Прогнозирование фьючерсных цен на основе годовой сезонной колеблемости (концепт, требуется научная правка). - 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
1. Проще и правильнее работать с логарифмом цены, чем переводить всё в проценты.
Да, я рассматривал этот вариант. Конечно, правильнее работать с логарифмами. С другой стороны выравнивание приращений необходимо только лишь для получения равномерности распределений отдельных приращений во времени. На графике отлично видно, что процентные приращения в 2010 году примерно равны % приращениям в 2000 или 1990. Раз они равны, то задача решена верно, не все ли равно с помощью логарифмов она решена или с помощью простого % изменения?
2. Это для нормального распределения вероятность 3-х сигм 0.2%, а для рыночных цен она гораздо выше. Т.е. отсекать всё что выше 2-х сигм не всегда оправдано.
Это почему? Ведь видно, что колокол ненормально вытянут, т.е. больше небольших приращений и меньше больших. По этой картинке больших выбросов наоборот должно быть меньше (рынок чаще возвращается, чем идет дальше):
К тому же разницы между фильтрованными и не фильтрованными котировками практически нет:
2 Сигмы я использовал лишь для примера. Можно вообще не использовать фильтрацию, а можно использовать фильтрацию по 3 или даже 5 сигмам. Все это гибко задается в моей программе.
3. Сезонность это не только зима-лето, в широком смысле это любые периодические изменения.
Да, совершенно верно. К тому же сезонность это не только посевная и сбор уражая. Сезонность это нечто большее...
4. Аррle, как и большинство технологических компаний, вообще не платит дивидентов. Лучше всё-таки смотреть на те ассеты, которые имеют реальную сезоность - нефть, зерно, мясо. Если компании, то отопительные, электрические, транспортные. Искать сезонность в цена на Apple достаточно смешно, их нет и не может быть.
Акции Apple я взял только потому, что мне требовался такой график, который показывал очень сильный рост или падение за ближайшие несколько лет. Мне необходимо было проверить методику нормализации и детрендизации цен. В остальном да, не думаю что Apple обладает сезонностью.
C-4:
Сами понимаете, методик расчетов для такого предмета в открытом доступе нет, тематика - не паханное поле. Вот и приходится самому соображать, что такое сезонность и как ее получить.
Здесь попадалось нечто похожее)
Здесь попадалось нечто похожее)
Я вроде это когда-то читал. Слишком сложно для моего понимания. К тому же там все сводится к одному и тому же: тренд, сезонная составляющая, случайная составляющая. К тому же просто нереально реалзиовать все эти расчеты средствами MQL, хотя приходится расчитывать все именно в нем, потому что для советника это очень нужно.
Это почему? Ведь видно, что колокол ненормально вытянут, т.е. больше небольших приращений и меньше больших. По этой картинке больших выбросов наоборот должно быть меньше (рынок чаще возвращается, чем идет дальше):
Я вроде это когда-то читал. Слишком сложно для моего понимания. К тому же там все сводится к одному и тому же: тренд, сезонная составляющая, случайная составляющая. К тому же просто нереально реалзиовать все эти расчеты средствами MQL, хотя приходится расчитывать все именно в нем, потому что для советника это очень нужно.
Да, там сложное описание элементарных вещей. Можно и на mql повторить, при желании, сложных вычислений вроде нет, с сезонной составляющей там даже проще. Только принципиальной разницы, как считать, не вижу. Практически ведь интересует только вверх/вниз :)
зы: а сигмами вроде интересней отфильтровать не максимальные, а минимальные значения.. т.е. получить в итоге время, когда происходит наибольшее изменение цен и избавится от мелких колебаний.