Alexander_K, 귀하와 귀하가 적극적으로 사용하는 VisSim 소프트웨어 시스템에 대해 말씀해 주십시오. Osminin의 논문 4페이지에 나와 있는 인용문에 대한 고전적 확률 이론의 적용 불가능성을 고려하십니까?
"정상적인 경우에 하나 또는 다른 통계량 추정치의 점근적 일관성에 대한 증거 기반 신뢰가 있다면, 비정상적 경우에는 일반 인구 자체에 대한 개념이 없으므로 개발된 현대 수학적 장치 전체가 프로세스 모델의 기능적 제휴가 선험적으로 주어지는 경우를 제외하고는 통계를 적용할 수 없습니다."
나는 당신이 한 번 확인된 유형의 확률 분포(고전적인 것 중 하나인 Student's)에 끌린다는 인상을 받았습니다. 여기에 선입견된 방법론적 오류가 있습니까?
안녕하세요 블라디미르님! 나는 이미 귀하의 의견을 기다리고 있습니다. 실제 엔지니어의 비즈니스에 대한 접근 방식을 느낄 수 있습니다.
예, 확률 밀도에 대한 특정 분석 공식에 대해 완전히 확신할 수 없음을 인정해야 합니다. 왜냐하면 그것은 연속 분포에 대해 주어지지만 우리는 이산 분포를 가지고 있기 때문입니다. 계산할 때 여전히 표 형식의 데이터를 사용합니다. 그러나 테이블을 컴파일하는 데 많은 시간이 걸립니다. 이것이 바로 제가 지금 하고 있는 일입니다. 결국, 나는 스스로 작업을 설정했습니다. TS는 모든 통화 쌍과 동시에 작동해야 합니다. 제 브로커는 36개를 가지고 있는데 지금은 18개 쌍에 대한 데이터만 처리했습니다. 새해 전에 나는 제 시간에 생각합니다.
또한 "그리고 한 번 식별된 평균 WMA 유형에", "그리고 한 번 식별된 샘플 시퀀스 샘플링 방법에"를 추가합니다.
WMA는 끝까지 제 입장을 변호하겠습니다. 샘플 값에 대한 기대 개념에 해당하는 것이 바로 이 계산 알고리즘입니다.
틱 데이터 샘플링 방법은 나에게 쉽지 않았습니다. 또한 사소한 작업이기도 합니다. 여기 얼마나 많은 사람들이 이 문제로 어려움을 겪고 있습니까? 그것은 마음으로 이해할 수 없습니다! 그러나 한 데이터 제공자로부터 다른 데이터 제공자에게 견적을 받기 위한 구체적이고 이해하기 쉬우며 이식 가능한 알고리즘이 필요합니다. 나 자신을 위해 그것을 발견하고 이론적으로 입증했습니다.
한 번 비슷한 생각을 한 적이 있습니다. 작은 틱 샘플을 수집하고 스튜던트 계수를 사용하여 현재 시장 통계를 작성하지만 진화 예측은 없습니다. Fokker-Planck 및 기타 고급 수학을 사용하지 않습니다. 그런 다음 최적의 샘플 크기에 대해 생각했지만 실제 구성에 도달하지 못했습니다. 제 시간에 주요 문제를 파악하여 이 방향을 종료했습니다. 내 생각에 이 접근 방식의 주요 매복은 다음과 같습니다. 다양한 유형의 시장 정적 특성의 차이가 너무 적습니다. 예를 들어, 1분에 60개의 틱이 발생하고 시간당 60*60=3600이 발생한다고 가정합니다. 평평한 시장의 경우 반은 위, 반은 아래로, 추세의 경우 한 방향의 틱 수는 다른 방향의 틱 수를 약간 초과하지만 이 초과분은 매우 작을 것입니다. 예를 들어, 1750/1850 틱(4자리)이 있는 경우 쌍의 차트에서 시간당 100포인트(4잔)의 강력한 추세로 보이며 이를 기반으로 신속하게 진단하는 것은 매우 문제가 됩니다. 샘플에. 실제로, 그들은 Yury Kirillov 가 인용한 링크인 preprint에서 이에 대해 씁니다.그곳에서 저자들은 EUR/USD 쌍에 대한 분 단위 증가분을 분석했고, 제가 이해하는 한 그들은 결국 비슷한 결론에 도달했습니다.
유감스럽지만 제 생각에는 지원 및 저항 수준을 나타내는 로컬 기본 코드의 모든 지표가 귀하의 구성보다 더 효율적으로 작동할 것입니다. 그러나 어쨌든, 당신의 연구에 행운을 빕니다.
Alexander_K, скажите, пожалуйста, Вы и активно используемая Вами программная система VisSim учитываете ли неприменимость классической теории вероятности к котировкам, отмеченную на стр. 4 диссертации Осминина:
"Если в стационарном случае есть доказательная уверенность в асимптотической состоятельности оценок той или иной статистики,
то в нестационарном случае отсутствует само понятие генеральной совокупности, что делает неприменимым весь развитый аппарат современной математической статистики,
кроме тех случаев, когда априори задана функциональная принадлежность модели процесса."
시장의 정상성과 비정상은 모든 후속 추론의 기초입니다.
또는 모든 추론이 고정되지 않은 시장에 적용 가능하고 가치가 있음을 증명합니다. 그렇지 않으면 금융 시장에 대해 전혀 이해하지 못하는 사람의 또 다른 자전거입니다.
사실, 당신은 연습 거래자들에게 물어볼 필요가 있습니다. 그들은 통계를 알지 못할 수도 있지만 시장이 어떻게 작동하는지 이해하고 이러한 분포의 경계와 중심에서 볼륨, 빌드 수준, 공정한 가격 구역 및 모든 것을 동일한 분포로 구축합니다. ... 솔직히 말해서, 작동하지만 솔직히 말해서 - 시장이 다른 주마다 이동하고 그들을 잡기가 어렵기 때문에 .. 특히 진드기에 대해 - 나는 거기에서 무엇을 찾을 수 있는지 이해하지 못합니다. 신호의 크기는 몇 점입니까?
사실, 당신은 연습 거래자들에게 물어볼 필요가 있습니다. 그들은 통계를 알지 못할 수도 있지만 시장이 어떻게 작동하는지 이해하고 이러한 분포의 경계와 중심에서 볼륨, 빌드 수준, 공정한 가격 구역 및 모든 것을 동일한 분포로 구축합니다. ... 솔직히 말해서, 작동하지만 솔직히 말해서 - 시장이 다른 주마다 이동하고 그들을 잡기가 어렵기 때문에 .. 특히 진드기에 대해 - 나는 거기에서 무엇을 찾을 수 있는지 이해하지 못합니다. 신호의 크기는 몇 점입니까?
주제에 대한 문헌 선택, 보충, 누가 할 수 있습니까?
Alexander_K , 귀하와 귀하가 적극적으로 사용하는 VisSim 소프트웨어 시스템에 대해 말씀해 주십시오. Osminin의 논문 4페이지에 나와 있는 인용문에 대한 고전적 확률 이론의 적용 불가능성을 고려하십니까?
"정상적인 경우에 하나 또는 다른 통계량 추정치의 점근적 일관성에 대한 증거 기반 신뢰가 있다면, 비정상적 경우에는 일반 인구 자체에 대한 개념이 없으므로 개발된 현대 수학적 장치 전체가 프로세스 모델의 기능적 제휴가 선험적으로 주어지는 경우를 제외하고는 통계를 적용할 수 없습니다."
나는 당신이 한 번 확인된 유형의 확률 분포(고전적인 것 중 하나인 Student's)에 끌린다는 인상을 받았습니다. 여기에 선입견된 방법론적 오류가 있습니까?
안녕하세요 블라디미르님! 나는 이미 귀하의 의견을 기다리고 있습니다. 실제 엔지니어의 비즈니스에 대한 접근 방식을 느낄 수 있습니다.
예, 확률 밀도에 대한 특정 분석 공식에 대해 완전히 확신할 수 없음을 인정해야 합니다. 왜냐하면 그것은 연속 분포에 대해 주어지지만 우리는 이산 분포를 가지고 있기 때문입니다. 계산할 때 여전히 표 형식의 데이터를 사용합니다. 그러나 테이블을 컴파일하는 데 많은 시간이 걸립니다. 이것이 바로 제가 지금 하고 있는 일입니다. 결국, 나는 스스로 작업을 설정했습니다. TS는 모든 통화 쌍과 동시에 작동해야 합니다. 제 브로커는 36개를 가지고 있는데 지금은 18개 쌍에 대한 데이터만 처리했습니다. 새해 전에 나는 제 시간에 생각합니다.
또한 "그리고 한 번 식별된 평균 WMA 유형에", "그리고 한 번 식별된 샘플 시퀀스 샘플링 방법에"를 추가합니다.
WMA는 끝까지 제 입장을 변호하겠습니다. 샘플 값에 대한 기대 개념에 해당하는 것이 바로 이 계산 알고리즘입니다.
틱 데이터 샘플링 방법은 나에게 쉽지 않았습니다. 또한 사소한 작업이기도 합니다. 여기 얼마나 많은 사람들이 이 문제로 어려움을 겪고 있습니까? 그것은 마음으로 이해할 수 없습니다! 그러나 한 데이터 제공자로부터 다른 데이터 제공자에게 견적을 받기 위한 구체적이고 이해하기 쉬우며 이식 가능한 알고리즘이 필요합니다. 나 자신을 위해 그것을 발견하고 이론적으로 입증했습니다.
주제에 대한 문헌 선택, 보충, 누가 할 수 있습니까?
고마워, 좋은 물건.
한 번 비슷한 생각을 한 적이 있습니다. 작은 틱 샘플을 수집하고 스튜던트 계수를 사용하여 현재 시장 통계를 작성하지만 진화 예측은 없습니다. Fokker-Planck 및 기타 고급 수학을 사용하지 않습니다. 그런 다음 최적의 샘플 크기에 대해 생각했지만 실제 구성에 도달하지 못했습니다. 제 시간에 주요 문제를 파악하여 이 방향을 종료했습니다. 내 생각에 이 접근 방식의 주요 매복은 다음과 같습니다. 다양한 유형의 시장 정적 특성의 차이가 너무 적습니다. 예를 들어, 1분에 60개의 틱이 발생하고 시간당 60*60=3600이 발생한다고 가정합니다. 평평한 시장의 경우 반은 위, 반은 아래로, 추세의 경우 한 방향의 틱 수는 다른 방향의 틱 수를 약간 초과하지만 이 초과분은 매우 작을 것입니다. 예를 들어, 1750/1850 틱(4자리)이 있는 경우 쌍의 차트에서 시간당 100포인트(4잔)의 강력한 추세로 보이며 이를 기반으로 신속하게 진단하는 것은 매우 문제가 됩니다. 샘플에. 실제로, 그들은 Yury Kirillov 가 인용한 링크인 preprint에서 이에 대해 씁니다. 그곳에서 저자들은 EUR/USD 쌍에 대한 분 단위 증가분을 분석했고, 제가 이해하는 한 그들은 결국 비슷한 결론에 도달했습니다.
유감스럽지만 제 생각에는 지원 및 저항 수준을 나타내는 로컬 기본 코드의 모든 지표가 귀하의 구성보다 더 효율적으로 작동할 것입니다. 그러나 어쨌든, 당신의 연구에 행운을 빕니다.
그래도 위의 인용문에 대한 귀하의 의견을 알고 싶습니다.
시장의 정상성과 비정상은 모든 후속 추론의 기초입니다.
또는 모든 추론이 고정되지 않은 시장에 적용 가능하고 가치가 있음을 증명합니다. 그렇지 않으면 금융 시장에 대해 전혀 이해하지 못하는 사람의 또 다른 자전거입니다.
그래도 위의 인용문에 대한 귀하의 의견을 알고 싶습니다.
시장의 정상성과 비정상은 모든 후속 추론의 기초입니다.
또는 모든 추론이 고정되지 않은 시장에 적용 가능하고 가치가 있음을 증명합니다. 그렇지 않으면 금융 시장에서 전혀 이해하지 못하는 사람의 또 다른 자전거입니다.
그건 그렇고, 당신은이 주제에 대한 스레드가 있습니다 https://www.mql5.com/en/forum/218475/page17
고정성과 NOT 고정성에 대한 동일한 질문이 거기에서 제기되었지만 당신은 그것을 포기했습니다.
사실, 당신은 연습 거래자들에게 물어볼 필요가 있습니다. 그들은 통계를 알지 못할 수도 있지만 시장이 어떻게 작동하는지 이해하고 이러한 분포의 경계와 중심에서 볼륨, 빌드 수준, 공정한 가격 구역 및 모든 것을 동일한 분포로 구축합니다. ... 솔직히 말해서, 작동하지만 솔직히 말해서 - 시장이 다른 주마다 이동하고 그들을 잡기가 어렵기 때문에 .. 특히 진드기에 대해 - 나는 거기에서 무엇을 찾을 수 있는지 이해하지 못합니다. 신호의 크기는 몇 점입니까?
사실, 당신은 연습 거래자들에게 물어볼 필요가 있습니다. 그들은 통계를 알지 못할 수도 있지만 시장이 어떻게 작동하는지 이해하고 이러한 분포의 경계와 중심에서 볼륨, 빌드 수준, 공정한 가격 구역 및 모든 것을 동일한 분포로 구축합니다. ... 솔직히 말해서, 작동하지만 솔직히 말해서 - 시장이 다른 주마다 이동하고 그들을 잡기가 어렵기 때문에 .. 특히 진드기에 대해 - 나는 거기에서 무엇을 찾을 수 있는지 이해하지 못합니다. 신호의 크기는 몇 점입니까?
틱에 몇 핍은 일일 거래에서 수백만과 같습니다. 이것이 매력입니다.