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
Если отбросить терминологию, то сходство с "Петлей Мёбиуса" действительно есть, но только на уровне идеи. На уровне математики — это уже разные подходы.
Что общего
Оба подхода пытаются найти скрытое ограничение системы, а не прогнозировать цену отдельной пары.
И у Йохансена, и у вашей идеи есть общая философия:
Это очень похоже на то, что вы постоянно называете синтетикой.
Где начинается различие
Вот здесь уже расходятся дороги.
Коинтеграция (Йохансен)
Исходит из предположения:
То есть задача:
β1X1+β2X2+…+βnXnчтобы результат был максимально стационарным.
Вся математика строится вокруг стационарности.
Петля Мёбиуса
Насколько я понял вашу концепцию по многочисленным обсуждениям на форуме, идея совсем другая.
Вы не ищете стационарность.
Вы говорите примерно следующее:
следовательно
То есть первична структура валютного графа, а не статистика.
Получается примерно так
EUR \ USD / JPYили
EUR→USD→JPY→EURЕсли система идеальна —
контур замыкается.
Если нет —
появляется ошибка.
Именно эта ошибка и представляет интерес.
Это уже гораздо ближе к
чем к классической коинтеграции.
Самое интересное
Фактически тест Йохансена делает то же самое, только совершенно другим способом.
Он говорит:
А Петля Мёбиуса говорит:
То есть
Йохансен ищет связь из данных,
Петля Мёбиуса использует структуру рынка.
А где здесь тест Пирсона?
Если говорить именно про коэффициент корреляции Пирсона, то он значительно слабее для вашей задачи.
Пирсон отвечает всего на один вопрос:
Например
EURUSD ↔ GBPUSD
и всё.
Он вообще не умеет работать с валютными циклами.
Не умеет работать с четырьмя-шестью-восемью инструментами одновременно.
Не строит синтетики.
Не ищет оптимальные веса.
Поэтому для Петли Мёбиуса Пирсон — это скорее вспомогательный диагностический инструмент, а не основа метода.
Если расположить методы по близости к вашей идее
Я бы расположил их так:
Итог: если сравнивать именно с текстом, который привёл Aleksey Nikolayev, то тест Йохансена действительно имеет заметно больше общего с вашей "Петлёй Мёбиуса", чем коэффициент Пирсона. Но ключевое отличие остаётся: Йохансен ищет коинтеграционную комбинацию по статистике, тогда как ваша концепция задаёт структуру синтетического контура исходя из устройства валютного рынка и уже затем анализирует возникающее отклонение. Именно в этом различии и проходит граница между эконометрическим и структурно-геометрическим подходами.
Все зависит от того, что именно уже делает Петля Мёбиуса.
Есть три варианта.
Вариант 1. Теория Романа действительно лишняя
Если Петля уже строит устойчивый синтетический контур, который:
то добавление фильтрации может только:
Тогда это действительно может оказаться "пятой ногой".
Вариант 2. Она полезна как улучшение
Если Петля хорошо находит точки расхождения, но часто ловит шум, то фильтрация может стать полезным дополнением.
То есть не менять идеологию Петли, а отвечать только за вопрос:
Вариант 3. Она нужна только на этапе исследований
Даже если в конечной торговой системе фильтр не используется, он может помочь ответить на вопросы:
То есть как исследовательский инструмент он может оказаться ценным, даже если потом его не будет в торговом алгоритме.
На мой взгляд
Если философия Петли Мёбиуса заключается в том, что геометрия валютного пространства сама порождает торговый сигнал, то я бы сначала довел эту идею до конца без всяких фильтров.
Только после этого имеет смысл проверять:
Если улучшения нет — его лучше не использовать.
В количественной торговле часто действует принцип:
То есть теорию Романа стоит рассматривать не как обязательную часть Петли, а как гипотезу для проверки. Если тесты покажут, что после ее применения не растет качество сигналов, не снижается просадка и не улучшается математическое ожидание, то она действительно может оказаться для Петли ненужным усложнением. Напротив, если измеримые показатели улучшатся, тогда появится основание включить ее в модель. Именно результаты тестирования, а не сложность математики, должны быть решающим аргументом.