市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 103 1...96979899100101102103104 新评论 Vladimir Gomonov 2009.07.16 17:47 #1021 Neutron писал(а)>> 1.实际上是在这里。 ...................... 2.下面我附上了一个包含交易行的文本文件。 文件的格式如下。 零线以点为单位指定分区H 的水平线。 第一行显示段数。 1.谢谢你! 按照我的理解,这是为欧元兑美元,M1,PRICE_OPEN,//如果我错了,请纠正我。 为便于比较,我可以用同样的方法画出其他几对吗?理想情况下,这将是一个封闭的套利循环 以形成一个封闭的套利循环。即EURUSD(已经存在)-EURGBP-GBPUSD。 // 如果有困难--不要。 这个图表很有意思,我还以为是别的东西。 这本身就很让人沮丧,因为 H与2的差异在任何地方都非常小。 2. ... 以及从第二行开始的交易本身。 这是可以理解的。 只是无法进入编码。 工作假说。 1) 所有交易都是连续的,一个交易的结束=下一个交易的开始 2)交易符号(买入-卖出)是固定的,我们只是看最后的结果(点数)。 3),并与之前的结果相加 或者......如何? 谢尔盖,我可以用Skype和你聊天吗? 有一个非常漫长和乏味的需要来告诉和解释我所有的想法 来解释,而且许多人不适合这个主题。我很乐意这样做。 而如果我们想出一些合理的办法。 我们想出的办法,我们会在以后的主题中写出来。 Neutron 2009.07.17 05:19 #1022 该死,我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉,但得到了RT! 已更正(见以下文件)。 MetaDriver писал(а)>> 1.谢谢!根据我的理解,这是为欧元兑美元,M1,PRICE_OPEN。 不,这些是欧元兑美元的刻度线。 我不明白编码的含义。 *.prn是一种文本格式,可以用任何记事本阅读。如果你有问题,只需将*.prn转换为*.txt,并以任何方式进行查询。 1) 所有交易都是连续的,一个交易的结束=下一个交易的开始 2) 交易符号(买入-卖出)是固定的,只需观察最后的结果(点数)。 3),并与之前的结果相加 或者......如何? 1.是的,关闭当前位置就是打开相反的方向。RT只显示进场/出场点,不考虑开仓方向。 2,3 我不明白... 谢尔盖,我可以在Skype上和你聊一聊吗?这里 我既没有时间也没有精力进行私聊。如果这个话题是秘密的,那就这样吧。如果不是,那就不是我不明白的事,而且已经是诊断了。 附加的文件: rk.zip 688 kb Михаил 2009.07.17 05:52 #1023 Neutron писал(а)>> 换句话说,只有在这样的H 上才能观察到PT的 "平滑 "效应,即市场是无套利的(平均Kagi段倾向于2H),这可以作为一个信号,在参数 H 上转移到其他交易期限,或者找到一个利用这种模式的方法。 定义已经解决了,实体也差不多解决了。 我认为,有必要立即说明,没有FC(在你看来)的情况下 在给定的方法中,价格是在PT极值之间没有预测的。 我建议,预测的主体也应该被精确定义。 对于卡吉模式,只有一种选择--价格本身。 对于一个PT模式,至少有两个:价格和PT本身(我认为,它们有点不同)。 你建议预测什么? 关于波动性。 Sergey,请注意,MetaDriver 已经关注了日内波动性。 波动性对你所附的H值的依赖性需要由第三个轴--时间,例如一天中的小时数来补充。 看看我的图表和上面附的表格。 或者/和在你所附的PT和kagi文件中,为每段添加其开始时间,如果可能的话,添加持续时间(可能有兴趣)。 关于预测本身。 就本专题而言,我认为有两种预测选择 在选择H策略的基础上,即实际上是在PT段开始时对当前和未来H波动性的知识的基础上 (还有一个澄清的问题:什么的N个波动性:卡吉还是PT? 理论上,可以尝试后者) 基于PT模式(或其衍生物,如你建议的第一个区别)。 让我们用你建议的第一个PT差异来准确定义我们要预测的内容和方法。 Neutron 2009.07.18 04:34 #1024 M1kha1l писал(а)>> 让我们准确地定义我们预测的内容,以及我们如何使用你建议的第一个PT差异来预测。 让我们再来看看初始BP的Kagi-partitioning。 根据帕斯图霍夫作品中描述的TS,在每一个RT倒计时(图片中的黑色)时,位置被打开/关闭。此外,对于n+ 策略来说,开仓的方向与Cagi段的方向重合,而对于N- 策略来说则相反。这种TS的盈利能力(每笔交易的平均点数)可以估计为Hvol-2。让我们把 "真实 "交易的结果与估计的盈利能力进行比较。 图中红色断线表示H+策略的评估,带点的红线表示真实交易。你可以看到,收益率低于柱状物--每笔交易不到0.1点。这促使人们寻找一种比琐碎的战略更先进的战略。例如,如果我们看一下上图中的PT,我们会发现它并不是严格意义上的符号可变的,就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法,通过分析这个系列的历史,用NS预测PT的预期运动方向。在这个公式中,我们不需要最初的Kagi-divisions(RK)系列进行分析,PT就足够了。此外,在开仓后,我们不需要在每个RT上平仓,这就节省了价差。事实上,如果下一次PT测量预计会朝着开仓的方向发展,那么重新开仓就没有意义了。 作为一个例子,我绘制了一个策略的表现,该策略总是在与之前Pt运动相反的方向开仓。这种算法对应于一个最佳的单向二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为,这种分析对于利用市场静止状态的TS来说,在利润率最大化的意义上是最优的。 Михаил 2009.07.18 08:57 #1025 Neutron писал(а)>> 根据帕斯图霍夫作品中描述的TS,在PT(图片中的黑色)的每个计数上都有位置被打开/关闭。对于N+ 策略,开仓的方向与Cagi段的方向一致,对于N- 策略则相反。 是 中子 写道>> 这种TS的盈利能力(每笔交易的平均点数)可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和估计的盈利能力。 没有,因为根据P astuhov,必须永远在交易中,这意味着每笔交易的利润将= H*(N-2)- 点差,其中N-N波动率,2-识别kagi极值的 "成本",即N=2.1时,利润将只有0.1*H-点差。 中子 写道(a)>> 图中的红色断线表示对H+策略的评估,带点的红线表示真实交易。你可以看到,利润率低于基准线--每笔交易不到0.1分。这就是促使我寻找比琐碎的策略更高级的策略的原因。 我认为,你需要用公式 H*(N-2)- Spread 来重新计算利润 。 中子 写道(a)>> 例如,如果我们考虑上图中的PT,我们可以看到它并不是严格意义上的符号可变的,就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法,通过分析这个系列的历史,用NS预测预期PT的运动方向。 即建议在RT模式的基础上防止RT的发生。 中子 写道(a)>> 在这种提法中,我们不需要原始的Kagi-partitioning(KP)系列进行分析,PT就足够了。 例如,在图中我展示了一个策略的黑线盈利能力,该策略总是在与之前的PT运动相反的方向开仓。 你自己写道"......如果你看一下上图中的PT,你可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。 那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"??这怎么会比投掷硬币好呢? 中子 写道(a)>> 这种算法对应的是一个最佳的单链路二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为,对于利用静止市场状态的TS来说,这种分析在盈利能力最大化的意义上是最优的。 NS、模式等只是工具。众所周知,如果最完美的工具在输入端被喂以垃圾,那么在输出端也会如此。 现在这里有一个建设性的东西 :) 看看,在我看来,帕斯图霍夫做了什么,而且在我看来,他做得非常有技巧。 1. 他提出了一个新的波动率值。 2. 显示H的波动性在统计学上最接近2 3. 得出结论:如此接近 2 的波动率可以用来预测(即,出于稳定性的考虑, 是一个合理的预测器选择。) 4. 建议 a. 一个基于+/-H策略的简单模型,知道波动性是稳定的 b. 一个有模式的模型,同样,知道波动性是稳定的 如果这样的预测器和预测的顺序是真的,而且波动率H在N接近2的情况下确实是稳定的,那么下面的顺序是真的,我认为。 1. 找到N,它给出的波动率最接近于2 2. 建立kagi 3. 建立PT 然后确实有可能"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......",因为PT在统计学上会像卡基一样稳定,而且意义非凡。 在估值方面,两者之间甚至会有差异吗? 但正如我们所知,顺利只是在纸上。 在实践中,N个波动率在一天内 "浮动"。 因此 我们需要学习如何预测H的波动性,以便。 1. ,用于简单模型 a. 或改变H b. 或在RT开始时改变交易开盘方向的规则 2. ,以确定预测器可靠性 的模式。 如果所写的内容是正确的,注意,重复上面几页提出的问题。 有哪些非统计方法可用于预测波动率? Neutron 2009.07.18 14:47 #1026 M1kha1l писал(а)>> 中子 写道>> 这样一个TS的盈利能力(每笔交易的平均点数)可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和盈利能力的估计。 没有,因为根据P astuhov需要一直在交易中,这意味着每笔交易的收益率将= H*(N-2)- 利差,其中N-H波动率,2-检测笼子极值的 "成本",即对于N=2.1,收益率将仅为0.1*H-利差。 我的Hvol-2 与你的N-2 相同, 所以你是对的,我弄糊涂了。对,你需要乘以N,在不考虑DC的佣金的情况下,产量会是这样的。 也就是说,我们建议根据Pt模式来准备Pt 是的,这似乎很合理。 你自己写道:"......如果我们考虑上图中的一个Pt,我们看到它不是严格意义上的变量......"。 那么,"......总是在与之前的PT运动相反的方向开仓...... "的依据是什么??这怎么会比投掷硬币好呢? 是的,原因很简单,我在上面给出的二元模式的分析说(叫)出了有利于交替组合的理由。 NS、模式等只是工具。众所周知,如果在输入端给最完美的工具以垃圾,那么在输出端也会如此。 我100%同意。 但为什么突然间你允许将统计分析的结果归为 "垃圾"? 看看我认为帕斯图霍夫在做什么,我认为他在做一个荒唐的工作。 1. 它提出了一些新的波动率值。 2. 显示,H的波动性被自然稳定在接近2 的水平。 3. 得出结论:如此接近 2 的波动率可以用来预测(即,出于稳定性的考虑, 是一个合理的预测器选择)。 1.是 2.是 接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质,即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么? 相反,Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性,即市场本身的可仲裁性,尽管与有效市场略有不同。 你同意我的解释吗? Михаил 2009.07.18 16:53 #1027 Neutron писал(а)>> 你自己写道"......如果我们看一下上图中的PT,我们可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。 那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"??这怎么会比投掷硬币好呢? 是的,原因很简单,我上面引用的二元模式的分析内容说(尖叫)赞成交替组合 我认为,这些不是分析的结果,而是PT建立在一个熟悉的变量卡基上的结果。 我不想说这是一个意外,而是说这是一个经过稳定性测试的预测器,你没有在任何地方显示出来 中子 写道>> 是的,原因很简单,二元模式分析,我在上面引用的内容,说(喊)赞成符号-变量组合。 NS、模式等只是工具。众所周知,如果在输入端给最完美的工具以垃圾,那么在输出端也会如此。 我100%同意。 但为什么你突然允许将统计分析的结果归为 "垃圾"? 我认为最简单的方法(不要大喊大叫:)不是显示符号变量RT模式的出现频率,而恰恰是显示其出现的稳定性,就是比较MO和RMS。 我提议这样做是为了澄清产量低的原因,即对PT的熟悉度规则的支持率基本上很低。 中子 写道>> 看看我认为帕斯图霍夫在做什么,而且我认为他做得非常好。 1. 它提出了一些新的H波动率的值 2. 显示H的波动性是自然稳定的,接近于2。 3. 得出结论:如此接近 2 的波动率可以用来预测(即,出于稳定性的考虑, 是一个合理的预测器选择。) 1.是 2.是 接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质,即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么? 相反,Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性,即市场本身的可仲裁性,尽管与有效市场略有不同。 你同意我的解释吗? 我指的不是2的方程,而恰恰是接近的密度,即波动性2.1比2.8在统计上更稳定。 这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。 - 是的,在2.1的情况下,我们每笔交易的收入较少。 - 但更经常、更稳定地 比在库图佐夫斯基的精品中的2.8。 因此,我认为,我们又回到了同一个问题。 如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率? Vladimir Gomonov 2009.07.19 01:41 #1028 M1kha1l писал(а)>> 我不是指EQUALITY 2,而是指接近的DILIGENCE,即波动率2.1比2.8在统计上更稳定。 这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。 - 是的,在2.1的情况下,我们每笔交易的收入较少。 - 但更经常、更稳定地 比在库图佐夫斯基的专卖店里的2.8 因此,我认为,我们又回到了同一个问题。 如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率? 在这个问题上,稳定性没有什么价值,因为它几乎把一切都降低到 "平均室温"。 特别是由于最接近2的H恰恰是个别交易中利润最低的。我更感兴趣的是获得 一套温度计。:) 对我来说,关于H型波动的统计数据就像一幅战略图画,显示了 工具的理论盈利能力(吸引力)和不同规模的策略选择(趋势/反趋势)。 打个比方,可以把它比作部队的阵地选择--"坦克在左边,步兵在右边,炮兵在那边。 中空......"。 直接在Kagi上交易--上帝保佑。:) 我有更微妙的工具来做这个。 在图片中,我圈出了 我认为有趣的区域。 黄色 区域太弱智了,它是为周刊准备的。 和 "月报",我不是他们中的一员。:) 那些过于接近2的也很有趣,但只是理论上的(像函数的零点)。 H型波动率的日内动态只能对小H型(无论如何不能超过20-30)进行定义。 根本没有足够的实际数据来做更多的事情。 有可能计算出一个指标。我正在考虑这个问题。 输出8行 (MT-limit),分别为8个H,每行显示指定的统计值H-Vol 在参数中。 通过这些线的扭结程度,将有可能评估H-Vol的非/稳定性。 Vladimir Gomonov 2009.07.19 02:09 #1029 Neutron писал(а)>> 1)该死,我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉,但得到了RT! 纠正了它(见下面的文件)。 2)不,这些是欧元兑美元的刻度。 3) 只是搞不清楚编码的问题。 *.prn是一种文本格式,看起来像任何记事本。如果你有问题,只要把*.prn改写成*.txt,然后用你想要的东西去查。 3а) 1) 所有交易都是连续的,一个交易的结束=下一个交易的开始 2) 交易符号(买入-卖出)是固定的,只需观察最后的结果(点数)。 3),并与之前的结果相加 或者......如何? 1.是的,关闭当前位置就是打开相反的方向。PT只显示入口/出口点 进入/退出点,而不考虑开仓的方向。 2,3不明白... 4)我既没有时间也没有精力进行私人交流。如果这个话题是秘密的,那就让它一直这样下去。如果不是,那就不是我不明白什么,这是一种诊断。 1)不管怎样,真的。只要有一点额外的信息,一件事就能转化为另一件事 :) 2)好的,谢谢,知道了。 3) :) 我没有正确表达自己,出现了歧义。 物理 编码没有问题,我三秒钟就搞定了。 我想明白了。 但随着逻辑 问题的出现,我提出了澄清的问题--(3a)。 3a)与1.正确解出。 > 2,3没有得到正确的... 好吧......我有两种可能的解释,正确的解释是第二种--你描述的那种。 4)好的,知道了。 好吧,如果你曾经想过这个问题,没问题,进来吧。 地址就在这个主题的上面(第95页)。 我并不想特别讨论什么 我不想讨论什么特别秘密的事情,只是想相互澄清一些问题,并扭曲一些想法,如此这般。 [删除] 2010.01.12 21:33 #1030 我已经关注这个话题很久了,想弄清楚,但不知为何,它并不那么简单。 请启发我,你所说的RT是什么,你从哪里得到它们? 这就是帕斯图霍夫在卡木图上用白点画的东西吗? 1...96979899100101102103104 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
1.实际上是在这里。
......................
2.下面我附上了一个包含交易行的文本文件。
文件的格式如下。
1.谢谢你! 按照我的理解,这是为欧元兑美元,M1,PRICE_OPEN,//如果我错了,请纠正我。
为便于比较,我可以用同样的方法画出其他几对吗?理想情况下,这将是一个封闭的套利循环
以形成一个封闭的套利循环。即EURUSD(已经存在)-EURGBP-GBPUSD。
// 如果有困难--不要。
这个图表很有意思,我还以为是别的东西。 这本身就很让人沮丧,因为
H与2的差异在任何地方都非常小。
2. ... 以及从第二行开始的交易本身。 这是可以理解的。 只是无法进入编码。
工作假说。
1) 所有交易都是连续的,一个交易的结束=下一个交易的开始
2)交易符号(买入-卖出)是固定的,我们只是看最后的结果(点数)。
3),并与之前的结果相加
或者......如何?
谢尔盖,我可以用Skype和你聊天吗? 有一个非常漫长和乏味的需要来告诉和解释我所有的想法
来解释,而且许多人不适合这个主题。我很乐意这样做。 而如果我们想出一些合理的办法。
我们想出的办法,我们会在以后的主题中写出来。
该死,我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉,但得到了RT!
已更正(见以下文件)。
1.谢谢!根据我的理解,这是为欧元兑美元,M1,PRICE_OPEN。
不,这些是欧元兑美元的刻度线。
我不明白编码的含义。
*.prn是一种文本格式,可以用任何记事本阅读。如果你有问题,只需将*.prn转换为*.txt,并以任何方式进行查询。
1) 所有交易都是连续的,一个交易的结束=下一个交易的开始
2) 交易符号(买入-卖出)是固定的,只需观察最后的结果(点数)。
3),并与之前的结果相加
或者......如何?
1.是的,关闭当前位置就是打开相反的方向。RT只显示进场/出场点,不考虑开仓方向。
2,3 我不明白...
谢尔盖,我可以在Skype上和你聊一聊吗?这里
我既没有时间也没有精力进行私聊。如果这个话题是秘密的,那就这样吧。如果不是,那就不是我不明白的事,而且已经是诊断了。
换句话说,只有在这样的H 上才能观察到PT的 "平滑 "效应,即市场是无套利的(平均Kagi段倾向于2H),这可以作为一个信号,在参数 H 上转移到其他交易期限,或者找到一个利用这种模式的方法。
定义已经解决了,实体也差不多解决了。
我认为,有必要立即说明,没有FC(在你看来)的情况下
在给定的方法中,价格是在PT极值之间没有预测的。
我建议,预测的主体也应该被精确定义。
你建议预测什么?
关于波动性。
Sergey,请注意,MetaDriver 已经关注了日内波动性。
波动性对你所附的H值的依赖性需要由第三个轴--时间,例如一天中的小时数来补充。
看看我的图表和上面附的表格。
或者/和在你所附的PT和kagi文件中,为每段添加其开始时间,如果可能的话,添加持续时间(可能有兴趣)。
关于预测本身。
就本专题而言,我认为有两种预测选择
(还有一个澄清的问题:什么的N个波动性:卡吉还是PT? 理论上,可以尝试后者)
让我们用你建议的第一个PT差异来准确定义我们要预测的内容和方法。
让我们准确地定义我们预测的内容,以及我们如何使用你建议的第一个PT差异来预测。
让我们再来看看初始BP的Kagi-partitioning。
根据帕斯图霍夫作品中描述的TS,在每一个RT倒计时(图片中的黑色)时,位置被打开/关闭。此外,对于n+ 策略来说,开仓的方向与Cagi段的方向重合,而对于N- 策略来说则相反。这种TS的盈利能力(每笔交易的平均点数)可以估计为Hvol-2。让我们把 "真实 "交易的结果与估计的盈利能力进行比较。
图中红色断线表示H+策略的评估,带点的红线表示真实交易。你可以看到,收益率低于柱状物--每笔交易不到0.1点。这促使人们寻找一种比琐碎的战略更先进的战略。例如,如果我们看一下上图中的PT,我们会发现它并不是严格意义上的符号可变的,就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法,通过分析这个系列的历史,用NS预测PT的预期运动方向。在这个公式中,我们不需要最初的Kagi-divisions(RK)系列进行分析,PT就足够了。此外,在开仓后,我们不需要在每个RT上平仓,这就节省了价差。事实上,如果下一次PT测量预计会朝着开仓的方向发展,那么重新开仓就没有意义了。
作为一个例子,我绘制了一个策略的表现,该策略总是在与之前Pt运动相反的方向开仓。这种算法对应于一个最佳的单向二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为,这种分析对于利用市场静止状态的TS来说,在利润率最大化的意义上是最优的。
根据帕斯图霍夫作品中描述的TS,在PT(图片中的黑色)的每个计数上都有位置被打开/关闭。对于N+ 策略,开仓的方向与Cagi段的方向一致,对于N- 策略则相反。
是
这种TS的盈利能力(每笔交易的平均点数)可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和估计的盈利能力。
没有,因为根据P astuhov,必须永远在交易中,这意味着每笔交易的利润将= H*(N-2)- 点差,其中N-N波动率,2-识别kagi极值的 "成本",即N=2.1时,利润将只有0.1*H-点差。
图中的红色断线表示对H+策略的评估,带点的红线表示真实交易。你可以看到,利润率低于基准线--每笔交易不到0.1分。这就是促使我寻找比琐碎的策略更高级的策略的原因。
我认为,你需要用公式 H*(N-2)- Spread 来重新计算利润 。
例如,如果我们考虑上图中的PT,我们可以看到它并不是严格意义上的符号可变的,就像琐碎的TS要求的那样。所以我有一个想法,通过分析这个系列的历史,用NS预测预期PT的运动方向。
即建议在RT模式的基础上防止RT的发生。
在这种提法中,我们不需要原始的Kagi-partitioning(KP)系列进行分析,PT就足够了。
例如,在图中我展示了一个策略的黑线盈利能力,该策略总是在与之前的PT运动相反的方向开仓。
你自己写道"......如果你看一下上图中的PT,你可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。
那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"??这怎么会比投掷硬币好呢?
这种算法对应的是一个最佳的单链路二进制模式。上面我给出了建立在PT的第一个差值上的二元模式的回报估计。有一种观点认为,对于利用静止市场状态的TS来说,这种分析在盈利能力最大化的意义上是最优的。
NS、模式等只是工具。众所周知,如果最完美的工具在输入端被喂以垃圾,那么在输出端也会如此。
现在这里有一个建设性的东西 :)
看看,在我看来,帕斯图霍夫做了什么,而且在我看来,他做得非常有技巧。
1. 他提出了一个新的波动率值。
2. 显示H的波动性在统计学上最接近2
3. 得出结论:如此接近 2 的波动率可以用来预测
(即,出于稳定性的考虑, 是一个合理的预测器选择。)
4. 建议
a. 一个基于+/-H策略的简单模型,知道波动性是稳定的
b. 一个有模式的模型,同样,知道波动性是稳定的
如果这样的预测器和预测的顺序是真的,而且波动率H在N接近2的情况下确实是稳定的,那么下面的顺序是真的,我认为。
1. 找到N,它给出的波动率最接近于2
2. 建立kagi
3. 建立PT
然后确实有可能"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......",因为PT在统计学上会像卡基一样稳定,而且意义非凡。
在估值方面,两者之间甚至会有差异吗?
但正如我们所知,顺利只是在纸上。
在实践中,N个波动率在一天内 "浮动"。
因此
我们需要学习如何预测H的波动性,以便。
1. ,用于简单模型
a. 或改变H
b. 或在RT开始时改变交易开盘方向的规则
2. ,以确定预测器可靠性 的模式。
如果所写的内容是正确的,注意,重复上面几页提出的问题。
有哪些非统计方法可用于预测波动率?
这样一个TS的盈利能力(每笔交易的平均点数)可以估计为Hvol-2。让我们比较一下 "真实 "交易的结果和盈利能力的估计。
没有,因为根据P astuhov需要一直在交易中,这意味着每笔交易的收益率将= H*(N-2)- 利差,其中N-H波动率,2-检测笼子极值的 "成本",即对于N=2.1,收益率将仅为0.1*H-利差。
我的Hvol-2 与你的N-2 相同, 所以你是对的,我弄糊涂了。对,你需要乘以N,在不考虑DC的佣金的情况下,产量会是这样的。
也就是说,我们建议根据Pt模式来准备Pt
是的,这似乎很合理。
你自己写道:"......如果我们考虑上图中的一个Pt,我们看到它不是严格意义上的变量......"。
那么,"......总是在与之前的PT运动相反的方向开仓...... "的依据是什么??这怎么会比投掷硬币好呢?
是的,原因很简单,我在上面给出的二元模式的分析说(叫)出了有利于交替组合的理由。
NS、模式等只是工具。众所周知,如果在输入端给最完美的工具以垃圾,那么在输出端也会如此。
我100%同意。
但为什么突然间你允许将统计分析的结果归为 "垃圾"?
1. 它提出了一些新的波动率值。
2. 显示,H的波动性被自然稳定在接近2 的水平。
3. 得出结论:如此接近 2 的波动率可以用来预测
(即,出于稳定性的考虑, 是一个合理的预测器选择)。
1.是
2.是
接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质,即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么?
相反,Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性,即市场本身的可仲裁性,尽管与有效市场略有不同。
你同意我的解释吗?
你自己写道"......如果我们看一下上图中的PT,我们可以看到它不是严格意义上的符号 变量......"。
那么根据什么"......开仓的方向总是与之前的PT运动相反......"??这怎么会比投掷硬币好呢?
是的,原因很简单,我上面引用的二元模式的分析内容说(尖叫)赞成交替组合
我认为,这些不是分析的结果,而是PT建立在一个熟悉的变量卡基上的结果。
我不想说这是一个意外,而是说这是一个经过稳定性测试的预测器,你没有在任何地方显示出来
是的,原因很简单,二元模式分析,我在上面引用的内容,说(喊)赞成符号-变量组合。
NS、模式等只是工具。众所周知,如果在输入端给最完美的工具以垃圾,那么在输出端也会如此。
我100%同意。
但为什么你突然允许将统计分析的结果归为 "垃圾"?
我认为最简单的方法(不要大喊大叫:)不是显示符号变量RT模式的出现频率,而恰恰是显示其出现的稳定性,就是比较MO和RMS。
我提议这样做是为了澄清产量低的原因,即对PT的熟悉度规则的支持率基本上很低。
1. 它提出了一些新的H波动率的值
2. 显示H的波动性是自然稳定的,接近于2。
3. 得出结论:如此接近 2 的波动率可以用来预测
(即,出于稳定性的考虑, 是一个合理的预测器选择。)
1.是
2.是
接近2的波动率是一个接近维纳过程的本质,即不能用来赚取统计学上的可靠利润。你想了解什么?
相反,Pastukhov表明了不同于2的过程的静止性,即市场本身的可仲裁性,尽管与有效市场略有不同。
你同意我的解释吗?
我指的不是2的方程,而恰恰是接近的密度,即波动性2.1比2.8在统计上更稳定。
这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。
- 是的,在2.1的情况下,我们每笔交易的收入较少。
- 但更经常、更稳定地
比在库图佐夫斯基的精品中的2.8。
因此,我认为,我们又回到了同一个问题。
如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率?
我不是指EQUALITY 2,而是指接近的DILIGENCE,即波动率2.1比2.8在统计上更稳定。
这正是切尔基佐夫斯基和库图佐夫斯基市场模式之间的区别。
- 是的,在2.1的情况下,我们每笔交易的收入较少。
- 但更经常、更稳定地
比在库图佐夫斯基的专卖店里的2.8
因此,我认为,我们又回到了同一个问题。
如何在一天内动态地选择H来获得最接近2的波动率?
在这个问题上,稳定性没有什么价值,因为它几乎把一切都降低到 "平均室温"。
特别是由于最接近2的H恰恰是个别交易中利润最低的。我更感兴趣的是获得
一套温度计。:) 对我来说,关于H型波动的统计数据就像一幅战略图画,显示了
工具的理论盈利能力(吸引力)和不同规模的策略选择(趋势/反趋势)。
打个比方,可以把它比作部队的阵地选择--"坦克在左边,步兵在右边,炮兵在那边。
中空......"。 直接在Kagi上交易--上帝保佑。:) 我有更微妙的工具来做这个。
在图片中,我圈出了 我认为有趣的区域。 黄色 区域太弱智了,它是为周刊准备的。
和 "月报",我不是他们中的一员。:)
那些过于接近2的也很有趣,但只是理论上的(像函数的零点)。
H型波动率的日内动态只能对小H型(无论如何不能超过20-30)进行定义。
根本没有足够的实际数据来做更多的事情。 有可能计算出一个指标。我正在考虑这个问题。 输出8行
(MT-limit),分别为8个H,每行显示指定的统计值H-Vol
在参数中。 通过这些线的扭结程度,将有可能评估H-Vol的非/稳定性。
1)该死,我拿错了文件。想要一连串的Kagi劈叉,但得到了RT!
纠正了它(见下面的文件)。
2)不,这些是欧元兑美元的刻度。
3)
只是搞不清楚编码的问题。
*.prn是一种文本格式,看起来像任何记事本。如果你有问题,只要把*.prn改写成*.txt,然后用你想要的东西去查。
3а)
1) 所有交易都是连续的,一个交易的结束=下一个交易的开始
2) 交易符号(买入-卖出)是固定的,只需观察最后的结果(点数)。
3),并与之前的结果相加
或者......如何?
1.是的,关闭当前位置就是打开相反的方向。PT只显示入口/出口点
进入/退出点,而不考虑开仓的方向。
2,3不明白...
4)我既没有时间也没有精力进行私人交流。如果这个话题是秘密的,那就让它一直这样下去。如果不是,那就不是我不明白什么,这是一种诊断。
1)不管怎样,真的。只要有一点额外的信息,一件事就能转化为另一件事 :)
2)好的,谢谢,知道了。
3) :) 我没有正确表达自己,出现了歧义。 物理 编码没有问题,我三秒钟就搞定了。
我想明白了。 但随着逻辑 问题的出现,我提出了澄清的问题--(3a)。
3a)与1.正确解出。
> 2,3没有得到正确的...
好吧......我有两种可能的解释,正确的解释是第二种--你描述的那种。
4)好的,知道了。 好吧,如果你曾经想过这个问题,没问题,进来吧。 地址就在这个主题的上面(第95页)。 我并不想特别讨论什么
我不想讨论什么特别秘密的事情,只是想相互澄清一些问题,并扭曲一些想法,如此这般。
我已经关注这个话题很久了,想弄清楚,但不知为何,它并不那么简单。
请启发我,你所说的RT是什么,你从哪里得到它们?
这就是帕斯图霍夫在卡木图上用白点画的东西吗?