Анализ подпространств цены.
Компромис ошибочный, поскольку финансовый ряд никогда не стремиться к случайному (стохастическому) виду.
В связи с этим, дальнейшие рассуждения на эту тему с таким компромисом бесперспективны......
Не понял. Синий текст не соовтетствует зеленому.
Также, добавим переменную X, которая будет обозначать
вероятность ,что N+1 будет > N . Или < N - не важно.
Опять не понял. N+1 всегда больше N!
Давайте все же будем точнее, Вы ж стараетесь выразить свою мысль более-менее строгим языком. Я был бы не прочь попытаться разобраться в Ваших умных буквах - если они хотя бы не будут противоречить друг дружке.
...жет быть <=> предыду...
...ятность ,что N+1-е значение будет > N-го . Или < N-го - не важ...
имхо в первом случае опечатка, во втором все вроде понятно из контекста.
Компромис ошибочный, поскольку финансовый ряд никогда не стремиться к случайному (стохастическому) виду.
В связи с этим, дальнейшие рассуждения на эту тему с таким компромисом бесперспективны......
Не понял. Синий текст не соовтетствует зеленому.
Опять не понял. N+1 всегда больше N!
Давайте все же будем точнее, Вы ж стараетесь выразить свою мысль более-менее строгим языком. Я был бы не прочь попытаться разобраться в Ваших умных буквах - если они хотя бы не будут противоречить друг дружке.
Касательно несоответствия: новое значение МОЖЕТ быть <= предыдущего. Тем самым я подчёркиваю, что ряд НЕ МОЖЕТ только возрастать. Однако соглашусь с вами, эту строку можно исключить.
Насчёт N. Вы абсолютно правы, я допустил неточность в формулировке. В данном случае лучше объяснить следующим образом: V- значение. N - временная шкала. V(N) <=> (меньше, больше или равно) V(N+1). Я пытаюсь ввести понятие некой общей вероятности возникновения следующего V(N+1), без разделения на сдвиг в ту или иную сторону.
Вы ваще поняли сами то что написали?
Изначально вы хотите изучить финансово-временной ряд, и не просто изучить, а зарабатывать на нем.
Именно из этой цели и задачи необходимо отталкиваться, потому, что финансово-временной ряд имеет свои, особенные характеристики, отличные от других временных рядов. Обычная ошибка начинающих - они это не учитывают этот факт и думают, что характеристики обычного временного ряда идентичны характеристикам финансово-временного ряда. Это является заблуждением.......))))
Вы ваще поняли сами то что написали?
Изначально вы хотите изучить финансово-временной ряд, и не просто изучить, а зарабатывать на нем.
Именно из этой цели и задачи необходимо отталкиваться, потому, что финансово-временной ряд имеет свои, особенные характеристики, отличные от других временных рядов. Обычная ошибка начинающих - они это не учитывают этот факт и думают, что характеристики обычного временного ряда идентичны характеристикам финансово-временного ряда. Это является заблуждением.......))))
Для того чтобы заработать, т.е практически использовать некое стат. преимущество, необходимо, чтобы это самое преимущество на чём-то основывалось. Есть некая идея, которая у меня в голове вполне чётко сформирована. Эту ИДЕЮ, а не практическое применение, я пытаюсь донести до читателей. Насколько хорошо у меня это получается - другой вопрос.
Я не пытаюсь с Вами спорить в плане отличий фин. ВР от остальных ВР, я пытаюсь Вам объяснить, что в данном случае одно единственное слово в самом начале статьи не столь существенно, как основная мысль.
Вы не понимаете сути действий трейдера (или ТС) на фин. ВР рядах. А суть заключается в следующем - найдя необходимые точки - точки входа в рынок (сделки), фактически точки преобразования - вам необходимо преобразовать фин. ВР ряд в плавно растущую вверх эквити. Смысл понятен?
LeoV, при всём уважении, КОНКРЕТНО по теме (2 часть) есть что сказать ? Я понимаю, что наверное доставляет удовольствие говорить достаточно очевидные вещи, но я выложил сюда собственную гипотезу с целью ЕЁ обсуждения, а не с целью получить справку по тому, как мне нужно торговать.
Если Вы в своём предложении имели ввиду что-то действительно по теме, чего я не уловил, то прошу Вас разъяснить. Спасибо за понимание.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Добрый вечер. Выкладываю скомпанованный материал, написанный мной на парочке форумов, надеясь на некий отклик со стороны здесь обитающих )
Часть 1.
Хочу выдвинуть небольшую математическую гипотезу касательно создания торговых систем в общем.
Подойду издалека, дабы читающие могли отследить ход мысли.
Давайте представим, что есть некий ряд данных, в котором каждое его новое значение (N+1) может быть <= предыдущему(N). Т.е ряд как возрастает, так и убывает. Пока что аккуратненько пойду на компромисс и ограничусь тем, что ряд по своей природе стремится к стохастическому (случайному) виду.
Также, добавим переменную X, которая будет обозначать вероятность ,что N+1 будет > N . Или < N - не важно. Главное, что это просто вероятность возникновения значения некоего N+1.
Так вот, убирая одно из свойств что, например, "N+1 может быть < N" (т.е теперь у нас ряд только возрастает), мы теоретически получаем изменённое значение X.
Действительно, если из рассчёта X убрать одну из переменных, то величина изменится.
Стоит отметить, что в общем-то подобное изменение будет иметь для нас сколько нибудь существенное значение лишь в том случае, если первоначальный процесс изначально не полностью случаен.
Идя от обратного, если мы получаем изменение, а точнее сказать перекос значения X, то можем сделать вывод, что первоначальный процесс случаен не полностью.
В связи с этим встаёт вопрос: "насколько труднее/легче (точнее) будет прогноз (не важно пока, каким именно методом), если убрать одно из свойств ?" Теоретически, добавить мы его не можем, т.е нельзя из постоянно растущего графика сделать колеблющийся. А вот наоборот ...
И если при вычитании одного из свойств прогноз будет точнее (и тут сопутствующий вопрос: как на полноценный график спроецировать полученную вероятность по "графику-инвалиду"?), то это вполне может вылиться в один из методов повышения точности прогнозирования.
Попробуем рассмотреть вышесказанное в несколько иной плоскости:
имеется фазовое пространство Y (теперь уже определимся, что это наш ценовой график), которое = сумме подпространств {y1,y2...yn}
Через определённые манипуляции мы как бы отделяем по одному эти подпространства (которые, по сути, могут иметь какую угодно природу - об этом чуть позже) и проверяем каждое это подпространство на склонность к предсказуемости. Т.е если мы полагаем, что первоначальное пространство Y не полностью случайно, то мы исследуем подпространства с целью найти хотя бы одно не случайное и, проанализировав его, попытаться предсказать значения в Y. Чем больше мы таких подпространств найдём, тем точнее получится прогноз.
Теперь непосредственно о природе подпространств:
они могут представлять собой 1) некий стационарный слой всего Y, например волатильность. 2) Быть дискретными отрывками Y - те самые паттерны, дающие статистическое преимущество в окне (или при "ценовых обстоятельствах") = размеру этого отрывка. 3) Быть слоями или отрывками других подпространств, но иметь при этом прогнозируемость, отличную от них. Ну, скажем, в подпространстве времени вы определили, что в 80% случаев цена EUR/USD падает с 15:00-18:00 GMT, при этом в 95% случаев она падает на промежутке с 16:30-17:00 GMT - это и будет отрывок подпространства, с прогнозируемой ценностью=95% > 80%.
Поскольку пространство может быть = сумме дискретных подпространств, то отсюда мы приходим к поднятой на пауке теории точек бифуркации, когда цена первоначально идёт по какой-то веточке аттрактора (или колеблется между несколькими)
Цитата: "Аттра́ктор (англ. attract — привлекать, притягивать) — компактное подмножество фазового пространства динамической системы, все траектории из некоторой окрестности которого стремятся к нему при времени, стремящемся к бесконечности. "
, потом следует точка дисбаланса (точка бифуркации), а затем рынок "взрывается" и цена может пойти по любой веточке одного (нескольких) аттракторов.
Цитата: "Встаем в точку бифуркации в надежде на реализацию одного из возможных аттракторов. Ждем, если не попадаем в "нужный" аттрактор по истечении определенного периода времени, то выходим. "
.
Первое подпространство - когда цена устоялась в окрестности какой-то веточки. Второе = совокупности возможных сценариев движения цены (веточек аттрактора).
Таким образом, "готовый рецепт" следующий : вы не пытаетесь анализировать сразу весь график (пространство Y), а выдёргиваете, скажем, волатильность и обнаруживаете временной ряд, циклического характера, поддающийся прогнозу. Спрогнозировав волатильность, можно с той или иной вероятностью утверждать, что, например, на определённом временном промежутке цена "не успеет" выйти из ценового канала.
Далее, можно, например, отобрать только вершины на графике и анализировать их отдельно.
Можно, как это (кхе-кхе, позволю себе так выразиться) сейчас "модно в кругу успешных трейдеров", выделить подпространство времени и представить новое, "внутреннее время" графика.
Исходя из всего вышесказанного, я заметил интересную закономерность: все успешные трейдеры в своих ТС используют некую СИНТЕТИКУ = комбинации подпространств для предсказания значений графика. Почему я не верю в ТА ? Потому что это стремление анализа первоначального пространства Y, а анализировать необходимо кусочно.
__________________________
Часть 2.
Хочу несколько развить теорию точек бифуркации по отношению к рынку. Дабы было наглядней, приведу несколько картинок.
Итак, сегодня выдвинем гипотезу и докажем полученную теорему. Доказывать будем исключительно эмпирически.
Гипотеза: Все ветви аттрактора, как в совокупности, так и по отдельности, существующие после точки бифуркации - есть марковский процесс. *
И следствие: поскольку первоначальное пространство Y (ценовой график) мы никак не ограничиваем и не прерываем, то подпространство (N), равное совокупности всех ветвей аттрактора после точки бифуркации (X), равно по своим свойствам и структуре подпространству N-1, которое следует после точки бифуркации (X-1). А значит наша первоначальная гипотеза распространяется как на подпространство N, так и на все подпространства {N+-1;N+-2;N+-3...;N+-b,где b принадлежит Z (множеству целых чисел)
*Говоря простыми словами: все веточки аттрактора уникальны и нельзя прошлые веточки подставлять с целью предсказать дальнейшее движение цены.
Немного справки: "Ма́рковский проце́сс — случайный процесс, эволюция которого после любого заданного значения временно́го параметра t не зависит от эволюции, предшествовавшей t, при условии, что значение процесса в этот момент фиксировано («будущее» процесса не зависит от «прошлого» при известном «настоящем»; другая трактовка (Вентцель): «будущее» процесса зависит от «прошлого» лишь через «настоящее»)."
Хочу сделать небольшую оговорку касательно понятия ТОЧКИ бифуркации. Дело в том, что по отношению к ценовому графику, учитывая его ТФ, каждая точка, а точнее свеча, будет равна совокупности точек на более мелком ТФ. Т.е это скорее не точка, а ряд, отрезок.
Итак, как мы попробуем доказать теорему ? Возьмём индикатор, который будет сравнивать выделенный нами кусок истории с предыдущей историей (до этого куска) и искать через корреляцию отрезки=по длине выбранному, наиболее схожие с ним. На выходе нам будет предложено среднее значение, высчитываемое с неким порогом (в данном случае к рассчёту будут допускаться куски, чей коэффициент корреляции с первоначальным >=0,95).
На картинках красная линия - искомое среднее. Сиреневая - High и Low участков, учавствующих в рассчёте, синяя - стандартное отклонение. (РИС.1)
Понятно, что чем больше кусок, тем меньше точность совпадения, однако это лишь из-за ограниченности истории.
Уменьшая размер "бифуркационного ряда" (что по сути равно по конечному результату увеличению истории), мы увеличиваем кол-во похожих сценариев и видим, что красная линия приобретает горизонтальный вид, т.е дальнейшая вероятность стремится к 50%.
Т.е на основе СОВОКУПНОСТИ предыдущих значений нельзя предсказать дальнейшее движение цены. Т.е, как утверждалось в первой части статьи, анализ всего пространства Y не даст никакого результата.
(РИС. 2)
Что с этим можно сделать ? Опять же, разделить на подпространства и составлять собственный прогноз, основанный на анализе лишь определённых подпространств предыдущих значений и за счёт этого условия искать ПОСТОЯННУЮ корреляцию,а не кусочную.Причём её постоянность будет по сути выражаться в длительности > чем длительность корреляции прошлых и настоящих значений в пределах выбранного куска. Например кусок = 100 баров и корреляция = 0,95. А мы ищем корреляцию на куске в 200 баров, где корреляция первых 50 равна 0,9, "средних" 100 равна 0,95, а последующих 50 опять 0,9. Что позволит найти "скоррелированный ПРОГНОЗ" и предположить, что корреляция 0,9+0,95+0,9 даст в конечном итоге ещё прогноз с корреляцией минимум в 0,9.
Т.е как делает большинство ? Они ищут кусок и никак не сортируют то, что было ПОСЛЕ этого куска, лишь некое общее среднее значение, что смешивает в кучу все подпространства.
Т.е мы ищем возможность присутствия корреляции не только в рамках ограниченного отрезка, но и до него. Как следствие - относительная суженность High и Low, а также допущение к формированию предположения, что эта корреляция не будет "потеряна" ещё некоторое время (=прогноз), причём (как на мой взгляд) до тех пор, пока статистика не возьмёт верх и с увеличением истории все зависимости будут стёрты. Почему так происходит ? В первую очередь за счёт того, что корреляция меняется постепенно. Она не может с 0,9 резко упасть до 0,1 за сравнительно малый промежуток времени.
Я могу это попробовать продемонстрировать с помощью индюка лишь косвенно. РИС.3
На этом всё.
p.s Для анализа использовал индюк на мой взгляд незаслуженно забаненного hrenfx.