Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2518

 

Alexander_K #:

До сих пор люди исследуют методу Колдуна - приводят результаты тестов, как подтверждающие так и опровергающие ее, торгуют с ее помощью. 


Это там где канал с суммой приращений?

Что сказать, очевидно в лоб эта система работать не будет из-за трендов (выбросов). Нужен некий фильтр, а какой не понятно.  На первый взгляд напрашивается прогнозирование волатильности, но кто его знает...

 
Evgeniy Chumakov #:


Это там где канал с суммой приращений?

Что сказать, очевидно в лоб эта система работать не будет из-за трендов (выбросов). Нужен некий фильтр, а какой не понятно.  На первый взгляд напрашивается прогнозирование волатильности, но кто его знает...

Да. Люди как раз и дорабатывают ее под свои нужды и чаяния. Я лично - использую некую среднюю и прогноз волатильности, которая, как известно, зависит от количества пришедших тиков в единицу времени.

 
Alexander_K #:

Да. Люди как раз и дорабатывают ее под свои нужды и чаяния. Я лично - использую некую среднюю и прогноз волатильности, которая, как известно, зависит от количества пришедших тиков в единицу времени.

Скорость тиков за какой период меряете относительно ТФ. И как. как количество за период или среднее межтиковое время на периоде?

 
Valeriy Yastremskiy #:

Скорость тиков за какой период меряете относительно ТФ. И как. как количество за период или среднее межтиковое время на периоде?

Когда мы используем формулу S*sqrt(T) для расчета среднеквадратичного отклонения процесса, то надо понимать, что на рынке T - это функция количества пришедших тиков (или событий на более крупных масштабах) от времени.

Вот эту Т и надо уметь прогнозировать. В простейшем случае, это - максимально возможное число событий за определенный промежуток времени, например, за сутки. Этим самым устраняется нестационарность процесса возникновения событий.

На периодах < суток, приходится считать количество за каждый конкретный час от 0 до 23 и прогнозировать их количество на выбранном временном периоде, например =8 часов для текущего времени суток.

 
Alexander_K #:

Когда мы используем формулу S*sqrt(T) для расчета среднеквадратичного отклонения процесса, то надо понимать, что на рынке T - это функция количества пришедших тиков (или событий на более крупных масштабах) от времени.

Вот эту Т и надо уметь прогнозировать. В простейшем случае, это - максимально возможное число событий за определенный промежуток времени, например, за сутки. Этим самым устраняется нестационарность процесса возникновения событий.

На периодах < суток, приходится считать количество за каждый конкретный час от 0 до 23 и прогнозировать их количество на выбранном временном периоде, например =8 часов для текущего времени суток.

Это типа разумная кратность ТФ? На 15 минутах все 15 минут считать скользящим окном каждую минуту или брать час, или 5 минут для определения скорости. 

 
Valeriy Yastremskiy #:

Это типа разумная кратность ТФ? На 15 минутах все 15 минут считать скользящим окном каждую минуту или брать час, или 5 минут для определения скорости. 

Я на таких масштабах, увы, не работаю. У меня окно от 8 часов и выше по астрономическому времени (и, соответственно, переменное по рыночному времени)

 
Alexander_K #:

Когда мы используем формулу S*sqrt(T) для расчета среднеквадратичного отклонения процесса, то надо понимать, что на рынке T - это функция количества пришедших тиков (или событий на более крупных масштабах) от времени.

Вот эту Т и надо уметь прогнозировать. В простейшем случае, это - максимально возможное число событий за определенный промежуток времени, например, за сутки. Этим самым устраняется нестационарность процесса возникновения событий.

На периодах < суток, приходится считать количество за каждый конкретный час от 0 до 23 и прогнозировать их количество на выбранном временном периоде, например =8 часов для текущего времени суток.


S*sqrt(T) 

Тогда можно предположить, что если работать в фиксированном окне по астрономическому времени, то вместо прогнозирования T (используя, как я понял, почасовую статистику прихода количества тиков, по типу гистограмм почасовой волатильности и т.п.)  т.е. количества событий (тиков в данном случае) необходимо спрогнозировать количество пунктов изменения цены в будущем некое P.

Хотя скорее бред... )) 

 
Evgeniy Chumakov #:


S*sqrt(T) 

Тогда можно предположить, что если работать в фиксированном окне по астрономическому времени, то вместо прогнозирования T (используя, как я понял, почасовую статистику прихода количества тиков, по типу гистограмм почасовой волатильности и т.п.)  т.е. количества событий (тиков в данном случае) необходимо спрогнозировать количество пунктов изменения цены в будущем некое P.

Хотя скорее бред... )) 

а на самом деле нет, не бред, оно примерно так и работает. Почти так.. пункты изменения(отклонения) цены прогнозируются покуда sqrt(t) в определённых рамках.
Полфорума этому посвещено и все влетают на том что "в рамках" он совсем не всегда и выход за них всегда нежданчик.
Пока sqrt близок к типичному, даже время разворотов очень точно известно. Но как только превышает - развороты "уплывают" вправо-влево 

 
Alexander_K #:

Я на таких масштабах, увы, не работаю. У меня окно от 8 часов и выше по астрономическому времени (и, соответственно, переменное по рыночному времени)

минуты на часы замените и будет ваше. вопрос остался.

ЗЫ в общем вопрос про другое, есть ТФ и какой надо взять интервал для замера скорости тиков. Больший, меньший, равный ТФ?
 

Есть такой тип  прогноза на рынке как "перекрыте гэпа"

те целевая не зависит от времени, что то типа - "может сейчас, может после завтра, но цена будет выше/ниже этой текущей точки  с вероятностью 100% "

Что если найти такие паттерны которые могут прогнозировать с вероятностью 100% такие саобытия , да мы не знаем цена пробьет сейчас или через два дня , но если есть прогноз с вероятностью 100% и если цена не пробила сейчас , то это может быть хорошым ориентиром для торговли завтра/послезавтра..

Причина обращения: