• Обзор
  • Отзывы (3)
  • Обсуждение (5)

GARCH Improved Nelder Mead MT4

Введение в алгоритм GARCH Improved Nelder Mead

GARCH - это сокращение от Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность). Представляет собой модель прогнозирования волатильности, обычно применяемую в финансовой сфере. Модель GARCH впервые появилась в работе датского экономиста Тима Петера Боллерслева (Tim Peter Bollerslev) в 1986 году. Лауреат Нобелевской премии 2003 года Роберт Ф. Энгл внес огромный вклад в усовершенствование модели GARCH. Наш индикатор GARCH INM основан на оригинальном способе построения модели GARCH методом Нелдера-Мида. Однако, оригинальный метод Нелдера-Мида не учитывает конвергенцию, поэтому мы слегка улучшили его, добавив промежуточную модель авторегрессии — скользящей средней (ARMA, Autoregressive Moving Average) перед моделью GARCH.


Использование индикатора GARCH INM в торговле

Задачей индикатора GARCH INM является улучшение торговли. Вот несколько советов.

  1. GARCH INM использует пункт как основную единицу. Таким образом, прогнозируемая волатильность дает трейдеру представление о будущей волатильности. Например, если GARCH предсказал 1120 пунктов (112 пипсов) для текущей свечи при интервале доверия 95%, то с 95%-ной вероятностью текущий рынок останется в диапазоне 112 пипсов.

  2. Еще одной важной функцией GARCH является обнаружение аномального рынка. Выход ценового диапазона текущего рынка за пределы прогнозируемой волатильности (при интервале доверия 95%) означает возникновение аномальной ситуации, которая имела 5%-ную вероятность.

  3. Волатильность тесно связана с трендом. Увеличение волатильности часто говорит о начале тренда. Используя GARCH INM для фильтрации рынка, вы можете совершать входы в трендовый рынок .


Математическое описание GARCH

Индикатор GARCH INM применяет стандартную модель GARCH (1, 1). Математически она описывается как дисперсия временного ряда относительно прошлых значений дисперсии и квадратов прошлых значений временного ряда. Используя математические обозначения, ее можно записать следующим образом:

Дисперсия времени t = омега + альфа * квадрат прошлого значения во времени t-1 + бета * дисперсия во времени t-1

Где возвращаемое значение временного ряда y в t = среднее значение + погрешность, а t = время


Описание входных параметров

  • NumberOfObs: количество наблюдений (точек данных), используемых в расчетах. Мы рекомендуем минимум 1000 точек данных.
  • UseHighLow: В режиме High-Low (true) диапазон рассчитывается при помощи максимальной и минимальной цены. Если UseHighLow = false, то для расчета диапазона применяются цены закрытия и предыдущего закрытия. Мы рекомендуем использовать значение по умолчанию.
  • ConfidenceInterval: интервал доверия индикатора GARCH. Мы предлагаем 90%, 95% и 99%. Интервал доверия дает вероятностное представление будущего рыночного диапазона.
  • SafetyFactor: фактор безопасности обеспечивает дополнительную защиту торговой операции. Его значение должно быть больше 1. Если Safety Factor = 1, то прогнозируемая волатильность равна оригинальной волатильности GARCH. Если Safety Factor = 1.5, то прогнозируемая волатильность будет иметь 50%-ную гарантию безопасности по сравнению с оригинальной волатильностью GARCH.


Примечание к GARCH Nelder Mead

Индикатор GARCH - это попытка внедрить продвинутый научный метод в реальное торговое приложение. Настройка параметров алгоритма GARCH - достаточно сложный и противоречивый процесс даже для опытных статистиков. Мы же представляем самооптимизирующийся алгоритм GARCH для аналитически мыслящих трейдеров-энтузиастов. Эта программа бесплатна, поэтому мы предлагаем ограниченную поддержку по GARCH Nelder Mead. Несмотря на это, наслаждайтесь этой бесплатной, но мощной торговой системой. Если параметры GARCH настроены с приемлемой погрешностью, вы получите действительно мощное средство для прогнозирования волатильности. Автор (который является финансовым инженером) в течение нескольких десятилетий создавал торговые и инвестиционные системы, используя математические и другие научные методы.

tradertb
323
tradertb 2019.02.18 03:06 
 

This theory is disproven. Seeing many candles on higher time frames within the 95% confidence interval not staying within the range on the next candle. Should be confidence intervals for over more candles. This indicator needs to be rewritten.

Maksym Mudrakov
20614
Maksym Mudrakov 2016.08.31 07:30 
 

Пользователь не оставил комментарий к оценке

Jean-Sebastien Laurent
4250
Jean-Sebastien Laurent 2015.08.05 14:47 
 

thank you for this free product with high potential :)