본질이 아니라 가장 중요한 것은 분석적 관점의 유무입니다. 공식화하기가 더 어려운 또 다른 질문은 특정 클래스의 ES에 대한 통계의 대응입니다. 최소한 대략적으로 일반적인 SB 값에서 Hurst(또는 H-변동성)의 현저한 편차로 거래할 수 있습니까?
Pastekhov가 답을 제시합니다. 우리는 역사를 살펴보고 어느 쌍이 추세가 평평한지 고려합니다. 전공 - 모두 최신 유행, H>2; 미성년자는 플랫, H<2, H=2-SB입니다. 우리는 추세와 함께 추세를 거래합니다. 플랫에 대해, 이점만 최소화하고, 스프레드에 직접 의존하며, 스프레드는 가능한 한 작아야 하며, 일반적으로 그러한 전략이 작동하지 않는 것이 좋습니다. 가장 중요한 것은 무엇입니까? 충분히 긴 거래로 MO는 실질적으로 0이지만 섹션에서는 0보다 훨씬 클 수도 있습니다. 그것은 역설입니다. 하지만 당신은 그것을 받아들이지 않을 것입니다.
Pastekhov가 답을 제시합니다. 우리는 역사를 살펴보고 어느 쌍이 추세가 평평한지 고려합니다. 전공 - 모두 최신 유행, H>2; 미성년자는 플랫, H<2, H=2-SB입니다. 우리는 추세와 함께 추세를 거래합니다. 플랫에 대해, 이점만 최소화하고, 스프레드에 직접 의존하며, 스프레드는 가능한 한 작아야 하며, 일반적으로 그러한 전략이 작동하지 않는 것이 좋습니다. 가장 중요한 것은 무엇입니까? 충분히 긴 거래로 MO는 실질적으로 0이지만 섹션에서는 0보다 훨씬 클 수도 있습니다. 그것은 역설입니다. 하지만 당신은 그것을 받아들이지 않을 것입니다.
나는 정말로 이해하지 못했지만 Monte Carlo 방법을 사용하여 무작위 보행에 대한 H의 분포를 구축하고 그 분위수가 H=2에 해당하는지 확인하는 것이 좋습니다.
Pastekhov가 답을 제시합니다. 우리는 역사를 살펴보고 어느 쌍이 추세가 평평한지 고려합니다. 전공 - 모두 최신 유행, H>2; 미성년자는 플랫, H<2, H=2-SB입니다. 우리는 추세와 함께 추세를 거래합니다. 플랫에 대해, 이점만 최소화하고, 스프레드에 직접 의존하며, 스프레드는 가능한 한 작아야 하며, 일반적으로 그러한 전략이 작동하지 않는 것이 좋습니다. 가장 중요한 것은 무엇입니까? 충분히 긴 거래로 MO는 실제로 0이지만 섹션에서는 0보다 훨씬 클 수도 있습니다. 그것은 역설입니다. 하지만 당신은 그것을 받아들이지 않을 것입니다.
가격 시리즈에 대한 몇 가지 통계를 구성합니다. 적합도 테스트를 사용하여 가격이 랜덤 워크인 경우의 분포와 얼마나 다른지 확인합니다. 차이가 통계적으로 유의하면 거래 가능성을 나타낼 수 있습니다. 합의 기준 중 Kolmogorov-Smirnov가 가장 적절해 보인다.
또한 이 기준(및 다른 많은 기준)은 "이론에서 실습으로" 분기에서 매우 유용합니다.
" 그 분포가 가격이 랜덤 워크인 경우의 분포와 얼마나 다른지 " 확인은 특별히 가치 있고 유용한 것을 포함하지 않습니다.
문구 자체는 이미 잘못된 것입니다. " 차이가 통계적으로 유의하다면 이는 거래 가능성을 나타낼 수 있습니다 ." 제 말은, 그렇지 않으면 거래가 불가능하다는 것입니다.
이것은 깊은 착각입니다. 믿음에 대한 잘못된 전제를 받아들이고, 검증도 하지 않고 공리로 받아들였습니다. (여기에 역설이 있다)
거래 프로세스가 거래되는 가격 시리즈의 외부에 있다는 사실을 생각해 보십시오.
거래 과정의 통계는 거래에 사용된 가격대의 통계에 국한되지 않습니다.
실험을 해보세요:
1. WB 프로세스를 생성합니다.
2. 이 BT 프로세스에 거래 규칙을 적용합니다.
3. 이 SB 프로세스에서 성공적으로 거래할 수 있는지 확인하십시오.
4. 단계를 여러 번 반복합니다. 1,2,3, 실험 결과를 기록합니다.
5. SB 프로세스에서 성공적인 거래가 불가능하다는 가정이 잘못된 것인지 확인하십시오.
6. 거래 프로세스의 통계를 결정합니다.
7. 거래 프로세스 통계를 SA 프로세스 통계와 비교합니다.
8. 그리고 결론적으로 결론을 내립니다.
그러한 실험을 하기로 결정했다면 그 결과를 여기에 제시하면 당신과 다른 많은 사람들이 눈을 뜨고 유비쿼터스 속임수 이론처럼 인위적으로 만들어지고 생각 없이 받아들여지는 편협함을 제거하는 데 도움이 될 것입니다. "시장 효율성"에 대해. 이 "시장 효율성" 트릭이 당신을 오도하지 않기를 바랍니다.
Hurst는 내 것이 아니며 Pastekhov는 H-휘발성으로 나에게 더 가깝습니다.
본질이 아니라 가장 중요한 것은 분석적 관점의 유무입니다. 공식화하기가 더 어려운 또 다른 문제는 특정 클래스의 ES에 대한 통계의 대응입니다. 최소한 대략적으로 일반적인 SB 값에서 Hurst(또는 H-변동성)의 현저한 편차로 거래할 수 있습니까?
그렇다면 정말로 족집게가 아니라 드라이버가 필요할까요? 일반적으로 나는 망치를 선호하며 물질의 모든 본질은 매우 좋습니다. 빨리 넉아웃. 핀셋으로는 잡히지 않습니다.))
그리고 무엇이 필요합니까? 당신은 나에게 당신이 필요로하는 것을, 당신이 필요로하는 것을 말해, 아마도 당신에게 줄 것입니다, 아마도 당신이 원하는 것을 줄 것입니다 ...
그리고 무엇이 필요합니까? 당신은 나에게 당신이 필요로하는 것을, 당신이 필요로하는 것을 말해, 아마도 당신에게 줄 것입니다, 아마도 당신이 원하는 것을 줄 것입니다 ...
메네? 아무것도 필요하지 않습니다. 그리고 도착한 것. 원하는 것을 말할 수 있습니다.
메네? 아무것도 필요하지 않습니다. 그리고 도착한 것. 원하는 것을 말할 수 있습니다.
죄송합니다. 전술적 움직임. 상대가 있다면 기다리고 있습니다. 30분 동안은 잠을 자지 마세요.
죄송합니다. 전술적 움직임. 상대가 있다면 기다리고 있습니다. 30분 동안은 잠을 자지 마세요.
네, 이제 망치를 청소하고 기름칠을 할게요.
본질이 아니라 가장 중요한 것은 분석적 관점의 유무입니다. 공식화하기가 더 어려운 또 다른 질문은 특정 클래스의 ES에 대한 통계의 대응입니다. 최소한 대략적으로 일반적인 SB 값에서 Hurst(또는 H-변동성)의 현저한 편차로 거래할 수 있습니까?
Pastekhov가 답을 제시합니다. 우리는 역사를 살펴보고 어느 쌍이 추세가 평평한지 고려합니다. 전공 - 모두 최신 유행, H>2; 미성년자는 플랫, H<2, H=2-SB입니다. 우리는 추세와 함께 추세를 거래합니다. 플랫에 대해, 이점만 최소화하고, 스프레드에 직접 의존하며, 스프레드는 가능한 한 작아야 하며, 일반적으로 그러한 전략이 작동하지 않는 것이 좋습니다. 가장 중요한 것은 무엇입니까? 충분히 긴 거래로 MO는 실질적으로 0이지만 섹션에서는 0보다 훨씬 클 수도 있습니다. 그것은 역설입니다. 하지만 당신은 그것을 받아들이지 않을 것입니다.
Pastekhov가 답을 제시합니다. 우리는 역사를 살펴보고 어느 쌍이 추세가 평평한지 고려합니다. 전공 - 모두 최신 유행, H>2; 미성년자는 플랫, H<2, H=2-SB입니다. 우리는 추세와 함께 추세를 거래합니다. 플랫에 대해, 이점만 최소화하고, 스프레드에 직접 의존하며, 스프레드는 가능한 한 작아야 하며, 일반적으로 그러한 전략이 작동하지 않는 것이 좋습니다. 가장 중요한 것은 무엇입니까? 충분히 긴 거래로 MO는 실질적으로 0이지만 섹션에서는 0보다 훨씬 클 수도 있습니다. 그것은 역설입니다. 하지만 당신은 그것을 받아들이지 않을 것입니다.
나는 정말로 이해하지 못했지만 Monte Carlo 방법을 사용하여 무작위 보행에 대한 H의 분포를 구축하고 그 분위수가 H=2에 해당하는지 확인하는 것이 좋습니다.
Pastekhov가 답을 제시합니다. 우리는 역사를 살펴보고 어느 쌍이 추세가 평평한지 고려합니다. 전공 - 모두 최신 유행, H>2; 미성년자는 플랫, H<2, H=2-SB입니다. 우리는 추세와 함께 추세를 거래합니다. 플랫에 대해, 이점만 최소화하고, 스프레드에 직접 의존하며, 스프레드는 가능한 한 작아야 하며, 일반적으로 그러한 전략이 작동하지 않는 것이 좋습니다. 가장 중요한 것은 무엇입니까? 충분히 긴 거래로 MO는 실제로 0이지만 섹션에서는 0보다 훨씬 클 수도 있습니다. 그것은 역설입니다. 하지만 당신은 그것을 받아들이지 않을 것입니다.
파스투호프가 말하길...
메네? 아무것도 필요하지 않습니다. 그리고 도착한 것. 원하는 것을 말할 수 있습니다.
모두. 죄송합니다. 망치를 제거합니다.
가격 시리즈에 대한 몇 가지 통계를 구성합니다. 적합도 테스트를 사용하여 가격이 랜덤 워크인 경우의 분포와 얼마나 다른지 확인합니다. 차이가 통계적으로 유의하면 거래 가능성을 나타낼 수 있습니다. 합의 기준 중 Kolmogorov-Smirnov가 가장 적절해 보인다.
또한 이 기준(및 다른 많은 기준)은 "이론에서 실습으로" 분기에서 매우 유용합니다.
" 그 분포가 가격이 랜덤 워크인 경우의 분포와 얼마나 다른지 " 확인은 특별히 가치 있고 유용한 것을 포함하지 않습니다.
문구 자체는 이미 잘못된 것입니다. " 차이가 통계적으로 유의하다면 이는 거래 가능성을 나타낼 수 있습니다 ." 제 말은, 그렇지 않으면 거래가 불가능하다는 것입니다.
이것은 깊은 착각입니다. 믿음에 대한 잘못된 전제를 받아들이고, 검증도 하지 않고 공리로 받아들였습니다. (여기에 역설이 있다)
거래 프로세스가 거래되는 가격 시리즈의 외부에 있다는 사실을 생각해 보십시오.
거래 과정의 통계는 거래에 사용된 가격대의 통계에 국한되지 않습니다.
실험을 해보세요:
1. WB 프로세스를 생성합니다.
2. 이 BT 프로세스에 거래 규칙을 적용합니다.
3. 이 SB 프로세스에서 성공적으로 거래할 수 있는지 확인하십시오.
4. 단계를 여러 번 반복합니다. 1,2,3, 실험 결과를 기록합니다.
5. SB 프로세스에서 성공적인 거래가 불가능하다는 가정이 잘못된 것인지 확인하십시오.
6. 거래 프로세스의 통계를 결정합니다.
7. 거래 프로세스 통계를 SA 프로세스 통계와 비교합니다.
8. 그리고 결론적으로 결론을 내립니다.
그러한 실험을 하기로 결정했다면 그 결과를 여기에 제시하면 당신과 다른 많은 사람들이 눈을 뜨고 유비쿼터스 속임수 이론처럼 인위적으로 만들어지고 생각 없이 받아들여지는 편협함을 제거하는 데 도움이 될 것입니다. "시장 효율성"에 대해. 이 "시장 효율성" 트릭이 당신을 오도하지 않기를 바랍니다.
추신
그리고 어떤 프로그램에서 그것을 할 것인가(R 또는 non-R)는 열 번째 것입니다.