Efecto de borde en el camino hacia el GRAAL
Pregunta: ¿alguien ha probado otros métodos de aproximación de funciones o de búsqueda de extremos?
¿O es una causa perdida?
¿O es posible que se le ocurra algo?
Hace poco estuve recopilando estadísticas para un indicador: a qué valores es mayor la probabilidad de que el precio aumente (disminuya). La curva resultó ser desigual. He inventado para suavizarlo. Parece que se ha solucionado. El método es sencillo: tomo 3 valores considerados a, b, c. Calcula la media de los valores extremos (a+c)/2. Si es mayor que el valor medio b, añadimos su media diferencia al valor medio (es decir, aumentamos b = b + ((a+c)/2 - b)/2), y disminuimos los valores extremos (a = a - ((a+c)/2 - b)/4, c = c - ((a+c)/2 - b)/4). Se suaviza el gráfico, pero se pierden los picos (pero eso es exactamente lo que quería).
double raznicha; // Наша разница значений через исследуемое
for (j = 2; j <= step-1; j++) // Пробегаемся по числу отрезков индикатора от 1 до последнего, т.е. [a - step; a = max]
{
raznicha = LOG_norm_Bay[j] - (LOG_norm_Bay[j-1] + LOG_norm_Bay[j+1])/2;
LOG_norm_Bay[j] =(LOG_norm_Bay[j-1] + LOG_norm_Bay[j+1])/2; // Среднее значение есть среднее из крайних
LOG_norm_Bay[j-1]= LOG_norm_Bay[j-1] + raznicha/2;
LOG_norm_Bay[j+1]= LOG_norm_Bay[j+1] + raznicha/2;
}
El caso es infructuoso y es consecuencia de la imposibilidad fundamental de mirar hacia el futuro. Por ello, el efecto de borde no puede eliminarse en principio, independientemente de un método de suavización, pero puede reducirse al mínimo teórico que, sin embargo, no da ninguna ventaja comercial significativa.
Esto es comprensible, pero existe la opción de reducir el error o predecir el próximo resultado del indicador y suavizar la señal original con la parte predicha. De verdad, no lo he probado.
1) Traté de disminuirlo. He encontrado una cierta regularidad en que el error es siempre del mismo signo que el indicador inicial y uniformemente
disminuye desde el valor máximo en la última salida hasta el mínimo en la salida i-10. Pero cómo encontrar este valor, no he encontrado.
2) También he probado a variar la longitud de la transformación. La propia transformación wavelet depende de la longitud del vector de entrada.
En este caso, podemos encontrar la transformación más cercana al vector actual utilizando el método de la distancia vectorial.
Pero una ondícula suele cambiar su dirección en los puntos extremos y la negociación por ella no tiene mucho éxito.
Por cierto, ¿alguien ha utilizado sólo una señal de cierre centrada como indicador?
La distribución es gaussiana y hay poca correlación.
Recientemente, estuve recopilando estadísticas para el indicador: a qué valores es mayor la probabilidad de que el precio suba (baje). La curva resultó ser muy movida. Pensé en alisarlo. Parece que se ha solucionado. El método es sencillo: tomo 3 valores considerados a, b, c. Calcula la media de los valores extremos (a+c)/2. Si es mayor que el valor medio b, añadimos su media diferencia al valor medio (es decir, aumentamos b = b + ((a+c)/2 - b)/2), y disminuimos los valores extremos (a = a - ((a+c)/2 - b)/4, c = c - ((a+c)/2 - b)/4). Hace que la trama sea más suave, pero elimina los saltos obvios (pero eso es exactamente lo que quería).
El alisado seguirá siendo una curva, no una curva suave.
Pero no es mala idea, lo intentaré.
Si no, no funcionará :((. Lo siento. Cualquier alisamiento provocará un retraso. Haz las cuentas. Ahora mismo tienes, aunque no explícitamente, un ajuste a la historia. Con cualquier normalización, los altibajos se asentarán. Y entonces será más preciso, pero ya no en el +. Tal vez, en lugar de aumentar y disminuir la señal, deberíamos utilizar el nivel sobre el que el indicador pasará. (También me preocupan los diferenciales, son sólo 2 puntos, si no estaría en Sochi. Pero la disminución de "mi" alisamiento lleva a las señales de 1barril, mientras que el aumento lleva al retraso).
Si no, no funcionará:((. Lo siento. Cualquier alisamiento provocará un retraso. Haz las cuentas. En este momento, tienes un ajuste implícito, pero no explícito, a la historia. Con cualquier normalización, los altibajos se asentarán. Y entonces será más preciso, pero ya no en el +. Tal vez, en lugar de aumentar y disminuir la señal, deberíamos definir el nivel sobre el que el indicador pasará. (También me preocupan los diferenciales, son sólo 2 puntos, si no estaría en Sochi. Pero la disminución de "mi" alisamiento conduce a señales de 1bp, mientras que el aumento de - lag).
El cruce de niveles no da un resultado muy atractivo. Esto también se me ha pasado por la cabeza.
En el indicador la distribución de máximos y mínimos obedece a una ley gaussiana, sólo que con diferente MO.
Los máximos tienen aproximadamente 0,3, los mínimos -0,3.
Cuanto más alta es la barra, más fiables son las señales y menos.
Y no es interesante ganar 200 puntos al mes :)
Sí, desgraciadamente hay distorsiones o retrasos.
Y ganar 200 pips al mes no es interesante :)
Si es de 200 +/-500, entonces no es interesante. Si es de 200 +/-10, entonces pronto serás como Soros.
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Señores, buenas tardes.
Estoy trabajando en una MTS inversa. El Asesor Experto da señales de COMPRA y VENTA y el sistema invierte las operaciones
dependiendo de estas señales.
La VENTA aparece en el máximo del indicador, la COMPRA en el mínimo. Este indicador es propio y se basa en
en varios deslizadores, que representa el impulso de los cambios de precios (similar al RSI, pero no es eso).
El indicador en sí es ruidoso, por lo que se ha intentado utilizar filtros de paso bajo y wavelets para suavizarlo.
El suavizado mediante wavelets fue el más exitoso, pero el efecto de borde (distorsión en los puntos extremos) lo estropea todo.
Hice un experimento: aproximación de un indicador por medio de ondículas de 2000 a 2008 en el EURUSD en un marco de tiempo de un minuto.
El sistema da una media de 2000-4000 puntos al mes sin ningún tipo de MM u otros aditivos. Pura asesoría.
El gráfico del crecimiento del saldo es suave y casi recto.
Por supuesto, no hay nada de lo que alegrarse, porque en el comercio real en línea el efecto de la ventaja sólo da desventajas.
Pregunta: ¿alguien ha probado otros métodos de aproximación de funciones o de búsqueda de extremos?
¿O es un caso inútil?
¿O todavía es posible que se le ocurra algo?