이론부터 실습까지 - 페이지 300

 
Novaja :
Alexander에 따르면 나는 그러한 판 비대칭을 증분 지연(+-의 빈도)으로 만들었습니다.

파일이 열리지 않습니다

스크린샷만 보여주세요

퍼스널에 익숙해져 어제 쪽지보내는 버튼을 보고 답글을 썼는데 보내지 못했어요

화내지 마

 
Renat Akhtyamov :

파일이 열리지 않습니다

스크린샷만 보여주세요

개인사정에 익숙해져 어제 쪽지보내는 버튼을 보고 답글을 썼는데 보내지 못했어요

화내지 마

 
Novaja :
지연, 증분이란 무엇입니까?
 
Renat Akhtyamov :
지연이란 무엇입니까?

입찰가에 의한 지연 증분(TF 1초), Alexander의 파일, 열 A의 데이터입니다. 단지 증분은 빈도별로 분류되고, 빈도별 비율 + 대 - 수량을 취하며 그 반대도 마찬가지입니다. 더. 중간 열은 이러한 모듈로 편차이므로 비대칭 자체가 더 잘 보입니다. 비 차익 거래 시장의 모델을 취하면 편차가 없으며 +의 움직임 수는 -의 움직임 수와 같습니다. 이것은 모두 조건부이기 때문입니다. 그것은 모두 한 방향으로 샘플에서 발생하고 결과를 과대 평가할 수 있는 샘플 크기와 큰 지연에 따라 다릅니다. 단일 거대한 시차의 이러한 "꼬리"는 통계를 왜곡합니다. 일반적으로 예를 들면. 그림 0.178은 열의 평균 값입니다. 파일에서는 공식에 따라 모든 것이 명확하고 그림에서는 더 어렵습니다.))

 
Novaja :

입찰가에 의한 지연 증분(TF 1초), Alexander의 파일, 열 A의 데이터입니다. 단지 증분은 빈도별로 분류되고, 빈도별 비율 + 대 - 수량을 취하며 그 반대도 마찬가지입니다. 더. 중간 열은 이러한 모듈로 편차이므로 비대칭 자체가 더 잘 보입니다. 비 차익 거래 시장의 모델을 취하면 편차가 없으며 +의 움직임 수는 -의 움직임 수와 같습니다. 이것은 모두 조건부이기 때문입니다. 그것은 모두 샘플 크기와 한 방향으로 샘플에서 발생할 수 있는 큰 지연에 따라 다릅니다. 일반적으로 예를 들면. 그림 0.178은 열의 평균 값입니다.

분명한.

그것도 시도했다.

로봇 거래의 결과는 고무적이지 않았습니다.

 

누군가가 필요할 수도 있습니다.

트레일러에서.

다른 책이 있지만 여기에는 적합하지 않습니다.


이 문헌의 계산을 사용하는 경우 수신된 거래 신호가 다른 시간대에서 모호하기 때문에 게시했습니다.

이에 따라 증분 분석이 계속됐다.

 
Renat Akhtyamov :

누군가가 필요할 수도 있습니다.

트레일러에서.

다른 책이 있지만 여기에는 적합하지 않습니다.


이 문헌의 계산을 사용하는 경우 수신된 거래 신호가 다른 시간대에서 모호하기 때문에 게시했습니다.

이에 따라 증분 분석이 계속됐다.

여기에 맞지 않으면 Yandex 또는 Google 디스크에 업로드하고 링크를 통해 액세스를 공유할 수 있습니다.

여기 링크가 있습니다.

위협 내가 말한 바로 그 기회를 위해, 나는 그것을 읽지 않을 것입니다.

 
Renat Akhtyamov :

이 문헌의 계산을 사용하는 경우 수신된 거래 신호가 다른 시간대에서 모호하기 때문에 게시했습니다.

변동성이 스프레드보다 훨씬 높은 최적의 TF는 단 하나뿐입니다. 장기간에 걸쳐 위험이 증가하고 위험을 사용하는 포인트를 잃게 됩니다.

 
Renat Akhtyamov :

그것도 시도했다.

로봇 거래의 결과는 고무적이지 않았습니다.

이제 결과를 게시하면 누군가가 개선을 위해 합리적인 조언을 할 것입니다 ... 문제를 이해하는 것이 이미 솔루션의 90 %입니다 ...

 
Andrei :

변동성이 스프레드보다 훨씬 높은 최적의 TF는 단 하나뿐입니다. 장기간에 걸쳐 위험이 증가하고 위험을 사용하는 포인트를 잃게 됩니다.

저는 그렇게 말하고 싶습니다 - 특정 통화 쌍에 대한 유일한 최적의 TF(샘플 크기 BP)입니다.