Построение торговой системы с использованием цифровых фильтров НЧ - страница 21
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
Ну, да! У фильтра Баттероута нет окна усреднения - рекурсивный он, и много ручек - параметров которые можно менять, определяя тем самым крутизну среза, неравномерность АЧХ в полосе пропускания, саму полосу пропускания... Но при желании можно упростить всё многообразие до одной ручки и, таким образом, донести основную идею.
А про то, что положение экстремумов зависят от ШИРИНЫ ОКНА ПРОПУСКАНИЯ ФНЧ - я поправился!
Сам подход кажется перспективным. Приходит человек и кричит -"Вот, я придумал Супер-Пупер Классный ФНЧ!". Ты ему - "а давай его сюда, посмотрим как он сглаживает". И смотрим его в сравнении, например, с тем же скользящим средним. Крутим ему все настроечные параметры, если он даст сглаживание лучшее, значит респект автору!
Изюминка в том, что мы смоги выделить единственный обобщённый параметр для всех ФНЧ позволяющий их объективно сравнивать, и этот параметр суть величина отклонения сглаженного ВР от идеально сглаженного ФНЧ без ФЗ с прямой АЧХ в полосе пропускания и т.п. Произвол конечно есть, но ничего лучшего не видится.
вот, кстати http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip рекомендую всем, особенно ценителям стационарности. Там кстати и про фильтры есть.
Что приятно, то что это где то примерно с моими мыслями пересекается. :)
вот, кстати http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip
Оказывается, что оптимальными статистиками при построении наших торговых систем в этой ситуации являются линейные скользящие средние с переменными окнами. Т.е. скользящие средние, которые надо брать таким образом, чтобы они в основном попадали на участки одного тренда. Причем, скользящие средние не экспоненциальные или какие-то еще, это 2 скользящих средних: простое скользящее среднее и скользящее среднее с коэффициентом i, это сумма i на Xi. А для волатильности нужно рассмотреть сумму квадратов последовательности этих случайных величин.
Похоже автор вплотную подошёл к открытию LRMA :)
LRMA конструируется так, чтобы сумма квадратов отклонений ее от цены была минимальной. Но ведь можно минимизировать и другую целевую функцию (ЦФ) - сумму модулей ошибок, например. Эта ЦФ, имхо, более естественна для фореха, чем сумма квадратов ошибок. Аналитически ее вычислить проблематично, но можно и попытаться приближенно сделать.
Это анализ путем замены разностями. Я все таки не отбрасываю эту идею :-) Можно увеличить кол ставок и их длительность добавление фильтров на мелких тайм фреймах
вот, кстати http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip
Оказывается, что оптимальными статистиками при построении наших торговых систем в этой ситуации являются линейные скользящие средние с переменными окнами. Т.е. скользящие средние, которые надо брать таким образом, чтобы они в основном попадали на участки одного тренда. Причем, скользящие средние не экспоненциальные или какие-то еще, это 2 скользящих средних: простое скользящее среднее и скользящее среднее с коэффициентом i, это сумма i на Xi. А для волатильности нужно рассмотреть сумму квадратов последовательности этих случайных величин.
Похоже автор вплотную подошёл к открытию LRMA :)
Не думаю, что человек (один из очень не многих, кстати) который смог приспособить решение задачи о разладке стохастическаго процесса (как раз наш случай, данные условно стационарные) к рынку не осведомлен о LRMA. :)
На альпари или виаке, тема с названием что то типа "фильтруем буржуйские базары", - наверное про это речь.
Не думаю, что человек (один из очень не многих, кстати) который смог приспособить решение задачи о разладке стохастическаго процесса к рынку не осведомлен о LRMA. :)
Вот подстроил фильтры и взял только лонги (в сторону спреда):
Не думаю, что человек (один из очень не многих, кстати) который смог приспособить решение задачи о разладке стохастическаго процесса к рынку не осведомлен о LRMA. :)
Где то в сети видел более подробное описание его подходов. Не совсем досканальное, но всё же. Но мне не интересны детали, но интересны, скажем так, общеметодические подходы. И то на чем они основаны, а среднее это или ещё что то - не так уж важно. К тому же, ценность знания тонкостей построения LRMA из средних - весьма условна, с точки зрения понимания процессов.