Construcción de un sistema de comercio mediante filtros digitales de paso bajo
¡Claro que sí!
Esto es realmente interesante. Me gustaría decir unas palabras.
Estacionariedad: en pocas palabras, es la constancia de las características estadísticas a lo largo del tiempo. Si reducimos la BP (serie temporal) a estacionaria utilizando primeras diferencias (suele llamarse distribución de retornos en este foro), obtenemos un proceso de Wiener. La ACF (función de autocorrelación) se parece a una función delta. Desde mi punto de vista, esto es un callejón sin salida.
IHMO debemos utilizar otro método para llegar a una serie estacionaria. En la primera etapa deducimos la ecuación de la recta (obtenemos MOJ=0 la primera estacionariedad), luego deducimos el proceso oscilatorio de los residuos y comprobamos si hay ajuste con BHP; si no, volvemos a encontrar el proceso oscilatorio, lo deducimos y comprobamos si hay ajuste con BHP, etc. Hasta que haya ajuste, así obtenemos y RMS=constante (segunda estacionariedad). Como resultado, tenemos todos los componentes de la PA analizada.
Para MME (método de máxima entropía) tratar de alimentar a la entrada del analizador BGS, sólo se pregunta si va a obtener el mismo resultado que aquí http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804 o no.
En cualquier caso el tema es interesante y con gusto, lo leeré con mucha atención
Si lo que he escrito es de interés para alguien, pasaré a describir de la A a la Z la construcción del sistema de comercio para la primera y segunda variantes.
El tema es ciertamente interesante, pero el análisis de los resultados da un poco de miedo: "En ambos casos, los sistemas llevan funcionando desde el año 99 en el lado positivo". El rendimiento de un sistema en el lado positivo no es indicativo de su idoneidad para el comercio. ¿Qué hay de los siguientes parámetros: número de operaciones para todo el periodo, reducción máxima en pips, expectativa de la operación en pips, beneficio final en pips, puntuación Z? Sin estos parámetros no tiene sentido hablar de ningún resultado positivo.
Iticsoftware.com/experts/report/new-df/df-gbpjpy.htm
Este es el resultado de la prueba de la libra
http://www.iticsoftware.com/digital_filters/gbp-d1.htm
Si lo que he escrito es de interés para alguien, voy a describir más a fondo de la A a la Z la construcción del sistema de comercio por la primera y segunda opción.
Trataré de describir todo en un orden esta noche. Estaré encantado de escuchar cualquier opinión sobre la primera variante. Gracias.
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Desde el punto de vista de las matemáticas, cualquier cotización en el mercado de divisas es una serie temporal (es decir, una serie de precios en el tiempo). Pero lo más importante es que esta serie temporal no es estacionaria ni gaussiana porque el borde de la curva de distribución gaussiana va a "0" y el borde de la curva de distribución de la serie temporal va hacia arriba. Los mercados (in)obedientes dan un buen ejemplo de distribución gaussiana: si tomamos toda la población de la Tierra, la altura de las personas variará de 1 a 2 metros y la aparición de una persona de 4 m de altura es irreal En el mercado, todos sabemos que esta regla no funciona. Es decir, la serie (cita) no es cuasi-estacionaria y no se acerca a ella. Por lo tanto, el método de espectroanálisis por el método de máxima entropía descrito en los artículos (en mi opinión) se aplica incorrectamente. Si tomamos una cotización de, por ejemplo, GBPUSD D1, y realizamos el análisis del espectro para toda la muestra y luego para una parte de la misma, veremos que las frecuencias "significativas" "flotan". Intenté repetir el sistema descrito en los artículos. Creo que el autor promediaba las frecuencias, es decir, analizaba las piezas de la muestra y luego hallaba la media aritmética. Pude implementar dicho sistema pero esta situación es buena, cuando las frecuencias (como en los artículos EURUSD D1) no fluctúan demasiado, si las frecuencias fluctúan demasiado el sistema fallará. De nuevo, esta es mi opinión subjetiva. Para encontrar frecuencias significativas y así construir un sistema de trading mecánico (manual) estable, se debe elegir la primera variante: utilizar una parte de la muestra en la que la serie temporal pueda considerarse estacionaria o la segunda variante: pasar de series no estacionarias a estacionarias.
Consideremos primero la variante 1
¿Cuándo podemos considerar que la serie temporal (cotización) es estacionaria o se aproxima a un proceso estacionario? A mi entender, dicha estacionariedad es posible en un canal de regresión lineal, cuando el precio se mueve fuera de los intervalos de confianza (bordes del canal) y la desviación media cuadrática desde el centro del canal (línea de regresión) disminuye.... Es decir, el criterio para evaluar la estacionariedad del proceso es una secuencia de medias.
Variante 2
En mi opinión, será correcto cambiar de series no estacionarias a series estacionarias sustituyéndolas por primeras diferencias.
Si lo que he escrito le resulta interesante a alguien, describiré más a fondo de la A a la Z la construcción del sistema de comercio según la primera y la segunda variante.