从理论到实践 - 页 44

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Nikolay Demko:

通过设置一个步骤过滤器，你杀死了时间坐标，也就是说，你完全破坏了它。

如果可以接受，那么IMHO我们应该做一个有条件的过滤器：如果买入和卖出的价格都发生了变化，那么就采取步骤。

之后，计算出锯子的平均步长是多少，并对这些数据应用一个步长过滤器。

如果我们做了这样的过滤，在ticks数据中应该还有一个指标，比如在条形图中，这个点包含多少ticks，它可能对分析有用，比如市场在这个水平上被击败了多少次。


不，尼古拉，我们没有。我们知道在哪个时间点上价格已经超过了指定的阈值，我们可以将时间戳与价格值一起保存。是的，时间戳不会均匀分布或按照指数规律分布，但这真的重要吗？蜱虫也不是均匀地进来的。而且没有必要单独分析出价/要价，我们可以在处理和交易中考虑（出价+要价）/2。我同意，嘀嗒声量 很有用。它有可能被使用并带来一些好处。因此，阈值过滤器处理后的数据文件的结构可能看起来像。

日期/时间 价格 TickVolume

该方法类似于柱状/曲线分解，唯一的区别是经典的柱状是按时间切分的，而我们的是按价格切分的。这可能是摆脱市场和经纪人嘀嗒声的唯一有效方法。

 
Alexander_K2:

我选择了指数级的时间间隔，而且我还取了它们之间的平均值，这不是偶然的。

这就是我看到的回报增量的相当纯粹的t2分布。我不能用其他方式来做。

试着只读取增量较大的刻度线，例如10秒。如果你的所有指标都被保留，它可能会摆脱 "不同DC的不同刻度 "的依赖性。
 
bas:
试着以 较大的增量 读取刻度 ， 例如10秒。如果你的所有指标都被保留，它可能会摆脱 "不同DC的不同刻度 "的依赖性。
在我看来，你会失去信息，结果会更糟糕。

我建议分析一下会议记录。

但是，这取决于你。

 
Alexander Sevastyanov:

我真诚地祝愿你成功，但我担心你犯了一个错误，那就是调查确切的打勾增量。以我的愚见，与其用(Bid+Ask)/2和相等或指数分布的时间间隔计数，不如改用1-2个平均价差的固定值来过滤/取样价格增量，事实上是用一个简单的阈值过滤器。以固定的时间间隔计数的缺点是什么？因为价格在这段时间内可以来回波动，幅度可观。而这可能不是一个意外的秒杀，但你会错过它。阈值过滤器通过过滤掉市场和经纪人产生的tick噪音，将大大减少用于分析的数据量，并且不会错过重大的价格变动。而另一个好处是，1-2个价差的增量不再是理论上的交易，而是实际的交易。有了你的 "量化函数和置信度 "装置，情况就更糟糕了。

很高兴再次听到你的声音!
我认为专题发起人（不仅仅是）会从旧 链接的信息中受益： H-vola 和更多。Kagi和renko--迄今为止没有更好的方法。
我不认为瘦肉精在原则上是合理的--我们会看着频闪效应，而错过所有有趣的东西。
而在对平均维纳过程的漫谈中，我们也可以应用"淫乱的新娘"--那么切入点 （根据别列佐夫斯基的说法） 会好一点......

😎

 
Alexander Sevastyanov:

不，尼古拉，我们不知道。我们知道价格在哪个时间点越过了一个特定的阈值，我们可以将时间戳与价格值一起保存。是的，时间戳不会均匀分布或按照指数规律分布，但这重要吗？蜱虫也不是均匀地进来的。而且没有必要单独分析出价/要价，我们可以在处理和交易中考虑（出价+要价）/2。我同意，嘀嗒声量 很有用。它有可能被使用并带来一些好处。因此，阈值过滤器处理的数据文件的结构可能看起来像。

日期/时间 价格 TickVolume

该方法类似于柱状/曲线分解，唯一的区别是经典的柱状是按时间切分的，而我们的是按价格切分的。这可能是摆脱市场和经纪人嘀嗒声的唯一有效方法。


不同区县之间的蜱虫到达量的差异如何？

还是通过匹配的比例进行拉伸？

 
Mikhail Dovbakh:

我不认为稀疏的刻度线在原则上是合理的--我们会观察到频闪效应而错过所有有趣的东西。

关键是topistar的交易持续了几个小时，而且是几十个点的规模。从这个角度来看，价格在几秒钟内不会有明显的变化。当然，Renco善于过滤噪音，但可能会导致完全不同的增量分布。

 
Vladimir:

你似乎在 "证明"、"辩解 "的意义上使用 "重复 "这个词。而你自己也仿佛相信这样的辩解。现在的媒体都是这样做的，但为什么在这里？


这里，弗拉基米尔--特别为你准备的。

这是上周欧元兑日元在指数时间 区间内的涨幅柱状图，报价平均。


以下是统计数据

D列显示了概率的实际值

E列代表t2分布的计算值。

你还需要什么证据????????

 
bas:

关键是topistar的交易持续了几个小时，而且是几十个点的规模。从这个角度来看，价格在几秒钟内不会有明显的变化。而Renko当然可以很好地过滤噪音，但可能会导致完全不同的增量分布。

好吧，我的TS也是将每个订单冻结13个小时。(

 
Alexander_K2:

这里，弗拉基米尔--特别为你准备的。

这是过去一周欧元兑日元增量的柱状图，其时间间隔正好是指数级的报价平均数


以下是统计数据

D列显示了概率的实际值

E列代表t2分布的计算值。

你还需要什么证据????????


该论坛允许你在你的帖子中附加文件。

.xls文件不能被附上，但可以压缩。

 
Alexander_K2:

这里，弗拉基米尔--特别为你准备的。

这是上周欧元兑日元增量的柱状图，其时间间隔 正好是指数型的，报价平均。

我们知道增量是什么。我们也知道什么是取样稀释。
而在这种情况下，平均报价是什么意思？

我们能否正式描述在《美丽》直方图中被当作采样区间的内容？

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