Построение торговой системы с использованием цифровых фильтров НЧ - страница 18
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
пока достаточно, чтобы модель воспроизводила стационарный процесс в широком смысле (МО, СКО, АКФ).
Ну той самой, которая будет претендовать на стационарность. В данный момент это returns (сомневаюсь, но все же надеюсь).
Кстати, кстати. Вот вспомнил, порылся... и нарыл - С.В. Булашев в своей книге "Статистика для трейдера" приводит пример доказательства (по критерию Пирсона) того, что распределение логарифмов отношений цен подчиняется экспоненциальном закону распределения.
При этом в его книге один раз встречается слово "нестационарный" - он признает, что "динамику биржевых цен активов можно представить как стохастический и нестационарный процесс".
Так что две свежие мысли:
Ну вот тебе простейшее линейное преобразование, превращающее нестационарный в стационарный: винеровский с независимыми приращениями - нестационарный, а ряд его первых разностей (returns) у него - самый настоящий стационарный, гауссов шум.
to Северный Ветер
В маткаде есть функция predict (,,,), да Вы наверняка знаете, работает на основе метода Берга (или Бурга, в общем звать его Burg ).
to Северный Ветер
В маткаде есть функция predict (,,,), да Вы наверняка знаете, работает на основе метода Берга (или Бурга, в общем звать его Burg ).
Небольшое уточнение, я это предлагал Prival у (из вредности и при случае ему напомню):
В маткаде есть функция predict (,,,), да Вы наверняка знаете, работает на основе метода Берга (или Бурга, в общем звать его Burg ). Попробуйте собрать статистику по этому методу (в основе вся та же автокорреляция), но только подсовывайте на вход сам сигнал (отфильтрованный). Сразу предупреждаю, будет врать, но, еще раз – смотря, что считать правильным результатом. Вот ежли от прогнозного ряда (горизонт прогноза задается) перейти к неким обобщенным характеристикам сигнала, а от обобщенных характеристик перейти к уровням (ни один метод ценовой ряд точно никогда не предскажет), то оно и ничего может получиться. Вполне ничего. Этим факультативно развлекался, на мой взгляд – не самый плохой подход, вполне научный. Попутно соберите статистики, может, станет понятно, когда имеет смысл делать прогноз, когда не имеет.
PS (дописка):
Или попробуйте прогнозировать с помощью этого метода MA, но полученную на сигнале после фильтрации. Тоже ничего. Зная «точный» прогноз MA – Вы «точно» восстановите будущий ВР (в рамках точности)
Реализацию в MT прогноза на основе метода Бурга я не делал, хотя результаты тестов в MathCAD -е получил удовлетворительные. Предлагаемые «стратегии», тестировал на часах по ( H + L )/2 (расчетные уровни, как правило, очень далеко находятся от «текущей цены» и в общем непосредственно моделировать процесс (тики, минутки …) совершенно не нужно). Прогнозный уровень тестировал на каждом баре (отсчете) (я всегда так тестирую и Вам рекомендую). Смущает только огромное количество входных параметров, начиная с ФНЧ и заканчивая входными параметрами для прогноза. Мне было интересно посмотреть, как эта штука работает (смотрел и остальные методы), в целом, вроде ничего, но для меня это пока факультативно (совсем не сложно в MatCAD написать десяток строк, эквивалентных «простыне» в MT, пардон – это я уже опять хвалю MatCAD ). Но еще раз напомню, прогнозировать ряд бесполезно, с этим не справиться ни один прогнозный метод, - нужно обязательно и очень грамотно перейти к обобщенным характеристикам, грубо говоря – к некому ценовому уровню.
Как этот метод реализовывать – представляю только в общих чертах, пока этого вполне достаточно.
Вот маленький пример: прогнозируем MA с окном 90 отсчетов, в качестве исходного ВР, взят ряд длиной 500 отсчетов. На основе АКФ исходного можно получить некоторые входные характеристики для прогноза. В итоге получаем:
Прогноз MA – это красная кривулька после вертикальной черты (типа текущий отсчет). Ее можно сравнить с серенькой (истинной) MA после текущего отсчета – видно, что есть очень хорошие совпадения. А зная «точное» прогнозное MA и исходный (текущий) ряд – Вы «точно» восстановите будущий ВР. Так, что рекомендую присмотреться к этому направлению, но желательно с описанными ограничениями.
Дописка: решил увеличить каринку:
PS : Возвращаясь к стратегии на основе ФНЧ (то, о чем текущая тема), то вот тут когда то делился некими скудными мыслями https://www.mql5.com/ru/forum/51428 может кому и будет интересно
grasn
:-) ну из вредности я тоже покажу, фильтр калмана. В основе лежит анализ АКФ. Окно - минутки прошлая неделя 7200. На входе только ряд цен, никакой оптимизации. За ссылку спасибо.
Методика следующая. Анализ АКФ- вытаскиваю параметры АКФ в модель- модель запихиваю в фильтр калмана, он дает прогноз и текущую оценку. Компостер написал прогу могу в реальном мремени делать обработку поступающих цен в маткаде и управлять МТ, если надо могу поделиться
to Prival
Чего-то я не понял, чего у тебя фильтр то прогнозирует??? У тебя и быстрый и медленный фильтры опаздывают со страшной силой. Где прогноз? Давай рассказывай.
to Prival
Чего-то я не понял, чего у тебя фильтр то прогнозирует??? У тебя и быстрый и медленный фильтры опаздывают со страшной силой. Где прогноз? Давай рассказывай.
'Теория случайных потоков и FOREX'
'Теория случайных потоков и FOREX'
'Теория случайных потоков и FOREX'
и вот тут модель + фильтр на маткаде
'Теория случайных потоков и FOREX'
все тут в этой ветке.
to Prival
"Жаль, что мы так и не услышали начальника транспортного отдела". :о)))
Prival, огромная просьба, покажи как это работает подобно для самоучки, типа,- вот исходный ряд,
- вот мы выполнили прогноз,
- вот факт на самом деле.
Очень прошу…PS: по ссылкам ничего не прогнозируется (в моем скромном непонимании).