Вроде бы здесь http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=26903&highlight=Terranin человек занимался чем-то похожим. Но я не уверен.
Mathemat:
Задачка: правдоподобно смоделировать историю заданного инструмента (скажем, EURUSD) на заданном ТФ, т.е. сформировать исторический массив баров. Если кто-нибудь чем-то подобным уже занимался, откликнитесь, пожалуйста. Какие параметры пары надо учитывать, для каких величин строить вероятностные распределения и т.д и т.п.
Моделирование одной лишь цены закрытия - не слишком сложная задача: достаточно выяснить нужные параметры распределения для разницы цен закрытия соседних баров (Return) на реальной истории, затем тупо, по моментам, вычислить нужную интегральную функцию распределения и для генерации таким образом распределенной величины вычислить обратную ей функцию. В реальности это нечто близкое к нормальному, но существенные отличия есть - в толстом хвосте и поведении вблизи нуля. Для Return при желании можно даже смоделировать квазистационарный процесс (хотя я этим не занимался).
Задачка возникла не просто так, чтобы побаловаться, а по реальной нужде. Спасибо.
У Петерса в книге "Фрактальный анализ финансовых рынков" приводится функция распределения в аналитическом виде,
но мне кажется, Вы ее должны были читать. По этой формуле нормальное
распределение является лишь частным случаем, и (насколько я
помню) она также описывает тяжелые хвосты Парето. Я подглядел
на форумах два ресурса на эту тему и выложил в ветке Фракционное броуновское движение (генерация котировок)Задачка: правдоподобно смоделировать историю заданного инструмента (скажем, EURUSD) на заданном ТФ, т.е. сформировать исторический массив баров. Если кто-нибудь чем-то подобным уже занимался, откликнитесь, пожалуйста. Какие параметры пары надо учитывать, для каких величин строить вероятностные распределения и т.д и т.п.
Моделирование одной лишь цены закрытия - не слишком сложная задача: достаточно выяснить нужные параметры распределения для разницы цен закрытия соседних баров (Return) на реальной истории, затем тупо, по моментам, вычислить нужную интегральную функцию распределения и для генерации таким образом распределенной величины вычислить обратную ей функцию. В реальности это нечто близкое к нормальному, но существенные отличия есть - в толстом хвосте и поведении вблизи нуля. Для Return при желании можно даже смоделировать квазистационарный процесс (хотя я этим не занимался).
Задачка возникла не просто так, чтобы побаловаться, а по реальной нужде. Спасибо.
Кроме того, henium на Альпари достаточно много занимался строительстом (моделированием) котировок по известным характеристикам. Вот нашел его старую тему - Эллиот и случайное блуждание
Большое спасибо всем ответившим. Информации более чем достаточно.
А Петерса я не читал, Rosh, но обязательно познакомлюсь...
2 alexjou: спасибо, но это не генератор котировок, а очень любопытный тестер от независимого программера.
2 Rosh: книжка и правда - супер. Хоть буду иметь представление, как Returns распределены. А вот насчет того, как генерить бары, похоже, придется собственные мозги юзать. Ну да ладно, не впервой. ..
2 alexjou: спасибо, но это не генератор котировок, а очень любопытный тестер от независимого программера.
2 Rosh: книжка и правда - супер. Хоть буду иметь представление, как Returns распределены. А вот насчет того, как генерить бары, похоже, придется собственные мозги юзать. Ну да ладно, не впервой. ..
Великолепная книга. Спасибо за наводку.
Тогда еще вот ветка с инвесто - Генерация данных
ОК, Rosh, думаю, таблиц в Приложении 3 книги Петерса мне должно хватить
для генерации одного ряда данных (скажем, Open) приличного качества. А с барами разберемся потом.
А вот еще вопросик в тему: какую реальную роль играет в функции
второй параметр? Для выделения нужной памяти под служебный массив?
А вот еще вопросик в тему: какую реальную роль играет в функции
double iMAOnArray( | double array[], int total, int period, int ma_shift, int ma_method, int shift) |
второй параметр? Для выделения нужной памяти под служебный массив?
Сильно на тему этого параметра не заморачивался. Но для сглаживаний
типа EMA и SMMA точность меняется, как и положено.
Эх, Rosh, ну и свинью же ты мне подкинул с этим Петерсом! Жил себе спокойно
в неведении, думая, что гауссовская кривая - приемлемая аппроксимация
Returns, а теперь вот сижу и переделываю код под фрактальные распределения,
да еще и с учетом параметра Херста. Да уж, книга обламывает качественно,
особенно в применении к Фореху.
Прошу воспринимать первое предложение поста не как наезд, а только как благодарность за наводку.
Rosh, а шо це Талеб? "Fooled by Randomness"? Если да, то я ее нашел, спасибо. Эх, тяжелый у него язык-то...
Прошу воспринимать первое предложение поста не как наезд, а только как благодарность за наводку.
Rosh, а шо це Талеб? "Fooled by Randomness"? Если да, то я ее нашел, спасибо. Эх, тяжелый у него язык-то...
Mathemat:
Эх, Rosh, ну и свинью же ты мне подкинул с этим Петерсом! Жил себе спокойно в неведении, думая, что гауссовская кривая - приемлемая аппроксимация Returns, а теперь вот сижу и переделываю код под фрактальные распределения, да еще и с учетом параметра Херста. Да уж, книга обламывает качественно, особенно в применении к Фореху.
Прошу воспринимать первое предложение поста не как наезд, а только как благодарность за наводку.
Rosh, а шо це Талеб? "Fooled by Randomness"? Если да, то я ее нашел, спасибо. Эх, тяжелый у него язык-то...
Эх, Rosh, ну и свинью же ты мне подкинул с этим Петерсом! Жил себе спокойно в неведении, думая, что гауссовская кривая - приемлемая аппроксимация Returns, а теперь вот сижу и переделываю код под фрактальные распределения, да еще и с учетом параметра Херста. Да уж, книга обламывает качественно, особенно в применении к Фореху.
Прошу воспринимать первое предложение поста не как наезд, а только как благодарность за наводку.
Rosh, а шо це Талеб? "Fooled by Randomness"? Если да, то я ее нашел, спасибо. Эх, тяжелый у него язык-то...
Странно, но язык ,которым написана книга Талеба, мне наоборот нравится. Правда я читал на русском языке. От него же я узнал, что зря в свое время солил философию... Считаю книгу обязательной для прочтения каждым кандидатом в спекулянты, как и книги Петерса.
Я говорю об английском варианте. Язык-то мне тоже нравится, Rosh, но читать ее на русском в переводе Закаряна не очень хочется
- например, из-за огромной избыточности знаков препинания, которые
так и бросаются в глаза, и слишком явного повторения структуры
английских предложений, не свойственной русскому языку.
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Моделирование одной лишь цены закрытия - не слишком сложная задача: достаточно выяснить нужные параметры распределения для разницы цен закрытия соседних баров (Return) на реальной истории, затем тупо, по моментам, вычислить нужную интегральную функцию распределения и для генерации таким образом распределенной величины вычислить обратную ей функцию. В реальности это нечто близкое к нормальному, но существенные отличия есть - в толстом хвосте и поведении вблизи нуля. Для Return при желании можно даже смоделировать квазистационарный процесс (хотя я этим не занимался).
Задачка возникла не просто так, чтобы побаловаться, а по реальной нужде. Спасибо.