미결제약정 프로파일을 만들고 한계 표시하기

결과를 보기 전에 배분 규칙을 고르세요

고정된 시간 범위와 가격 구간 폭에서 시작하세요. 투명한 학습용 방법 하나는 각 양수 OI 변화를 해당 시간의 거래량 가중 가격 구간에 배정하는 것입니다. 다른 방법은 체결 가격별 거래량 비중으로 분배합니다. OI는 시점별로 관측되고 사이의 거래는 여러 가격에서 일어나므로 결과 프로파일이 달라질 수 있습니다.

순감소를 어느 가격에 놓을지는 더 어렵습니다. 피드는 어느 과거 집단이 닫았는지 알려 주지 않습니다. 가장 오래된 구간, 최신 구간, 가까운 가격에서 빼는 것은 사실 확인이 아닌 모델 가정입니다. 보수적으로는 가격별 총증가와 배분하지 않은 감소를 따로 표시할 수 있습니다. 이를 남은 진입가라고 부르지 말고 계산 내용을 그대로 이름 붙이세요.

서로 다른 세 분포를 구분하세요

거래량 프로파일은 선택한 데이터 방식에 따라 가격별 거래 활동을 측정합니다. OI 변화 프로파일은 열린 노출의 변화를 배분합니다. 실제 포지션 원가 장부에는 참여자별 포지션 이력이 필요하며 공개 집계 데이터에는 없습니다. 비슷한 막대 모양이라고 서로 바꾸어 쓸 수 있는 것은 아닙니다.

OI가 같아도 같은 집단이 남았다는 뜻은 아닙니다. 이전으로 보유자가 바뀌어도 합계는 유지됩니다. 관측 사이의 진입과 종료가 상쇄될 수도 있습니다. 따라서 신중하게 만든 프로파일도 추정 절차의 지도입니다. 가설 생성에는 유용하지만 누가 물렸고 어디에 손절을 놓았는지 인증할 수 없습니다.

90계약 감소를 배분하지 않은 상태로 남기세요

고정 범위에서 한 시간 구간은 가격 100 부근에 120계약을, 다른 구간은 102 부근에 180계약을 더합니다. 이후 90계약 감소가 관측되지만 원래 진입 위치는 모릅니다. 관측한 총증가는 300, 순증가는 210입니다.

근거 있는 프로파일은 증가 120과 180, 별도 감소 −90을 보여 줍니다. 90을 전부 100 구간에서 빼면 그곳에 30이 남고, 102 구간에서 빼면 그곳에 90이 남습니다. 둘 다 가능한 모델 선택이지만 데이터가 어느 쪽도 입증하지 않습니다. 재시험을 계획할 때 이 불확실성을 유지하세요.

가장 보기 좋은 프로파일이 사후 선택에 가장 의존할 수 있습니다

프로파일 봉우리가 나중의 반전에 맞을 때까지 시작점을 바꾸면 결과를 알고 답을 고르는 셈입니다. 결정 시점의 범위, 구간 폭, 거래소 집합, 배분 방식을 저장하세요. 그다음 합리적인 인접 설정에서도 수준이 유지되는지 살펴보세요. 작은 경계 변화로 사라지는 가설은 신뢰를 낮춰야 합니다.