Построение торговой системы с использованием цифровых фильтров НЧ - страница 17
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
Ну вот приехали, а как же то что я выкладывал, доказательство того что это не БГШ, соответсвенно и не винеровский процесс, т.е. заработать можно. Я трудился, трудился или может, я что то не догоняю :-(
Я так понимаю, ты надеешься найдя стационарную характеристику использовать её как ключик для построения алгоритма?
Рисунок показывает изменчивость returns (на пятиминутках) в течении дня. Ни какой стационарности здесь нет и не должно быть. Понятно что если размах H-L меняется то и returns должен меняться, в силу статистических причин.
Рисунок показывает изменчивость returns (на пятиминутках) в течении дня. Ни какой стационарности здесь нет и не должно быть. Понятно что если размах H-L меняется то и returns должен меняться, в силу статистических причин.
Извини, наверное, что то не понимаем или путаемся в терминах. Рассмотрим пример. Есть ряд чисел 1 2 3 4 5 делаем две процедуры. Первая прибавляем к ряду случайное число получаем ряд -2 3 1 5 7. Другая процедура returns (из каждого следующего числа вычитаем предыдущее), получаем ряд 1 1 1 1. Таким образом, получаем два ряда один нестационарный, другой стационарный.
Поэтому вот эта фраза «Понятно что если размах H-L меняется то и returns должен меняться, в силу статистических причин.» неверна. Да второй ряд может быть не стационарен, но не по этой причине. Хотя я пока сомневаюсь в том, что он нестационарен.
Ничего нигде не проибавляется. По существу H-L это размах изменений, грубая оценка неплохо коррелированная с ско. На retuns, если взять их как изменения получается то же самое. Тот же самый размах изменений но только уже close. На графике видно, что размах H-L и returns отличаются друг от друга в 2 раза, - так и должно быть в теории, так и получается на данных. Есть ещё куча мелких моментов, которые хорошо согласуются с теорией.
Кроме этого, не может быть быть так, что если два ряда данных полученных из одного, - один стационарен а другой нет, с какой стати? Проведены примитивные операции, что они изменяют в данных? То что там 2 превратилось в 5 - ничего не значит, масштаб изменений остался тот же самый.
Ещё, рисунок, данные фактические, - что там может быть непонятно, когда и так видно что изменения в характеристиках данных достигают 2-3 раз. Это ведь не 5% а 200-300%.
А нужна такая, с помощью которой я смогу после тестирования двух систем А и В на Н4 твердо и уверенно сказать: "Система А с вероятностью 73% на любом временном интервале 1 год покажет просадку более 30%", или "Система В с вероятностью 61% на любом интервале 1 год даст просадку не выше 6%, с вероятностью 94% - не выше 18%, а с 99.9% - не выше 37%". Я бы поставил на вторую...
В том, что систем, способных генерить деньги вечно, не существует, я, пожалуй, согласен с тобой, bstone. Но вот в том, что на невинеровском процессе вполне возможны системы, статистически гарантирующие ограниченные просадки в течение определенного заданного периода времени, я почему-то уверен. А вот на винеровских и такой гарантии дать нельзя...
Единственный тест на стационарность, который мне известен, - это тест Дики-Фуллера. Но он предполагает некую модель процесса (в данном случае авторегрессию 1-го порядка). А что если модель нам неизвестна заранее?
...
Хм, а ведь модель для делания денег попроще была бы :). Поскольку призвана воспроизвести не все характеристики рынка (как модель, предназначенная для тестирования произвольной ТС) а только существенные для делания денег.
По п. 2: да, но это уже предполагает некий алгоритм, призванный выявить эти инварианты. В случае двух машек это одни инварианты, при использовании дополнительных индюкаторов - другие. А если это ZZ+Fibo, то инварианты эти очень сложными получаются, и тестирование по данной идее весьма затруднительно.