Alexey, 데이터가 있습니까? 쌍의 증분 분포가 해마다 어떻게 변합니까? 1년 동안 틱을 샘플링할 때 증분의 비모수 통계적 모멘트(중앙값, 중앙값 편차 등)가 거의 동일하다고 말할 수 있습니까?
예 - 매년 우리는 동일한 확률 분포를 다루고 있으며 비정상성은 슬라이딩 시간 창의 다른 부분에서만 나타납니다.
그래도 괜찮다면 "너"를 사용하는 것이 좋습니다. 저에게는 더 편합니다.
귀하의 질문에는 증분 샘플을 검사하여 명확하게 대답할 수 있다는 암시적인 가정이 있습니다. 이것은 고정적이지 않은 증분이 있는 프로세스에는 해당되지 않습니다. 샘플링 외에도 프로세스의 매개변수 모델이 있어야 합니다. 그리고 샘플에서는 이러한 매개변수만 조정할 수 있습니다. 즉, 같은 표본이라도 다른 모델이라도 답이 다를 수 있습니다.
프로세스를 고정된 청크로 나누는 것은 그러한 매개변수 모델 중 하나일 뿐입니다. 문제는 그러한 분할이 고유하지 않다는 것입니다. 다른 사람들은 항상 다른 방식으로 추세를 표시하고 귀하의 질문에 대한 답변도 다를 것입니다.
오늘 밤, 내 TS는 AUDCAD 및 AUDCHF의 하룻밤 추세를 기적적으로 피했습니다. 00.00 이전에는 속도, 틱 볼륨 등이 급격히 떨어졌습니다. 따라서 분산이 감소했습니다. 그리고 그것은 슬라이딩 윈도우에서 = 4시간입니다!
그러나 내가 C=const라면, 즉. t의 평균 속도 --> 무한대로라면 끔찍한 일은 없을 것입니다.
귀하의 가격 분석 방법은 귀하의 거래 시스템과 분명히 일치하지 않습니다. 거래할 때 이러한 작은 추세는 각각 중요하며 샘플 분포(및 모든 샘플 값)를 계산할 때 이러한 모든 추세를 하나의 힙으로 혼합하고 서로 평균/보상합니다. 증분 샘플을 무작위로 섞으면 가격 차트가 완전히 달라지고 샘플 특성이 동일하게 유지되는 것을 볼 수 있습니다. 샘플링은 필요한 모든 정보를 제공하지 않으며 프로세스 모델이 필요합니다.
지금까지 월간 +4%. 그러나 이웃 지점 중 하나의 결과와 비교할 때 이것은 아무것도 아닙니다.
그건 그렇고, 수익성 자체는 아무 의미가 없습니다. 똑똑한 사람들은 기간의 축소 및 표시와 함께 만 발음하는 것이 일반적입니다.
Alexey, 데이터가 있습니까? 쌍의 증분 분포가 해마다 어떻게 변합니까? 1년 동안 틱을 샘플링할 때 증분의 비모수 통계적 모멘트(중앙값, 중앙값 편차 등)가 거의 동일하다고 말할 수 있습니까?
예 - 매년 우리는 동일한 확률 분포를 다루고 있으며 비정상성은 슬라이딩 시간 창의 다른 부분에서만 나타납니다.
그래도 괜찮다면 "너"를 사용하는 것이 좋습니다. 저에게는 더 편합니다.
귀하의 질문에는 증분 샘플을 검사하여 명확하게 대답할 수 있다는 암시적인 가정이 있습니다. 이것은 고정적이지 않은 증분이 있는 프로세스에는 해당되지 않습니다. 샘플링 외에도 프로세스의 매개변수 모델이 있어야 합니다. 그리고 샘플에서는 이러한 매개변수만 조정할 수 있습니다. 즉, 같은 표본이라도 다른 모델이라도 답이 다를 수 있습니다.
프로세스를 고정된 청크로 나누는 것은 그러한 매개변수 모델 중 하나일 뿐입니다. 문제는 그러한 분할이 고유하지 않다는 것입니다. 다른 사람들은 항상 다른 방식으로 추세를 표시하고 귀하의 질문에 대한 답변도 다를 것입니다.
Alexander_K2 :
하지만 내가 C=const라면,
저것들. 속도는 일정해야 합니까? 그런 다음 가격 증분에서 속도를 계산하는 것이 불가능하다는 것이 밝혀졌습니다.
확산 과정의 분산 D=sqrt(C*lambda*t)
이것은 이론가들을 위한 평균값입니다. 임의의 프로세스는 동일한 C, t 및 람다에 대해 완전히 다른 궤적으로 실현될 수 있습니다.
따라서 이론적으로 내포된 분산을 계산하는 것보다 이미 실현된 분산(볼린저 등)을 측정하는 것이 훨씬 더 정확할 것입니다.
무작위 프로세스를 이해하는 데 도움이 되는 또 다른 듀스)
내가 이것을 묻는 이유.
오늘 밤, 내 TS는 AUDCAD 및 AUDCHF의 하룻밤 추세를 기적적으로 피했습니다. 00.00 이전에는 속도, 틱 볼륨 등이 급격히 떨어졌습니다. 따라서 분산이 감소했습니다. 그리고 그것은 슬라이딩 윈도우에서 = 4시간입니다!
그러나 내가 C=const라면, 즉. t의 평균 속도 --> 무한대로라면 끔찍한 일은 없을 것입니다.
귀하의 가격 분석 방법은 귀하의 거래 시스템과 분명히 일치하지 않습니다. 거래할 때 이러한 작은 추세는 각각 중요하며 샘플 분포(및 모든 샘플 값)를 계산할 때 이러한 모든 추세를 하나의 힙으로 혼합하고 서로 평균/보상합니다. 증분 샘플을 무작위로 섞으면 가격 차트가 완전히 달라지고 샘플 특성이 동일하게 유지되는 것을 볼 수 있습니다. 샘플링은 필요한 모든 정보를 제공하지 않으며 프로세스 모델이 필요합니다.
즉, 귀하의 의견으로는 특정 슬라이딩 창을 선택하고 평균값을 계산하는 것이 잘못된 방법입니다 ???
일반적으로 올바른 방법을 아는 사람. 이 창은 상황에 따라 바뀔 수 있다고 생각합니다.
일반적으로 올바른 방법을 아는 사람. 이 창은 상황에 따라 바뀔 수 있다고 생각합니다.
완전히 동의합니다. 이 의존성만이 시간에 따라 변할 것입니다(비정상성). 즉, 내 생각에 실제로 Grail 은 지속적으로 마모되고 때로는 갑자기 고장날 수 있습니다.)
이 미터를 얻었습니다. (애니메이션을 보려면 이미지를 클릭하십시오)
Market Calm 매개변수는 .... 때문에 그렇게 명명되었습니다. 하지만 단순히 ... 공식을 생각해 냈지만 그것이 무엇인지 이해하지 못합니다.
그래도 비모수 통계를 보면 상당한 증분 샘플이 항상 동일한 값을 갖는다고 생각합니다.
이것은 움직이는 틱 샘플(1.000.0000개 요소에서) = 0.00002에 대한 절대 중앙값 편차가 특정 쌍에 대해 영원히 유지되는 방식입니다.
중앙값 편차는 분포 꼬리의 변화를 제대로 "인식"하지 못하므로 표준 편차 보다 이상값에 더 강합니다. 가격에는 버려야 할 측정 오류가 없으며 반대로 이상치는 매우 중요합니다.
지난 3주 동안 슬라이딩 창 = 1시간에서 EURUSD에 대한 "메모리" 기능의 분포는 다음과 같습니다.
오른쪽에서 우리는 거대한 "꼬리"를 볼 수 있는데, 이는 그것이 나타나는 영역, 즉 "기억"이 나타나면 Ornstein-Uhlenbeck 모델과 "평균으로의 회귀"에 대해 의문의 여지가 없습니다.
그러나 임계 값을 결정하는 방법 - 아직 모릅니다. 물론 백분위수. 하지만 =0.99 또는 0.999 - 모르겠습니다. 지금까지 나는 그것을 증명할 수 없습니다.
여기에서 다시 말하지만, 모호주의는 모든 영광에서 금식하고 있습니다)) 따옴표의 도착 속도는 서버와 인터넷의 부하에 따라 다릅니다.
메모리 또는 외환 모델과 관련이 없습니다.