이론부터 실습까지 - 페이지 679

 
Natalja Romancheva :
경계에서 반등의 가능성을 결정하기 위해 채널 경계에서 사용되는 틱 MA의 매개변수에 대한 수익성 의존도.
시험기간이 길다? 반년, 1년, 5년?
 
글쎄, 내가 말할 수 있는 것은 마술사가 언제나처럼 옳다는 것입니다. 솔직히 COINTEGRATION이라는 단어만 봤는데 NS에서 이 도구가 너무 좋았어요. 지금도 이 주제가 재미있을 것 같아요 특히 국회를 거기에 붙이면.... 일반적으로 폭탄이 터지겠죠.... 그건 그렇고, 제가 하나 알려드릴 라이트를 팔로우 해주세요. 내가 이미 두 번 이상 이야기했다는 생각 .... 그래서 당신을 환영합니다 ....
 

젠장할 녀석들아, 이거 봐!

https://devilions.wolfram.com/TheReturnDistributionOfTheVarianceGammaProcess/

음, 시장에서 100% - Variance Gamma Process!!!

분산 계산에 다른 항을 추가하면 끝입니다!

그리고 누가이 모델의 차량을 알고 있습니까?!

The Return Distribution of the Variance Gamma Process - Wolfram Demonstrations Project
The Return Distribution of the Variance Gamma Process - Wolfram Demonstrations Project
  • demonstrations.wolfram.com
This Demonstration shows the graphs of the density function of the unit period of a variance gamma process (red) and a Brownian motion process with drift (green). The variance gamma process is a three-parameter stochastic process that generalizes Brownian motion and was developed as a model for the dynamics of log stock prices. The process can...
 
Alexander_K :

젠장할 녀석들아, 이거 봐!

https://devilions.wolfram.com/TheReturnDistributionOfTheVarianceGammaProcess/

음, 시장에서 100% - Variance Gamma Process!!!

분산 계산에 다른 항을 추가하면 끝입니다!

그리고 누가이 모델의 차량을 알고 있습니까?!

나는 그것을 Gamma 함수를 통해 일반화된 지수 분포를 가지고 있는 Bulashev에 보냈습니다.
 
첨가물. 브라운 운동의 경우 증분 합계의 제곱은 초기 좌표에서 점까지의 거리와 같습니다. 음, 무작위 보행을 생성할 때 이것이 어떻게 나타납니다. 그러나 이상적인 프로세스에는 이 거리가 없습니다. = 0입니다. 문제가 무엇입니까?
 
Oleg Papkov :

미국 세션의 끝, 아시아의 시작. 외환의 변화. 증권 거래소에서 돈을 노크. 은행일 휴무. 오픈 거래에 대한 스왑 적립. 거래 건수가 급격히 감소합니다.

변동성은 거래 횟수, 보다 정확하게는 거래 횟수의 평균 증가율, 또는 오히려 로트의 처리량에 따라 달라지며, 결과적으로 가격 상승분의 평균 가치 증가에 따라 달라집니다. 기기의 "평균 온도"가 증가하는 것처럼. 확산 점프의 규모와 수가 증가하고 있습니다. 런던 세션이 시작되면 기간당 거래 건수와 변동성이 급격히 증가합니다. 시장이 평온한 기간(세션 변경 등) 동안 시장의 "백색 잡음"의 모든 주파수 구성 요소의 진폭은 단순히 작은 중요하지 않은 값으로 감소합니다.

 
sibirqk :
시험기간이 길다? 반년, 1년, 5년?

기간 2018.06.18~2018.10.18 및 1000ms 실행 지연. 1년 가능합니다.

5-거의, 아무도 그런 기간 동안 진드기 이력 이 없습니다.

 
Natalja Romancheva :

기간 2018.06.18~2018.10.18 및 1000ms 실행 지연. 1년 가능합니다.

5-거의, 아무도 그런 기간 동안 진드기 이력 이 없습니다.

이것이 과도하게 최적화되지 않았다는 확신은 무엇입니까? 테스트 간격이 1년이고 매개변수가 같으면 그림이 많이 바뀔까요?

 
sibirqk :

이것이 과도하게 최적화되지 않았다는 확신은 무엇입니까?

매개변수 선택은 최적화 또는 재최적화입니다.

이 특별한 경우 선택은 정당화를 기반으로하므로 희망이 있습니다 ...

물론 모든 것이 지점의 저자만큼 멋진 것은 아니며 근거는 경험적입니다. 엄격한 이론은 없습니다.

 
Alexander_K :

젠장할 녀석들아, 이거 봐!

https://devilions.wolfram.com/TheReturnDistributionOfTheVarianceGammaProcess/

음, 시장에서 100% - Variance Gamma Process!!!

분산 계산에 다른 항을 추가하면 끝입니다!

그리고 누가이 모델의 차량을 알고 있습니까?!

링크가 매우 좋고 모든 것이 명확합니다.