TSR - トレーディングシステムの蘇生 - ページ 5

新しいコメント
 

バーを引いているうちに、いくつかの戦略を分散させるという絶対的に明確な方法を思いつきました。

  1. 入力パラメータの値が異なるものでも、別のTSとして考えることにする。
  2. すべてのTSのうち、収益性の高いものだけを残しました。
  3. それぞれのTPと対応するTSについて、線形回帰、つまり上向きになる直線を見つけました（すべて利益となります）。
  4. 各利益のBPからその回帰値を引き、その差を回帰値の右端の値で割った（同じスケールに縮小した）。
  5. 従って、出来上がったGRはMO（サンプル）がゼロになります。
  6. ある閾値（リスクと呼ぶ）以上の分散を持つGR（それぞれTC）、つまりチャンネルが広すぎるものを破棄したのです。
  7. 今度は残りのBPを逆スケーリングして、先に述べた右回帰の値を掛けているのである。
  8. あとは、分散が最小になるように、これらのBPを足し合わせればよい。そうすると、あるTSの利益グラフの安値が、別のTSの上昇に重なるような効果が得られます。
  9. 重み付け係数はすべて0より大きく、合計で1が与えられるべきである。(ほとんどマルコウィッツのポートフォリオの古典的なタスク).

以上、あるTSの集合とその重み係数を用意しました。我々はそれぞれこれらのTSをすべて掛け合わせ、最も分散された、絶対的に正確に定義されたリスクレベルのSuper-TSを得た（ポイント6参照）。

 
hrenfx:

1.提案された方法は、私がポイント3で書いたこととは何の関係もありません。

2.OOSで負けていようが、負けているように見えれば誰も気にしない。それが統計的アービトラージです。

1.提案手法は、正の相関を持つ信号を強調し、負の相関を持つ信号を抑制する。相関関係の見つけ方ではないでしょうか？そうすると、どこか用語がずれているんです。

2.私はそのような取引の方法を理解していないのかもしれません。詳しく教えてください。同じ商品の2つのトレーディングシグナルのシーケンスを統計的にアービトラージする方法とは？

 
voltair:

EAについては、その価値は時間が解決してくれるでしょう。

EAそのものには何の価値もないかもしれませんが、それが示すアイデアには価値があり、それを見事に実現しているのです。他に必要なものはありますか？
 
hrenfx:
以上、独自の重み係数を持つ特定のTSのセットを入手しました。我々はそれぞれこれらのTSをすべて掛け合わせ、最も分散された、絶対的に正確に定義されたリスクレベルのSuper-TSを得た（ポイント6参照）。
信じられないかもしれませんが、私はやり遂げました。結果は良好で、時には感動的ですらあります。しかし、そんなSuper-TSも、やはり保証はしてくれない。そして、他の方法を適用することが必要である。
 
hrenfx:

バーを引いているうちに、いくつかの戦略を分散させるという絶対的に明確な方法を思いつきました。

  1. 入力パラメータの値が異なるものでも、別のTSとして考えることにする。
  2. すべてのTSのうち、収益性の高いものだけを残しました。
  3. それぞれのTPと対応するTSについて、線形回帰、つまり上向きになる直線を見つけました（すべて利益が出ています）。
  4. 各利益のBPからその回帰値を引き、その差を回帰値の右端の値で割った（同じスケールに縮小した）。
  5. 従って、出来上がったGRはMO（サンプル）がゼロになる。
  6. ある閾値（リスクと呼ぶ）以上の分散を持つGR（それぞれTC）、つまりチャンネルが広すぎるものを破棄したのです。
  7. 今度は残りのBPを逆スケーリングして、先に述べた右回帰の値を掛けているのである。
  8. あとは、分散が最小になるように、これらのBPを足し合わせればよい。そうすると、一方のTSの収益図の安値が他方のTSの上昇に重なるような効果が得られます。
  9. 重み付け係数はすべて0より大きく、合計で1が与えられるべきである。(ほとんどマルコウィッツのポートフォリオの古典的なタスク).

以上、あるTSの集合とその重み係数を用意しました。したがって、これらのTSをすべて掛け合わせ、正確に定義されたリスクレベルを持つ最大分散Super-TSを得ることができた（ポイント6参照）。

これは、まさにレシェトフが以前のプロジェクトで扱って いたことだ。

ここ（このトピック）では、少し考え方が違います。信号の論理加算の代わりに、論理 積を使用する。ノイズのかなりの部分がフィルターで除去されることが想定される（実際にも確認されている）。

zyです。訂正します。 算術加算の代わりに本文中ではさらに//。

 
MetaDriver:

1.提案手法は、正の相関を持つ信号を選択し、負の相関を持つ信号を抑圧する。相関関係の見つけ方ではないでしょうか？そうすると、どこか用語がずれているんです。

トピックスターターが提案した方法については、これ以上論じたくありません。

2.私はそのような取引の方法を理解していないのかもしれません。詳しく教えてください。同じ商品の2つのトレーディングシグナルのシーケンスを統計的にアービトラージする方法とは？

取引シグナルのシーケンスは、任意の数の商品を取引することができます。

私は投げかけられた質問に答えているのです。

  1. 2つのBP Profitは互いに相関している。
  2. それは、彼らのある種の違いが、水平方向のチャンネルにぶら下がるということです。
  3. つまり、このチャネルを他のフラットと同じように取引するわけです。
 
voltair:
信じられないかもしれませんが、私はそれをやり遂げました。結果は良好で、時には感動的ですらあります。しかし、それでも、そのようなスーパーTCでさえも、保証はできない。 そして、他の方法を適用する必要があります。
どんな方法ですか？
 
MetaDriver:
これは、レシェトフが以前のプロジェクトで行ったこととほぼ同じである。
リンク？
 
hrenfx:

一度にいくつもの商品の売買シグナルのシーケンスを取引することができます。

投げかけられた質問に答えること。

  1. 2つのBPの利益は互いに相関している。
  2. それは、彼らのある種の違いが、水平方向のチャンネルにぶら下がるということです。
  3. つまり、このチャネルを他のフラットと同じように取引するわけです。
残念ながら、私は利益/エクイティカーブの取引方法を知りません。教えてもらえますか？正直言って、理解できない。
 
voltair:
信じられないかもしれませんが、私はそれをやり遂げました。結果は良好で、時には感動的ですらあります。しかし、そのようなスーパーTSであっても、やはり保証はできない。そして、他の方法を適用する必要があります。

この仕掛けは、ウィンドウが動くと（インターバル）、こちらのTCセットが変わらなくても、スケールが浮いてしまうのです。まあ、TCのセットも変わらざるを得ないのですが。

このような自己適応型のスーパーTSは、統計的に調査する必要がある。しかし、私の考えでは、このようなTSの多様化（実際には金融商品の多変数関数であり、単に価格BPを利益BPに変換すること）は行わず、初期データである価格BP間の相互関係の探索に徹した方が良いのではないかと考えています。そして、その関係を正確に取引すること。それは、絶対に作為的なものではなく、経済的に健全なものです。

12345678910111213
新しいコメント