авторегрессия - страница 2

 
С указанием другого инструмента корреляция. Без - автокорреляция
Файлы:
 
Vinin >>:
С указанием другого инструмента корреляция. Без - автокорреляция

благодарю

 
Vinin >>:
С указанием другого инструмента корреляция. Без - автокорреляция

Любопытный индикатор.  Виктор!   Не могли бы ВЫ раскрыть параметры Вашего индикатора, их назначение. К сожалению в тексте нет соответствующих комментариев. И еще корректно ли считается коэффициент коррелляции если в исторических данных одного из инструментов имеется "дыра". В коде, проверки на "дыры" я не нашел.

 
BigeR писал(а) >>

Любопытный индикатор. Виктор! Не могли бы ВЫ раскрыть параметры Вашего индикатора, их назначение. К сожалению в тексте нет соответствующих комментариев. И еще корректно ли считается коэффициент коррелляции если в исторических данных одного из инструментов имеется "дыра". В коде, проверки на "дыры" я не нашел.

Параметры индикатора

// строится три линии регрессии/авторегрессии

extern string    _Symbol="";    // Расчетный инструмент (пусто - текущий)
extern int       nPeriod0= 30;  // Период первой линии
extern int       nPeriod1=120;  // Период второй линии
extern int       nPeriod2=480;  // Период третьей линии
extern int       nShift0= 30;   // Смещение для расчета автокорреляции первой линии (рекомендуется для расчета корреляции ставить 0)
extern int       nShift1=120;   // Смещение для расчета автокорреляции второй линии (рекомендуется для расчета корреляции ставить 0)
extern int       nShift2=480;   // Смещение для расчета автокорреляции третьей линии (рекомендуется для расчета корреляции ставить 0)
extern int        Limit=1440;   // Ограничение по количеству отображаемых баров (для уменьшения расчетов, 0 - расчет всей доступной истории)

Необходим свой механизм расчета обработанных баров. IndicatorCounted() не корректно работает во время подгрузки истории.

Нужно делать контроль обработанных баров по обоим инструментам. Мне было лень.

Просто после подгрузки истории переинициализирую индикатор руками.

Хотя механизм есть, но корректной работы добиться не удалось. Все равно ручками потом приходится.

Синхронизация баров нужна только на малых таймфреймах. Сделать несложно, но увеличится время загрузки индикатора.

 
m_a_sim писал(а) >>
МОжет, кто-нибудь проводил исследования по применимости авторегрессии в торговли, на сколько она эффективна и т.д? И если у кого-нибудь индикатор такой ? Спасибо :)

Сейчас как раз провожу тестирование авторегрессионной модели со скользящим средним (ARMA)

только кроме предидущих значений и скользящего среднего еще пару индикаторов подаю на вход -

так называемые ARMAX модели.

на истории все замечательно, в живом тестировании на демо пока легкий плюс, но еще рано делать какие-то выводы -

сделок еще слишком мало

 
m_a_sim писал(а) >>
МОжет, кто-нибудь проводил исследования по применимости авторегрессии в торговли, на сколько она эффективна и т.д? И если у кого-нибудь индикатор такой ? Спасибо :)

Проводил. Отсылаю к индикатору Extrapolator, где я вкодировал несколько методов нахождения коэффициентов АР модели. Вообще-то, спрашивая у других насчёт эффективности АР моделей Вам ничего не скажет. Нужно самим пробовать и убеждаться. Мое мнение - АР модели это пустая трата времени. Но, может я не так что-то делал. Советы других будут настолько же полезны.

 
gpwr >>:

Проводил. Отсылаю к индикатору Extrapolator, где я вкодировал несколько методов нахождения коэффициентов АР модели. Вообще-то, спрашивая у других насчёт эффективности АР моделей Вам ничего не скажет. Нужно самим пробовать и убеждаться. Мое мнение - АР модели это пустая трата времени. Но, может я не так что-то делал. Советы других будут настолько же полезны.

в этом случае нужно потратить время на программирование :)

 
gpwr >>:

Проводил. Отсылаю к индикатору Extrapolator, где я вкодировал несколько методов нахождения коэффициентов АР модели. Вообще-то, спрашивая у других насчёт эффективности АР моделей Вам ничего не скажет. Нужно самим пробовать и убеждаться. Мое мнение - АР модели это пустая трата времени. Но, может я не так что-то делал. Советы других будут настолько же полезны.

Да нормально авторегрессия работает, только нужно учитывать некоторые тонкости. Одна из многих, - любые модели прогнозирования имеют шансы на хороший прогноз только в том случае, если "распределение прогнозного ряда" совпадает с "распределением исходного рядя". Это вполне очевидно. На этом принципе строятся наиболее эффективные подходы к идентификации модели. На практике, распределения исходного ряда СИЛЬНО отличаются от распределения ВР. Кроме того, формулу АКФ, используемая в AR моделях по большому счету использовать нельзя (она применима только к стационарным рядам), да ее и получить то крайне затруднительно. (не говоря уже о том, что невозможно найти математическое ожидание, которое используется в расчете АКФ) Есть всякие тонкости и хитрости, когда суперпозицию аналитических функций, вписанную МНК обзывают "моделью локального процесса" (весьма условно назвал) и на ее основе получают оценку АКФ, но это как то сомнительно.


В лоб прогнозировать не рекомендуется, фигня будет получаться, вернее не фигня, а по научному будет сильно смещенная оценка коэффициентов регресии.


Ищите способы преобразования исходного ряда (ценового или всякие осциллирующие процессы) к стационарному виду, или очень близкие к нему, прогнозируйте и выполняйте обратный процесс преобразования. И все будет нормально.

 
grasn писал(а) >>

Ищите способы преобразования исходного ряда (ценового или всякие осциллирующие процессы) к стационарному виду, или очень близкие к нему, прогнозируйте и выполняйте обратный процесс преобразования. И все будет нормально.

Тоже пробовал. Брал исходный ряд x[0]...x[n-1] и преобразовывал его в стационарный ряд y[0]...y[n-2], где

y[i]=x[i]/x[i+1]-1

или

y[i]=MathLog(x[i]/x[i+1])

Потом находил коэффициенты АР модели для y[], прогнозировал и преобразовывал прогноз назад в исходный ряд. Точность предсказаний получалась такой же 50% как и у исходного ряда. Оптимизиция порядка модели (кол-ва коэффициентов) и кол-ва тренировычных баров не помогла.

Вообще-то, исходный вопрос топика нужно было ставить так:

"Кто-нибудь использует АР модели в торговле на форексе и какова их прибыльность?"

А то математиков тут много, а успешных трейдеров мало. Последние не очень любят рассказывать на чём у них основана торговля.

 

Указанное вами - это первое из последовательности нескольких преобразований, которые я использую с небольшим уточнением ln(x(n)/x(n-k)), где k подбирается определенным образом. Только одного преобразования, как мне кажется, не достаточно.

А то математиков тут много, а успешных трейдеров мало. Последние не очень любят рассказывать на чём у них основана торговля.

а я и не математик. :о(