Теория случайных потоков и FOREX - страница 13
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
сомневаюсь я что можно говорить о скорости и тем более ускорении цены... по крайне мере в том же ключе что и о скорости и ускорении летательных аппаратов.
согласен, что скорость и ускорения разные. Но они есть и там и тут. Этот подход дает возможность прогнозировать
Но тогда во весь рост встанет вопрос о портфельном тестировании - задача вновь разрастается до необозримости :-(.
Из твоей статьи "Оценка скорости под ракурсом":
Д(t),V(t),a(t) – детерминированные составляющие соответственно дальности, скорости и ускорения;
DV(t), Da(t) – флюктационные составляющие скорости и ускорения;
Вот статья из открытой печати (прилагается), там в конце статьи говориться про наши исследования. И приводиться АКФ реальных ТДЧ (траектории доплеровской частоты) воздушных объектов (ВО) (частота Доплера прямо пропорциональна скорости) см. статью рис. 9. Сравни их визуально с АКФ, что я выкладывал ('Теория случайных потоков и FOREX' или тут 'Теория случайных потоков и FOREX' ). Я когда эту кривую увидел, глазам своим не поверил, раз 20 перепроверял (разными способами АКФ строил, сейчас уже 3-м способом проверил, ошибки нет.)
Альфа, бета и сигма, как раз и заложены в виде АКФ (которые вставляются в эти уравнения), это инерционное звено 2-го порядка. Физически оно совершает свои колебания, около какого то уровня, если внешняя энергия не поступает то колебания затухают. Если приходит импульс оно (колебание) может перейти на новый уровень, и снова будут колебания.
Если варьировать глубиной выборки, то будут отслеживаться различные колебания (быстрые, медленные об том и в статье говориться), т.е. суммарное движение как бы состоит из этих всех колебаний с различными (альфа, бета, сигма). Многомерность и многоплановость движения.
При оптимальной обработке, на каждое колебание нужно иметь свой фильтр. Но это бесконечное количество фильтров Калмана ;-(. Я ранее писал, что далее искусство (обрезать вычисления) каждому из нас для построения ТС может потребоваться различная детализация этого процесса. А кто то, допустим, захочет рассмотреть взаимосвязь разных валют (аналог Ведущий-Ведомый в этой статье), между ними есть корреляция и это тоже можно заложить в модель, оценивать это движение и направить энергию форекса в свой карман, не всю, чуток ущипнуть и хватит :-).
P.S. Я в формуле (10) засомневался, там что то не то, не вяжется кое что. И в книге тоже самое, похоже опечатка. Я к Тихонову и поехал из-за этого, но ничего его идеи живут и есть его ученики Харисов, Ярлыков, трудно только их выловить в академии, на крайний случай к Богданову в Тверь поеду (автор этой статьи, руководитель этих работ и моей диссертации заодно).
Для котировочного процесса (и даже его первой разности) это весьма сомнительно, так как сам процесс не похож ни на стационарный, ни тем более на эргодический. Второе:
Где у нас нормальность, Prival?
1. Для котировочного процесса (и даже его первой разности) это весьма сомнительно, так как сам процесс не похож ни на стационарный, ни тем более на эргодический.
2. Где у нас нормальность, Prival?
1. АКФ строилась для Y-мю, т.е из процесса котировок предварительно удалялся "тренд" мю=y(x)=a+b*x.Тем самым МОЖ процесса = const (одно из условий стационарности 0 в нашем случае). Для калмана нет проблем определить "тренд" - это и есть детерменированная составляющая скорости. Остаток после удаления "тренда" это флюктационная составляющая скорости. Согласен, что флюктационная составляющая это не эргодический процесс, но есть участки где он (процесс) соответсвует колебательному звену и я думаю их будет много на истории (то что называют флэтом). Есть участки которые не соответсвуют, значит в фильтр надо закладывать другую модель. ТАКИХ фильтров должно быть много в идеале бесконечность. Когда я обьяснял физику "Как в приемнике крутишь ручку попал на станцию (тренд) и держишь его. Пропала станция, крути ручку пока не зазвенит ага новости, отработали новости, опять пропало пошли крутить дальше. Ну как то вот так. Тока все сложнее и в формулах"
Это означает, что паралельно работают 10-100-мильярд фильтров калмана, на каждый из которых поступают котировки, если поток котировок соответсвует вложенной модели, то все ок Мы слушаем новости, тренд, флет и т.д. Пропал сигнал (невязка на выходе фильтра превысила порог) все крути ручку ищи фильтр из оставшихся 99 (милиард-1) который наиболее соответсвует протекающему процессу (модели вложенной в нём).
Единственное хочу обратить внимание, что теорему Котельникова никто не отменял, если котировки поступают 1 раз в минуту (работаем по минуткам) то процессы доступные нам для исследования имеют период как минимум 2 мин, на практике лучше чтобы частота дискретизации в 5-8 раз была выше максимальной частоты. Если проектировань (ориентировать) работу ТС на новости то надо переходить на тики.
2. Нормальность возможно и тут есть, прочитай внимательно условие про которое сказано, "прямолинейный горизонтальный полет", это означает МОЖ=const и не меняется, какой бы участок внутри этого интервала времени мы не брали. Найди такой участок на котировках и посмотри (+-1 пипс в течении часа при МОЖ=сonst). Ну и бог с ним с этим участком :-) Лишная фраза в статье не связанная с сутью исследований.
И вообще пальцы болят сил нет :-) одевай наушники.
Необходимо сделать Колмановский фильтр на MQL, вот как он выглядит на MathCad
индексы "Т", "-1" - операции транспонирования, вычисления обратной матрицы. Все это матрицы (массивы) и программировать надо согласно матричной алгебры http://alglib.sources.ru/matrixops/
есть куски кодов на Си, но надо проверять. В маткаде все работает.
Rosh обращаюсь к Вам, не знаю можно ли на работе этим заниматься, но это достойная задача для мастера, может быть в свободное время. Цель максимальная скорость и точность вычисления. Матрица Н тип integer (состоит из 0 или 1). Остальные double.
Или кто ни будь, кто может справиться с этим, только кивните. Постараюсь написать подробную пошаговую инструкцию (опыт программирования на MQL у меня есть).
Это означает, что паралельно работают 10-100-мильярд фильтров калмана, на каждый из которых поступают котировки, если поток котировок соответсвует вложенной модели, то все ок Мы слушаем новости, тренд, флет и т.д. Пропал сигнал (невязка на выходе фильтра превысила порог) все крути ручку ищи фильтр из оставшихся 99 (милиард-1) который наиболее соответсвует протекающему процессу (модели вложенной в нём).
Основная проблема при торговле - к тому моменту когда модель более или менее достоверно распознаётся вероятности её продолжения и разрушения примерно одинаковы. Боюсь это правило будет относиться и ко всем 10-100-мильярдам фильтров калмана.
Это означает, что паралельно работают 10-100-мильярд фильтров калмана, на каждый из которых поступают котировки, если поток котировок соответсвует вложенной модели, то все ок Мы слушаем новости, тренд, флет и т.д. Пропал сигнал (невязка на выходе фильтра превысила порог) все крути ручку ищи фильтр из оставшихся 99 (милиард-1) который наиболее соответсвует протекающему процессу (модели вложенной в нём).
Основная проблема при торговле - к тому моменту когда модель более или менее достоверно распознаётся вероятности её продолжения и разрушения примерно одинаковы. Боюсь это правило будет относиться и ко всем 10-100-мильярдам фильтров калмана.
Ну, по-моему, это слишком жесткое утверждение. На самом деле нет исследований, которые бы приводили статистику по продолжительности жизни моделей. Тем более, нет данных по количеству информации (=времени запаздывания), необходимой для распознавания модели. Даже те, кто эти модели вводит и использует, предпочитают такие исследования не проводить или не публиковать. Очевидно считается, что если стратегия имеет положительное мо, то все-таки модель распознается раньше, чем выравниваются вероятности.
А такие стратегии есть, живые. Посмотрите на Better'a. Его советник реально делает то, что я хотел реализовать в своем - распознает точки разворота и входит в начале волны. Причем как вверх, так и вниз. Вот вам и прогноз, и распознавание до того как.
По поводу программы Prival 'a я бы сказал следующее: интересно, идея есть, параллель не такая уж и далекая. К сожалению не разбирался с математикой, своих дел навалом, но если матрица перехода не является чем-то фиксированным, то возможно на этом пути есть решение. Но вот с расчетной частью надо бы не так размашисто. Если только прямой вычислительный процесс требует расчет по 10-100 миллиардам фильтров, то о тиках можно забыть. А есть же еще обратная задача, надо же как-то подстраивать параметры под меняющиеся условия рынка.
Так что требуется четко оценить ресурсы и по памяти, и по времени вычислительного цикла. А то может получиться один расчетный цикл 5-10 часов. Какие тогда новости ? Только и останется что на днях играть или неделях. :-)
Есть варианты построения адаптивной Ф, к ним переходят если паралельные вычисления нескольких фильров превышают по вычислительным затратам адаптацию. т.е. матрица Ф(t,АКФ,L) зависит от времени, параметров АКФ и L - некоторых свойств потока. Но это уже область нелинейной фильтрации. Хотел бы пока остаться в рамках линейной фильтрации. Набрать статистику по АКФ в характерных участках (спокойный рынок, открывается сесия, выход новостей, несколько трендов с различными параметрами, несколько флетов с различными параметрами).Как это говорят подергать за ниточки посмотреть. Думаю порядка 10-16 фильтров будет достаточно, при появлении невязки, расхождении с моделью, необходимо принимать решение (критическая точка рынка-точка принятия решения). В этот момент переходить на статистические решающие функции Вальда. Как то так, пока у меня нет ответов на все вопросы, есть только ясный путь и цель.
Да по поводу времени распознования, это зависит от качества признаков и набора моделей. Может быть вообще мгновенна. Пример (допустим в наборе) будут 2 фильтра отвечающие за работу с гэп. (1 вверх 1 вниз). Выбор из всей совокупности моделей однозначен + признак довольно мощный :-).