Статистика зависимостей в котировках (теория информации, корреляция и другие методы feature selection) - страница 56

 

VNG: Есть. Два шикарных стейта. Один из них - подъем с 50 баксов до 10000 за 10 сделок в течение 3-х месяцев. Ни одной убыточной.

10000/50 = 200 = x^10.

x = 1.7.

Охренеть!

 
VNG:


ТАдв - Тактика Адверса, презентованная многоточками. Скрины здесь выкладывались одним из авторов.

Каналы и свинги Вадимчи - это модели, опубликованные в сети пользователем под ником Vadimcha. Ссылки давать не буду, погуглите по нику, найдете. Я сам так его искал три года назад.

Скрины с моделями я выложил чуть выше.

Мой интерес в формализации этих паттернов для автоматизации.

Вот что конкретно хотелось бы формализовать. На скрине последовательность из двух черных импульсов. Задача - методами ТИ РАССЧИТАТЬ длину третьего красного импульса и момент прихода в конечную точку.

Если методика вычленения патернов есть,то опишите пошагово что и как расчитывать в ТЗ, наймите программиста соответствующего уровня и будет Вам счастье.

Юсуф соврать не даст.

 
Mathemat:

Они не просто зависимы, а чрезвычайно сильно зависимы! Эконометрическая банальщина об автокорреляции Пирсона на нескольких первых барах мне давно известна. Но толку от нее - ноль.

Вообще-то это почти то же самое, что делал и я. Только на другом языке.

Если кого-то смущает язык ТИ - ок, можно пользовать язык статистики. Хи-квадрат, елы-палы!

Толкование есть. Читаем Вики:

Наши исследования говорят об обратном: финансовые рынки информационно неэффективны!

Стоп, стоп, стоп....

Вопрос конкретный. В статье приведена информационная зависимость. Рынкет - это не рота солдат по росту. Это информация. Есть АКФ и есть другая формула из ТИ. Где основания, что она лучше (хуже) чем АКФ? Так я тоже, поковыряю в носу и напишу формулу в противовес АКФ. АКФ выявляет тренды, которые мы видим на котире. Причем выявляет тренды, циклы не очень заметные на глаз. Это вспомогательный инструмент для последующей фиксации в аналитическом виде движухи. А что выявляет ТИ? Эти якобы зависимости ТИ влияют на движение котира?

 
Mathemat:

10000/50 = 200 = x^10.

x = 1.7.

Охренеть!


Факт однако
 
Mathemat:

10000/50 = 200 = x^10.

x = 1.7.

Охренеть!

Зря мы тут тусуемся. Вроде серьезные и интересные вещи обсуждали.....
 
faa1947: В статье приведена информационная зависимость. Рынкет - это не рота солдат по росту. Это информация. Есть АКФ и есть другая формула из ТИ. Где основания, что она лучше (хуже) чем АКФ? Так я тоже, поковыряю в носу и напишу формулу в противовес АКФ. АКФ выявляет тренды, которые мы видим на котире. Причем выявляет тренды, не очень заметные на глаз. Это вспомогательный инструмент для последующей фиксации в аналитическом виде движухи. А что выявляет ТИ? Эти якобы зависимости ТИ влияют на движение котира?

Мы с тобой уже говорили, что АКФ выявляет только линейные зависимости. АКФ котира не позднее 10-го шага изничтожается в статистически неотличимую от нуля цифирь.

А эта формула из ТИ (или, что аналогично, критерий хи-квадрат) выявляет любые зависимости, любой степени нелинейности. И зависимости - не до 10-го бара, а до номера в несколько тысяч. Чуешь разницу?

 
sergeyas:

Если методика вычленения патернов есть,то опишите пошагово что и как расчитывать в ТЗ, наймите программиста соответствующего уровня и будет Вам счастье.

Юсуф соврать не даст.


Нанимать программиста мне ни к чему. Сам немножко ваяю и есть друзья, ни разу не отказали. Засада в другом - не понятно как формализовать. Башкой и глазами видишь, формализовать - никак. Да я сейчас и не об этом. Хочется решить именно задачу прогнозирования.
 
VNG:

На собственной шкуре.

одна шкура мало для статистики))
 
faa1947:
Зря мы тут тусуемся. Вроде серьезные и интересные вещи обсуждали.....

А это предел стремления к совершенству, которого нет.
 
Mathemat:

Мы с тобой уже говорили, что АКФ выявляет только линейные зависимости. АКФ котира не позднее 10-го шага изничтожается в статистически неотличимую от нуля цифирь.

А эта формула из ТИ (или, что аналогично, критерий хи-квадрат) выявляет любые зависимости, любой степени нелинейности. И зависимости - не до 10-го бара, а до не скольких тысяч. Чуешь разницу?

Не понимаю. АКФ рисует на сколько поставил, что толку только?

Почему можно верить ТИ на большом кол-ве бар?