Анализ важнеших СТАТИСТИЧЕСКИХ характеристик паттерна и выбор метода торговли по нему. - страница 4

 
Stanislav Korotky:
Конфлюэнтный анализ не пробовали прикрутить? Т.е. функция должна быть не цена от времени p = x(i), а двумерная f = z(i, p). Расстояние d считается по двум координатам. А прочие формулы - прежние.

Нет, не пробовал, но интересно. В конце концов решил что искажения по оси времени (не только сжатие или растяжение паттернов, что является линейными искажениями, но и нелинейные искажения) нужно учитывать по принципу наш мозг может распознавать искаженные изобряжения предметов и людей, даже карикатуры, т.е. разбиением паттернов нас составляющие, их вращением, масштабированием и пр как в визуальном кортексе. Но на это мало потратил времени. Всё равно торговля на рынке даже по самым замысловатым математическим моделям будет 50/50.
 
Vladimir:

Нет, не пробовал, но интересно. В конце концов решил что искажения по оси времени (не только сжатие или растяжение паттернов, что является линейными искажениями, но и нелинейные искажения) нужно учитывать по принципу наш мозг может распознавать искаженные изобряжения предметов и людей, даже карикатуры, т.е. разбиением паттернов нас составляющие, их вращением, масштабированием и пр как в визуальном кортексе. Но на это мало потратил времени. Всё равно торговля на рынке даже по самым замысловатым математическим моделям будет 50/50.

машинное зрение должно хорошо справляться с этим, позже буду делать
 
Vladimir:

Нет, не пробовал, но интересно. В конце концов решил что искажения по оси времени (не только сжатие или растяжение паттернов, что является линейными искажениями, но и нелинейные искажения) нужно учитывать по принципу наш мозг может распознавать искаженные изобряжения предметов и людей, даже карикатуры, т.е. разбиением паттернов нас составляющие, их вращением, масштабированием и пр как в визуальном кортексе. Но на это мало потратил времени. Всё равно торговля на рынке даже по самым замысловатым математическим моделям будет 50/50.
А как поживает Ваш проект с поквартальным прогнозированием? - ветка давно не обновляется вроде бы.
 
Vladimir:

Нет, не пробовал, но интересно. В конце концов решил что искажения по оси времени (не только сжатие или растяжение паттернов, что является линейными искажениями, но и нелинейные искажения) нужно учитывать по принципу наш мозг может распознавать искаженные изобряжения предметов и людей, даже карикатуры, т.е. разбиением паттернов нас составляющие, их вращением, масштабированием и пр как в визуальном кортексе. Но на это мало потратил времени. Всё равно торговля на рынке даже по самым замысловатым математическим моделям будет 50/50.

Время нужно обязательно учитывать, да. Я например делаю так - уменьшаю оценку похожести паттернов в зависимости от времени, линейно. Т.е. если похожесть паттернов оценивается от 0 (совсем непохожи) до 1 (полностью похожи), то в добавок от оценки отнимаю некую константу помноженную на число баров между паттернами. Что там происходят за искажения я не знаю, но чем дальше по времени паттерны находятся друг от друга - тем больше они теряют "похожесть", гарантия 100%.

Похожесть паттернов - очень привередливая оценка, тут нельзя просто впихнуть первую формулу из интернета, нужно проверять самому. Как проверять формулу - тоже сложно и непонятно, но одни формулы будут сливать на фронттесте, другие нет :)

 

Про похожесть паттернов - интересный пример работы комп. зрения :)

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/mnist.html

ConvNetJS MNIST demo
  • cs.stanford.edu
This demo trains a Convolutional Neural Network on the MNIST digits dataset in your browser, with nothing but Javascript. The dataset is fairly easy and one should expect to get somewhere around 99% accuracy within few minutes. I used this python script to parse the original files into batches of images that can be easily loaded into page DOM...
 
Andrey Dik:
А как поживает Ваш проект с поквартальным прогнозированием? - ветка давно не обновляется вроде бы.

Я помещзю севжие предсказания там. Последнее было 2 месяца назад. Следующее будет в конце апреля, с выходом новых GDP данных. Пока все предсказания близки к реальности. У меня там две модели, одна более консервативная чем другая. По консервативной моделе следующий GDP рост будет меньше чем рост опубликованный за прошлый квартал. Другая модель предсказывает более высокий рост. Через 3 недели узнаем какая более точная. Главная моя цель это избежать рецессии, а пока её не видно по любой модели.
 
Здесь не смотрели , может что-то глянется ....Библиотека имени Келдыша  http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2016-7  Орлов
 
Rafael Sahibgareev:
Здесь не смотрели , может что-то глянется ....Библиотека имени Келдыша  http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2016-7  Орлов

спасибо, почитаемс
 
Maxim Dmitrievsky:

Допустим, имеем кусок графика. Необходимо выработать (на истории) наиболее оптимальный способ открытия сделок на нем. Где купить, где продать, где еще прикупить, где закрыть и так далее. Но нужно учесть, что паттерны могут быть разные, и необходимо подобрать наиболее эффективный метод расчета мест открытия позиции для любого паттерна, при минимизации рисков. Сделок на паттерне может быть несколько. Есть еще одно важное условие, паттерн может варьировать в некотором диапазоне, допустим видоизменяться на 20%. То есть сначала мы видим один паттерн, а на следующем баре он уже несколько видоизменился, хотя основные его характеристики остались прежними(но мы все время будем наблюдать весь паттерн целиком и все его последующие изменения). То есть нужно ввести еще какой-то коэффициент погрешности.

Есть какие-то идеи, как это лучше всего сделать? Можно рассчитывать различные вероятностные характеристики и уровни цен, как это сделать?

Интересно, что в одной из дискуссий, Вы были ярым противником классического тех.анализа, заявляя, что его использование неэффективно. Автоматизацию ручной торговли основанную на этом анализе не признавали. Сейчас, Вы решаете задачу создания эффективного метода алгоритмического распознования ценовых формаций, что есть ничто иное, как попытка автоматизировать "ручной" технический анализ. Странно, почему же Вы еще недавно, яростно отвергали этот подход в алготрейдинге? (Прошу прощения за оффтоп).

 
Реter Konow:

Интересно, что в одной из дискуссий, Вы были ярым противником классического тех.анализа, заявляя, что его использование неэффективно. Автоматизацию ручной торговли основанную на этом анализе не признавали. Сейчас, Вы решаете задачу создания эффективного метода алгоритмического распознования ценовых формаций, что есть ничто иное, как попытка автоматизировать "ручной" технический анализ. Странно, почему же Вы еще недавно, яростно отвергали этот подход в алготрейдинге? (Прошу прощения за оффтоп).


Тут нет классического теханализа, есть мультифрактальная модель доходности активов (да-да, такая тоже есть, это не я только что придумал). эту модель можно отнести к статмоделям. Там нет конкретных фиксированных паттернов, а есть результат в виде прогноза который можно представить в виде паттерна, не более.

ММДА описывает обобщенное броуновское движение