Обсуждение статьи "Матричная модель прогнозирования на марковской цепи"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Матричная модель прогнозирования на марковской цепи:

Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.

Андрей Андреевич Марков, выдающийся математик начала XX века, работая над теорией вероятностей, создал концепцию, которая спустя столетие стала одним из краеугольных камней современной финансовой математики. Разрабатывая теорию стохастических процессов, он исследовал последовательности событий, где будущее зависит только от текущего состояния системы, но не от предыдущей истории. Это фундаментальное свойство — отсутствие "памяти" о прошлом за пределами текущего состояния — получило название "марковское свойство" и легло в основу целого класса моделей.

Марковская цепь представляет собой математическую систему, которая переходит из одного состояния в другое, в зависимости от вероятностных правил. Если представить возможные состояния системы как точки в пространстве, то марковская цепь описывает вероятности перемещения между ними. Потрясающая элегантность этой концепции заключается в её способности моделировать невероятно сложные процессы через простую вероятностную механику.

Автор: Yevgeniy Koshtenko

 

Отличная работа! Особенно понравилось как вы pазделили на цену, время и объем — это действительно умный подход. Tесты на EUR/USD выглядят многообещающе.

А как модель поведет себя при резких изменениях рынка как например во время Ковида? Если матрица переходов строилась на исторических данных, как она сможет адаптироваться к таким экстремальным условиям?

Было бы интересно узнать тестировали ли модель на других парах кроме EUR/USD? Есть ли встроенные механизмы адаптации к резким изменениям волатильности? Планируете ли учитывать фундаментальные факторы вроде макроновостей?

Новый комментарий