Петля Мёбиуса - страница 814
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
Дальше фикситься профит.если бы все так просто было быкак вы фильтруете шум то тогда все торговали бы в профит.Если инакомыслие считать гениальностью тогда да Я Гений .
Это не инакомыслие, а не владение информацией и методов её обработки.
В том-то и дело, что фильтрация в моём случае была приведена в качестве наглядного примера для понимания.
Так как через неё лучше доходит осознание проблемы, стандартных алгоритмов поиска коэффициентов.
Представь, что серая кривая это вектор сырых коэффициентов полученный нелинейной моделью.
Зелёная кривая это оценка алгоритмом в момент резкого скачка, то есть в момент смещения математического ожидания (нуля).
Задача, построить такой нелинейный многомерный алгоритм (модель), который будет выполнять схожие требования.
Тогда получишь не запаздывающие динамичные коэффициенты в реальном времени, а не круиз контроль с статичными коэффициентами.
Но когда такой алгоритм появиться в арсенале, то быстро заметишь, что он хорошо работает и на одномерном ряду.
А дальше уже фантазия как его применить для корзины, или по одному абсолютно любому инструменту набирать корзину,
или многомерная модель которая сразу строит синтетик.
Просто пример парного синтетика, и его оценка в момент смещения математического ожидания (нуля) красная кривая, кто не въезжает.
И так до любого количества инструментов можно набирать в корзину, в зависимости от предпочтений.
Это не инакомыслие, а не владение информацией и методов её обработки.
В том-то и дело, что фильтрация в моём случае была приведена в качестве наглядного примера для понимания.
Так как через неё лучше доходит осознание проблемы, стандартных алгоритмов поиска коэффициентов.
Представь, что серая кривая это вектор сырых коэффициентов полученный нелинейной моделью.
Зелёная кривая это оценка алгоритмом в момент резкого скачка, то есть в момент смещения математического ожидания (нуля).
Задача, построить такой нелинейный многомерный алгоритм (модель), который будет выполнять схожие требования.
Тогда получишь не запаздывающие динамичные коэффициенты в реальном времени, а не круиз контроль с статичными коэффициентами.
Но когда такой алгоритм появиться в арсенале, то быстро заметишь, что он хорошо работает и на одномерном ряду.
А дальше уже фантазия как его применить для корзины, или по одному абсолютно любому инструменту набирать корзину,
или многомерная модель которая сразу строит синтетик.
Просто пример парного синтетика, и его оценка в момент смещения математического ожидания (нуля) красная кривая, кто не въезжает.
И так до любого количества инструментов можно набирать в корзину, в зависимости от предпочтений.
Просто пример парного синтетика
Это не инакомыслие, а не владение информацией и методов её обработки.
В том-то и дело, что фильтрация в моём случае была приведена в качестве наглядного примера для понимания.
Так как через неё лучше доходит осознание проблемы, стандартных алгоритмов поиска коэффициентов.
Представь, что серая кривая это вектор сырых коэффициентов полученный нелинейной моделью.
Зелёная кривая это оценка алгоритмом в момент резкого скачка, то есть в момент смещения математического ожидания (нуля).
Задача, построить такой нелинейный многомерный алгоритм (модель), который будет выполнять схожие требования.
Тогда получишь не запаздывающие динамичные коэффициенты в реальном времени, а не круиз контроль с статичными коэффициентами.
Но когда такой алгоритм появиться в арсенале, то быстро заметишь, что он хорошо работает и на одномерном ряду.
А дальше уже фантазия как его применить для корзины, или по одному абсолютно любому инструменту набирать корзину,
или многомерная модель которая сразу строит синтетик.
Просто пример парного синтетика, и его оценка в момент смещения математического ожидания (нуля) красная кривая, кто не въезжает.
И так до любого количества инструментов можно набирать в корзину, в зависимости от предпочтений.
Роман, именно поэтому я и говорю, что мы решаем разные задачи. Ты смотришь на мою работу через призму своей математической модели, предназначенной для анализа временных рядов и поиска динамических коэффициентов. Но мой объект исследования — не отдельный ценовой ряд, а синтетические конструкции и их свойства.
Поэтому, когда ты говоришь, что я «только подготовил данные», ты оцениваешь лишь первый этап моего метода, не рассматривая всё, что следует дальше: анализ эквити, повторяемости фаз, устойчивости циклов, амплитуд и сравнение тысяч синтетических комбинаций.
Мне кажется, именно здесь и получается ситуация, которую ты сам назвал «не в коня корм», только в другом смысле. Математический аппарат должен соответствовать объекту исследования. Если смотреть на синтетические конструкции как на обычный временной ряд, то значительная часть их специфики просто теряется.
Насколько я понял из наших обсуждений, твой основной опыт связан с анализом отдельных инструментов и математической обработкой временных рядов. Синтетические конструкции — это уже другая область со своей спецификой. Поэтому неудивительно, что ты оцениваешь мой метод через привычные тебе подходы.
Именно поэтому мне и кажется, что здесь как раз твоя математика оказывается «не в коня корм». Не потому, что она плохая, а потому, что она решает другую задачу. Для исследования синтетиков сначала нужно понять их природу и особенности поведения, а уже потом подбирать математический аппарат под эту задачу, а не пытаться объяснить всё инструментами, разработанными для классического анализа отдельных ценовых рядов
А можно пример парного синтетика, а то ничего нет по написанному?
Не дождетесь. Только теория
Проблема в том, что в описании нет даже теории по парному.
Роман, именно поэтому я и говорю, что мы решаем разные задачи.
Задача одна, построить стационарный синтетик из набора взаимосвязанных временных рядов.
Но мой объект исследования — не отдельный ценовой ряд, а синтетические конструкции и их свойства.
О чём и толкую, что на отдельном ценовом ряде показано основное решение проблемы классических линейных алгоритмов.
Так как в таком виде это более понимаемо и видно какую проблему надо решать уже в многомерном алгоритме.
Так как в многомерном результате ты не увидишь эту проблему, проблема алгоритма искореняется сперва на одном ряду,
а потом разрабатывается уже многомерная модель на матрицах, которая оценивает любые синтетические конструкции единым целым.
Для исследования синтетиков сначала нужно понять их природу и особенности поведения
Это основная база, которую должны все понимать изначально, что оцениваются взаимосвязанные инструменты!
Думал тут все это понимают и не акцентировал на этом внимание.
То есть те, которые ходят +- коррелировано, но они не коинтегрованны. То есть линейные модели тут бесполезны.
Нет абсолютной коинтеграции на рынках, что и приводит к убыткам стандартными линейными алгоритмами.
Как ты не крути сырой синтетик, рано или поздно вынесет в глубокую просадку.
Природа тут одна, взаимосвязь инструментов, не важно техническая или фундаментальная.
На валютах это всё по сути есть и ходят они взаимосвязано, поэтому надо просто описать этот процесс.
А подбором подходящих инструментов решается только конечный вид синтетика, который нас устраивает, то есть более стационарный и стабильный.
Но судя потому, что ты смотришь на месячный (глобальный) синтетик, то да как то можно предполагать границы экстримумов.
Но месячный график блин это уже инвестирование, а не трейдинг, а на валютах ещё и с издержками свопа.
Задача одна, построить стационарный синтетик из набора взаимосвязанных временных рядов.
О чём и толкую, что на отдельном ценовом ряде показана основное решение проблемы классических линейных алгоритмов.
Так как в таком виде это более понимаемо и видно какую проблему надо решать уже в многомерном алгоритме.
Так как в многомерном результате ты не увидишь эту проблему, проблема алгоритма искореняется сперва на одном ряду,
а потом разрабатывается уже многомерная модель на матрицах, которая оценивает любые синтетические конструкции единым целым.
Это основная база, которую должны все понимать изначально, что оцениваются взаимосвязанные инструменты!
Думал тут все это понимают и не акцентировал на этом внимание.
То есть те, которые ходят коррелировано +-1, но они не коинтегрованны. То есть линейные модели тут бесполезны.
Нет абсолютной коинтеграции на рынках, что и приводит к убыткам стандартными линейными алгоритмами.
Как ты не крути сырой синтетик, рано или поздно вынесет в глубокую просадку.
Природа тут одна, взаимосвязь инструментов, не важно техническая или фундаментальная.
На валютах это всё по сути есть и ходят они взаимосвязано, поэтому надо просто описать этот процесс.
А подбором подходящих инструментов решается только конечный вид синтетика, который нас устраивает, то есть более стационарный и стабильный.
Роман, проблема как раз в том, что ты рассуждаешь о синтетике в основном как о математической конструкции из временных рядов.
Но синтетик — это не просто матрица коэффициентов. Это торговый объект, который имеет своё поведение: эквити, амплитуды, фазы, периоды восстановления, характер просадок и устойчивость во времени.
Можно сколько угодно совершенствовать модель коэффициентов, но если не исследовать сам объект торговли на практике, то есть риск оптимизировать модель вокруг математических свойств данных, а не вокруг реального поведения синтетика.
Именно поэтому я начинаю не с построения сложной модели, а с изучения самих конструкций: какие из них сохраняют структуру, какие имеют повторяемые фазы, какие проходят через разные рыночные режимы.
Подбор синтетика — это не просто поиск красивой комбинации. Это исследование пространства возможных конструкций и их свойств.
Без этого можно получить очень сложную математическую модель, но не получить торгового преимущества. Потому что рынок проверяет не красоту формулы, а устойчивость результата в реальном времени.
то есть риск оптимизировать модель вокруг математических свойств данных, а не вокруг реального поведения синтетика.
И прекращай кормить ответами ИИ ))
Я понимаю
Именно поэтому я начинаю не с построения сложной модели, а с изучения самих конструкций: какие из них сохраняют структуру, какие имеют повторяемые фазы, какие проходят через разные рыночные режимы.
Рано или поздно ты наиграешься с этим, и перейдёшь на другой уровень если будешь грызть дальше.
То есть плясать не от естественных получившихся конструкций, а закручивать их самому из реального не коинтегрированного поведения рынка из любых инструментов.