你知道如何制作运河吗？ - 页 10 1...3456789101112 新评论 Aleksey Ivanov 2017.12.30 15:33 #91 Maxim Dmitrievsky: 哦，很好，很有实质意义，如果有文章，就更有意义了，我们正在等待:)顺便说一句，我为你的智慧而着迷。关于神经网络、模糊逻辑的文章，对哲学、宗教、AI的兴趣。这是有能力解决复杂问题的宽广胸怀的人。 Aleksey Ivanov 2017.12.30 15:37 #92 Uladzimir Izerski: 通道是好的，你可以看到市场的方向，但通道的边界可能与预期不符。但这一切都取决于构建渠道 的原则。也许阿列克谢能给我们展示一些有趣的东西？这里有很多有趣的问题。甚至市场方向本身（特别是在小的时间框架上）也可能是明显的。 Maxim Dmitrievsky 2017.12.30 15:38 #93 Aleksey Ivanov: 顺便说一句，我为你的智慧而着迷。关于神经网络、模糊逻辑的文章，对哲学、宗教、AI的兴趣。这是有能力解决复杂问题的宽广胸怀的人。哇，谢谢你 ) СанСаныч Фоменко 2017.12.30 15:58 #94 Aleksey Ivanov:我计算一个移动概率密度，并设定概率水平--比方说0.9--然后建立一个价格以该概率下跌的波段，这就是通道。问题是，根据你的算法，历史上概率低于10%的价格在未来开始更频繁地出现。 此外，在它们出现后，市场方向发生变化，并不遵循之前的方向。每隔10年，金融市场就会发生这样的事情，根据你的理论，这些事件不可能发生在下一个千年期。这就是所谓的NESTATION。 Aleksey Ivanov 2017.12.30 16:17 #95 СанСаныч Фоменко: 问题是，根据你的算法，历史上概率低于10%的价格在未来开始出现，其频率远远超过10%。 此外，在它们出现后，市场的方向发生了变化，并没有以任何方式遵循前一个方向。每隔10年，金融市场就会发生这样的事情，根据你的理论，这些事件不可能发生在下一个千年期。这就是所谓的NESTATION。我在这里没有写任何特定的理论；也许我们可以一起创造一个，解决所有的问题。我只是在实验性地研究它。这些概率分布（基于滑动窗口）很好地显示了你提到的这种大跳跃和许多小跳跃。通道的变化不是平滑的，而是作为量子态之间的能量水平，即通过跳跃。这种非平稳性有一种离散的成因，是由强烈作用的事件产生的，这些事件的发生是不可预测的（对于时间序列本身的特点）。 我可能措辞不准确，但我同意你的观点。 СанСаныч Фоменко 2017.12.30 16:27 #96 Aleksey Ivanov: 我还没有写多少理论，也许我们可以一起创造一些，解决所有的问题。我只是在实验性地研究。这些概率分布（基于滑动窗口）很好地显示了你所写的这种大跳跃，以及许多较小的跳跃。通道的变化不是平滑的，而是作为量子态之间的能量水平，即通过跳跃。这种非平稳性有一种离散的成因，是由强烈作用的事件产生的，这些事件的发生是不可预测的（对于时间序列本身的特点）。 我可能措辞不准确，但我同意你的观点。表面上看，GARCH模型的意义在于对抗非平稳性。在现实中，这些模型的意义在于构建稳健的 模型，（稳健性）指的是模型 在新闻产生的冲击后回到静止状态的速度。 Maxim Dmitrievsky 2017.12.30 16:39 #97 这就是为什么必须有一个有效的、对冲击敏感的开关。例如，一篮子策略（不是在外汇交易者中，而是在交易所的量化师中，他们更有经验），如趋势反趋势+一些其他，这些策略被打开和关闭，或策略在篮子中的权重被改变。当然，最初的收益率并不是天价，篮子偶尔也会有 "调整"，但对于体面的资本管理来说是不错的。那里没有什么特别之处，他们只是尽可能地分散投资，即使是有很多专业人员的大型基金也会不时地崩溃。我从未见过基于纯粹的垃圾模型、神经网络或其他东西的策略。主要是一些1-2个低效率的交易，随机发现的，或者是策略的组合。 СанСаныч Фоменко 2017.12.30 16:50 #98 Maxim Dmitrievsky:这就是为什么必须有一个有效的、对冲击敏感的开关。例如，一篮子策略（不是在外汇交易者中，而是在交易所的量化师中，他们更有经验），如趋势反趋势+一些其他，这些策略被打开和关闭，或者策略在篮子中的权重被改变。当然，最初的收益率并不是天价，篮子偶尔也会有 "调整"，但对于体面的资本管理来说是不错的。那里没有什么特别的东西，他们只是尽可能的多样化。我从未见过基于纯粹的垃圾模型、神经网络或其他东西的策略......至少在公共领域没有。我的想法是在随机发现的一两个低效率上进行交易，或者进行策略组合。GARCH中充满了这种情况，包括货币市场。rugarch包--有很多链接。基本工作：恩格尔。高频乘法分量Garch, 2005 Maxim Dmitrievsky 2017.12.30 16:54 #99 СанСаныч Фоменко: GARCH是完整的，包括外汇市场。rugarch包--有很多链接。基本工作：恩格尔。高频乘法分量Garch, 2005再次，据我所知，更多的是针对指数和其中的股票......这可能会增长多年。由于基础设施的复杂性和高成本，HFT也不适合所有人。对于外汇来说，它是更复杂的但我将不得不做一些更多的阅读，谢谢。另一方面，我正在寻找高收益的选择，不会持续很久，但带来大量的利润....kinda我的风格 :) Aleksey Ivanov 2017.12.30 17:00 #100 СанСаныч Фоменко: 表面上看，GARCH模型的意义在于对抗非平稳性。在现实中，这些模型的意义在于构建稳健的 模型，（稳健性）指的是模型 在新闻产生的冲击后回到静止状态的速度。也就是说，其意义在于使模型参数变化的松弛时间最小化。+ 在这段时间里，仓库不应受到影响，为此，（马克西姆-德米特里耶夫斯基）切换（deversifier）策略。 1...3456789101112 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
哦，很好，很有实质意义，如果有文章，就更有意义了，我们正在等待:)
顺便说一句，我为你的智慧而着迷。关于神经网络、模糊逻辑的文章，对哲学、宗教、AI的兴趣。这是有能力解决复杂问题的宽广胸怀的人。
通道是好的，你可以看到市场的方向，但通道的边界可能与预期不符。
但这一切都取决于构建渠道 的原则。
也许阿列克谢能给我们展示一些有趣的东西？
这里有很多有趣的问题。甚至市场方向本身（特别是在小的时间框架上）也可能是明显的。
顺便说一句，我为你的智慧而着迷。关于神经网络、模糊逻辑的文章，对哲学、宗教、AI的兴趣。这是有能力解决复杂问题的宽广胸怀的人。
哇，谢谢你 )
我计算一个移动概率密度，并设定概率水平--比方说0.9--然后建立一个价格以该概率下跌的波段，这就是通道。
问题是，根据你的算法，历史上概率低于10%的价格在未来开始更频繁地出现。 此外，在它们出现后，市场方向发生变化，并不遵循之前的方向。每隔10年，金融市场就会发生这样的事情，根据你的理论，这些事件不可能发生在下一个千年期。这就是所谓的NESTATION。
问题是，根据你的算法，历史上概率低于10%的价格在未来开始出现，其频率远远超过10%。 此外，在它们出现后，市场的方向发生了变化，并没有以任何方式遵循前一个方向。每隔10年，金融市场就会发生这样的事情，根据你的理论，这些事件不可能发生在下一个千年期。这就是所谓的NESTATION。
我在这里没有写任何特定的理论；也许我们可以一起创造一个，解决所有的问题。我只是在实验性地研究它。这些概率分布（基于滑动窗口）很好地显示了你提到的这种大跳跃和许多小跳跃。通道的变化不是平滑的，而是作为量子态之间的能量水平，即通过跳跃。这种非平稳性有一种离散的成因，是由强烈作用的事件产生的，这些事件的发生是不可预测的（对于时间序列本身的特点）。
我可能措辞不准确，但我同意你的观点。
我还没有写多少理论，也许我们可以一起创造一些，解决所有的问题。我只是在实验性地研究。这些概率分布（基于滑动窗口）很好地显示了你所写的这种大跳跃，以及许多较小的跳跃。通道的变化不是平滑的，而是作为量子态之间的能量水平，即通过跳跃。这种非平稳性有一种离散的成因，是由强烈作用的事件产生的，这些事件的发生是不可预测的（对于时间序列本身的特点）。
我可能措辞不准确，但我同意你的观点。
表面上看，GARCH模型的意义在于对抗非平稳性。在现实中，这些模型的意义在于构建稳健的 模型，（稳健性）指的是模型 在新闻产生的冲击后回到静止状态的速度。
这就是为什么必须有一个有效的、对冲击敏感的开关。
例如，一篮子策略（不是在外汇交易者中，而是在交易所的量化师中，他们更有经验），如趋势反趋势+一些其他，这些策略被打开和关闭，或策略在篮子中的权重被改变。当然，最初的收益率并不是天价，篮子偶尔也会有 "调整"，但对于体面的资本管理来说是不错的。
那里没有什么特别之处，他们只是尽可能地分散投资，即使是有很多专业人员的大型基金也会不时地崩溃。
我从未见过基于纯粹的垃圾模型、神经网络或其他东西的策略。主要是一些1-2个低效率的交易，随机发现的，或者是策略的组合。
这就是为什么必须有一个有效的、对冲击敏感的开关。
例如，一篮子策略（不是在外汇交易者中，而是在交易所的量化师中，他们更有经验），如趋势反趋势+一些其他，这些策略被打开和关闭，或者策略在篮子中的权重被改变。当然，最初的收益率并不是天价，篮子偶尔也会有 "调整"，但对于体面的资本管理来说是不错的。
那里没有什么特别的东西，他们只是尽可能的多样化。
我从未见过基于纯粹的垃圾模型、神经网络或其他东西的策略......至少在公共领域没有。我的想法是在随机发现的一两个低效率上进行交易，或者进行策略组合。
GARCH中充满了这种情况，包括货币市场。rugarch包--有很多链接。基本工作：恩格尔。高频乘法分量Garch, 2005
GARCH是完整的，包括外汇市场。rugarch包--有很多链接。基本工作：恩格尔。高频乘法分量Garch, 2005
再次，据我所知，更多的是针对指数和其中的股票......这可能会增长多年。由于基础设施的复杂性和高成本，HFT也不适合所有人。对于外汇来说，它是更复杂的
但我将不得不做一些更多的阅读，谢谢。另一方面，我正在寻找高收益的选择，不会持续很久，但带来大量的利润....kinda我的风格 :)
表面上看，GARCH模型的意义在于对抗非平稳性。在现实中，这些模型的意义在于构建稳健的 模型，（稳健性）指的是模型 在新闻产生的冲击后回到静止状态的速度。
也就是说，其意义在于使模型参数变化的松弛时间最小化。+ 在这段时间里，仓库不应受到影响，为此，（马克西姆-德米特里耶夫斯基）切换（deversifier）策略。