市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 100

 
Neutron писал(а)>>

作業内容を少し報告します。EUR/USDのティッククオートで構築したバイナリーパターンの収益性を1年ほど調査しました。の関数として、収益性を調査しました。

セルゲイ

  • d=4と5で最も収益性が高いのはどのパターンでしょうか?
  • よく見えないのですが、平面図では、最も収益性の高いパターンがHに対して不変であるように見えますが、これは本当でしょうか? もしそうなら、これはどのように説明できると思われますか?
 
M1kha1l писал(а)>>

d=4と5で最も収益性が高いのはどのパターンでしょうか?

d= 4の場合:-1+1+1+1、+1-1+1-1

d= 5の場合:-1+1+1+1-1、+1-1+1+1+1-1

これらのパターンは、サンプル全体で平均化が行われ、取引あたりのピップで表される最高の収益性を示しています。パターンサイズを大きくすると最大収益率が上がるということは、この提示機構に基づくTSの収益率も上がるということではありません。実は、収益性が高くなるにつれて、この種のパターンに遭遇する頻度は減少していく。パターンの次元を1桁増やすと(例えば2分割から3分割)、組み合わせの数は2倍(4から8)になり、収益性は20%向上する(上図参照)。当然ながら、予測の信頼性と取引頻度の間で妥協する必要があります。その意味で、最も「便利」なパターンが3リンクになる可能性もあります。

見づらいかもしれませんが、平面図では、最も収益性の高いパターンがHに対して不変であるように見えますが、これは本当でしょうか? もしそうなら、これはどのように説明できると思われますか?

ここで、最も急峻なパターンに対する収益性の依存性を、パーティションの水平線-Hの 関数として詳しく見てみましょう。

6リンクの場合(図左)と2リンクの場合(図右)の依存関係を示した。ただし、Hへの依存性がある。縦軸の目盛りが違います。

 
Neutron писал(а)>>

d= 4の場合:-1+1-1+1+1、+1-1+1-1

d= 5の場合:-1+1-1+1-1、+1-1+1+1-1

これはイマドキ、一般的な見積もりでは85%かかるというフラットの「姿」です。

利益率が高くなると、すべての可能なパターンが幾何学的に増加するため、パターンの出現頻度が減少する。パターンの次元を1桁増やすと(例えば2分割から3分割)、組み合わせの数は2倍(4から8)になり、収益性は20%向上する(上図参照)。当然ながら、予測の信頼性と取引頻度の間で妥協する必要があります。

これは、ある投稿で提起された数学の典型的な質問に対する典型的な答えである。「40回を1回で済ますのと、40回を全部1回で済ますのと、どっちがいい?

または

2つの市場モデル:チェルキゾフスキーとクトゥゾフスキーのブティック - 経営におけるポーターカーブ。

依存関係は、6リンクパターン(図左)と2リンクパターン(図右)で示されている。ただし、Hへの依存はある。縦軸の目盛りが違います。

サブインテグラルエリアの差は、期間中のトレンドだと考えていいのでしょうか?

もし「はい」なら、交互パターンの最高収率で、私たちはよく知られた戦略を持っています:最もフラットなペアを見つけると..."further on"(またはオプション)。


他にどのような結論が導き出されるのでしょうか。

 
M1kha1l писал(а)>>

サブインテグラルエリアの差は、期間中のトレンドだと考えていいのでしょうか?

もう少し単純な話です。

おっしゃるとおり、2つの依存関係の下の面積の差から、トレンド成分の寄与がわかります。でも、トレンドはトレンドじゃない!?トレンドは2つのグループに分けられる。最初の「確率的」グループには、何らかの方法で統計的に特定できないすべてのトレンドが含まれます。このようなトレンドは、例えば、Wienerプロセスのトレンドなど、歴史の上に存在しているが、それを利用して利益を得ることはできない。第二のタイプは、いわゆる「決定論的」トレンド、つまりBPの右側が形成される過程で検出されるトレンドが含まれる。このようなトレンドには、最初の差分におけるサンプル間の相互相関係数が正である、BPの上昇または下降区間のシーケンスが含まれる。

つまり、確率的なトレンドは、与えられたグラフの曲線下の面積が異なることになる。

そして決定論的なトレンドは、歩留まりを「均等に」減少させる(図elipse参照)。さて、もしこの時点で線が「入れ替わる」としたら、与えられた取引の水平線Hにおける 商の本当の双方向の振る舞いについて話すことができる。

 
Neutron писал(а)>>

セルゲイさん、d=4と5について、サポートとインタレストで分類したルールの表を添付してください。

パリティパターンが%%に及ぼす影響も興味深い。

 

つまり、前ページに掲載した3次元の写真を表として提示すること?

 
Neutron писал(а)>>

つまり、前ページに掲載した3次元の写真を表形式で提示すること?

私に同意しておきながら、ルールを読んでいないようですね :)

ここによくまとまっているhttp://www.basegroup.ru/library/analysis/association_rules/intro/

簡単に説明すると

  • BPを、与えられたHと 与えられた dで 1000パターンに分解したんですね(1001+dのかぎ極限)。
  • 内、100がユニーク
  • 100通りのパターンのうち、n番目のパターンは1000個のサンプルの中で、例えば200回発生するので、その支持率=20%(この条件が20%のケースで発生する場合)、つまりルールの支持率となる。
  • このn番目のパターン(条件)に対して、"+"が150回、"-"が50回の2つの解が存在する。つまり、興味 e. ルール = "+"に対して75%、"-"に対して25% ( if ( Pattern == n ) Then 75% else 25% ) ...。これは、パストゥホフの論文の末尾にある表で、イベントの数として紹介されている。しかし、相対的な値を使用する方が便利です。


dの増加に伴う支持率の減少率だけでなく、ルールの面白さの変化のダイナミズムも注目される。

符号変動にニュアンスを見出すことができるかもしれません。

フィルタリングやソートがいろいろできるので、表で見ることが多いのですが、グラフで見ることもできるんですね。

 

Hの 関数として、パターンの頻度(図右)と予測妥当性(図左)のデータがあるんです。

d=5の場合のデータが示されている。赤色は大きな値、青色は小さな値を示しています。

 

to 中性子

残念ながら、私の人生の事情により、市場とフォーラムから無期限で離れなければならなくなりました。今回のご発見を踏まえて、ひとつ思うことがあります。

これは、スイッチングパターン+H/Hを 検出し、コミットされたトランザクションの後に、1~2PTカウントをスキップするものです。間違いなく、+Hと -Hの ストラテジーの継続時間統計(ライフタイム)があるはずです。Hから -Hに n 回変化した後(1ステップ休止後)、ストラテジーを変更し、逆に-Hから +Hn 回変化した後、ストラテジーを変更する。kagi - tickシリーズの分割の私の観察によると、1つの安定した、繰り返し一定のパターンがあります:前のRTのトップは、現在の(最後の)Kagiトップのデルタ近傍(3〜5ピップ以下)に落ちるとき - それは+Hから -Hに 戦略を変更する必要があり、このパターンをキャッチするには、我々は取引の後に1〜2 RTサンプルをスキップする必要があります - それらの上で取引ではなく、分析するために。


追伸

サイエンスに感謝です。素敵なトレンドと大きな利益を得てください。

 
1000
理由: