Подсистема "Управление Активами" - страница 3
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
thecore,
вся эта математика очень хорошо делается на НС
Например, в вероятностной сети меняя (оптимизируя) параметр обобщения сигма, получим те же "облака".
Так же на вход можно подавать время (ночь/день), и любые другие важные на ваш взгляд данные.
Например для simple MA периода N это еще бар N (который выпадает из расчета MA на следующем баре).
В общем, очень удобно.
Извиняюсь за задержки, но дела всякие важные не позволяют участвовать оперативно.
to thecore
Классическое предсказание MA (в моем понимании) - это примерно так:
(1) берем MA[2] и MA[1] и по полученным данным вычисляем разность MA[2]-MA[1] или угол.
(2) двигаемся далее влево и ищем такой же угол на истории
(3) от этой найденной точки берем столько баров ВПЕРЕД сколько хотим
(4) записываем среднее по всем найденным значениям в массив
(5) проходим по истории столько баров НАЗАД сколько хотим, но желательно чтобы за это время тренды менялись несколько раз
(6) в результате получаем массив усредненных точек предсказания
К сожалению, я не очень понял уже с выделенного момента, а любопытство не позволяет «забить» на этот метод. Итак, вычислили MA[2]-MA[1] (я так понял, что MA[1] это «текущий бар-1»), пошли «в историю» и нашли такую же разность (она должна быть ровно такой же или есть какие то критерии). До этого момента - я все вроде понял точно. Пункт второй «усаживает» нас на каком-то баре в истории. Далее «берем столько баров ВПЕРЕД сколько хотим» (а если совсем не хотим :о) – шутка, критерий то должен быть), - это мы как бы смотрим, что было в среднем после аналогичного MA[2]-MA[1]. Пятый пункт не очень понятен, мы в нем что ищем и зачем идем в историю, мы же только что оттуда? Или мы так итерационно ищем поведение MA после остальных таких же MA[2]-MA[1]. Наличие трендов определяется просто знаком разности (знаком образованного угла)?
В итоге - правильно ли я концептуально понял, что ищутся все аналогичные разности MA[2]-MA[1] по всей истории и оценивается «что было» после каждого события?
to anubis
немного отойдя от темы: кто-нибудь знает где можно найти алгоритмы прогнозирования, в часности ARIMA, достаточные для реализации скажем в том же MQL ? ps без диф. уров. конешна -)
Тем подобного толкования было уже много на форуме, попробуйте использовать поиск. Но есть другие способы: можно прочитать книжки, или поставить MathLab и подсмотреть в нем (m-код у него вроде открытый). Но мое, ИМХО, очень простое – реализовывать ARIMA смысла большого нет по нескольким причинам: весьма неприятный алгоритм реализации, и к тому же можно заменить ее AR моделью более высокого порядка. Существует теорема, однозначно приравнивающая порядки этих моделей, грубо говоря, ARIMA(m)==AR(n), где m и n порядки моделей.
to Aleku
На мой взгляд тут нужно не искать общие подходы -теория оптимизации, Марковские цепи это
бездна в ней можно барахтаться годами, - а плясать от конкретных условий выбора актива, и в
соответствии с этим выстраивать приоритеты.
…
Думаю, в ближайшее время выложу более детальную модель, если будет что выкладывать (сейчас уперся в некоторые проблемки). К сожалению времени как всегда мало, а тема, тут Вы правы на все сто, не такая простая, как кажется на первый взгляд.
Меня многое не устраивает в существующих моделях управления капиталом (наверно, надо было тему так и назвать для большей ясности), ну например управление размером лота. Очень часто идут от анализа торгов, а как результат – практически всегда к убыточным сделкам системы подходят с максимальным лотом.
Ну да ладно, разберемся. :о)
ЗАДАЧА
Коллеги, пока «наше все» не накрылось медным тазом кризиса, - помогите решить очень простую задачу. Предположим, эксперт только-только начал работать (самая первая инициализация). Один, какой то счет, одного какого то ДЦ, какое то количество торгуемых инструментов, для большей точности пусть их будет N :о).
Разумеется, все торговое окружение известно. Есть начальный, ограниченный депозит, пополнения депозита не учитываем. Предварительно, один сегмент зигзага – одна сделка.
Эксперт запрашивает прогноз по каждому инструменту, и получает прогнозный зигзаг на какое то количество сегментов вперед, допустим M. Итого получается всего прогнозных сегментов NxM. Для каждого прогнозного сегмента известна его геометрия и оценка риска. Для простоты, будем рассматривать только первые сегменты от каждого инструмента. Получается вот такая картинка (условно конечно :о):
Учитывая ограничения депозита, время существования сегмента (сделки), риски, торговое окружение нужно найти такое оптимальное количество лотов для каждой сделки (каждого сегмента), которое приведет к получению максимальной суммарной прибыли по всем сделкам.
Почему-бы не применить генетический алгоритм поиска оптимального решения?
В итоге - правильно ли я концептуально понял, что ищутся все аналогичные разности MA[2]-MA[1] по всей истории и оценивается «что было» после каждого события?
Да, Вы правильно поняли. Ищутся в истории разности MA[i+1]-MA[i] похожие на MA[2]-MA[1] или даже MA[1]-MA[0].
Как я и говорил использование MA не обязательно. Важен принцип прогнозирования.
ЗАДАЧА
Учитывая ограничения депозита, время существования сегмента (сделки), риски, торговое окружение нужно найти такое оптимальное количество лотов для каждой сделки (каждого сегмента), которое приведет к получению максимальной суммарной прибыли по всем сделкам.
Привет, Серёга.
Ты, наверное, шутишь - если мне не изменяет память, то за решение этой задачи (задача оптимального портфеля), Марковиц в своё время получил Нобелевскую премию! Хочешь найти его на нашем форуме?
Ты, наверное, шутишь - если мне не изменяет память, то за решение этой задачи (задача оптимального портфеля), Марковиц в своё время получил Нобелевскую премию! Хочешь найти его на нашем форуме?
Не его, а ее. :-)
Не его, а ее. :-)
Не-е, не её. ^_^