SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. optionanalyser
Многопараметрическое сравнение ордеров
- 12 марта 2013, 17:28
- |
При выборе/создании лучших ордеров для входа/модификации позиции возникает задача их сравнения по нескольким параметрам.
Сами параметры могут выводиться из ТС (для опционов это могут быть даже греки )) ).
Эти параметры разнородны:
— оценивают различные классы характеристик
— имеют разную размерность.
В силу чего сведение их в одной фитнесс-функции может представляться задачей трудновыполнимой или имеющей неоднозначное решение.
Пример для СМЕ, расцвеченные столбцы — параметры
Однако, тип инвестора может определять значимость классов для оценки, а значит очередность их использования (параметры внутри классов по аналогии).
Пример выбора для случая Qty = 1 для всех инструментов
Алгоритмы селекции могут быть различными. При их выборе, имхо, определяющими могут оказать требования к мягкости, точности и т.д. отбора.
Возможные трудности:
— внутри класса может быть несколько разнородных параметров (достаточность набора, очередность применения, ...)
— слишком большое количество параметров может приводить к тому, что некоторые из них могут оказаться неиспользованными в силу фильтрации по предыдущим
— может потребоваться отсортировать отобранные (вариант решения: предельная фильтрация с нумерацией и последующим восстановлением до ограничений)
Вопросы:
— Какими еще методами может быть решена задача многопараметрического выбора?
— Каковы критерии полноты, непротиворечивости и т.д. параметров внутри одного класса в описанной методике?
Сами параметры могут выводиться из ТС (для опционов это могут быть даже греки )) ).
Эти параметры разнородны:
— оценивают различные классы характеристик
— имеют разную размерность.
В силу чего сведение их в одной фитнесс-функции может представляться задачей трудновыполнимой или имеющей неоднозначное решение.
Пример для СМЕ, расцвеченные столбцы — параметры
Однако, тип инвестора может определять значимость классов для оценки, а значит очередность их использования (параметры внутри классов по аналогии).
Пример выбора для случая Qty = 1 для всех инструментов
Алгоритмы селекции могут быть различными. При их выборе, имхо, определяющими могут оказать требования к мягкости, точности и т.д. отбора.
Возможные трудности:
— внутри класса может быть несколько разнородных параметров (достаточность набора, очередность применения, ...)
— слишком большое количество параметров может приводить к тому, что некоторые из них могут оказаться неиспользованными в силу фильтрации по предыдущим
— может потребоваться отсортировать отобранные (вариант решения: предельная фильтрация с нумерацией и последующим восстановлением до ограничений)
Вопросы:
— Какими еще методами может быть решена задача многопараметрического выбора?
— Каковы критерии полноты, непротиворечивости и т.д. параметров внутри одного класса в описанной методике?
теги блога optionanalyser
- arbitrage
- assessment
- Balance
- bar
- broker
- cl
- cme
- common
- control
- data
- eurodollar
- excel
- forecast
- futures
- GE
- hedge fund
- historical
- hv
- IB
- IV
- margin
- ng
- option
- options
- order
- RI
- risk
- roi
- rts
- smile
- span
- Spot
- spread
- strategy
- swan
- trade
- trade strategy
- trading
- TWS
- volatility
- Volume
- volume profile
- Автоматизация торговли
- американский рынок
- арбитраж
- бар
- библиотека
- ВВП
- волатильность
- ГО
- грааль
- данные
- доходность
- евродоллар
- Инструменты
- историческая
- итоги 2012
- клуб
- Комбинация
- лебеди
- ликвидность
- Маркетмейкинг
- общее
- опционы
- ордер
- оффтоп
- оценка
- платформа
- прогноз
- риск
- РТС
- Спот
- спред
- Торговая платформа
- торговая система
- торговая стратегия
- Торговые стратегии
- трейдинг
- улыбка
- управлемый счет
- управление
- управление позицией
- фьюерсы
- фьючерс
- хедж-фонд
- цели
- Эксель
- эффективность
Допустим у нас есть 5 классов параметров и 10 параметров. Параметры как-то распределены по 5 классам, внутри класса они могут иметь произвольные ед. измерения.
Классифицировать по всем 10 параметрам-размерностям?
Если исходный набор ордеров меньше количества параметров или классов насколько валиден такой подход?
В целом то что я предлагаю может вам подойти, только при условии что вы можете обучить и классификатор и ближайших соседей. Т.е. на исторических данных постфактум вы можете разбить свои ордера на классы (как минимум на 2: хороший-плохой). К сожалению я не понял из постановки задачи, можете ли вы глядя в прошлое сказать, какой выбор был бы правильным в каждой конкретной ситуации?
единственное, что может выступать в его роли — это текущие позиции
имхо, это может означать, что нужно найти другой.
Если Вы знакомы с опционами, то позволю себе проиллюстрировать на их примере. У позы/комбинации есть дельта, тета и вега. Разные ед. измерения (для разных ситуаций они могут отвечать даже за разные классы оценок), свести их в одной формуле через весовые коэф., наверное, возмножно.
Будет ли толк от смешения сладкого, желтого и гибкого да еще и через экспертные вес. коэф.?
Сложность в том, что у Вас очень много критериев, идеально их немного свернуть (произведением, делением, суммой или еще чем то), или наложить на них ограничения (больше или меньше), откинув сразу не оптимальные. и так далее, делая множество итерация придете к меньшему кол-ву критериев.
Во втором подходе, сворачиваете все или не все критерии в универсальный, это может быть как сумма, или произведенение или ср. геометрическая или ср. арифметическая, разумеется помня о размерности и физическом смысле критериев, и выбираете минимальный или максимальный.
Оптимально совместить эти два подхода, сначала сократив кол-во критериев (введя вместо них общий — единой размерности), а потом методом свертки исключать неоптимальные.