Допустим, некоторая акция торгуется сейчас в районе 10 рублей. Тогда увеличение ее цены на 1 рубль будет составлять 10%. Предположим, через несколько лет акция выросла до 100 рублей. Рост на 1 рубль для нее будет уже только 1%. Один рубль для 10-рублевой и 100-рублевой акции – совсем разные вещи, поэтому инвесторы ориентируются не на денежную, а на процентную доходность, т.е. не на абсолютные, а на относительные величины.
Вроде то что нужно.
Интересный вариант. Но он уже прозвучал выше. Несколько постов про статистические методы. Суть - некий диаппазон цен рассматривается как максимум и минимум. Но я писал о том, что метод вылетает из русла, когда пробивается макс или мин. Причем нужно как то суметь верно наложить диаппазоны вроде.рядов, чтобы относительность не подвела.
Renat Akhtyamov: Интересный вариант. Но он уже прозвучал выше. Несколько постов про статистические методы. Суть - некий диаппазон цен рассматривается как максимум и минимум. Но я писал о том, что метод вылетает из русла, когда пробивается макс или мин. Причем нужно как то суметь верно наложить диаппазоны вроде.рядов, чтобы относительность не подвела.
Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях' (Примерно как на картинке выше).
Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?
Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?
Думаю понятно о чём я...
Нет, непонятно. Что значит сделать какие-нибудь расчеты (выкладки, сравнения,вычерчивание графиков,квантование рядов,строительство нейросетей,...) правильно, то есть с получением в итоге прибыли - на этот вопрос как раз ответ мы все и ищем.
secret: Алексей, а не подскажете какую-нибудь регрессию, устойчивую к выбросам, желательно сразу в виде формул)
Точнее, даже не к выбросам, а к слабой корреляции рядов.
А то обычный МНК совсем фигню показывает на реальных данных. Я на глаз и то точнее определяю)
Формулы есть только для МНК) За что он весьма любим и часто применяем, несмотря на все проблемы) Для всех прочих - возня с численными методами...
Если корреляция слабая, то либо зависимость слабая (не значимая), либо она не линейная.
Попробуйте метод Тейла-Сена для оценки коэффициента линейной регрессии. Он достаточно популярен и широко используется во всяческих науках, но в трейдинге почему-то упоминается нечасто.
Формулы есть только для МНК) За что он весьма любим и часто применяем, несмотря на все проблемы) Для всех прочих - возня с численными методами...
Если корреляция слабая, то либо зависимость слабая (не значимая), либо она не линейная.
Попробуйте метод Тейла-Сена для оценки коэффициента линейной регрессии. Он достаточно популярен и широко используется во всяческих науках, но в трейдинге почему-то упоминается нечасто.
К сожалению, никто не видит дальше своего носа. Давно разработан МНК для нелинейной регрессии - ПНБ называется. Множество тем посвящены этой проблеме на форуме, но, все упорно их "не замечают". ПНБ родились и развились именно на нашем форуме. Должно быть стыдно сталкиваться с трудностями при наличии очевидных решений проблемы. Подавай им забугорного автора, несмотря на то, что, они не годятся в подметки по отношению к ПНБ. Доказано множество раз. Я уже устал твердить публично. Думаю, во времена Гаусса и двух авторов МНК было проще продвигать достижения в массы. Я готов сравнивать ПНБ с пресловутым методом Тейла-Сенаhttps://www.mql5.com/ru/forum/372456/page5#comment_23244541
К сожалению, никто не видит дальше своего носа. Давно разработан МНК для нелинейной регрессии - ПНБ называется. Множество тем посвящены этой проблеме на форуме, но, все упорно их "не замечают". ПНБ родились и развились именно на нашем форуме. Должно быть стыдно сталкиваться с трудностями при наличии очевидных решений проблемы. Подавай им забугорного автора, несмотря на то, что, они не годятся в подметки по отношению к ПНБ. Доказано множество раз. Я уже устал твердить публично. Думаю, во времена Гаусса и двух авторов МНК было проще продвигать достижения в массы. Я готов сравнивать ПНБ с пресловутым методом Тейла-Сенаhttps://www.mql5.com/ru/forum/372456/page5#comment_23244541
гугли : Рыночные инварианты.
Допустим, некоторая акция торгуется сейчас в районе 10 рублей. Тогда увеличение ее цены на 1 рубль будет составлять 10%. Предположим, через несколько лет акция выросла до 100 рублей. Рост на 1 рубль для нее будет уже только 1%. Один рубль для 10-рублевой и 100-рублевой акции – совсем разные вещи, поэтому инвесторы ориентируются не на денежную, а на процентную доходность, т.е. не на абсолютные, а на относительные величины.
Вроде то что нужно.
Интересный вариант. Но он уже прозвучал выше. Несколько постов про статистические методы. Суть - некий диаппазон цен рассматривается как максимум и минимум. Но я писал о том, что метод вылетает из русла, когда пробивается макс или мин. Причем нужно как то суметь верно наложить диаппазоны вроде.рядов, чтобы относительность не подвела.
Ты не в теме. иди гралли клепай.
Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях' (Примерно как на картинке выше).
Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?
Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?
Думаю понятно о чём я...
Алексей, а не подскажете какую-нибудь регрессию, устойчивую к выбросам, желательно сразу в виде формул)
https://www.mql5.com/ru/forum/372456/page3#comment_23234856
Алексей, а не подскажете какую-нибудь регрессию, устойчивую к выбросам, желательно сразу в виде формул)
Формулы есть только для МНК) За что он весьма любим и часто применяем, несмотря на все проблемы) Для всех прочих - возня с численными методами...
Если корреляция слабая, то либо зависимость слабая (не значимая), либо она не линейная.
Попробуйте метод Тейла-Сена для оценки коэффициента линейной регрессии. Он достаточно популярен и широко используется во всяческих науках, но в трейдинге почему-то упоминается нечасто.
Формулы есть только для МНК) За что он весьма любим и часто применяем, несмотря на все проблемы) Для всех прочих - возня с численными методами...
Если корреляция слабая, то либо зависимость слабая (не значимая), либо она не линейная.
Попробуйте метод Тейла-Сена для оценки коэффициента линейной регрессии. Он достаточно популярен и широко используется во всяческих науках, но в трейдинге почему-то упоминается нечасто.
К сожалению, никто не видит дальше своего носа. Давно разработан МНК для нелинейной регрессии - ПНБ называется. Множество тем посвящены этой проблеме на форуме, но, все упорно их "не замечают". ПНБ родились и развились именно на нашем форуме. Должно быть стыдно сталкиваться с трудностями при наличии очевидных решений проблемы. Подавай им забугорного автора, несмотря на то, что, они не годятся в подметки по отношению к ПНБ. Доказано множество раз. Я уже устал твердить публично. Думаю, во времена Гаусса и двух авторов МНК было проще продвигать достижения в массы. Я готов сравнивать ПНБ с пресловутым методом Тейла-Сена https://www.mql5.com/ru/forum/372456/page5#comment_23244541
К сожалению, никто не видит дальше своего носа. Давно разработан МНК для нелинейной регрессии - ПНБ называется. Множество тем посвящены этой проблеме на форуме, но, все упорно их "не замечают". ПНБ родились и развились именно на нашем форуме. Должно быть стыдно сталкиваться с трудностями при наличии очевидных решений проблемы. Подавай им забугорного автора, несмотря на то, что, они не годятся в подметки по отношению к ПНБ. Доказано множество раз. Я уже устал твердить публично. Думаю, во времена Гаусса и двух авторов МНК было проще продвигать достижения в массы. Я готов сравнивать ПНБ с пресловутым методом Тейла-Сена https://www.mql5.com/ru/forum/372456/page5#comment_23244541
Юсуф, это вы не понимаете элементарного.
Юсуф, это вы не понимаете элементарного.
Чего, именно, не понимаю? Просветите, пожалуйста.