Оптимальное количество индикаторов - страница 3
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
Можно сделать правдоподобную оценку.
Видно, что с учётом всех допущений, выгодно использовать как можно меньше индикаторов, но не менее одного :-)
Думаю, зависимость все же не будет такой линейной. С моей точки зрения, добавление к, скажем, стохастику, еще одного индикатора (хотя бы стохастика с другим периодом), увеличит доходность. Скорее всего, третий сигнал также не нанесет ущерба. Потому что в таком случае вероятность того, что общий сигнал верный, увеличится больше, чем отсеется число входов.
Кстати, нашел вот, во второй главе книжки Tushar S. Chande "Beyond Technical Analysis: How to Develop and Implement a Winning Trading System" есть об этом:
The statistical theory of design of experiments says that even com¬plex processes are controllable using five to seven "main" variables. It is rare for a process to depend on more than ten main variables, and it is quite difficult to reliably control a process that depends on 20 or more variables. It is also rare to find processes that depend on the interactions of four or more variables. Thus, the effect of higher-order interactions is usually insignificant. The goal is to keep the overall number of rules and variables as small as possible.
Статистическая теория построения экспериментов говорит, что сложные процессы могут контролироваться с использованием 5-7 основных переменных. процесс редко зависит от более чем 10 переменных, и уж совсем сложно надежно контролировать процесс, зависящий от 20 и более переменных...... и т.п.
Ну и там дальше идет обоснование, почему. На русском у меня этой книжки нет, к сожалению.
Но вывод похож на ваш: any model you build for the data should be as simple as possible. an over-fitted trading systems are unlikely to perform as well in the future. - "Любая система. которую вы создаете для анализа данных должна быть как можно более простой. Маловероятно, что чрезмерно оснащенная разными прибамбасами торговая система (оптимизированная на прошлых данных, имеется ввиду) успешно будет работать на будущих данных".
Приходим, похоже, все-таки к двум-трем индикаторам.
Думаю, зависимость все же не будет такой линейной.
Приходим, похоже, все-таки к двум-трем индикаторам.
Наверное вы, всё же имели в виду свойство монотонности зависимости а не её линейности.
Действительно, при тех предпположения, что я закладывал в модель, не учитывается возможная корреированность используемых индикаторов. А это скорее всего. Дело в том, что в основе всех индикаторов лежит анализ ценового ряда, и, как следствие, сильное движение цены вызывает синхронную реакцию всех индикаторов одновременно (в той или иной степени). Это приводит к эффекту "кучкования" их сигналов и потери значимости (все показывают одно и то же), но, зато, отсекается меньшее число возможных входов.
Если проанализировать этот эффект, то получается, что в целом максимум точности прогноза падает по сравнению с расмотренным выше случаем и он уже не приходится на 1-2 индикатора, а смещается в область большего их числа. Общее решение этой задачи затруднительно, поскольку требует знания корреляционных зависимостей между используемыми индикаторами, и возможно только в конкретном случае.
Поэтому в целом, я согласен с вашими выводами.