Сэнсэй, нельзя ли 1-2 "текстовочки" свежих от вас увидеть для анализа. Старые разбирать не с руки ибо истории настолько глубокой нет, а последний стейт, что был любезно вами опубликован, я так понимаю уже с вашей авторской оптимизацией, до которой нам "земным людям" ещё очень далеко.
seedormatrasch: Сэнсэй, нельзя ли 1-2 "текстовочки" свежих от вас увидеть для анализа. Старые разбирать не с руки ибо истории настолько глубокой нет, а последний стейт, что был любезно вами опубликован, я так понимаю уже с вашей авторской оптимизацией, до которой нам "земным людям" ещё очень далеко.
Сколько можно, их тут помоему уже 250 страниц...
Материала более чем достаточно, действуйте...
P.S.: простыни постить не буду. Вот вчерашний выход из рынка:
2015.11.19 03:17:44
55712505
USDCAD
sell
out
0.05
1.32766
70096046
0.00
-0.12
-16.36
10 382.68
2015.11.19 03:45:45
55714495
USDJPY
sell
out
1.37
123.415
70097797
0.00
-0.31
75.10
10 457.47
2015.11.19 03:45:45
55714497
USDCHF
sell
out
1.04
1.01469
70097799
0.00
0.43
295.76
10 753.66
2015.11.19 03:45:45
55714500
USDCAD
sell
out
1.19
1.32635
70097803
0.00
-2.76
-507.22
10 243.68
2015.11.19 03:45:45
55714502
NZDUSD
buy
out
1.95
0.65406
70097806
0.00
-63.90
-985.62
9 194.16
2015.11.19 03:45:45
55714505
GBPUSD
sell
out
1.28
1.52930
70097809
0.00
-1.18
1 044.28
10 237.26
2015.11.19 03:45:45
55714507
EURUSD
sell
out
1.55
1.07165
70097811
0.00
-3.14
646.85
10 880.97
2015.11.19 03:45:45
55714508
AUDUSD
sell
out
2.45
0.71641
70097813
0.00
66.93
1 148.95
12 096.85
P.P.S: и вообще больше ничего здесь постить не буду...
Ребята, я в математике не бум-бум. Подскажите, как подбирать веса в синтетике для минимизации дисперсии на заданном окне через регрессию, в lrbuild к примеру надо подавать как регрессоры, так и значения самого синтетика, чтобы найти коэффициенты. Тогда через какую либу решить задачу оптимизации для поиска синтетика с мин. дисперсией? Буду благодарен, если покажите пример с кодом, адаптивным под mql5 (4).
Ребята, я в математике не бум-бум. Подскажите, как подбирать веса в синтетике для минимизации дисперсии на заданном окне через регрессию, в lrbuild к примеру надо подавать как регрессоры, так и значения самого синтетика, чтобы найти коэффициенты. Тогда через какую либу решить задачу оптимизации для поиска синтетика с мин. дисперсией? Буду благодарен, если покажите пример с кодом, адаптивным под mql5 (4).
в lrbuild надо подавать либо:
(1) все регрессоры против некоторой табличной функции
последняя колонка MATRIX должна быть табличной функций либо данными актива (ноги спреда)
Это понятно.
Вопрос, каким образом проводить поиск спреда с мин. дисперсией.
Конечно можно полным перебором с каким-то дискретным шагом или реально заморочиться и найти решение системы уравнений для поиска минимума функции через приравнивание нулю частных производныхσ(Y(A1..A4)). Просто я уверен, что есть готовая библиотека, чтобы в пару строк кода найти решение). В ветке обсуждают концепцию, а про саму реализацию толком ничего не написано)
Вопрос, каким образом проводить поиск спреда с мин. дисперсией.
Конечно можно полным перебором с каким-то дискретным шагом или реально заморочиться и найти решение системы уравнений для поиска минимума функции через приравнивание нулю частных производных σ(Y(A1..A4)). Просто я уверен, что есть готовая библиотека, чтобы в пару строк кода найти решение). В ветке обсуждают концепцию, а про саму реализацию толком ничего не написано)
я не уверен что мин.дисперсия столь необходима, более важен анализ поведения кривой спреда
при желании можно написать генератор спредов и проверять по циклу, число комбинаций поддается численному перебору
но по хорошему нужно тогда оптимизировать и длину и положение окна расчетного периода так как это сильно влияет на вид спреда
про систему уравнений не совсем понял, там всего одно уравнение (регрессии)
Через перебор на 4х тикерах при условии минимального шага 1% количество прогонов составит 100^4/2.
В r к примеру есть простая функция globalMin.portfolio(), но ничего аналогичного в Alglib я не нашел.
UPD: В общем готового решения для minimum variance portfolio в Alglib нет, но есть возможность проводить операции с матрицами, т.ч. полкостыля уже есть. Свой вопрос снимаю.
такие же как и у всех: тейк или трал.
В большинстве случаев тейк по уровню эквити.
Сэнсэй, нельзя ли 1-2 "текстовочки" свежих от вас увидеть для анализа. Старые разбирать не с руки ибо истории настолько глубокой нет, а последний стейт, что был любезно вами опубликован, я так понимаю уже с вашей авторской оптимизацией, до которой нам "земным людям" ещё очень далеко.
Сколько можно, их тут помоему уже 250 страниц...
Материала более чем достаточно, действуйте...
P.S.: простыни постить не буду. Вот вчерашний выход из рынка:
P.P.S: и вообще больше ничего здесь постить не буду...
Сколько можно, их тут помоему уже 250 страниц...
Материала более чем достаточно, действуйте...
P.S.: простыни постить не буду. Вот вчерашний выход из рынка:
P.P.S: и вообще больше ничего здесь постить не буду...
https://www.mql5.com/ru/code/1146
Ребята, я в математике не бум-бум. Подскажите, как подбирать веса в синтетике для минимизации дисперсии на заданном окне через регрессию, в lrbuild к примеру надо подавать как регрессоры, так и значения самого синтетика, чтобы найти коэффициенты. Тогда через какую либу решить задачу оптимизации для поиска синтетика с мин. дисперсией? Буду благодарен, если покажите пример с кодом, адаптивным под mql5 (4).
Ребята, я в математике не бум-бум. Подскажите, как подбирать веса в синтетике для минимизации дисперсии на заданном окне через регрессию, в lrbuild к примеру надо подавать как регрессоры, так и значения самого синтетика, чтобы найти коэффициенты. Тогда через какую либу решить задачу оптимизации для поиска синтетика с мин. дисперсией? Буду благодарен, если покажите пример с кодом, адаптивным под mql5 (4).
в lrbuild надо подавать либо:
(1) все регрессоры против некоторой табличной функции
либо
(2) набор регрессоров против какого актива
в общем случае:
CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,roots,info,LM,AR);
последняя колонка MATRIX должна быть табличной функций либо данными актива (ноги спреда)
в lrbuild надо подавать либо:
(1) все регрессоры против некоторой табличной функции
либо
(2) набор регрессоров против какого актива
в общем случае:
CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,roots,info,LM,AR);
последняя колонка MATRIX должна быть табличной функций либо данными актива (ноги спреда)
Это понятно.
Вопрос, каким образом проводить поиск спреда с мин. дисперсией.
Конечно можно полным перебором с каким-то дискретным шагом или реально заморочиться и найти решение системы уравнений для поиска минимума функции через приравнивание нулю частных производных σ(Y(A1..A4)). Просто я уверен, что есть готовая библиотека, чтобы в пару строк кода найти решение). В ветке обсуждают концепцию, а про саму реализацию толком ничего не написано)
Это понятно.
Вопрос, каким образом проводить поиск спреда с мин. дисперсией.
Конечно можно полным перебором с каким-то дискретным шагом или реально заморочиться и найти решение системы уравнений для поиска минимума функции через приравнивание нулю частных производных σ(Y(A1..A4)). Просто я уверен, что есть готовая библиотека, чтобы в пару строк кода найти решение). В ветке обсуждают концепцию, а про саму реализацию толком ничего не написано)
я не уверен что мин.дисперсия столь необходима, более важен анализ поведения кривой спреда
при желании можно написать генератор спредов и проверять по циклу, число комбинаций поддается численному перебору
но по хорошему нужно тогда оптимизировать и длину и положение окна расчетного периода так как это сильно влияет на вид спреда
про систему уравнений не совсем понял, там всего одно уравнение (регрессии)
Через перебор на 4х тикерах при условии минимального шага 1% количество прогонов составит 100^4/2.
В r к примеру есть простая функция globalMin.portfolio(), но ничего аналогичного в Alglib я не нашел.
UPD: В общем готового решения для minimum variance portfolio в Alglib нет, но есть возможность проводить операции с матрицами, т.ч. полкостыля уже есть. Свой вопрос снимаю.
Joker, а как родилась у тебя эта система?
Наверное в процессе тяжкого и кропотливого труда. В содружестве высоких знаний определённых областей. Не приснилась же она ему. )))