Обсуждение статьи "Исследование сезонных характеристик финансовых временных рядов при помощи диаграмм Boxplot" - страница 27
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
Прикрутил к побаровому анализу свой OLAP через адаптер для MqlRates и кое-какие другие обновки. Для EURUSD M15 на периоде с 2010 по 2019 решил посчитать агрегатор ProfitFactor по диапазонам баров Close-Open, в разбивке по часам и дням недели. Поскольку данный агрегатор выдает отношение положительных сумм к отрицательным, его максимальные (больше 1) и минимальные (меньше 1) значения можно интерпретировать как подходящие для, соответственно, покупок и продаж (для продаж из показанного PF меньше 1 нужно взять обратное значение 1/PF, чтобы получить прибыльность продажи). Вот лог (графику не делал):
В каждой строке - PF, час и день недели. Отметил наиболее привлекательные варианты. Видно, что рекомендуется продавать в 23 и покупать с 0 до 4-х практически во все дни.
T9
ОК, принято
по сабжу, ну как бы если все готово с теорией, то чего же ждать? ;)
ОК, принято
по сабжу, ну как бы если все готово с теорией, то чего же ждать? ;)
Вполне нормальная идея. Можно и порисовать и посчитать) Рисовать - диаграмму рассеяния, считать - коэффициент корреляции и его значимость.
Обладаю некоторым эконометрическим кретинизмом относительно ценовых приращений. Диаграммы и хитмапы нарисовал, выводы сделал. Но не понял тонкостей бытия, например, имеем:
Корреляция часовых единичных приращений -закономерностей нет, что нормально
с лагом 10 есть, ну и чем больше лаг тем больше корреляция между отдельными часами или группами
Но мы понимаем, что лаг > 1 это палка о двух концах - с одной стороны она растет, а с другой, например, падает. Т.е. нужно смотреть в историю и проводить отдельную статистику, либо как-то включить в текущую.
Например, имеем положительное приращение с лагом 10, предсказываем, с высокой вероятностью, такое же значение приращения на след. баре. Естественно, это не обязывает цену быть на том же уровне. Смотрим назад на 10 баров и вычитаем из -10 бара -9-й, затем прибавляем разницу к последнему нулевому и получаем корректный прогноз? Как включить это в статистику\анализ... плаваю.. Т.е. посчитать реальный выхлоп в каком-то стат. эквиваленте, вероятностном или еще каком. Чтобы типа по науке было :)
Или это неверный ход мышления?
Например, легко получаются такие диаграммы на интервале 5 лет с лагом 25, для некоторых часов.
З.Ы. Кажется, понял. Нужно восстановить предсказанный ряд из приращений, по часам (получится усредненный) и сравнить с исходным. Сигналы там по дельте будут. Можно в виде тех же боксплотов, для наглядности.
Теоретически, какой-то грааль получается. Практически посмотрим. Погрешность предсказания получается только из-за разброса точек на диагр. рассеяния, мистика какая-то.
с лагом 10 есть, ну и чем больше лаг тем больше корреляция между отдельными часами или группами
Что такое лаг в данном случае? Приращения десять суток назад 7-ми часового бара имеют связь с приращениями 8-ми часового бара за текущие сутки?
Что такое лаг в данном случае? Приращения десять суток назад 7-ми часового бара имеют связь с приращениями 8-ми часового бара за текущие сутки?
лаг = запаздывающая цена закрытия, например 0 бар деленный на 10-й. 1-close[0]/close[10]
приращение текущего часа сильно коррелирует с приращением предыдущего, получается. Чем больше лаг тем больше корреляция, для определенных часов 1-close[0]/close[10] коррелирует с 1-close[1]/close[11]
лаг = запаздывающая цена закрытия, например 0 бар деленный на 10-й. 1-close[0]/close[10]
приращение текущего часа сильно коррелирует с приращением предыдущего, получается. Чем больше лаг тем больше корреляция, для определенных часов 1-close[0]/close[10] коррелирует с 1-close[1]/close[11]
Так высокая корреляция чисто математически будет наблюдаться на любых рядах с таким видом лага. Возьмите СБ для проверки.
Не хорошо, когда интервал из одного ряда пересекается с другим. Т.е. 0-10 пересекается с 1-11.
Прогнал не по приращениям, а по знакам с начала 2014 года. Лучший результат
Нет связи по знакам на H1.
Так высокая корреляция чисто математически будет наблюдаться на любых рядах с таким видом лага. Возьмите СБ для проверки.
Если убрать кластеризацию волатильности, то ВР по ценам закрытия и так СБ, поэтому верю
но все равно интересно, и получается что не для всех часов корреляция одинаково растет\падает с изменением лага. Наверное, нужно найти минимальный робастный лаг
Если убрать кластеризацию волатильности, то ВР по ценам закрытия и так СБ, поэтому верю
но все равно интересно, и получается что не для всех часов корреляция одинаково растет\падает с изменением лага. Наверное, нужно найти минимальный робастный лаг
По скользящему окну можно померить корреляцию. А потом посмотреть ее стат. характеристики. Думаю, плавать будет очень сильно.