 |
|
Đó là thú vị bạn đề cập đến ATR cho giá trị cao bất thường. Bạn có thể giải thích thêm? Mỗi lần tôi định lượng biến động bằng cách sử dụng bất kỳ loại lịch sử nào, biến động được understated phần lớn thời gian hoặc cung cấp các giá trị được understated. Có lẽ tôi hiểu lầm những gì bạn đã đề cập, nhưng tôi khá thích thú khi thấy nơi bạn tìm thấy sự biến động thường được understated bằng cách sử dụng các biện pháp lịch sử.Originally Posted by ;
Xin chào Sis.yphus, Vì ATR chủ yếu dựa trên kết nối Thấp và Cao liên quan đến nến, mang căn bậc hai của thời gian ATR đưa ra những kỳ vọng hàng ngày khá hùng hồn cho ngày hôm sau. Tôi nghĩ đó là một logic. Một bước dựa trên độ lệch sẽ cho thấy triển vọng của phạm vi ngày trung bình hàng ngày của ngày hôm sau (ADR). Mặt khác, nếu bạn thử (MathLog (ĐóngĐóng [1]) * Sqrt (Thời gian)) * ZScore, ngày hôm sau ADR có vẻ đúng về tiền. Nếu bạn sử dụng ZScore của 1 ở trên đã đề cập, mức thấp và cao của ngày tiếp theo nằm trong ranh giới ZScore khoảng% 68 của thời điểm này. Đó là khá tương tự như cung cấp thường xuyên. Ví dụ, chúng ta hãy sử dụng biến động 5 phút để ước tính biến động của ngày hôm sau. Trước tiên, bạn sẽ lấy trung bình MathAbs (MathLog (ĐóngĐóng [1])) cho 288 thanh cuối cùng của bạn (1 ngày trong 5 phút thanh). Hãy để chúng tôi nhà nước này là V5 (Biến động 5 phút). Dự kiến hàng ngày cao (ngày hôm sau) = DailyOpen * Số mũ (V5 * MathSqrt (288) * Zscore) Dự kiến hàng ngày Lown (ngày hôm sau) = Mở hàng ngày * (2- (Số mũ (V5 * MathSqrt (288) * Zscore))) I mong đợi nó rõ ràng ...
Tôi hoàn toàn concur logic là bị lỗi, như là trường hợp với phần lớn các trường hợp biến động lịch sử. Cảm ơn bạn đã giải thích điều này. Và tôi đã đuổi theo bạn để làm điều này! Sẽ chơi với tính toán của riêng bạn tối nay để xem tôi có thể tìm thấy chính xác kết quả tương tự không. Nếu vậy, sau đó tôi sẽ thực sự nguyền rủa bạn vì tôi rất có thể sẽ chơi với dữ liệu đó trong một vài ngày tôi có thể PM bạn cho một số làm rõ thêm về công thức nếu tôi tin rằng tôi đang thiếu một cái gì đó. Chỉ cần tò mò, làm thế nào bạn nghĩ về tính toán này?
Bất cứ lúc nào Sis, không có khó khăn trong bất kỳ cách nào. . Đối với câu hỏi của bạn, công thức này dựa trên khái niệm Random Walk, vì vậy tôi đã không phát minh ra nó. Tôi đơn giản áp dụng nhận thức của mình vào nó, đó là .... May mắn ...
Cảm ơn vì đã chia sẻ! Tôi sẽ thử công thức của bạn. Tuy nhiên IMO sự biến động là không thể dự đoán với độ chính xác cao không phụ thuộc vào công thức. Bạn có thể sử dụng công thức trên trái đất, nhưng kết quả lệch khỏi các giá trị thực. Nó là vô nghĩa, mặc dù bạn có thể sử dụng nhiều loại mô phỏng Monte Carlo thời gian thực đồng thời với đầu vào. Thị trường là không thể đoán trước. Không có cách nào xung quanh chuyện này. ATR * Sqrt (Thời gian) hoạt động tốt cho tôi. Tôi đã thực hiện rất nhiều backtesting với công thức đơn giản này và kết quả hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của tôi (tôi chỉ yêu cầu dự toán thô như là một tài liệu tham khảo). Ngoài ra nó là khá đơn giản để kiểm soát các giá trị với hệ số nhân hoặc bên ngoài nhân theo một số dữ liệu. Toàn bộ điều là một chút giống như so sánh táo và cam để chọn cái nào tốt hơn. Hoặc chúng ta có thể khẳng định tính toán MA nào tốt hơn và chính xác hơn nhiều. SMA hoặc EMA.
Điểm Z được tính như thế nào? Đến hạn
Điểm z (z) để lấy dữ liệu x đo khoảng cách (trong độ lệch chuẩn StdDev) và quản lý điều từ giá trị trung bình (U): z = (x-StdDev)UA bằng 0 cho biết dữ liệu mục x bằng biểu thức U, trong khi giá trị dương hoặc âm cho thấy mục thông tin kết thúc (xgt; U) hoặc dưới (x Giá trị của 2 và -2 cho thấy mục thông tin là hai độ lệch chuẩn trên hoặc dưới trung bình đã chọn, tương ứng và hơn 95,5% dữ liệu được chứa trong hai tham chiếu ngang này (xem Hình 1) .Chúng ta thay thế x bằng giá đóng C, trung bình U với chuyển động đơn giản điển hình (
https://www.tradingview.com/scripts/...movingaverage/) của n giai đoạn (n) và StdDev sử dụng độ lệch chuẩn của giá đóng trong n giai đoạn, công thức trên trở thành: Z_score = (C -
https://www.tradingview.com/scripts/...movingaverage/(n))StdDev (C, n)
https://www.tradingview.com/script/T...core-Strategy/Một điều nữa để thêm vào danh sách dài các dự án lập trình của tôi.
Tôi có thể hỏi tại sao tùy chọn nhị phân? Tôi đã gửi tại một nhà môi giới và sẽ chia sẻ chuyên môn của tôi cùng với các giao dịch của tôi cho mọi người xem, nhưng sau tất cả mọi thứ bạn đã nói, tôi đã nghĩ về nó hai lần.
Thanh toán khi bạn giành chiến thắng, thanh toán khi bạn thua là gì?
Xin chào Alpha, tôi tôn trọng quan điểm của bạn. Nhưng ATR * Sqrt (Thời gian) không có cơ sở pháp lý. . Nó có thể làm việc cho bạn, nhưng bạn phải kết hợp một số nhân với nó để nó hoạt động. Ví dụ: ATR * Sqrt (Thời gian) * Số nhân Giá trị của hệ số cần được phát hiện bởi một số loại tối ưu hóa. Tuy nhiên theo cách khác, hệ số là ZScore của bạn (1, 1.96, 2.58) chỉ để đề cập đến một số nhân tố quan trọng. Nó là một phương pháp thống kê đã được chứng minh. Tất nhiên, người ta luôn có thể lập luận rằng lợi nhuận về giá giao dịch không dựa trên phân phối tiêu chuẩn, có thể đúng ... May mắn ...
Quyền đăng bài
Trả lời với Trích dẫn