这一切都错了,朋友们。 - 页 3

 
Fduch писал (а)>>

我并不介意。小赚比大亏好 -)

这是个幻觉...

 
Fduch писал (а)>>

有没有人知道在哪里可以读到如何在外汇/商品市场上正确地进行套期保值?实际上,我感兴趣的是用什么资产来套期保值?

很明显,你必须对高度相关的货币对进行对冲。

不建议在同一货币对上进行不同方向的对冲。

 
DrShumiloff писал (а)>>

很明显,你必须对高度相关的货币对进行对冲。

不建议在同一货币对上进行不同方向的对冲。

嗯...然而,有一个矛盾:如果你必须选择强相关的配对,那么与自己的配对有最强的相关性--铁100%。

能否找到按时间分开的具有相关性的配对:其中一个配对的行为 "反映 "另一个,但至少有几个小时的延迟,然后看 "领先 "的配对,可以赶上它在 "滞后 "的配对上的运动。当然是幻觉--但太诱人了 :)我想知道--有人试过吗?

 
ForexTools писал (а)>>

嗯...然而,有一个矛盾:如果有必要选择强相关的一对--那么最强的相关是在与自己的一对--铁100%。

但是,我们可能会发现在时间上相关的不同对:一个对的行为 "反映 "到另一个对,至少有两个小时的延迟,然后看 "领先 "的对,可以赶上它在 "落后 "的对的运动。当然是幻觉--但太诱人了 :)我不知道是否有人试过。

如果一个人有 一个有利可图的TS,将资本分配给几个工具可以增加总回报,因为风险随着投资组合中的工具数量的根而减少,而回报随着总头寸的资本化而线性增加(到某一时刻)。

至于 "延迟数小时的仪器镜像",我曾经相当详细地研究过这个问题。结果发现,市场在工具之间的局部扰动以高达下一个tick的速度对齐。换句话说,如果任何一个相关符号的价格有明显的跳跃,它将出现在镜像对的下一个刻度上,也就是说,它是不真实的,可以赚取利润。

我甚至在这个方向上走得更远。众所周知,欧元/日元和英镑/日元的比率就是当前的欧元/英镑汇率,你可以查看。因此,欧元/日元和英镑/日元货币对的报价速度是欧元/英镑货币对的十倍。明白吗?我写了一个指标,在欧元/英镑跳动之间(以每分钟1-2个跳动的速度出现),它设法显示预期的欧元/英镑跳动的新价格10次!我写了一个指标。

但我无法从中得到任何东西,原因很简单,一旦指标预测价格有明显的进步,DC就立即 报出欧元/英镑的价格!这就是为什么我不知道该怎么办。没有时间去开仓。

 
ForexTools писал (а)>>

嗯...然而,有一个矛盾:如果你必须选择强相关的配对,那么与自己的配对有最强的相关性--铁100%。

没有矛盾。

你如何建议经纪公司可能将这样一对不同方向的订单发送到银行间?

很明显,我们的周转率不是在谈论银行间,但这个问题迟早会出现。

 
DrShumiloff писал (а)>>

不存在任何矛盾。

你如何建议经纪公司应该能够向银行间市场发送这样一对不同方向的订单?

很明显,我们的营业额不是在谈论银行间,但这个问题迟早会出现。

嗯...通常的方法是:买入+卖出的差额)。

而且只有在有利润的情况下才会支付。

在损失主导的倾斜姿势的情况下,它没有意义...

而一般来说,在确定其必要性和有用性时,"锁定的主题 "是相当有趣的。

这个话题通常是由学者们讨论,他们...不了解当地情况...

因为无论是在他们的平台还是在他们的思想中,都没有规定......:)))

他们理论上认为有可能同时 "爱";)两个女人。

但他们在实践中无法想象......。:)))

通过轮流(买入-卖出)是的!但不是在同一时间...

这就是他们的作用:不推荐。

让我问你一个问题:谁不被推荐?

;)

银行间已经意味着银行、法人实体

我认为有了这样的更替,战术就会有所不同。

而发展到这种营业额的交易者的数量应该是相当少的......

 
Neutron писал (а)>>

如果你有 一个有利可图的TS,将资本分配给几个工具,可以增加总的回报,因为风险随着投资组合中工具数量的根而减少,而回报则随着总头寸的资本化而线性增加(到一定程度)。

我可以知道一些细节吗?该原则不明确。
 

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SK. писал (а)>>
能否再详细一点?这个原则并不明确。

为了清楚起见,假设我们有一个盈利的TS和几个不相关的工具,它们的收益是相等的。让我们考虑一个单一乐器的情况。收入曲线(RC)可以用最小二乘法表示为一条画过它的直线。那么TS的收入与直线的斜率切线成正比,风险与无量纲值成正比,等于QD点与该直线的标准偏差与投资于该工具的资本量的比率。假设,根据所选择的MM, R% 的风险水平对我们来说是可以接受的。

现在把我们在一个工具上交易的资本分成n 个相等的部分,再加上所有工具的数量。那么每个工具的回报将减少N 倍,风险将保持不变,并且彼此不相关。对于这样的投资组合,总收益将是加法的,等于单个头寸的资本化收益,每个工具的QD的标准差将作为随机变量相加,第一近似值等于其平方之和的平方根,对于总风险来说,这将给出估计值R%/SQRT(n) (见上述风险的定义)。但是,根据所采用的MM,我们可以承担至少R% 的风险 这使得我们可以将投资组合的资本化程度提高到原来的SQRT(n) 倍!回报又与头寸的资本化成正比(第一近似值),因此可以说,通过在 n个 不相关的工具之间划分资本,我们增加了总头寸的回报,是n 次的根,而不增加风险。这就是我在上面的帖子中所说的。

当然,上述情况只适用于仪器独立且平衡曲线的第一差值为正态分布的情况。对于每一种情况,你都需要单独分析,总头寸收益的增长很可能比SQRT(n)更弱。

一般来说,对未结头寸的最佳资本化问题的回答是有趣的,它允许在给定的TS基础算法的预测能力下实现利润最大化。事实上,较小和较大的赌注值 都会减少利润 此外,过于冒险的赌博会导致任何预测能力的损失。在 Ezhiev和Shumsky的 "神经计算 "一文,如果成功的价格运动的百分比和TS平衡曲线增量的概率密度分布是已知的,就给出了允许找到最佳资本化份额的公式

%K=2p<|x|>^2/<x^2>, 其中p是正确猜测TC方向的比例,超过了 "随机 "的50/50。

对于正态分布<|x|>^2/<x^2>=0.8,在其他情况下,你需要单独计算。

 
Neutron писал (а)>>

当然,这只有在工具是独立的 并且平衡曲线的第一差值是正态分布 的情况下才是真的。

对我个人来说,这就像真空模型中的球形马--在现实中没有观察到的理想条件。我可以有一个独立文书的例子吗?