Costruire un sistema di trading usando filtri digitali passa-basso
Certo che lo è!
Questo è davvero interessante. Vorrei dire qualche parola.
Stazionarietà - in breve, è la costanza delle caratteristiche statistiche nel tempo. Se riduciamo la BP (serie temporale) a stazionaria usando le prime differenze (è spesso chiamata distribuzione dei rendimenti su questo forum), otteniamo un processo di Wiener. L'ACF (funzione di autocorrelazione) sembra una funzione delta. Dal mio punto di vista questo è un vicolo cieco.
IHMO dovremmo usare un altro metodo per arrivare a una serie stazionaria. Al primo stadio deduciamo l'equazione della linea retta (otteniamo MOG=0 la prima stazionarietà), poi deduciamo il processo oscillatorio dai residui e controlliamo se c'è un adattamento con BHP; se non c'è, troviamo di nuovo il processo oscillatorio, lo deduciamo e controlliamo se c'è un adattamento con BHP, etc. Finché c'è un adattamento, così otteniamo e RMS=costante (la seconda stazionarietà). Come risultato, abbiamo tutti i componenti del BP analizzato.
Per MME (metodo della massima entropia) prova ad alimentare l'ingresso dell'analizzatore BGS, mi chiedo solo se otterrai lo stesso risultato di qui http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804 o no.
In ogni caso l'argomento è interessante e con piacere, lo leggerò molto attentamente
Se quello che ho scritto è di interesse per qualcuno, continuerò a descrivere dalla A alla Z la costruzione del sistema di trading per la prima e la seconda variante.
L'argomento è certamente interessante, ma l'analisi dei risultati fa un po' paura: "In entrambi i casi i sistemi sono in funzione dal '99 in poi". La performance di un sistema sul lato positivo non è un'indicazione della sua idoneità al trading. Quali sono i risultati secondo i seguenti parametri: numero di operazioni per tutto il periodo, drawdown massimo in pip, aspettativa matematica di un'operazione in pip, profitto finale in pip, Z-score? Senza questi parametri non ha senso parlare di risultati positivi.
Iticsoftware.com/experts/report/new-df/df-gbpjpy.htm
Questo è il risultato del test della sterlina
http://www.iticsoftware.com/digital_filters/gbp-d1.htm
Se quello che ho scritto è di interesse per qualcuno, descriverò ulteriormente dalla A alla Z la costruzione del sistema di trading con la prima e la seconda opzione.
Cercherò di descrivere tutto in un ordine stasera. Sarò felice di sentire qualsiasi pensiero sulla prima variante. Grazie.
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Dal punto di vista della matematica qualsiasi quotazione forex è una serie temporale (cioè una serie temporale di prezzi). Ma la cosa più importante è che questa serie temporale non è stazionaria e gaussiana perché il bordo della curva di distribuzione gaussiana va a "0" e il bordo della curva della serie temporale si piega verso l'alto. I mercati (in)obbedienti danno un buon esempio di distribuzione gaussiana: se prendiamo l'intera popolazione della Terra, l'altezza delle persone varierà da 1 a 2 metri e l'aspetto di una persona alta 4 m non è realistico Nel mercato, sappiamo tutti che questa regola non funziona. Cioè la serie (citazione) non è quasi-stazionaria e non è vicina ad essa. Quindi il metodo di spettroanalisi con metodo della massima entropia descritto negli articoli (a mio parere) è applicato in modo errato. Se prendiamo una quotazione di, diciamo, GBPUSD D1, ed eseguiamo l'analisi dello spettro per tutto il campione e poi per una parte del campione, vedremo che le frequenze "significative" "galleggiano". Ho provato a ripetere il sistema descritto negli articoli. Penso che l'autore abbia fatto una media delle frequenze, cioè ha analizzato pezzi campione e poi ha trovato la media aritmetica. Sono stato in grado di implementare un tale sistema ma questa situazione è buona, quando le frequenze (come negli articoli EURUSD D1) non fluttuano troppo, se le frequenze fluttuano troppo il sistema fallirà. Di nuovo, questa è la mia opinione soggettiva. Per trovare frequenze significative e quindi costruire un sistema di trading meccanico (manuale) stabile, si dovrebbe scegliere la prima variante: utilizzare una parte del campione in cui la serie temporale può essere considerata stazionaria o la seconda variante: passare da serie non stazionarie a stazionarie.
Consideriamo prima la variante 1
Quando possiamo considerare che la serie temporale (quotazione) è stazionaria o vicina ad un processo stazionario? A mio parere, tale stazionarietà è possibile in un canale di regressione lineare, quando il prezzo si muove fuori dagli intervalli di confidenza (confini del canale) e lo scarto quadratico medio dal centro del canale (linea di regressione) diminuisce.... Cioè, il criterio per valutare la stazionarietà del processo è una sequenza di medie.
Variante 2
Secondo me, sarà corretto passare da serie non stazionarie a serie stazionarie sostituendole con le prime differenze.
Se quello che ho scritto è interessante per qualcuno, descriverò ulteriormente dalla A alla Z la costruzione del sistema di trading secondo la prima e la seconda variante.