記事「取引のための組合せ論と確率論(第V部): 曲線分析」についてのディスカッション

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本稿では、複数の状態を持つシステムを2つの状態を持つシステムに単純化する可能性に関する調査を行うことにしました。主な目的は、分析によって確率論に基づくスケーラブルな取引アルゴリズムのさらなる開発に役立つ可能性のある有用な結論を導き出すことです。もちろん、このトピックには数学が関係してきますが、以前の記事での経験から、一般化された情報の方が詳細よりも役立つことがわかっています。

例として、ランダムなストラテジーを必要な同等のものに変換することができます。複雑な多次元システムをより単純な2次元システムに変換するバリエーションの1つを作成したので、このプロセスを段階的に説明しようと思います。説明に進む前に、アイデアを実装し、メソッドのパフォーマンスをテストしました。プログラムは記事に添付されています。私のプログラムでは、わずかに異なるが同等に効果的な式を使用しました。これは、前の記事で得られた数学的モデルに基づいており、使用すると次の値を取得できます。

• P[U], S[U,u], S[U,d], S[D,u], S[D,d]

平均ステップから、上限または下限を越えるまでの平均時間を取得できます。目的は今のところはっきりしていないかもしれませんが、さらに説明すればより明確になるはずです。複数状態ストラテジーをより単純なストラテジーに変換するには、最初に関連するストラテジーを生成する必要があります。乱数ベースのストラテジージェネレーターを作成して、便宜上、ランダムに生成された5つのストラテジーを採用しました。それらは以下のとおりです。

これらのストラテジーには、さまざまな期待ペイオフメトリックと取引数、パラメータがあります。いくつかの曲線は負けていますが、これは問題ありません。パラメータがあまり良くないかもしれませんが、それでも曲線であるからです。

作者: Evgeniy Ilin