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.
그것을 적용하는 방법?
나는 당신이 어떤 분배를 얻었는지 모르지만 그것을 다루지 않았지만 소매 브로커가 자신의 중지로 고객의 계정을 파괴하는 데 얼마나 많이 사용하는지에 의해 인위적으로 높은 변동성을 무시하는 몇 가지 방법에 대해 생각할 가치가 있습니다.
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 기하학적이 되는지 명확하지 않습니다.
이 지식을 실제로 적용하는 방법은 아직 불분명하지만 올바른 방향으로 가고 있다는 사실은 분명합니다.
여기에 모든 종류의 가족 휴가가 있으므로 매우 간단합니다. 실습과 통계에 따르면 프로세스는 주요 배포와 원칙이 다른 두 단계(뉴스 불안 공황을 포함하는 경우 세 단계)로 명확하게 나뉩니다. 틱 주파수(dV/dT)가 상대적으로 작은 한, 우리는 명확하고 아름다운 랜덤 워크를 볼 수 있으며 특정 임계값에서 성장과 함께 모든 것이 기하급수적으로 성장합니다. 그리고 곰곰이 생각해보면 시장이 일종의 분산형 QS(Queueing System)라고 생각하고 단말에 등록된 틱은 결과일 뿐, 부분 중 하나일 뿐이라고 생각하면 된다. 초기 데이터가 선택된 방법론을 확인하는 것이 필요합니다. 여기(이 리소스와 실제로 일반적으로)에서 가장 흔한 실수는 데이터 샘플링입니다.
두 가지 프로세스를 연결하기 때문에 불필요하게 "뚱뚱한 꼬리"가 생깁니다(이것은 일반적으로 유행어일 뿐이며 약간 다른 주제에서 나온 것입니다).
나는 여기에 모든 종류의 가족 휴가가 있으므로 매우 간단합니다. 실습과 통계에 따르면 프로세스는 주요 배포와 원칙이 다른 두 단계(뉴스 불안 공포를 포함하는 경우 세 단계)로 명확하게 나뉩니다. 틱 주파수(dV/dT)가 상대적으로 작은 한, 우리는 명확하고 아름다운 랜덤 워크를 볼 수 있으며 특정 임계값에서 성장과 함께 모든 것이 기하급수적으로 성장합니다. 그리고 곰곰이 생각해보면 시장이 일종의 분산형 QS(Queueing System)라고 생각하고 단말에 등록된 틱은 결과일 뿐, 부분 중 하나일 뿐이라고 생각하면 된다. 초기 데이터가 선택된 방법론을 확인하는 것이 필요합니다. 여기(이 리소스와 실제로 일반적으로)에서 가장 흔한 실수는 데이터 샘플링입니다.
두 가지 프로세스를 연결하기 때문에 불필요하게 "뚱뚱한 꼬리"가 생깁니다(이것은 일반적으로 유행어일 뿐이며 약간 다른 주제에서 나온 것입니다).
우리가 진드기의 실제 빈도를 "제거" 하고 지수 법칙으로 가져온다는 사실이 우리에게 추가적인 이점을 제공하지 않습니까?
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.
그것을 적용하는 방법?
나는 당신이 어떤 분배를 얻었는지 모르지만 그것을 다루지 않았지만 소매 브로커가 자신의 중지로 고객의 계정을 파괴하는 데 얼마나 많이 사용하는지에 의해 인위적으로 높은 변동성을 무시하는 몇 가지 방법에 대해 생각할 가치가 있습니다.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 것 입니다.
귀하의 진술에 대한 이론적 근거에 대한 링크를 제공할 수 있습니까? 이 특별한 경우에는 "명백한 연산자" o_O를 사용하는 데 어려움이 있었습니다.
틱이 도착한 실제 시간이 아니라 지수 법칙에 따라 분포된 시간 간격 으로 판독되는 경우 가격 책정 프로세스는 Markovian이 됩니다.
여기 뭔가 잘못됐어...
귀하의 진술에 대한 이론적 근거에 대한 링크를 제공할 수 있습니까? 이 특별한 경우에는 "명백한 연산자" o_O를 사용하는 데 어려움을 겪었습니다.
여기 뭔가 잘못됐어...
직접 확인하세요. 첨부파일 - 제가 현재 수집하고 있는 자료입니다. A 열 - 입찰 가격, B 열 - 가격 매도.
나는 분명하고 자신있게 "예, 이러한 데이터가 이런 식으로 해석되어야한다는 것이 아이에게 분명합니다 ..."라고 말할 사람을 기다리고 있습니다.
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 기하학적이 되는지 명확하지 않습니다.
이 지식을 실제로 적용하는 방법은 아직 불분명하지만 올바른 방향으로 가고 있다는 사실은 분명합니다.
여기에 모든 종류의 가족 휴가가 있으므로 매우 간단합니다. 실습과 통계에 따르면 프로세스는 주요 배포와 원칙이 다른 두 단계(뉴스 불안 공황을 포함하는 경우 세 단계)로 명확하게 나뉩니다. 틱 주파수(dV/dT)가 상대적으로 작은 한, 우리는 명확하고 아름다운 랜덤 워크를 볼 수 있으며 특정 임계값에서 성장과 함께 모든 것이 기하급수적으로 성장합니다. 그리고 곰곰이 생각해보면 시장이 일종의 분산형 QS(Queueing System)라고 생각하고 단말에 등록된 틱은 결과일 뿐, 부분 중 하나일 뿐이라고 생각하면 된다. 초기 데이터가 선택된 방법론을 확인하는 것이 필요합니다. 여기(이 리소스와 실제로 일반적으로)에서 가장 흔한 실수는 데이터 샘플링입니다.
두 가지 프로세스를 연결하기 때문에 불필요하게 "뚱뚱한 꼬리"가 생깁니다(이것은 일반적으로 유행어일 뿐이며 약간 다른 주제에서 나온 것입니다).
나는 여기에 모든 종류의 가족 휴가가 있으므로 매우 간단합니다. 실습과 통계에 따르면 프로세스는 주요 배포와 원칙이 다른 두 단계(뉴스 불안 공포를 포함하는 경우 세 단계)로 명확하게 나뉩니다. 틱 주파수(dV/dT)가 상대적으로 작은 한, 우리는 명확하고 아름다운 랜덤 워크를 볼 수 있으며 특정 임계값에서 성장과 함께 모든 것이 기하급수적으로 성장합니다. 그리고 곰곰이 생각해보면 시장이 일종의 분산형 QS(Queueing System)라고 생각하고 단말에 등록된 틱은 결과일 뿐, 부분 중 하나일 뿐이라고 생각하면 된다. 초기 데이터가 선택된 방법론을 확인하는 것이 필요합니다. 여기(이 리소스와 실제로 일반적으로)에서 가장 흔한 실수는 데이터 샘플링입니다.
두 가지 프로세스를 연결하기 때문에 불필요하게 "뚱뚱한 꼬리"가 생깁니다(이것은 일반적으로 유행어일 뿐이며 약간 다른 주제에서 나온 것입니다).
다른 지점의 RSI처럼 자전거가 여기에서 재발명되고 있다는 것은 밝혀지지 않았습니다.
다른 지점의 RSI처럼 자전거가 여기에서 재발명되고 있다는 것은 밝혀지지 않았습니다.
좋은 저녁입니다, 맥심!
나는 Forex에 익숙하지 않지만 기술 프로세스와 관련된 물리적, 수학적 훈련 및 실습이 있습니다. 그리고 기술에는 여전히 그러한 프로세스가 없습니다 ...
따라서 거래에 대해 잘 모르는 경우 엄밀히 판단하지 마시기 바랍니다.
이제 현재 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다. 그러면 프로그래밍하겠습니다. 예를 들어, 트레이더-프로그래머가 이미 실제 틱 판독 빈도 대신 지수 빈도를 사용하고 비정상적인 결과를 얻는다면 그들의 의견을 듣게 되어 기쁩니다.
우리가 진드기의 실제 빈도를 "제거"하고 지수 법칙으로 가져온다는 사실이 우리에게 추가적인 이점을 제공하지 않습니까?
주지 않습니다. 무언가를 표시하려면 외부 조건이 동일하거나 최소한 유사한지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 "병원의 평균 온도. 그리고 심지어 평균 연간 온도"입니다. 음, 측정 척도 중 하나가 변경되었습니다.
즉, p1. 어떤 조건이 관련이 있는지 결정
통화에 대한 외부 조건은 하루에 최소 2번 크게 변경됩니다. 런던 개장 전의 시장과 NY 개장 후의 시장은 서로 다른 시장입니다.
우리가 진드기의 실제 빈도를 "제거"하고 지수 법칙으로 가져온다는 사실이 우리에게 추가적인 이점을 제공하지 않습니까?
한 가지 추가 사항 - "틱"은 연결된 서버의 제품과 거의 비슷합니다. 작은 샘플로 주로 특정 서버의 큐 특성을 측정합니다. 그가 유리에서 들어오는 요청을 처리하고 전송 큐를 통과하고 지연되고 다소 얇아진 결과.