- 자기 상관 주기도 접근 방식(Ehlers 책 "Cycle Analytics for Traders"에서 - 현재 Ehlers가 가장 선호하는 방식)
Ehlers는 측정에 대기 시간이 짧고 진폭 스윙 범위가 더 넓으며 과거 평균이 필요하지 않고 스펙트럼 팽창 보상이 필요하지 않기 때문에 자기상관 주기도가 우수한 접근 방식이라고 주장합니다.
그래서 어떤 방법이 최선/정확한 방법이라고 생각하십니까?
차이점을 확인하기 위해 하나의 DC 기간 표시기 내에서 다른 방법을 프로그래밍하는 것이 좋습니다.
안녕하세요 Boxter, 저는 어제에서 자기상관을 보기 시작했습니다. 어떤 이유에서인지 책의 EasyLanguage 코드는 Multicharts에서 컴파일되지 않았으므로 먼저 수정해야 했습니다.
스크린샷은 두 개의 동일한 오실레이터가 있는 매일의 달러 인덱스입니다. 유일한 차이점은 기간이 계산되는 방식과 둘 다 동일한 주파수 범위를 보고 있다는 것입니다. 맨 위는 코로나 주기 기간을 느슨하게 기반으로 하고 다른 하나는 적응 지표에 적합하도록 약간 수정한 자기 상관 주기도입니다. 눈에 띄는 유일한 것은 자기 상관 기능이 표시기를 더 빠르게 만드는 더 높은 주파수를 선호하는 것으로 보인다는 것입니다. 나중에 다양한 노이즈 수준으로 합성 첩 신호에 대해 실행하여 얼마나 잘 작동하는지 확인하겠습니다.
내 초기 느낌은 유용할 수 있지만 달성하려는 것에 따라 다릅니다. 나는 수백 시간 동안 스펙트럼 분석기를 만지작거렸고 내 거래에서 가장 유용한 주파수는 100-400바입니다. 저에게 더 흥미로운 점은 전환점을 추정하는 데 있어 다른 관점을 제공하는 빈도와 변동성 간의 관계입니다. 2014년 9월 30일에 여기에 스크린샷을 게시했는데 읽기가 조금 어렵지만 아이디어를 요약한 것입니다.
wintersky111: 참고: 이 포럼 어딘가에 Ehlers가 FD 계산을 위한 고유한 공식을 가지고 있다고 말한 사람이 있습니다. 이 공식은 공개되지 않았습니다. Ehlers가 Bandpass 필터를 선호하는 것처럼 보였지만 이제는 Boxter가 말한 것처럼 Autocorrelation Periodogram을 선호하는 것 같습니다. 윈터스키
물론 그는 그렇게 할 것입니다. 그것이 그의 본성입니다. 별거 아닙니다. 저는 FD에 대한 Sevcik 공식을 고수하고 있습니다. 여전히 최고는 아니지만 나머지는 코딩하기 너무 어렵습니다. 세 가지 방법에 대해 비교하는 학술 논문이 있었습니다. 다른 두 가지 방법은 각각 결점이 있기는 하지만 이론상으로는 더 좋았습니다.
사이클과 관련하여 그가 Cycle Analytics에서 도입한 대역통과 방법은 처프 사인파에 대해 테스트할 때 이론상으로 매우 잘 작동합니다. 그는 몇 가지 세부 사항을 남겼습니다. 제 생각에는 그가 다운사이드가 포함되어야 할 때만 업사이드 크로스를 취했다고 생각하고 저도 많은 밴드패스를 사용하고 평균을 내서 어느 한 지점에서 최대값과 최소값을 제외했습니다.
자기상관 주기도에 대해 논평할 수는 없습니다. 직관적으로 이해하기는 하지만 코딩하지 않았기 때문입니다. tradestation 코드가 너무 혼란스러워지고 있습니다. 한 페이지가 106페이지 중간 바로 뒤에 멈추더라도 관심이 있을 뿐입니다. 저는 물론 약간의 두뇌력으로 할 수 있습니다.
편집, 프랙탈 차원 문제에 대해, 안녕하세요. 시간이 있을 때 Metastock의 Sevcik 코드를 게시할 것입니다. 읽기 쉽고 뜨거운 버터를 얇게 썰듯이 쉽습니다. Sevcik의 논문에서는 추측할 수 없지만 코딩은 반복적입니다. Jean-Philip이 자신의 개인 블로그에서 MT4로 이미 수행했습니다. (몇 가지 버전이 있으며 그가 올바르게 이해했는지 확신할 수 없지만 충분히 가깝습니다) 다른 플랫폼에서 사용하려는 사람들을 위해... 기술적으로/수학적으로 Ehler의 FRAMA는 공손합니다.
내가 더 걱정하는 것은 프랙탈 차원이 약간만 견고하더라도 모든 종류의 강력한 프랙탈 차원을 갖는 것입니다. Hurst Exponent는 프랙탈 차원을 추정하는 좋은 방법인 것처럼 보이지만 공식의 특성으로 인해 단기 거래가 아닌 전체 시계열 분석에서만 작동하는 것 같습니다.
코더가 아니어서 Mladen에 Jean-Philip의 FD의 간단한 중간 버전을 요청했지만 안타깝게도 구현 문제로 인해 Mladen에서 코딩을 거부한 것 같습니다.
아래 PDF에서 볼 수 있듯이 Box-counting 방법은 실제적으로 큰 RMSE 값을 가지지만 강력한 기능(또는 최소한 이상값에 대한 저항)이 없습니다. 반면에 variogram과 madogram은 RMSE가 낮으면서도 몇 가지 강력한 기능을 가지고 있는 것 같습니다.
wintersky111: 내가 더 걱정하는 것은 프랙탈 차원이 조금 강력하더라도 모든 종류의 강력한 프랙탈 차원을 갖는 것입니다. Hurst Exponent는 프랙탈 차원을 추정하는 좋은 방법인 것처럼 보이지만 공식의 특성으로 인해 단기 거래가 아닌 전체 시계열 분석에서만 작동하는 것 같습니다. 윈터스키
Jean-Philipe의 FGDI가 귀하와 다른 사람들에게 효과가 있기를 바랍니다. 가장 먼저 고려하는 것 중 하나입니다. 그것은 매우 견고하며 심지어 상자 계산 문제를 고려합니다. 최소한 30개의 데이터 포인트가 필요합니다. Jurik의 CFB와 비교하면 거꾸로 된 것을 제외하고는 상당히 동일해 보입니다. 그러나 Jurik은 블랙박스이기 때문에 우리는 모릅니다. 블랙박스 좋아하는 사람?
당신은 허스트 지수 에 대해 정확합니다. 제 생각에는 거래 목적으로는 쓸모가 없습니다. 전체 시계열 배열을 정의하려고 설계된 숫자입니다. 데이터가 많을수록 좋습니다. 지난 32일 정도만은 아닙니다. 글쎄, 그게 내가 생각하는 것입니다.
나는 Hurst 지수 또는 FDI가 거래에 매우 유용하다고 생각하지 않습니다. 내 거래 경험에 따르면 Jean-Philipe의 FGDI는 무작위성의 정량화를 위한 MACD 히스토그램보다 좋지 않습니다. Mladen은 Juriks의 FDI를 어댑터로 사용하여 일부 오실레이터를 코딩했지만 결과는 만족스럽지 않습니다. 내가 mql4에서 본 최고의 FDI 지표는 사전에 Tradestation에서 변환된 엘리트입니다. Sevcik 공식에 문제가 있다는 것을 기억하는 한 Jonothan Kinlay의 웹사이트를 확인하십시오 자산 변동성의 Long Memory and Regime Shifts | 양적 연구 및 거래
나는 Hurst 지수 또는 FDI가 거래에 매우 유용하다고 생각하지 않습니다. 내 거래 경험에 따르면 Jean-Philipe의 FGDI는 무작위성의 정량화를 위한 MACD 히스토그램보다 좋지 않습니다. Mladen은 Juriks의 FDI를 어댑터로 사용하여 일부 오실레이터를 코딩했지만 결과는 만족스럽지 않습니다. 내가 mql4에서 본 최고의 FDI 지표는 사전에 Tradestation에서 변환된 엘리트입니다. Sevcik 공식에 문제가 있다는 것을 기억하는 한 Jonathan Kinlay의 웹사이트를 확인하십시오 . 자산 변동성의 Long Memory and Regime Shifts | 양적 연구 및 거래
hughesfleming: 안녕하세요 Boxter, 저는 어제에서 자기상관을 보기 시작했습니다. 어떤 이유에서인지 책의 EasyLanguage 코드는 Multicharts에서 컴파일되지 않았으므로 먼저 수정해야 했습니다.
스크린샷은 두 개의 동일한 오실레이터가 있는 매일의 달러 인덱스입니다. 유일한 차이점은 기간이 계산되는 방식과 둘 다 동일한 주파수 범위를 보고 있다는 것입니다. 맨 위는 코로나 주기 기간을 느슨하게 기반으로 하고 다른 하나는 적응 지표에 적합하도록 약간 수정한 자기 상관 주기도입니다. 눈에 띄는 유일한 것은 자기 상관 기능이 표시기를 더 빠르게 만드는 더 높은 주파수를 선호하는 것으로 보인다는 것입니다. 나중에 다양한 노이즈 수준으로 합성 첩 신호에 대해 실행하여 얼마나 잘 작동하는지 확인하겠습니다.
내 초기 느낌은 유용할 수 있지만 달성하려는 것에 따라 다릅니다. 나는 수백 시간 동안 스펙트럼 분석기를 만지작거렸고 내 거래에서 가장 유용한 주파수는 100-400바입니다. 저에게 더 흥미로운 점은 전환점을 추정하는 데 있어 다른 관점을 제공하는 빈도와 변동성 간의 관계입니다. 2014년 9월 30일에 여기에 스크린샷을 게시했는데 읽기가 조금 어렵지만 아이디어를 요약한 것입니다.
그는 FDI를 계산하기 위해 기본을 사용하여 작성된 코드를 게시했습니다. 문제는 1.5 이하로 거의 내려가지 않는다는 것이었습니다(추정 - 1.5 이하 - 및 임의 - 1.5 이상 - 추정 사이의 일종의 경계로서 중요한 값). 그 후, 나는 그 접근 방식을 포기했습니다.
Alex Matulich가 만든 버전(여기: http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt )이 있으며 Sevcik이 만든 일부 오류를 수정합니다. 또한 Mark Jurik이 만든 또 다른 프랙탈 차원 계산(그는 합성 프랙탈 동작을 만들기 전에 만들었습니다)이 있습니다. 이 계산은 Sevcik의 방식이나 Matulich의 계산 방식과 아무런 공통점이 없으며 무엇보다 호기심에 가깝습니다.
_________________
이제 한 가지 더.
일단 프랙탈 차원 지수가 금융 시장에 적용될 수 없다는 증거가 있는 독일 논문을 찾았습니다. 불행히도 나는 링크를 북마크하지 않았으며 그 이후로는 그 논문을 다시는 찾을 수 없었습니다. 내가 그것을 다시 찾으면 그것에 대한 링크를 게시 할 것이지만 프랙탈 차원 지수에 대한 그러한 의견도 있다는 것을 모두 알고 있어야합니다.
안녕하세요,
한편 나는 지배적 인 사이클 기간을 결정하는 다른 방법의 장단점과 약간 혼란 스럽습니다. 또한 다른 방법이 모두 동일한 DC 기간을 결정하는지 여부는 아직 명확하지 않습니다. 그 동안 우리는 적어도
- 힐베르트 변환(첫 번째 알고리즘인 것 같습니다)
- Center of Gravity algo (from the Cat 스킨 )
- 이산 푸리에 변환 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 사이클 분석"에서)
- 중첩 대역 통과 필터 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 주기 분석"에서)
- 자기 상관 주기도 접근 방식(Ehlers 책 "Cycle Analytics for Traders"에서 - 현재 Ehlers가 가장 선호하는 방식)
Ehlers는 측정에 대기 시간이 짧고 진폭 스윙 범위가 더 넓으며 과거 평균이 필요하지 않고 스펙트럼 팽창 보상이 필요하지 않기 때문에 자기상관 주기도가 우수한 접근 방식이라고 주장합니다.
그래서 어떤 방법이 최선/정확한 방법이라고 생각하십니까?
차이점을 확인하기 위해 하나의 DC 기간 표시기 내에서 다른 방법을 프로그래밍하는 것이 좋습니다.안녕하세요 Boxter, 저는 어제에서 자기상관을 보기 시작했습니다. 어떤 이유에서인지 책의 EasyLanguage 코드는 Multicharts에서 컴파일되지 않았으므로 먼저 수정해야 했습니다.
스크린샷은 두 개의 동일한 오실레이터가 있는 매일의 달러 인덱스입니다. 유일한 차이점은 기간이 계산되는 방식과 둘 다 동일한 주파수 범위를 보고 있다는 것입니다. 맨 위는 코로나 주기 기간을 느슨하게 기반으로 하고 다른 하나는 적응 지표에 적합하도록 약간 수정한 자기 상관 주기도입니다. 눈에 띄는 유일한 것은 자기 상관 기능이 표시기를 더 빠르게 만드는 더 높은 주파수를 선호하는 것으로 보인다는 것입니다. 나중에 다양한 노이즈 수준으로 합성 첩 신호에 대해 실행하여 얼마나 잘 작동하는지 확인하겠습니다.
내 초기 느낌은 유용할 수 있지만 달성하려는 것에 따라 다릅니다. 나는 수백 시간 동안 스펙트럼 분석기를 만지작거렸고 내 거래에서 가장 유용한 주파수는 100-400바입니다. 저에게 더 흥미로운 점은 전환점을 추정하는 데 있어 다른 관점을 제공하는 빈도와 변동성 간의 관계입니다. 2014년 9월 30일에 여기에 스크린샷을 게시했는데 읽기가 조금 어렵지만 아이디어를 요약한 것입니다.
https://www.mql5.com/en/forum/178842
문안 인사,
알렉스
참고: 이 포럼 어딘가에 Ehlers가 FD 계산을 위한 고유한 공식을 가지고 있다고 말한 사람이 있습니다. 이 공식은 공개되지 않았습니다. Ehlers가 Bandpass 필터를 선호하는 것처럼 보였지만 이제는 Boxter가 말한 것처럼 Autocorrelation Periodogram을 선호하는 것 같습니다. 윈터스키
물론 그는 그렇게 할 것입니다. 그것이 그의 본성입니다. 별거 아닙니다. 저는 FD에 대한 Sevcik 공식을 고수하고 있습니다. 여전히 최고는 아니지만 나머지는 코딩하기 너무 어렵습니다. 세 가지 방법에 대해 비교하는 학술 논문이 있었습니다. 다른 두 가지 방법은 각각 결점이 있기는 하지만 이론상으로는 더 좋았습니다.
사이클과 관련하여 그가 Cycle Analytics에서 도입한 대역통과 방법은 처프 사인파에 대해 테스트할 때 이론상으로 매우 잘 작동합니다. 그는 몇 가지 세부 사항을 남겼습니다. 제 생각에는 그가 다운사이드가 포함되어야 할 때만 업사이드 크로스를 취했다고 생각하고 저도 많은 밴드패스를 사용하고 평균을 내서 어느 한 지점에서 최대값과 최소값을 제외했습니다.
자기상관 주기도에 대해 논평할 수는 없습니다. 직관적으로 이해하기는 하지만 코딩하지 않았기 때문입니다. tradestation 코드가 너무 혼란스러워지고 있습니다. 한 페이지가 106페이지 중간 바로 뒤에 멈추더라도 관심이 있을 뿐입니다. 저는 물론 약간의 두뇌력으로 할 수 있습니다.
편집, 프랙탈 차원 문제에 대해, 안녕하세요. 시간이 있을 때 Metastock의 Sevcik 코드를 게시할 것입니다. 읽기 쉽고 뜨거운 버터를 얇게 썰듯이 쉽습니다. Sevcik의 논문에서는 추측할 수 없지만 코딩은 반복적입니다. Jean-Philip이 자신의 개인 블로그에서 MT4로 이미 수행했습니다. (몇 가지 버전이 있으며 그가 올바르게 이해했는지 확신할 수 없지만 충분히 가깝습니다) 다른 플랫폼에서 사용하려는 사람들을 위해... 기술적으로/수학적으로 Ehler의 FRAMA는 공손합니다.
프랙탈 차원 문제에 대해
내가 더 걱정하는 것은 프랙탈 차원이 약간만 견고하더라도 모든 종류의 강력한 프랙탈 차원을 갖는 것입니다. Hurst Exponent는 프랙탈 차원을 추정하는 좋은 방법인 것처럼 보이지만 공식의 특성으로 인해 단기 거래가 아닌 전체 시계열 분석에서만 작동하는 것 같습니다.
코더가 아니어서 Mladen에 Jean-Philip의 FD의 간단한 중간 버전을 요청했지만 안타깝게도 구현 문제로 인해 Mladen에서 코딩을 거부한 것 같습니다.
https://www.mql5.com/en/forum/179807/page171
아래 PDF에서 볼 수 있듯이 Box-counting 방법은 실제적으로 큰 RMSE 값을 가지지만 강력한 기능(또는 최소한 이상값에 대한 저항)이 없습니다. 반면에 variogram과 madogram은 RMSE가 낮으면서도 몇 가지 강력한 기능을 가지고 있는 것 같습니다.
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
MT4에서 강력한 FD의 모든 버전을 생각해 낼 수 있는 사람이 있다면 매우 감사하겠습니다. 첨부 파일은 읽기에 관심이 있는 모든 사람을 위한 매우 강력한 Variogram 버전입니다.
http://www.stat.tamu.edu/~genton/1998.G.MG.1.pdf
윈터스키
다음은 Jean-Phillipe의 FGDI입니다. 파란색인 1.5 이상은 위험 영역입니다. 아직 스크린샷을 만드는 방법을 찾지 못했습니다.
MQL5 코드 베이스의 MetaTrader 4용 'jppoton'에 의한 'Fractal Graph Dimension Indicator(FGDI)' 표시기 무료 다운로드
내가 더 걱정하는 것은 프랙탈 차원이 조금 강력하더라도 모든 종류의 강력한 프랙탈 차원을 갖는 것입니다. Hurst Exponent는 프랙탈 차원을 추정하는 좋은 방법인 것처럼 보이지만 공식의 특성으로 인해 단기 거래가 아닌 전체 시계열 분석에서만 작동하는 것 같습니다. 윈터스키
Jean-Philipe의 FGDI가 귀하와 다른 사람들에게 효과가 있기를 바랍니다. 가장 먼저 고려하는 것 중 하나입니다. 그것은 매우 견고하며 심지어 상자 계산 문제를 고려합니다. 최소한 30개의 데이터 포인트가 필요합니다. Jurik의 CFB와 비교하면 거꾸로 된 것을 제외하고는 상당히 동일해 보입니다. 그러나 Jurik은 블랙박스이기 때문에 우리는 모릅니다. 블랙박스 좋아하는 사람?
당신은 허스트 지수 에 대해 정확합니다. 제 생각에는 거래 목적으로는 쓸모가 없습니다. 전체 시계열 배열을 정의하려고 설계된 숫자입니다. 데이터가 많을수록 좋습니다. 지난 32일 정도만은 아닙니다. 글쎄, 그게 내가 생각하는 것입니다.
나는 Hurst 지수 또는 FDI가 거래에 매우 유용하다고 생각하지 않습니다. 내 거래 경험 에 따르면 Jean-Philipe의 FGDI는 무작위성의 정량화를 위한 MACD 히스토그램보다 좋지 않습니다. Mladen은 Juriks의 FDI를 어댑터로 사용하여 일부 오실레이터를 코딩했지만 결과는 만족스럽지 않습니다. 내가 mql4에서 본 최고의 FDI 지표는 사전에 Tradestation에서 변환된 엘리트입니다. Sevcik 공식에 문제가 있다는 것을 기억하는 한 Jonothan Kinlay의 웹사이트를 확인하십시오 자산 변동성의 Long Memory and Regime Shifts | 양적 연구 및 거래
Hurst 지수 검사 분산 비율 대신 흥미롭게 보입니다 . 무작위성 정량화: 분산 비율 | 엘리트 상인
나는 Hurst 지수 또는 FDI가 거래에 매우 유용하다고 생각하지 않습니다. 내 거래 경험 에 따르면 Jean-Philipe의 FGDI는 무작위성의 정량화를 위한 MACD 히스토그램보다 좋지 않습니다. Mladen은 Juriks의 FDI를 어댑터로 사용하여 일부 오실레이터를 코딩했지만 결과는 만족스럽지 않습니다. 내가 mql4에서 본 최고의 FDI 지표는 사전에 Tradestation에서 변환된 엘리트입니다. Sevcik 공식에 문제가 있다는 것을 기억하는 한 Jonathan Kinlay의 웹사이트를 확인하십시오 . 자산 변동성의 Long Memory and Regime Shifts | 양적 연구 및 거래
분산 비율이 재미있어 보입니다 . 무작위성 정량화: 분산 비율 | 엘리트 상인
안녕하세요 Boxter, 저는 어제에서 자기상관을 보기 시작했습니다. 어떤 이유에서인지 책의 EasyLanguage 코드는 Multicharts에서 컴파일되지 않았으므로 먼저 수정해야 했습니다.
스크린샷은 두 개의 동일한 오실레이터가 있는 매일의 달러 인덱스입니다. 유일한 차이점은 기간이 계산되는 방식과 둘 다 동일한 주파수 범위를 보고 있다는 것입니다. 맨 위는 코로나 주기 기간을 느슨하게 기반으로 하고 다른 하나는 적응 지표에 적합하도록 약간 수정한 자기 상관 주기도입니다. 눈에 띄는 유일한 것은 자기 상관 기능이 표시기를 더 빠르게 만드는 더 높은 주파수를 선호하는 것으로 보인다는 것입니다. 나중에 다양한 노이즈 수준으로 합성 첩 신호에 대해 실행하여 얼마나 잘 작동하는지 확인하겠습니다.
내 초기 느낌은 유용할 수 있지만 달성하려는 것에 따라 다릅니다. 나는 수백 시간 동안 스펙트럼 분석기를 만지작거렸고 내 거래에서 가장 유용한 주파수는 100-400바입니다. 저에게 더 흥미로운 점은 전환점을 추정하는 데 있어 다른 관점을 제공하는 빈도와 변동성 간의 관계입니다. 2014년 9월 30일에 여기에 스크린샷을 게시했는데 읽기가 조금 어렵지만 아이디어를 요약한 것입니다.
https://www.mql5.com/en/forum/178842
문안 인사,
알렉스
그것 참 흥미 롭네.
그냥 내 5 센트 :
Carlos Sevcik의 프랙탈 차원 계산은 여기에 처음 게시되었습니다. 파형의 프랙탈 차원을 추정하는 절차
그는 FDI를 계산하기 위해 기본을 사용하여 작성된 코드를 게시했습니다. 문제는 1.5 이하로 거의 내려가지 않는다는 것이었습니다(추정 - 1.5 이하 - 및 임의 - 1.5 이상 - 추정 사이의 일종의 경계로서 중요한 값). 그 후, 나는 그 접근 방식을 포기했습니다.
Alex Matulich가 만든 버전(여기: http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt )이 있으며 Sevcik이 만든 일부 오류를 수정합니다. 또한 Mark Jurik이 만든 또 다른 프랙탈 차원 계산(그는 합성 프랙탈 동작을 만들기 전에 만들었습니다)이 있습니다. 이 계산은 Sevcik의 방식이나 Matulich의 계산 방식과 아무런 공통점이 없으며 무엇보다 호기심에 가깝습니다.
_________________
이제 한 가지 더.
일단 프랙탈 차원 지수가 금융 시장에 적용될 수 없다는 증거가 있는 독일 논문을 찾았습니다. 불행히도 나는 링크를 북마크하지 않았으며 그 이후로는 그 논문을 다시는 찾을 수 없었습니다. 내가 그것을 다시 찾으면 그것에 대한 링크를 게시 할 것이지만 프랙탈 차원 지수에 대한 그러한 의견도 있다는 것을 모두 알고 있어야합니다.
Elite Forum 제공 사이트의 설명에 따르면 Variance ratio는 표준편차 또는 분산(?)으로 보이는 것을 사용한다는 점을 제외하고는 프랙탈 차원을 측정하는 기본 공식과 원칙적으로 거의 동일합니다. F-test인가요? ?
그것은 평균 회귀 또는 혐오, 고정성 여부와 같은 학문적인 것과 관련이 있을 수 있지만 평균적인 펀터에게 시장이 현재 어떤 "상태"에 있는지(트렌딩 또는 무작위) 경고하는지 확실하지 않습니다. 이것은 나에게 중요합니다.
Ehlers가 지적하기 위해 고심한 것은 금융 시장이 정규 확률 분포를 따르지 않는다는 것입니다.
표준 편차와 같은 통계를 사용할 때마다 일반 PDF(종형 곡선)가 필요합니다.
또한 공식을 보지 않고는 완전히 틀릴 수 있습니다. 한 사이트의 설명으로 가십시오. 실제 공식을 제공할 정도로 친절하시겠습니까?