![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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 при ДПФ формируется 2 массива коэффициентов для синусов и косинусов + среднее значение Ак0. Т.к. мы используем ДПФ на каждом отсчете, фактически Ак0 - СМА с периодом = размеру окна. Соответственно нужно мувинг экстраполировать, чтобы потом вокруг него восстанавливать гармоники
Я там использовал косинус преобразование, можно использовать преобразование Хартли (их коэффициенты так же обладают стационарностью, Хартли так же имеет формулу перехода в Фурье преобразование и обратно). Мне кажется их нижно отдельно прогнозировать, что увеличивает ошибку. Но возможно, что я чего то не понял
Что Вы!!!!! Вы посмотрите на свой аватар со стороны - не дай бог такому присниться. Я просто хочу наставить Вас на путь истинный. Это неправильное определение. Более корректное приведено, например, на этом сайте в разделе ТА. Есть просто сложившиеся определения, которые не надо менять и подсовывать черт знает, что. Более того, ни один из инструментов, (в том числе и ваши, приведенные на этом майте) не подходят под определение данное в этой долбанной википендии (просто нет никакого реального анализа поведения цен и тем более нет закономерностей о чем там рассказывается). Под это определение попадает вообще все, что связано с ценой. Например, ФА (да-да, попадает), совершенно самодостаточная стохастическая финансовая математика, описана например у Ширяева в двухтомнике (факты и модели), "стохастические системы управления с фиксированной/случайной структурой" которые также самодостаточны. Все перечисленное работает с ценовыми рядами, но работает на совершенно других принципах, чем ТА. другое это.
Если определять ТА по методам анализа - согласен. Просто я привел определение ТА по объекту анализа. Только и всего. А говорить, что одно правильно, а др. нет - странно. Они оба правильны, но описывают предмет с разных точек зрения. Ну, знаете, как в реляционной БД - один объект - много связей.
не-нет-нет! только не ущемленное самолюбие! Кстати, я нигде не говорил про ваши знания и не обзывался ... :о) Да и откуда мне знать, что скрывает ваше подсознание?
... выглядите весьма жалко. Знание и понимание предмета - ничтожны - у меня все ходы записаны!!! ))) Но забудем... чего ворошить. Я просто так - за историческую правду.
если бы это было совсем не важно - давно забыл бы.
Это ДЕЙСТВИТЕЛЬНО не важно. Суть того, чем занимаемся, от тонкостей классификации не зависит. Просто по одному признаку так, по другому - иначе. Все это просто слова.
ИДЕТ!!!! СОГЛАСЕН!!! БОЛЬШЕ НИ СЛОВА!!! Я вообще мирный, может немного занудливый, но мирный. :о))))
мир.
Ура. И все - закрыли тему.
Если определять ТА по методам анализа - согласен. Просто я привел определение ТА по объекту анализа. ...
И как всегда, вне зависимости - побеждает здравый смысл. :о)
Проблема адаптивных ТС заключается в том, что они тоже переучиваются по некоему алгоритму, который в них заложен, но он может не совпадать с алгоритмом изменения рынка. То есть, на некотором промежутке времени алгоритм изменения рынка может совпадать с алгоритмом переобучения ТС, а потом может "разъехаться". Рынок меняется не по заданному алгоритму - в этом вся и проблема.....
Согласен с тобой.
Именно по этой причине кажется разумным двигаться в сторону однопараметрических алгоритмов адаптации. Тогда, число ручек, которые можно рукоблудить - минимально возможное. Может показаться, что в этом предельном случае эффективность модели не самая высокая и при настройке 2,3 или 5 параметров можно получить более "продвинутый" результат. Однако, в условиях слабой стационарности (на гране её отсутствия, а именно таковыми являются ценовые ВР) оптимальным будет именно минимальная конфигурация, т.к. её требования к длине обучающей выборки и стационарности оптимизируемого параметра - минимальны. Доказать строго это утверждения невозможно, но о его полноте касательно рынка говорит опыт и справедливость для предельного случая, когда стационарность стремится к нулю.
С этой точки зрения, становится не важно, каким именно алгоритмом для анализа ценового ВР пользоваться (МАшки, осциляторы, дискретное разбиение и т.д.), важно, что бы число параметров оптимизации было 1 (2-в крайнем случае). Очевидно, что для однопараметрического алгоритма нужно определиться с выбором параметра (их всего 2 - цена и время). По моему мнению, более важным параметром является ценовая шкала. Именно глядя на изменение цены мы принимаем решение о входе или выходе с рынка и только во вторую очередь анализируем время (я не имею в виду пипсовочные стратегии). Для двупараметрической модели очевидно нужно учитывать оба параметра - цена и время, но тут, как я уже отмечал, можно нарваться на проблему "короткой" стационарности (той, характерное время существования которой короче минимальной длины обучающей выборки). Трёх и более параметрические модели, как мне кажется, рассматривать нет смысла вообще, т.к. являются линейной комбинацией этих двух параметров.
Отдельный интерес представляет анализ ЕМА (это самый гладкий мувинг из всех с минимальной ФЗ). Эта МАшка содержит один параметр, а учитывает амплитудную и временную составляющую ВР. Два в одном, короче. Хотя, не исключено, что с ЕМА это всё обман и чуда не получится.
grasn писал(а) >>
Привет, Сергей. :о) Рад тебя видеть. Где пропадал, чего интересного изучал?
Погоди, давай постепенно. У нас задача преобразования ряда, с заданными совершенно конкретно свойствами:
(1) стационарность
(2) нормальность
(3) возможность обратного восстановления
Усиленно копаюсь всё это время над проблемой поиска оптимальной длины обучающей выборки и изучением её отношения к характерному времени квазистационарности процессов на рынке. Получается, что искомая величина находится на уровне 5-10%. Затем нужно переобучаться. Комиссия ДЦ определяет в свою очередь минимальный размер движения цены, а постепенное но верное увеличение эффективности рынка с ростом торгового горизонта, однозначно определяет рабочую область. И я вроде как определился с этим.
Что касается ответа на твои вопросы относительно преобразований ВР, то я вобще не в курсе целесообразности такого преобразования. Твоё "... это позволит использовать стандартные методы статобработки..." ни о чём не говорят. Озвучь, пожалуйста саму концепцию.
Это точно, но получить преобразование исходного ценового ряда, обладающего следующими свойствами:
вполне можно, конечно с некоторыми приемлемыми допущениями. На вопрос "зачем это нужно", ответ очень простой и единственный - это возможность использовать наработанный (проверенный) матаппарат и не более. Мое имхо.
С этим не возможно спорить.
И как всегда, вне зависимости - побеждает здравый смысл. :о)
Согласен с тобой.
Именно по этой причине кажется разумным двигаться в сторону однопараметрических алгоритмов адаптации. Тогда, число ручек, которые можно рукоблудить - минимально возможное. Может показаться, что в этом предельном случае эффективность модели не самая высокая и при настройке 2,3 или 5 параметров можно получить более "продвинутый" результат. Однако, в условиях слабой стационарности (на гране её отсутствия, а именно таковыми являются ценовые ВР) оптимальным будет именно минимальная конфигурация, т.к. её требования к длине обучающей выборки и стационарности оптимизируемого параметра - минимальны. Доказать строго это утверждения невозможно, но о его полноте касательно рынка говорит опыт и справедливость для предельного случая, когда стационарность стремится к нулю.
С этой точки зрения, становится не важно, каким именно алгоритмом для анализа ценового ВР пользоваться (МАшки, осциляторы, дискретное разбиение и т.д.), важно, что бы число параметров оптимизации было 1 (2-в крайнем случае). Очевидно, что для однопараметрического алгоритма нужно определиться с выбором параметра (их всего 2 - цена и время). По моему мнению, более важным параметром является ценовая шкала. Именно глядя на изменение цены мы принимаем решение о входе или выходе с рынка и только во вторую очередь анализируем время (я не имею в виду пипсовочные стратегии). Для двупараметрической модели очевидно нужно учитывать оба параметра - цена и время, но тут, как я уже отмечал, можно нарваться на проблему "короткой" стационарности (той, характерное время существования которой короче минимальной длины обучающей выборки). Трёх и более параметрические модели, как мне кажется, рассматривать нет смысла вообще, т.к. являются линейной комбинацией этих двух параметров.
Отдельный интерес представляет анализ ЕМА (это самый гладкий мувинг из всех с минимальной ФЗ). Эта МАшка содержит один параметр, а учитывает амплитудную и временную составляющую ВР. Два в одном, короче. Хотя, не исключено, что с ЕМА это всё обман и чуда не получится.
Усиленно копаюсь всё это время над проблемой поиска оптимальной длины обучающей выборки и изучением её отношения к характерному времени квазистационарности процессов на рынке. Получается, что искомая величина находится на уровне 5-10%. Затем нужно переобучаться. Комиссия ДЦ определяет в свою очередь минимальный размер движения цены, а постепенное но верное увеличение эффективности рынка с ростом торгового горизонта, однозначно определяет рабочую область. И я вроде как определился с этим.
Что касается ответа на твои вопросы относительно преобразований ВР, то я вобще не в курсе целесообразности такого преобразования. Твоё "... это позволит использовать стандартные методы статобработки..." ни о чём не говорят. Озвучь, пожалуйста саму концепцию.
1)Слабая стационарность - это не грань её отсутствия,и рынки таковыми не являются.Слабостационарный процесс - это когда mean = const,а st.dev. зависит от времени(но не сильно) из-за неоднородности рынков и изменчивости волатильности которая инерционна - это предсказуемый процесс.Рынки - нестационарный процесс,т.е. когда и mean тоже зависит от времени и эту зависимость легко описать формулой,что позволяет определить экстремум цены за любой определённый отрезок времени дальше которого цена точно уже не уйдёт с заданной нами же вероятностью,не путать с определением направления движения цены.Слабостационарный процесс получить легко,но вот незадача,прибыль обычно низкая,а если капитал большой,то вообще жопа и сказки про безразмерную ликвидность заканчиваются.Такой слабостац. процесс можно выкинуть на помойку.Задача получить высокоприбыльный контролируемый процесс и где-то поступиться со сверх стабильностью.
2)Чтобы не нарваться на проблему "короткой" стационарности существует ФА и структура ценообразования капитала,а также статистические тесты.
3)ЕМА - обычный БИХ фильтр с ФЗ=1/3 по мойму.Да хоть с 1/10 - это ничего не даст,да сами бары уже имеют ФЗ.
4)Целесообразность такого преобразования высокая,но надо сменить фонарный столб с табличкой "форекс".
4)Целесообразность такого преобразования высокая,но надо сменить фонарный столб с табличкой "форекс".
Это пожалуй ценное замечание, но по-прежнему целесообразность такого преобразования не полностью раскрыта.
FOXXXi , сам посуди: мы имеем ценовой ряд, который представляет собой интегрированную СВ с практически нулевым МО и нестационарными моментами. Идея его преобразования к стационому ряду подразумевает наличие некой функциональной зависимости моментов от чего-то ещё (например, времени суток и т.п.). Задача "остационаривания", таким образом, сводится к выявлению этой функциональной зависимости и её эксплуатации... а, что если этой зависимости нет или она сама нестационарна!
Мы пытаемся построить песочный замок, не обращая внимание на то, что он всё равно рано или поздно рассыплется. Подозреваю, что мы ведёмся на красивые слова и наукообразие, теряя из виду нецелесообразность всех этих действий. Такая у нас игра получается, в которой результат не важен, а интересен сам процесс. Да и что даст нам эта "стационарность"? Возможность не оптимизировать советник каждый раз, когда это необходимо... Велик труд раз в месяц его переоптимизировать! В общем, исходя из моего уровня понимания проблемы, она не стоит выеденного яйца. Как в прочем и многое на Форекс.
Проблема адаптивных ТС заключается в том, что они тоже переучиваются по некоему алгоритму, который в них заложен, но он может не совпадать с алгоритмом изменения рынка. То есть, на некотором промежутке времени алгоритм изменения рынка может совпадать с алгоритмом переобучения ТС, а потом может "разъехаться". Рынок меняется не по заданному алгоритму - в этом вся и проблема.....
Верное замечание. Но иногда можно начальной оптимизацией задать адаптивному советнику нужное направление и он дальше идет сам. Но, потом все равно у рынка и у адаптера мнения расходятся.
FOXXXi писал(а) >>
Задача получить высокоприбыльный контролируемый процесс и где-то поступиться со сверх стабильностью.
В этом случае получится высокорискованный и неконтролируемый процесс, т.е. абсолютно нестационарный.