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
Из моей инженерно-конструкторской практики.
Заслали как то моего коллегу в командировку. Он разрабатывал в течении 2-х лет вибропогружатель. Вибропогружатель - устройство, имеющее что то наподобие эксцентрика, задумывался для погружения свай в грунт.
Так вот, уехал он со своим грохочущим чудом в командировку. Оттуда звонят наши клиенты: "Приехал ваш специалист, установил свою установку на сваю и сказал - эта ху*ня работать не будет! Достал из-за пазухи бутылку водки, осушил её двумя глотками, и скрылся в неизвестном направлении".....
Этот человек не признавал до самого конца, что его труды - гомно. Но однажды всё таки признал.
Напридумывать можно много всего.
Изначально я изложил свое словесное описание котир = тренд + шум. Это описание имеет смысл в плане прогноза, так как прогнозируется тренд.
В этом топике я поднял очень узкий вопрос: прогноз на 1 шаг вперед. Предложил модель и пытаюсь выяснить, можно ли доверять прогнозу. Если можно, то почему, а если нельзя, то почему. На эту тему мне хотелось бы услышать мнение и предложение. Причем готов делать черную работу по кодированию для проверки гипотез. Именно это я называю конкретикой.
главный вопрос - какая характеристика рынка имеет свойство сохраняться. Например, линейнай регрессия - трендовость линейна и сохраняется некоторое время. Есть и другие характеристики и соотвественно модели. Ваш НР тоже делае некое предположение о свойствах сохранения определенных характеристик. Но любая модель не может объективно отражать рынок постоянно - нужна фильтрация. Когда та или иная модель адеватна реальному рынку.
Вот часть итоговой таблицы:
Что менять?
я не пользуюсь подобными характеристиками. Традиционными типа зависимость целевого показателя от изменения параметров модели/ТС. И многое зависит от понимания модели - какой процесс она эффективно использует и что имеет смысл использовать и анализировать для нее, а что противоречит ей. Т.е. не копать эскаватором всё подряд, а лопаткой где надо))
Т.е. не копать эскаватором всё подряд, а лопаткой где надо))
главный вопрос - какая характеристика рынка имеет свойство сохраняться. Например, линейнай регрессия - трендовость линейна и сохраняется некоторое время. Есть и другие характеристики и соотвественно модели. Ваш НР тоже делае некое предположение о свойствах сохранения определенных характеристик. Но любая модель не может объективно отражать рынок постоянно - нужна фильтрация. Когда та или иная модель адеватна реальному рынку.
Я это понимаю и в надежде получить такой набор не похожих, "ортогональных" моделей.
В настоящий момент мне доступны линейные и нелинейные модели в регрессий. Думая узким местом является выделение тренда.
Я это понимаю и в надежде получить такой набор не похожих, "ортогональных" моделей.
В настоящий момент мне доступны линейные и нелинейные модели в регрессий. Думая узким местом является выделение тренда.
Пояснения.
Результаты посчитаны в пипсах и наблюдениях, под которым имеется ввиду: одна сделка - одно наблюдение. Всего сорок баров. Каждый день одна сделка - либо лонг либо реверс и наоборот.
Профит внутри выборки. Берется выборка 40 баров. Для этих 40 баров оценивается регрессия, а затем алгоритм начинает делать прогноз начиная с 1 бара этой выборки.
Профит вне выборки. Берется 40 баров, оценивается регрессия, а затем делается прогноз на следующий бар вне выборки.
Считаю, что профит в наблюдениях более точен, так как не зависит от величины приращений
Тут ещё вот какое дело... Уже даже на этом этапе:
такая "постоянность" ошибки должна насторожить -- это некий намёк на то, что процесс "неживой".
.
Это перекликается с одним из положений теории идентификации, выдвигающим требование достаточного спектрального разнообразия исследуемого сигнала. Такая вот дуальность.
Тут ещё вот какое дело... Уже даже на этом этапе:
такая "постоянность" ошибки должна насторожить -- это некий намёк на то, что процесс "неживой".
.
Это перекликается с одним из важнейших положений теории идентификации, выдвигающим требование достаточного спектрального разнообразия исследуемого сигнала. Такая вот дуальность.
Это цель построения моделей в эконометрике.