Блог им. regart7
Если рассматривать множество цен какого-либо финансового инструмента как величину случайную. По какому закону распределения вероятностей распределяются дискретные величины цены? Известно, что существуют различные виды распределения, но наиболее часто рассматривают Гауссово. Такое распределение верно в периоды консолидации. Зная свойства и методы расчета математического ожидания можно без труда разработать каркас ТС, работающий в период флэта. В WL есть функции, такие как Peak/Trough/LinearRegLine и т.д.
А какие наработки и идеи используете Вы?
А консолидацию надо рассматривать на меньшем таймфрейме, там она выглядит совсем по другому.
Можно ли здесь найти закономерности? Закономерность в логике методов получения прибыли маркетмейкерами – конечно есть, при прорыве они могут не успеть фиксировать свою прибыль, только это уже не математика, но и их влияние не ключевое.
Про консолидацию — я имел в виду только то, что если на М10 — малоамплитудный боковик, то на М1 вполне может быть шторм.
Многого я уже касался, кажется, и нормального распределения и стандартных отклонений. Теория Хаоса предполагает, что небольшие отклонения в начальных данных (например, хвосты на нормальном распределении) могут привести к большим последствиям (EMH гипотеза рынка перейдет в FMH). Уже стал повторяться.
Вот пара уточняющих моментов:
smart-lab.ru/blog/295558.php#comment4854809
smart-lab.ru/blog/295558.php#comment4855436
ВелсЛабом давно пользуетесь? Лицензионный он у вас?
Общая неудовлетворенность классическим ТА, полный отказ от него, хотя там и были рациональные моменты.
Мое решение — в значительной степени аналитическое, явной необходимости заниматься каким-то перебором нет.
Наличие в рынке конечных элементов (фракталов) несколько диссонирует с сериями данных или как они там называются.
Я не жду завершения свечек для входа или выхода, даже если и пользуюсь свечками какого-то таймфрейма. Да, и сама нарезка на свечки груба и я стараюсь, по возможности, смягчить ее последствия.
Мои алгоритмы не вписываются в WL ни по организации данных, ни по быстродействию.
Я хороший программист и могу организовать нужное мне тестирование на собственных реализациях, на истории и в реальном времени. Даже если WL и вырос за эти годы.
P.S. Я хорошо знаю, что такое «слон фон Неймана».
P.P.S. Анализ распределения экстремумов — хорошая идея, но тогда уж стоит посмотреть и остальные мои идеи и мое отношение к нормальному распределению в рынке.
Во-вторых, я прочел ваши комментарии к этому топику. Если я верно вас понял, вашу идею, то на самом деле ВелсЛаб, в «проверке работоспособности» этой идеи, не помощник.
Я пока что, дальше попыток анализа экстремумов не ушел.
Завидую вам в том, что вы можете организовать, как программист, тестирование ваших идей на понятных и удобных программах.
Где можно посмотреть остальные ваши идеи?
P.S. «Под слоном фон Неймана» в данном случае, вы имеете ввиду «подгоноку» при тестировании стратегий в ВелсЛабе?
если твой ряд не описывается гауссовским (широкие хвосты) — это значит ты не учел важные переменные в модели
В частности, imho, статистические методы в применении непосредственно к ценам имеют свои пределы, но, гипотетически, могут полноценно заработать, если их применять к другим объектам.
ни одно распределение никогда не опишет базар на 100%, это и есть ключевое ограничение.
стат методы применяют к относительным величинам, а не абсолютным, например, к приращениям цен
http://smart-lab.ru/blog/reviews/294266.php#comment4821763