空值
1 页面的第 525 页 123 ... 上一个上一个
Results 1 to 10 of 41

Thread: 空值

  1. #1
    1附件仅在周五晚收集一些市场统计数据。




    我真的很喜欢频率分布...

    ---关于期刊---
    一旦你发现它,交易非常无聊......
    留下很多时间坐下来思考并写下......
    这期刊是我花费大量时间的地方。

    这是为了记录研究/工作,所以我可以在以后参考。
    其中一些是为了LOL,并在我认为重要的事项上分享我的意见。

  2. #2

    Quote Originally Posted by ;
    {quote}触及那些过快而积极的作品,以及应该考虑退出的作品
    这个想法绝对是有意义的,如果你知道要找什么,你可以在我的第一篇文章的统计中看到它。我认为对轨迹的思考也非常重要。我一直在寻找新的方法来衡量价格如何分配。

  3. #3
    2附件继承人的另一面。
    真的很有趣的东西。

  4. #4
    Quote Originally Posted by ;
    星期五晚上收集一些市场统计数据。 {image}我真的很喜欢频率分布...
    你能解释一下上面的东西吗?


  5. #5
    1附件凯利标准有一个统计上比另一个更好的投注金额?是。你有没有想过为什么赌场有桌子限制?因为第一个问题的答案是肯定的。如果在任何特定时间有统计上显着的下注金额,您会如何知道?凯利准则在概率论和跨期投资组合选择中,凯利准则,凯利投资策略,凯利投资组合或凯利投注是用于确定一系列投注的最优规模以最大化财富对数的公式。
    举例来说,如果赌博有60%的获胜机会(p = 0.60,q = 0.40),并且赌徒在获胜的赌注(b = 1)上获得1比1的赔率,则赌徒应下注20为了最大限度地提高资金的长期增长率,每个机会(f * = 0.20)的资金占其资金的百分比。我并不总是在市场上下注......但是当我这样做时,这是一个凯利赌注或​​一个凯利赌注。

  6. #6
    2附件相关问题我喜欢货币市场。我最喜欢的是市场的流动性和效率。这真的是一件美丽的事情。然而,在处理货币市场时,我们总是面临着一个问题。这个问题是,有一个主要的相关问题。由于货币是如何成对交易的,每个主要货币对(总共28个货币对)都是相互关联的。这似乎不是一个问题,但它确实适用于小型账户,而且在评估大量样本之后的预期绩效时,这也是一个问题。当谈到获得系统的预期结果时,有一件事情必须发生,那就是需要大量独立试验来评估。在一切都非常相关的生态系统中,即使是使用4种不同货币的2对不同货币,也很难获得独立交易。当评估一批交易时,这会导致我们的结果偏差很大。例如:假设我们交易EURUSD和AUDJPY。 2对,4种不同的货币。为了简单起见,我们假设我们有一个系统在50%的时间内是正确的。现在,如果这两个事件真的是独立的,并且我们对每一对进行交易,那么对错的概率将为25%(.5 * .5 = .25)。但是,我们知道这些事件并不是真正的独立,因为即使这两对货币是由4种不同货币组成的,它们之间的相关性依然很高。 EURUSD-AUDJPY相关读数(1小时,1天,1周,1个月,3个月,6个月,1年):
    在这个例子中,假设每笔交易持续一天,所以我们将使用.72的日常移动相关系数(如果您认为您避免相关性,则看起来是2个完全独立的对)。让我们将这个相关值插入下面的公式中,看看现在是对的还是错的概率:
    数学计算结果为43%。因此,如果您使用4种不同货币交易该系统,您可能预期两种交易错误的概率仅为25%,实际上,由于潜在的相关性,交易错误的概率为43 %(重要提示:这并不意味着两者都是正确的概率是1-.43,这是43%)。现在想象一下,当你假设你的交易是独立的时,这种关联会如何扭曲你的结果与预期结果的关系,但实际上它们并不是。现在也想象一下,这种扭曲会导致更多的损失(或赢利),以及这将如何夸大小额账户的亏损(或上涨)。底线......如果您交易任何2对货币,那么基本上不可能将您的交易放置在每对货币对之间(如果有意义的话)。

  7. #7
    1附件发生的预期结果免责声明:在这篇文章中,我说的是严格的胜利率,当我说预期的结果。我不是在谈论PnL。在最后一篇文章中,我谈了一些关于产品相关性如何真正扭曲系统的预期结果的问题。另一个可能会影响结果的因素是您交易测试系统的次数。这听起来似乎毫无道理,但我看到这里的人们每周都在交易每周系统或长期的日常系统,然后想知道为什么他们在3-4周的交易后没有获得预期的结果。在这3-4周内,他们可能已经进行了12-24次交易。地狱,如果他们每天拿一次,他们会有20次交易。我们假设这个系统的胜率是50%。我们在这种情况下的差异是5((20)(0.5)(0.5)= 5)。我们的sigma是2.236或2 68%的时间,这个试验将导致8胜12负,反之亦然。此次试验中95%的时间将导致6胜14负,反之亦然。 99%的时间这个试验将导致4胜16负。问题是,你可以尝试这个系统,做20次交易,只有6-7胜和13-4输,而且这个表现根据事件的数量仍然是静态正常的。现在考虑上一篇文章中的相关性问题,并说这20笔交易是在不同的交易对上,但仍然相互关联,这些数字会更加偏斜。由于相关底层的歪曲,你很容易只能获得3胜17负的胜利。想想有多少交易者会相当这个系统,然后继续前进,只是为了获得相同的缺乏光泽结果,由于出现次数很少,这些结果在统计上也是正常的。那么我们如何才能更接近我们的预期结果呢?更独立的事件!由于中心极限定理,随着我们扩大我们的出现,当我们接近我们的预期结果时,我们结果的方差将逐渐缩小。如果发生的次数足够多,您几乎肯定会得到您预期的结果。如果我们做80次交易而不是20次交易,我们的差异会减少一半。换句话说,如果你想把你的差异削减一半,你需要做的次数是出现次数的4倍。
    这就是HFT如何每一天赚钱。即使他们拥有的系统只赢得50%的时间并且有利可图,但他们每天都可以通过绿色交易获得预期结果所需的事件数量。这不是关于暗池和正面运行......我认为,对于新交易者来说,了解事件数量和产品关联性如何真正使您的结果偏离预期结果是至关重要的。如果你不明白这些东西是如何工作的,那么你肯定会倾倒实际上有利可图的系统,并大量投资于完全垃圾系统,但对于偏向于他们有利的偏差看起来很不错。

  8. #8
    您计算美国10年期债券的数据,而不是美元,日经和SP500的风险和风险。聪明的钱追逐回报。而愚蠢的钱追逐历史。

  9. #9
    非线性趋势和序列相关性这篇文章基本上只是我在这个论坛上最喜欢的回复之一。它来自mzvega,它讨论了市场中的非线性趋势。我想创造这个,所以我和其他人可以很容易地参考它以后。
    https://www.histoforex.com/broker-di...-trade-uk.html

  10. #10
    插入的视频
    null时间...永远不是时间......

发布权限

  • 您不可发布新主题
  • 您不可回复
  • 您不可发布附件
  • 您不可编辑您的帖子
  •  
  • BB代码是打开的
  • 表情符号是打开的
  • [IMG]代码是打开的
  • [视频]代码是打开的
  • HTML代码是关闭的
histoforex网站使用cookie 文字跟踪
histoforex网站使用cookie 文字跟踪,某些设定已经固定。您可以点击此处阅读我们的Cookie使用说明。 请点击右键接受我们的cookies。如果您选择继续使用histoforex网站,我们将认为您接受我们的cookies。