Делаем торговую систему на Python для МТ. - страница 15

 
Maxim Dmitrievsky:

ну я ничего этого не применяю, поэтому просто наблюдаю за происходящим

есть какие-то смутные мысли только

Я тоже не знаю, куда это пойдет, и пойдет-ли вообще. Делается только для понимания процесса, не более.

 
Yuriy Asaulenko:

Я тоже не знаю, куда это пойдет, и пойдет-ли вообще. Делается только для понимания процесса, не более.

Точно знаю что если построить обобщенную модель на тех же данных то будет лучше

не обязательно линейную, конечно же

https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html

(Generalized) Linear and Hierarchical Linear Models in PyMC3 — PyMC3 3.6 documentation
  • docs.pymc.io
Lets generate some data with known slope and intercept and fit a simple linear GLM. The function can be used to generate the output variable y_est and coefficients of the specified linear model. Since there are a couple of general linear models that are being used over and over again (Normally distributed noise, logistic regression etc), the...
 
Maxim Dmitrievsky:

Точно знаю что если построить обобщенную модель на тех же данных то будет лучше

не обязательно линейную, конечно же

https://docs.pymc.io/notebooks/GLM.html

Все завтра.

 

Внимательно почитал последние сообщения в теме.

Что можно сказать... Юрий, дубея, тем не менее делает важные исследования, достойные темы "От теории к практике-2".

Итак, он утверждает, что трейдеры, торгующие в каналах, тупо неверно выбирают меру центральной тенденции (уже надоевшие всем МА) и попадают на тяжелые хвосты распределений, которые буквально сокрушают их стратегии. Если правильно рассчитать эту меру, то выяснится, что в скользящем окне, мы всегда находимся внутри нормального распределения и имеем вожделенный Грааль.

Смотрим CLOSE M1 на паре EURUSD за 2018 г.

Верхний график - канал относительно скользящей медианы (временное окно=24 часа). Там, действительно, есть тяжелые хвосты.

Нижний график - кумулятивная сумма приращений в окне =24 часа, т.е. фактически цена в скользящем временном окне.

Нас интересует - а принадлежит ли цена, как сумма многих независимых или слабозависимых СВ нормальному распределению?

Смотрим на распределение сумм приращений за год:

Статистики:


Да, действительно, в пределе, цены в скользящем окне =24 часа образуют практически распределение Гаусса.

Логично предположить, что наиболее эффективной оценкой в данный момент времени, для текущего распределения цен также является нормальное распределение относительно скользящего матожидания, а то, что мы принимаем за тяжелый хвост - и не хвост вовсе, а значение внутри не более 6 сигма, принадлежащее формирующемуся распределению Гаусса.

Думаю, что да - Юрий прав.

Выводы: относительно не запаздывающей меры центральной тенденции мы всегда будем находится внутри нормального распределения. Фактически - внутри Грааля. И если этой мерой являются линии полиномиальной регрессии, что еще и еще раз требуется проверить, то все - задача решена.

Спасибо за внимание.

 
Alexander_K2:

Внимательно почитал последние сообщения в теме.

Что можно сказать... Юрий, дубея, тем не менее делает важные исследования, достойные темы "От теории к практике-2".

Итак, он утверждает, что трейдеры, торгующие в каналах, тупо неверно выбирают меру центральной тенденции (уже надоевшие всем МА) и попадают на тяжелые хвосты распределений, которые буквально сокрушают их стратегии. Если правильно рассчитать эту меру, то выяснится, что в скользящем окне, мы всегда находимся внутри нормального распределения и имеем вожделенный Грааль.

Смотрим CLOSE M1 на паре EURUSD за 2018 г.

Верхний график - канал относительно скользящей медианы (временное окно=24 часа). Там, действительно, есть тяжелые хвосты.

Нижний график - кумулятивная сумма приращений в окне =24 часа, т.е. фактически цена в скользящем временном окне.

Нас интересует - а принадлежит ли цена, как сумма многих независимых или слабозависимых СВ нормальному распределению?

Смотрим на распределение сумм приращений за год:

Статистики:


Да, действительно, в пределе, цены в скользящем окне =24 часа образуют практически распределение Гаусса.

Логично предположить, что наиболее эффективной оценкой в данный момент времени, для текущего распределения цен также является нормальное распределение относительно скользящего матожидания, а то, что мы принимаем за тяжелый хвост - и не хвост вовсе, а значение внутри не более 6 сигма, принадлежащее формирующемуся распределению Гаусса.

Думаю, что да - Юрий прав.

Выводы: относительно не запаздывающей меры центральной тенденции мы всегда будем находится внутри нормального распределения. Фактически - внутри Грааля. И если этой мерой являются линии полиномиальной регрессии, что еще и еще раз требуется проверить, то все - задача решена.

Спасибо за внимание.

на графике красиво смотрится!

 
Evgeniy Chumakov:

О средних.

Можно высчитать среднею для каждого символа в валютной паре.  Если сложить средние (eur + usd) и поделить на два = средняя цены.

К чему это я? ....а  фиг его знает.

п.с. Юрий извини что влез в тему.

а это как ? и в чём будет измеряться среднее USD ??

по идее в том-же что и среднее EUR раз вы помещаете их на один график в одну ординату - так вот в чём они измерятся ?

 
Maxim Kuznetsov:

а это как ? и в чём будет измеряться среднее USD ??

по идее в том-же что и среднее EUR раз вы помещаете их на один график в одну ординату - так вот в чём они измерятся ?

Не понял вопроса.

 
Evgeniy Chumakov:

Не понял вопроса.

каким образом вы из EUR/USD взяли "среднее EUR", среднее "USD" и как у них у всех трёх оказалась одна единица измерений ?

--

ps/ приведённый график просто похож на пару старших слагаемых от разложения в степенной ряд, но с самопальными терминами вводящими в заблуждение

 
Alexander_K2:

Выводы: относительно не запаздывающей меры центральной тенденции мы всегда будем находится внутри нормального распределения. Фактически - внутри Грааля. И если этой мерой являются линии полиномиальной регрессии, что еще и еще раз требуется проверить, то все - задача решена.

В общем случае, пол. регрессия (ПР) не является такой мерой, и ваши надежды на нее напрасны. Мы с помощью ПР действительно можем получить норм. распределение, но только как совокупность множества реализаций ВР на небольших выборках и длинах линии ПР. На длинных выборка, ПР уже не в состоянии восстановить рег.линию ВР (что вы хотите от кривой 3-4 порядка?)).

Надежда только на некое приближение рег. линии каким нибудь фильтром - Калмана, следящим или прогнозирующим. Не знаю, буду ли я этим заниматься, т.к. проверка нормальности получилась по ходу пьесы, как тест куска программы, предназначенной для других целей. Тем более, что я несколько раз писал в ТиП, что хвосты - это не свойство ВР, а следствие методик обработки данных, что, имхо, очевидно уже из общих соображений. Вы же там кроме себя ничего не слышите.))

Вообще, я полагаю, что уже априори зная о нормальности и учитывая это, можно попробовать в ТС обойтись и без точной рег. линии.)

Успехов в ТиП #2.)

 
Yuriy Asaulenko:


ТиП#2 не будет - а будет турнир "Битва трейдеров" с 1 февраля. Там буду я и Автомат. Не желаешь поучаствовать?

Собственно, в моей ТС еще есть, конечно, слабые места. Одно из них - оценка меры ЦТ процесса. Щас использую хитрую WMA, но - нет предела совершенству :) Поэтому и обратил внимание на твои исследования - интересно.

А так... Чё еще обсуждать? Все что надо мы год назад обсудили:)