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추세 또는 평균 회귀 검정

이 시장이 계속 가는지 되돌아오는지: 입력한 종가에 대한 분산비 검정과 그 답이 얼마나 확실한지.

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종가

오래된 것부터, 최소 9개. 수백 개면 더 단단한 답이 나옵니다. 쉼표나 공백으로 구분.

답

뚜렷한 기울기 없음: 종가가 랜덤 워크처럼 보입니다. 4봉 분산비는 1.23, z-점수는 +1.10로 ±1.96 안에 있어 판단하기에는 1에 너무 가깝습니다.

의미
종가의 패턴만으로는 추세 추종도 역추세도 뚜렷한 우위가 없었습니다. 우위가 있다면 다른 곳에서 와야 합니다.
봉에서 봉으로
각 수익률과 직전 수익률의 상관계수는 +0.15입니다: 상승 뒤에 상승이 이어지는 경향이 있었습니다.
작동 방식
가격이 무작위로 움직인다면 4봉 움직임의 분산은 1봉 움직임 분산의 4배, 즉 비율이 1입니다. 움직임이 이어지면 긴 움직임이 더 크게 흩어지고(1 초과), 되돌면 덜 흩어집니다(1 미만). ±1.96를 벗어난 z-점수는 우연만으로는 좀처럼 생기지 않는 기울기의 일반적인 기준선입니다.
주의해서 읽으세요
종가 80개로는 검정이 약해 강한 기울기만 보입니다. 시장은 성격도 바뀌므로 이 종가들의 기울기가 다음 종가에 대해 확실히 말해 주는 것은 없습니다. 더 단단한 답을 원하면 종가를 더 붙여 넣으세요.

종가로 계산할 수 있는 각 기간의 분산비, z-점수와 해석. 주요 해석이 표시되어 있습니다.

기간비율z-점수해석
2봉1.17+1.54추세 쪽
4봉1.23+1.10추세 쪽
8봉1.22+0.65추세 쪽
16봉1.69+1.40추세 쪽

교육 목적일 뿐 투자 자문이 아닙니다. 답은 귀하의 계좌나 시장이 아니라 입력하신 숫자에서 나옵니다. 시뮬레이션 결과는 가정이며 한계가 있습니다. 실제 거래에는 슬리피지, 갭, 변하는 승률, 감정이 있습니다. 레버리지 상품 거래는 돈을 빠르게 잃을 수 있으며 전부를 잃을 수도 있습니다. 위험 고지

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시장이 보상하는 스타일을 고르세요

추세 추종 규칙과 평균 회귀 규칙은 서로 반대되는 베팅입니다. 시장이 어느 쪽에 보상했는지는 수익률에 드러납니다: Andrew Lo와 Craig MacKinlay의 분산비(1988)는 긴 움직임의 흩어짐을 봉 하나하나의 흩어짐과 비교합니다. 퀀트 데스크는 허스트 지수, 자기상관과 함께 이를 써서 시장을 추세를 따라 거래할지 역추세로 거래할지 정합니다.

차트의 추세와 횡보는 초피니스 지수와 ADX로, 종가 연속이 어떻게 끝났는지는 종가 연속 계산기로 보고, 거래 크기는 포지션 크기 계산기로 정하세요.

조언이 아닙니다. 입력한 종가에 대한 통계이며, 과거 가격에 대한 검정은 다음 가격을 예측하지 않습니다.

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