외환 브라운 운동
Dekalog & Brownian Motion Indicator.
Dekalog Blog는 저자 인 Dekalog가 거래에 정량 분석을 적용하는 새롭고 독특한 방법을 개발하려는 흥미로운 사이트입니다. 최근 포스트에서 그는 Brownian Motion이라는 개념을 사용하여 차트의 종가를 둘러싼 밴드를 만드는 방법에 대해 논의했습니다. 이러한 밴드는 추세가없는 기간을 나타내며, 상인은 가격이 추세 기간으로 밴드 외부에있을 때를 식별 할 수 있습니다.
Dekalog의 Brownian Motion 사용 방법은 트 렌딩 조건을 정의하는 상한 및 하한 밴드를 만듭니다.
대부분의 트렌드를 따르는 거래 시스템의 근원에는 트렌드의 존재를 정의하고 그 방향을 결정하는 방법이 있습니다. Dekalog의 Brownian Motion 아이디어를 시스템의 근원으로 사용하는 것은 경향을 파악하고 그러한 경향을 통해 시장에서 이익을 추출하는 독특한 방법 일 수 있습니다.
Dekalog가 그의 개념을 설명하는 방법은 다음과 같습니다.
브라운 운동에서 취한 기본 전제는 시간의 제곱근에 비례하여 평균적으로 가격 변화의 자연 로그가 있음을 의미한다.
예를 들어, 현재 막대에 이르는 5의 기간을 가져옵니다. & # 8221; 이 기간 동안 가격 로그의 절대 차이의 5 기간 이동 평균을 취하면이 기간 동안 평균 1 바 가격 이동에 대한 가치를 얻습니다.
이 값에 5의 제곱근을 곱하고 5 일 전에 가격에서 더하거나 뺀 값으로 현재 막대의 상한값과 하한값을 얻습니다.
그런 다음 차트에 위와 아래 경계를 적용합니다.
현재 막대가 범위 사이에있는 경우, 지난 5 기간 동안의 가격 움직임은 Brownian 동작과 일치하고 추세가없는 즉 옆쪽 시장임을 선언합니다.
현재 막대가 범위 바깥에 놓이는 경우, 우리는 지난 5 개의 막대에 대한 가격 이동이 Brownian 동작과 일치하지 않으며 현재 막대가 넘어서는 범위에 따라 위 또는 아래로 트렌드가 적용됨을 선언합니다.
Dekalog는 또한이 개념이 단순히 지표가 아닌 가치를 가질 수 있다고 믿습니다.
지표 작성과 관련하여이 점을 많이 사용하는 것을 상상하기는 쉽지만 다음 장의 몬테카를로 합성 가격 시리즈를 만들기 위해 여러 범위의 기간에 걸쳐 가격 임의성 / 추세 점수를 할당하여 가격 이동을 저장소로 지정하려고합니다 .
mt4에 대한이 표시기의 다운로드 위치는 어디입니까?
Andrew Selby는 말합니다.
관심이 있다면 Shaun이 MT4에서 이와 같은 코드를 작성하는 데 도움이 될 것입니다.
안녕하세요, Mike, 다운로드 할 수있는 곳이 없습니다. 아이디어를 공유하고 있습니다.
이것을 MT4 코드로 쉽게 변환 할 수있을 것이라고 확신합니다.
이것은 매우 흥미 롭습니다. 나는 수년 전에 짐 슬로 만 (Jim Sloman)의 오션 이론 (Ocean Theory)에서 읽은 것을 기억합니다. 관심이있는 한 거래 의사 결정에서 주관성을 떨어 뜨릴 수있는 것은 무엇이든 플러스입니다. MT4 지표를이 코드 주위에 구축하는 것이 흥미로울 것입니다.
충분한 사람들이 MT4 포기를 요청하면 MT4 포기로 작성합니다. MetaTrader 및 NinjaTrader에 대한 의견 쓰기를 원하시면 여기에 의견을 남겨주십시오.
기계 규칙에 대한 귀하의 의견에 전적으로 동의합니다. 모든 거래에서 무언가를 다르게하면 당신이 뭘 잘못하고 있는지 알기가 어렵습니다.
오랫동안 브라운 운동을 어떤 식 으로든 사용하고 싶습니다.
Ninjatrader에 대한 코드를 공유 할 수 있습니까?
정말 고맙습니다.
앞으로 어느 시점에서이 작업을 수행 할 수 있지만 곧 발생할 가능성은 거의 없습니다.
고맙습니다. Shaun & # 8230; .. 제게 알려주세요.
예, Jim Sloman이 수행 한 해양 지표입니다.
GBM을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션.
위험을 추정하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 몬테카를로 시뮬레이션 (MCS)을 사용하는 것입니다. 예를 들어 포트폴리오의 위험 가치 (VaR)를 계산하기 위해 특정 시간대에 대한 신뢰 구간을 고려할 때 포트폴리오에 대해 최악의 손실을 예측하려는 몬테카를로 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 항상 두 가지를 지정해야합니다 VaR을위한 조건 : 신뢰와 지평. (관련 독서는 휘발성의 용도와 한계 및 VAR (Value At Risk) 소개 - 제 1 부 및 제 2 부를 참조하십시오.
이 기사에서는 주가에 적용되는 기본 MCS를 검토합니다. 우리는 주식 가격의 행동을 규정 할 모델이 필요하며, 재무에서 가장 일반적인 모델 중 하나 인 기하학적 브라운 운동 (GBM)을 사용합니다. 따라서 몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션에 대한 다양한 접근 방식을 나타낼 수 있지만 여기서는 가장 기본적인 것으로 시작하겠습니다.
1. 모델 (예 : 기하학적 브라운 운동)을 지정하십시오.
2. 무작위 시도를 생성하십시오.
3. 출력을 처리하십시오.
이 기사에서는 기술적으로 Markov 프로세스 인 기하학적 Brownian 모션 (GBM)을 사용합니다. 이는 주가가 무작위로 걷고, 효율적인 시장 가설 (EMH)의 약한 형태와 일치한다는 것을 의미합니다. 과거 가격 정보는 이미 통합되어 있으며 다음 가격 움직임은 과거의 "조건부 독립적"입니다 가격 변동. (EMH에 대한 자세한 내용은 효율적인 시장 가설을 통한 작업 및 시장 효율성이란?)
GBM 공식은 "S"가 주식 가격, "m"(그리스어 mu)이 기대 수익, "s"(그리스 시그마)가 수익의 표준 편차, "t"가 시간, "e"(그리스어 엡실론)는 임의 변수입니다.
주식 가격의 변화 만 풀기 위해 공식을 재정렬하면 GMB는 주식 가격의 변화가 주가 "S"에 아래 괄호 안에있는 두 가지 용어를 곱한 값이라고 말합니다.
첫 번째 용어는 "표류"이고 두 번째 용어는 "충격"입니다. 매 기간마다, 우리 모델은 가격이 기대 수익에 의해 "표류"한다고 가정합니다. 그러나 표류는 무작위 적 충격에 충격을받습니다 (덧셈 또는 뺄셈). 임의 충격은 표준 편차 "s"에 난수 "e"를 곱한 것입니다. 이것은 단순히 표준 편차를 스케일하는 방법입니다.
이것이 GBM의 본질입니다 (그림 1 참조). 주가는 일련의 단계를 거치며 각 단계는 드리프트 플러스 / 마이너스 임의 충격 (그 자체가 주식 표준 편차의 함수)입니다.
2. 무작위 시도를 생성하십시오.
이 경우 주가가 $ 0로 시작하여 0 일에 시작된다고 가정 해 봅시다. 다음은 각 시간 단계 (또는 간격)가 하루이고 시리즈가 10 일 동안 실행되는 결과의 차트입니다 (요약하면 : 10 일 동안 매일 단계가있는 40 번의 시행).
그 결과는 10 일이 끝날 때 시뮬레이션 된 40 개의 주식 가격입니다. 아무도 $ 9 이하로 떨어지지 않았으며 하나는 $ 11 이상이었습니다.
3. 출력을 처리하십시오.
그림에 표시된 결과를 저장소에 쌓으면 (각 저장소는 $ 1의 3 분의 1이므로 세 개의 저장소는 $ 9에서 $ 10의 간격을가집니다) 다음 히스토그램을 얻습니다.
우리의 GBM 모델은 정상이라고 가정합니다 : 가격 수익률은 예상 수익률 (평균) "m"과 표준 편차 "s"와 함께 정상적으로 분배됩니다. 흥미롭게도 우리의 히스토그램은 정상적으로 보이지 않습니다. 실제로, 더 많은 시련이있을 때, 그것은 정상적인쪽으로 경향하지 않습니다. 대신 대수의 왼쪽으로는 날카로운 강하가되고 평균의 오른쪽에는 매우 비뚤어진 "긴 꼬리"가 대수 정규 분포를 보입니다. 이것은 처음 학생들에게 잠재적으로 혼동을 줄 수 있습니다.
가격 환급은 정상적으로 분배됩니다. 가격 수준은 로그 정규 분포입니다.
algotrading.
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Armando Rodriguez 작성.
한 분야의 현상을 위해 개발 된 공식이 다른 분야에서 성공적으로 사용 된 것은 처음이 아니며 이름조차 가지고 있으며 유추라고도합니다. 유추의 예가 많이 있습니다. 정적 기계 구조를 해결하기위한 공식은 전기 네트워크를 해결하는 데 사용되는 것과 동일합니다. 뉴스는 여전히 물에 잉크로 확산되며 다른 많은 것들이 있습니다. 여기서 우리는 브라운 운동에 대한 외환 시장 가격 변화의 유추를 확립하고있다.
또한 유추는 자연의 대칭을 향유하는 것뿐만 아니라 대개 실용적인 목적으로 행해진 다. 이 경우 우리는 거래 알고리즘이 이익을 얻지 못할 때를 알고 싶기 때문에 거래를 보류해야합니다.
브라운 운동.
브라운 운동 (식물 학자 로버트 브라운의 이름을 따서 명명 됨)은 원래 물속에 잠긴 꽃가루 현미경으로 관찰 한 무작위 운동을 나타냅니다. 완벽하게 물속에 정지 한 꽃가루 입자가 모두 움직일 이유가 없었기 때문에 이것은 당황했습니다. 아인슈타인은이 운동은 꽃가루에 열 분자가 무작위로 충돌함으로써 야기되었다고 지적했다. 이것은 물질의 분자 적 특성의 결과 일뿐입니다.
현대 이론은 그것을 확률 론적 과정이라고 부르며, 그것은 "무작위 적 보행자"운동으로 축소 될 수 있다는 것이 증명되었습니다. 1 차원 무작위 워커는 주어진 시간에 X 축과 같이 한 걸음 뒤로 물러날 가능성이있는 것입니다. bidimentional random walker는 X 또는 Y에서 동일하게 작동합니다 (그림 참조).
주가는 매 거래마다 약간 변경되며, 매수로 인해 가치가 증가하여 매도가 감소합니다. 수천 개의 매매 거래가있을 경우 주가는 1 차원 브라운 운동을 보여야합니다. 이것은 1900 년 Louis Bachelier 박사 학위 논문 "The speculation of the theory"의 주제였습니다. 그것은 주식과 옵션 시장에 대한 확률 론적 분석을 제시했습니다. C 율율은 물 속에서 꽃가루 입자처럼 대단히 행동해야합니다.
브라운 스펙트럼.
브라운 운동의 흥미로운 특성은 스펙트럼입니다. 시간의 모든주기 함수는주기의 역수에 대한 주파수 배수의 무한 일련의 사인 / 코사인 함수의 합으로 간주 할 수 있습니다. 이것을 푸리에 급수라고합니다. 이 개념은 비주기 함수로 확장되어 기간이 무한대가되도록 허용 할 수 있으며 이는 푸리에 적분입니다. 각각의 다중 주파수에 대한 진폭의 연속 대신 주파수의 함수를 다루므로이 함수를 스펙트럼이라고합니다. 주파수 공간에서 신호 표현은 정보 전송, 변조 및 잡음의 공통 언어입니다. 가정용 오디오 장비 나 PC 오디오 프로그램에 포함 된 그래픽 이퀄라이저는 과학 공동체의 개념을 가정에 도입했습니다.
유용한 신호는 현재 잡음입니다. 이들은 서로 다른 물리적 인 기원으로부터 본질적으로 무작위적인 원치 않는 신호입니다. 소음의 스펙트럼은 원산지와 관련이 있습니다.
· J ohnson-Nyquist 노이즈 (열 잡음, 존슨 노이즈 또는 나이 퀴 스트 노이즈)는인가 된 전압에 관계없이 평형 상태에서 전기 전도체 내부의 전하 캐리어 (일반적으로 전자)의 열 교반에 의해 생성되는 전자 노이즈입니다. . 열 잡음은 대략 흰색으로, 이는 전력 스펙트럼 밀도가 주파수 스펙트럼 전체에서 동일하다는 것을 의미합니다.
· 플리커 노이즈는 1 / f 또는 분홍색 스펙트럼이있는 일종의 전자 노이즈입니다. 따라서이 용어는 더 넓은 정의가 있지만 1 / f 노이즈 또는 핑크 노이즈라고 일컬어집니다. 이것은 거의 모든 전자 장치에서 발생하며 전도성 채널의 불순물, 베이스 전류로 인한 트랜지스터의 생성 및 재조합 노이즈와 같은 다양한 효과로 인해 발생합니다.
· 마지막으로 브라운 노이즈 또는 레드 노이즈는 브라운 운동에 의해 생성되는 신호 노이즈의 종류입니다. 그것의 스펙트럼 밀도는 1 / f 2에 비례합니다. 즉, 더 낮은 주파수에서 더 많은 에너지를 가지고 있으며, 핑크 노이즈보다 더 많은 에너지를 가지고 있음을 의미합니다.
이 토론의 중요성은 FOREX 속도 신호의 스펙트럼을 계산할 때 1 / f 2 의존성을 가지게된다는 것인데, 이는 자연적으로 Brownian임을 의미합니다.
시간의 행동.
사건이없는 경우 FOREX 시장의 행동은 Brownian도 완벽하게 행동합니다. 이것은 FOREX 요금이 단순한 무작위 워커처럼 행동한다고 말하는 것입니다. 시간 t 후에 위치 x에서 무작위 워커를 찾는 확률 밀도는 가우스 법칙을 따른다.
s는 표준 편차, 임의 보행기의 경우는 t의 제곱근의 함수이며, 그림 1의 EUR / USD에 대해서는 아래에 표시된 것처럼 FOREX 속도가 실험적 완성도에 따라 결정됩니다.
위의 그림에 대한 분석 식은 초기 시간 t에서 pips 및 t 단위의 분당 비율로 표시됩니다.
평균적으로, 1 분에 45 EUR / USD 따옴표가 있기 때문에 위의 표현식은 초기 시간 이후 N 번째 따옴표로 표시 할 수 있습니다.
표류와 무작위 운동.
꽃가루 입자의 움직임은 두 가지 구성 요소를 가지고 있다고 말할 수 있습니다. 하나는 임의적으로 위에서 설명했으나 액체가 어떤 방향으로 흐르면 드리프트 모션이 Brownian에 겹쳐집니다. 외환 시장은 속도의 영향을받는 뉴스로 인한 더 높은 주파수의 랜덤 구성 요소와 느린 표류 움직임의 두 가지 유형의 동작을 제공합니다.
랜덤 모션은 투기 비즈니스에 좋지 않습니다. 완전 무작위 시장에서 평균을내는 방법은 없습니다. 드리프트 모션 만 이익을 렌더링 할 수 있습니다. 시장의 무작위성은 시간이 지남에 따라 일정하지 않으며 둘 다 드리프트 동작이 아닙니다. 뉴스 이벤트 중에는 드리프트 움직임이 크고 이익을 창출 할 수있는 이벤트 중에 있지만 자동 알고리즘이 가장 잘 작동하는 더 깨끗한 이벤트가 있으며 무작위성이 많은 더러운 이벤트가 있습니다. 지는.
외환 시장 통화 쌍 온도.
물리적 시스템에서 입자의 브라운 운동의 강도는 임의의 속도의 평균 제곱으로 취할 수 있으며 온도와 입자의 질량에 반비례하는 것으로 나타났습니다.
무작위 속도는 전체 속도에서 평균 또는 표류 속도를 뺀 값의 차이입니다.
드리프트 속도에 대한 진정한 의미는 주어진 시간에 많은 수의 입자들의 평균 속도이며 이는 액체 및 부유 입자의 전체 몸체가 전체적으로 움직이고 있음을 나타냅니다. 그러나, 랜덤 속도는 시간적으로 평균적으로 0이되어야하기 때문에, 단일 입자의 시간의 평균 속도는 또한 드리프트 속도와 동일하다.
FOREX 시장 유추에서 통화 쌍 비율은 입자의 일차원 위치이므로 시간 t에서의 속도는 시간 t 0에서의 마지막 시세를 시간 간격으로 나눈 값이므로 시세 움직임입니다.
평균 속도는 따옴표의 지수 이동 평균입니다.
통화 쌍 Tcp의 온도는 다음과 같습니다.
통화 쌍의 "질량"은 정의 할 수있는 크기이므로 볼츠만 상수는 여기서 의미가 없습니다. 아직도, 브라운 비율 운동의 장기간 평균 강도는 통화 쌍에 의존하는 것으로 관찰되므로 다른 "대중"을 나타내는 것으로 보인다. 각 통화 쌍의 질량을 찾아내는 것은 온도에 대한 공통 참조를 허용합니다. EUR 질량을 1로 취한 경우 :
평균 화폐 온도를 켈빈 단위로 실내 온도와 일치 시키거나 섭씨 또는 화씨로 더 매끄럽게 할 수 있도록 통화 쌍 질량의 값을 정의 할 수도 있습니다.
위의 질량은 300 K °와 비슷한 평균 온도를 나타내며 이는 27 ° C 또는 80.6 ° F에 해당하는 켈빈 눈금의 실내 온도와 같습니다. 그러나 fanciness 외에도 그것은 문제에 대한 더 깊은 통찰력을주지 않습니다. (m / 3K) = 1로 만드는 것은 속도의 분산과 같은 온도를 렌더링합니다. 분산의 제곱근이 표준 편차이기 때문에, 그러한 온도 정의는 임의의 움직임이 pips. second에서 얼마나 강렬한지를 보여줍니다.
이벤트 감지 및 통화 온도.
나머지 주요 통화에 대한 환율이 지속적으로 변할 때 달러 가치에 영향을 미치는 뉴스 이벤트가 감지 될 수 있습니다. 달리 말하자면, 금리 움직임이 서로 관련이있을 때. (이벤트 트리거 계산의 부록 A 참조)
이 상관 관계의 수치 표현은 모든 주요 통화에 대한 EMA (Exponential Moving Average)와의 차이의 평균입니다. 이 접근 방식의 문제점은 고려해야 할 중요한 통화가 그렇게 많지는 않다는 것입니다. 사실 6 쌍만 사용할 수 있습니다. 그러한 작은 샘플에 대한 평균은 무작위 모션에 대해 면역이되지 않으며 가양 성을 나타내는 경향이 있습니다.
평균에 대한 기여도가 쌍의 온도에 의해 반비례 관계가되면 탐지가 향상 될 수 있습니다. 보다 정확하게는 관측 된 속도 속도가 브라운의 운동 특성에 기인하지 않을 확률에 의해 숙고된다. Brownian 운동에서의 속도 분포가 Gaussian임을 알면, V가 아닌 속도를 관찰 할 확률은 Gaussian 확률 밀도 곡선 아래의 면적으로 계산할 수 있습니다.
말하자면, 커브는 다음과 같이 말하고 있습니다 : EUR / USD 쌍이 전형적으로 ≤
무작위가 아닌 속도 V의 확률의 수학적 표현은 다음과 같습니다.
여기서 erf (x)는 오류 함수로 알려져 있습니다.
숙고 된 상관 관계 평균은 다음과 같습니다.
현재 온도에서 속도가 올라가면 모든 P는 매우 가깝게 갈 것이고, 트리거링 값을 숙고하지 않고 얻을 수있는 값과 매우 유사하게 만들 것입니다. 트리거가 심각하게 감쇠 될 수있는 낮은 속도에 해당하므로 도움이됩니다. 가양 성을 피하십시오.
시장 온도가 있습니까?
물리학으로 되돌아 가면, 가스가 혼합 된 챔버에서 모든 분자의 평균 에너지는 동일하므로 모든 가스가 동일한 온도를 가지며 혼합기 또는 챔버 온도의 온도를 말할 수 있습니다. 그러나 이것은 혼합물에 첨가 될 때 가스의 초기 온도가 다르더라도 평형이 최종적으로 달성 될 때까지 분자들이 결국 충돌 할 것이기 때문이다. 분자가 상호 작용하지 않으면 각 기체는 원래의 온도를 유지하게되고 단일 챔버 온도는 존재하지 않게된다. FOREX 시장 온도의 개념은 통화가 상호 작용하지 않거나 상호 작용이 너무 적어서 이벤트 거래와 관련된 시간 프레임에 평형에 도달하지 못하면 의미가 없을 수 있습니다. 지금까지 이러한 상호 작용은 관찰되지 않았습니다.
부록.
이벤트 트리거.
트리거는 USD 이벤트를 감지하도록 설계된 계산 된 숫자입니다. 미국 달러 경기는 관련성이 있다고 인식되는 미국 경제에 대한 뉴스의 일부로 인해 다른 주요 통화로 달러 환율이 급등한 사건입니다. 이상적인 트리거에는 다음과 같은 특성이 있어야합니다.
USD 이벤트의 시작 부분에 민감하십시오. 표시는 각 통화로 가야하는 시장의 측면을 가리켜 야합니다. 다른 통화의 사건에 민감하지 않아야합니다. 임의의 움직임에 둔감해야합니다. 통화가 새 값으로 안정화 된 후에는 0에 가까워 야합니다.
USD 이벤트 기간 동안 6 가지 주 요율 (GBP / USD, EUR / USD, AUD / USD, USD / CAD, CHF / USD 및 USD / JPY)은 USD 가치의 증가 또는 감소와 일관되게 움직여야합니다. 따라서 방아쇠는 6 개 통화에 대한 일종의 평균 이동이어야합니다.
"움직임"을 정의하자. 정량화 운동은 항상 참조가 필요합니다. 즉, 무언가가 얼마나 움직 였는지 정확하게 말하면, 원점 또는 이전 위치를 지정해야합니다. FOREX 비율에 대한 움직임의 간단한 정의는 현재의 것보다 마지막 인용 일 수 있지만 그러한 움직임 정의가 이벤트 감지에 도움이됩니까? 다음과 같은 경우를 고려하십시오.
이 운동 정의에 따르면, T1과 T2의 운동은 하나의 핍이되고 T3의 운동은 0 핍이됩니다. 그 정의는 그 이야기를 전혀 말하지 않고 있지만, T0에서의 비율이 더 나은 참조를 만든다는 것이 오히려 명백해 보인다. 문제는 T0에서 이벤트가 올 것임을 알 수있는 방법이 없다는 것입니다.
어떤 조명에 의해 우리가 T0에서 속도를 알고 있음을 알았고 T4에 의해 이벤트가 사라지더라도 운동 T0는 여전히 큰 것으로 계산됩니다. T4에서의 더 좋은 기준은 T3에서의 비율이며, 이벤트의 종료를 나타내는 0 pips가 될 것입니다. 그러나 다시 ... T3에서 이벤트가 거의 끝났다는 것을 알았 으면.
이동에 대한 더 나은 정의는 이동 평균을 참조로 사용하는 것입니다.
이렇게하면 T2와 T3의 움직임은 크게 계산되지만 T0, T1 및 T4의 운동은 거의 계산되지 않습니다. 차트는 해당 이벤트에 대해 매우 편리한 이동 평균을 보여줍니다. 이동 평균은 FOREX 속도 신호에 대한 저역 디지털 필터로 간주 할 수 있습니다. 디지털 필터는 꽤 복잡한 주제입니다. FIR의 필터 (Finite Impulse Response)와 IIR (Infinite Impulse Response)의 두 가지 큰 카테고리가 있습니다. 그 다음에는 필터와 커팅 빈도의 순서가 있습니다. 모든 가능성 중에서 우리는 지수 이동 평균에 대한 EMA라고도하는 간단한 극 IIR을 선택했습니다. IIR의 지연이 적 으면서 평활화 능력이 우수하기 때문입니다. 모든 IIR의 EMA에는 되풀이 공식이 있습니다 (반복 : 다음 결과를 계산하기 위해 마지막 결과 사용).
K의 값이 클수록 평균은 느려지고 평균은 작아지면 신호를 더 많이 따르게됩니다. 경험적으로 대부분의 사건에서 40 명이 K에 좋은 가치를 부여했다.
통화는 항상 위아래로 움직이지만, 금리가 1 분 안에 4 pips 이상 떨어지는 것은 쉽지 않습니다. 이벤트 중에 요금은 10 pips 이상 급증 할 수 있습니다. 이벤트가 발생했는지 여부를 쉽게 알 수 있지만 수익을 창출하기는 쉽지 않습니다. 이를 위해서는 행사가 있다는 것이 명백 할 때까지 기다릴 수 없습니다. 그때까지는 대부분의 행사가 끝나고 거래와 관련된 수수료 및 수수료까지 포함 할 수 없기 때문입니다. 따라서 운동이 정상적인 무작위성과 여전히 유사 할 때 이벤트를 조기에 발견해야합니다.
언급 된 6 가지 통화를 평균화하면 이동이 USD 행사와 언제 일치하는지 알 수 있습니다. 지금은 어느 정도의 속도로 평균을 내고 있습니다. 각 쌍에는 두 가지 비율이 있습니다 : 물음과 입찰가, 첫 번째는 구매 거래와 관련이 있고 나중에는 판매와 관련이 있습니다. 달러가 약 해지면 GBP, EUR 및 AUD을 USD로, CAD, CHF 및 JPY를 USD로 매입하려고합니다. 우리는 임의로 이것을 "Plus"이벤트라고 부릅니다. 긍정적 인 사건에서 관련 비율은 마지막 3 쌍에 대한 처음 3 쌍 및 입찰에 대한 질문입니다. 그래서 관심사의 움직임은 그 비율에 달려 있고 그 운동의 평균은 CorrP라고합니다 ( " 플러스 "이벤트).
달러가 강해지면 저에게 "마이너스"이벤트가 생길 것입니다. 그렇다면 달러, GBP, EUR 및 AUD를 USD로 판매하고 CAD, CHF 및 JPY로 USD를 매상 할 수 있습니다. 이제 다른 요금을 평균해야합니다. 이것은 CorrM이됩니다.
CorrP가 양수가되고 경험적으로 결정된 임계 값을 초과하면 "Plus"이벤트가 발생할 가능성이 높습니다. 반면, CorrM이 음으로되고이 음의 경험적으로 결정된 임계 값보다 낮 으면 우리는 아마도 "빼기"이벤트를 가질 것입니다.
"Plus"이벤트로 인해 포지션이 열리면 CorrM이 종결 기준의 한 요소가됩니다. 그것은 시장의 반대편에있는 무역에 대해 금리가 더 유리하게 될 가능성을 말해 주며 반대는 "마이너스"현상에 해당합니다.
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