外汇期权计算 - Page 2
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Thread: 外汇期权计算

  1. #11

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    {quote} ATR * Sqrt(时间)是错误的。我很久以前就试过了。 ATR给出了人为的高值。正确的方法是(MathLog(CloseClose [1])* Sqrt(Time))* ZScore结果在显示可能的偏差边界时是非常现实的.....
    有趣的是,你提到ATR给人为的高价值。你能解释更多吗?每当我用任何一种历史来衡量波动性时,波动率在大多数情况下总是被低估,或者低估了低估的价值。也许我误解了你所说的话,但我很好奇你看到你发现通常使用历史性措施低估波动性。

  2. #12

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    {quote}有趣的是你提到ATR给人为的高价值。你能解释更多吗?每当我用任何一种历史来衡量波动性时,波动率在大多数情况下总是被低估,或者低估了低估的价值。也许我误解了你所说的话,但我很好奇你看到你发现通常使用历史性措施低估波动性。
    Hi Sis.yphus,由于ATR主要基于蜡烛之间的高低关系,因此ATR的时间平方根在第二天给出了非常不切实际的日常范围预期。我个人认为这是一个有缺陷的逻辑。基于偏差的测量应该显示第二天的平均日间范围(ADR)的可能性。另一方面,如果您尝试(MathLog(CloseClose [1])* Sqrt(Time))* ZScore,第二天ADR似乎是正确的。如果您在上面的计算中使用1的ZScore,则第二天的上限和下限将保持在ZScore边界内大约68%的时间内。这与正常分布非常相似。作为一个例子,让我们用5分钟的波动率来估计第二天的波动率。首先,您将获取最后288栏(5分钟栏的1天)的MathAbs(MathLog(CloseClose [1]))的平均值。让我们说这是V5(波动5分钟)。预期每日高位(次日)= DailyOpen *指数(V5 * MathSqrt(288)* Zscore)预计每日下落(次日)=每日开放*(2-(指数(V5 * MathSqrt(288)* Zscore)))I希望清楚....

  3. #13

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    {quote}嗨,由于ATR主要基于蜡烛之间的高低关系,因此ATR的时间平方根会给出第二天非常不切实际的每日范围预期。我个人认为这是一个有缺陷的逻辑。基于偏差的测量应该显示第二天的平均日间范围(ADR)的可能性。另一方面,如果您尝试(MathLog(CloseClose [1])* Sqrt(Time))* ZScore,第二天ADR似乎是正确的。如果你在上面的计算中使用1的ZScore,则下一个的高和低...
    我完全同意这个逻辑是有缺陷的,就像大多数历史波动情况一样。感谢您解释这一点。我也这样诅咒你!今晚玩你的计算,看看我能得到相同的结果。如果是这样,那么我真的会诅咒你,因为我可能会用这些数据玩几天,如果我认为我错过了某些东西,我可能会在下午对你的公式进行更多的澄清。只是好奇,你是怎么得出这个计算的?

  4. #14

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    {我}完全同意这个逻辑是有缺陷的,就像大多数历史波动的情况一样。感谢您解释这一点。我也这样诅咒你!今晚玩你的计算,看看我能得到相同的结果。如果是这样,那么我真的会诅咒你,因为我可能会用这些数据玩几天,如果我认为我错过了某些东西,我可能会在下午对你的公式进行更多的澄清。只是好奇,你是怎么得出这个计算的?
    任何时候Sis,完全没有问题..至于你的问题,这个公式是基于Random Walk理论的,所以我没有发明它。我只是把我的逻辑运用到它上面,那就是......好运......

  5. #15

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    {quote} ATR * Sqrt(时间)是错误的。我很久以前就试过了。 ATR给出了人为的高值。正确的方法是(MathLog(CloseClose [1])* Sqrt(Time))* ZScore结果在显示可能的偏差边界时是非常现实的.....
    感谢分享!我会尝试你的公式。然而,不论公式如何,高灵敏度都无法预测波动性。您可以使用世界上最复杂的公式,但结果总是偏离实际值。你甚至可以使用大量的同时实时蒙特卡罗模拟与可变输入,但它是毫无意义的。市场仍然不可预测。这是没有办法的。 ATR * Sqrt(时间)对我来说工作得很好。我用这个简单的公式做了很多回溯测试,结果完全满足我的需求(我只需要粗略的估计作为参考)。此外,使用外部乘法器或基于其他一些数据的乘法器来处理值是相当容易的。整个事情有点像比较苹果和橘子,以决定哪一个更好。或者我们可以争论哪个MA计算更好,更准确。 SMA或EMA。

  6. #16

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    {quote} ATR * Sqrt(时间)是错误的。我很久以前就试过了。 ATR给出了人为的高值。正确的方法是(MathLog(CloseClose [1])* Sqrt(Time))* ZScore结果在显示可能的偏差边界时是非常现实的.....
    Z分数是如何计算的?谢谢

  7. #17

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    {quote} Z分数是如何计算的?谢谢
    数据项x的z分数(z)测量项距其平均值(U)的距离(以标准偏差StdDev表示)和方向:z =(x-StdDev)/UA值为零表示数据项x等于平均值​​U,正值或负值表示数据项高于(xgt; U)或低于(x值 2和-2表示数据项高于或低于所选的两个标准偏差平均值,并且所有数据项的95.5%都包含在这两个横向参考文献中(见图1),我们用x代表收盘价格C,简单移动平均的平均U
    https://www.tradingview.com/scripts/...movingaverage/)的n个周期(n),以及StdDev与n个周期的收盘价的标准差,上述公式变为:Z_score =(C -
    https://www.tradingview.com/scripts/...movingaverage/(n))/StdDev(C,n)
    https://www.tradingview.com/script/T...core-Strategy/还有一件事要添加到我的长长的编程项目列表中。

  8. #18
    请问为什么二元期权被视为骗局?我刚刚存入一位经纪人,并将与我的交易分享我的经验,让所有人都可以看到,但在您陈述的内容之后,我已经考虑了两次。

  9. #19

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    请问为什么二元期权被视为骗局?我刚刚存入一位经纪人,并将与我的交易分享我的经验,让所有人都可以看到,但在您陈述的内容之后,我已经考虑了两次。
    当你赢的时候奖金是多少,输的时候奖金是多少?

  10. #20

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    {quote}感谢分享!我会尝试你的公式。然而,不论公式如何,高灵敏度都无法预测波动性。您可以使用世界上最复杂的公式,但结果总是偏离实际值。你甚至可以使用大量的同时实时蒙特卡罗模拟与可变输入,但它是毫无意义的。市场仍然不可预测。这是没有办法的。 ATR * Sqrt(时间)对我来说工作得很好。我用这个简单的公式做了很多回溯测试...
    您好阿尔法,我尊重您的观点。但是ATR * Sqrt(Time)没有合理的理由。它可能适用于您,但您必须适合一些乘数以使其起作用。例如:ATR * Sqrt(时间)*乘数该乘数的值必须通过某种优化找到。然而在另一种方法中,乘数是ZScore(1,1.96,2.58),仅举几个重要指标。这是一种经过验证的统计方法。当然,人们总是可以争辩说,交易价格回报不是基于正态分布,这是真的......好运......

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