정 경계 조건 근처에서 가격이 어떻게 같은 방식으로 행동하는지 믿을 수 없습니다. 물론 경계 조건을 더 엄격하게 선택해야 함을 의미하는 드문 것처럼 보이는 설명할 수 없는 편차가 있습니다. 결국, 생각하십시오. 이 분포에서 값의 99%만 약 7시그마 내에 있으며 이 1%는 모든 사람에게 빛을 줍니다. 하지만 처리할 수 있다고 생각합니다.
감사합니다,
알렉산더.
터미널 세트에서 모든 지표는 당근이 아닌 가격 책정을 가정합니다. 즉, 터미널 개발자(기술 지표가 있는 모든 개발자)는 이미 당근의 유무를 알고 있습니다.
시장이 프랙탈이라는 이론적 가정이 있습니다. 짧은 시간 프레임에서 큰 프로세스와 동일한 프로세스를 관찰할 수 있습니다. 아직 도전을 받지 않았으므로 도전할 가치가 있을까요? 저것들. 누군가는 이미 그것에 대해 생각하고 진드기가 일주일 또는 한 달 동안 예상되는 촛대 분석의 출현 이후로 당근이 아닌 가격 책정을 입증했습니다. 비유적으로 당근이 없습니다.
좋은 저녁, 친애하는 거래자 및 통계 애호가!
오랫동안 나는 흥미로운 연구 결과로 당신을 망치지 않았습니다. 이제 나는 당신을 기쁘게 할 것입니다.
따라서 시장은 프랙탈이며 큰 기간과 마찬가지로 작은 기간에도 동일한 프로세스가 관찰될 수 있다는 이론적 가정은 실제로 입증된 것으로 간주할 수 있습니다.
쉽지 않은 작업이었습니다. 틱 데이터 샘플의 볼륨이 증가/감소해도 변하지 않는 일부 불변 통계 매개변수를 찾는 것이 필요했습니다. 이 매개변수는 비모수 스큐 계수(비모수 스큐) 로 판명되었습니다. 아마도 더 있을 것입니다. 그러나 이것은 증거로 충분합니다.
계산에는 FIFO 유형의 동적 틱 데이터 버퍼가 사용되었습니다. EURJPY 쌍 은 1,500,000 인용의 일반 인구에 대해 분석되었습니다. 실제로 1,500,000개의 연속 샘플이 1개의 견적 차이로 분석되었습니다. 다음 결과는 다양한 샘플 크기에 대한 모듈로 왜곡의 평균 값에 대해 얻은 것입니다.
0.186043748375457
0.18560474492056
0.184953481402386
0.184985234902438 등
간단히 말해서 , 틱 데이터 샘플의 모든 크기에 대해 비모수적 왜도는 일정하게 유지됩니다.
결론: 실제로 동일한 프로세스가 큰 시간 프레임에서와 같이 작은 시간 프레임에서 관찰되며 한 시간 프레임에서 작동하는 거래 시스템은 다른 시간 프레임에서 작동하고 그 반대도 마찬가지입니다.
그러나 여기에 흥미로운 것이 있습니다. 이것은 직접적으로 신비로운 것으로 판명되었습니다. Forex에서 일부 1개의 분포가 이상한 평균(저는 강조합니다 - 평균)으로 비모수적 왜도 계수 = 0.185(모듈로)로 "걷는" 것으로 나타났습니다. 나는 개인적으로 그런 분포를 모른다 ... 아무도 결정하는 데 도움이 될 수 있습니까?
저것들. 간단한 방법으로 - 다른 시점에서 이 분포는 말하자면 "태어남", "형성됨" 및 "죽음"이며 프로세스가 처음부터 다시 시작됩니다. 다른 시간에 이 분포는 다른 편향을 갖지만 평균적으로 이 분포는 계수 = 0.185로 편향되어 있으며 불변입니다.
평균적인 형태로 어떤 분포를 가지고 있는지 이해하기 전까지는 더 이상의 연구는 의미가 없습니다...
감사합니다,
알렉산더.
Alexander, 당신의 관찰은 흥미롭습니다. " MQL5의 데이터 분석 및 통계에 대한 기사 " 섹션의 연구 결과를 기반으로 기사를 작성했다면 좋을 것입니다.
Alexander, 당신의 관찰은 흥미롭습니다. " MQL5의 데이터 분석 및 통계에 대한 기사 " 섹션의 연구 결과를 기반으로 기사를 작성했다면 좋을 것입니다.
네 감사합니다. 나는 결과가 마음에 듭니다. 이미 매력적입니다. 매우 아름답습니다.
질문은 방법론적입니다. 분포 피팅(이상값 감지) 전에 이상값 정리를 실행하지 않는 이유는 무엇입니까?
그리고 기사를 쓸 시간이 없습니다. 저는 일하고 있습니다. 시간이 충분하지 않습니다. 취미처럼 보입니다. 아마도 누군가가 관심을 가질 것이고 예를 들어 박사 학위 논문을 변호할 것입니다. 저는 상관 없습니다. 또는 누군가를 깨우쳐 슈퍼 거래 시스템을 만들 수도 있습니다. 그것도 좋습니다. 나는 여전히 실제 프로그래밍과는 거리가 멀다. 사람들이 그것을 사용하게 하라.
질문은 방법론적입니다. 분포 피팅(이상값 감지) 전에 이상값 정리를 실행하지 않는 이유는 무엇입니까?
이상하게도 대부분의 통화 쌍의 경우 처리되지 않은 순 증가분의 분포는 t2-분포이며 일부의 경우에만 0에서 틱의 "부족"이 있습니다. 동일하면 진드기가 오지 않습니다. 나는 왜 그런 쌍(AUDCHF와 같은)과 함께 일하지 않는지 모르겠다.
아마도 올바른 질문을하지 않았을 것입니다. 올려주신 티키 다운받았습니다. 따라서 이상치(샘플의 매우 크고 작은 값)에서 샘플을 정리하면 다른 분포가 나타납니다 :-)
아마도 올바른 질문을하지 않았을 것입니다. 올려주신 티키 다운받았습니다. 따라서 이상치(샘플의 매우 크고 작은 값)에서 샘플을 정리하면 다른 분포가 나타납니다 :-)
하지만 이렇게 할 필요는 없습니다. 그러면 스큐 불변성도 얻지 못할 것입니다. 나는 모든 것이 매우 아름답고 말하자면 하나가 다른 하나를 따르지만 여전히 일반적인 그림을 형성하기 위해이 깊이를 이해할 수 없다고 말합니다.
그러나 kagbe, 이것은 표준 절차입니다. 시스템이 대부분의 경우에 어떻게 나타나는지 알아내려면 드문 경우가 아니라 ... 그건 그렇고, 전체 일반 인구를 취하는 요점이 무엇입니까? IMHO, 선택적으로 작업해야 합니다.