Презентация доклада на конференции Смартлаба 14 мая, издание 2-е дополненное :)

26 апреля 2016, 15:28
|
А. Г.

По совету обсуждавших «1 издание» дополнил картинками слайды, посвященные Vol_t.

drive.google.com/file/d/0BzRUUWXCOSO5QVg4ckFLVWtwMnM/view

Важно. Это не доклад о том, как строить торговые алгоритмы, а методика классификации рынка, которая дает ключ к пониманию:

— какие алгоритмы были эффективнее в прошлом;
— на каком рынке от построенного алгоритма ждать «подлянки»;
— как построить эффективный портфель из имеющихся алгоритмов;
— на каких задачах сосредоточить усилия с целью улучшения существующего портфеля.

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.

спецраздел:
торговые роботы

Ключевые слова:
конференция смартлаба

162 | ★15

17 комментариев

не интересно это.

посмотрите вокруг себя — жизнь кипит — Ванюта, Никулин, Решпект)))

а вы про доклад)))

Hannes

26 апреля 2016, 15:37
Ответить

+10

Hannes,

А. Г.

26 апреля 2016, 15:41
Ответить

После формулы на третьей страница — читать будет только 2%

Евгений Черных

26 апреля 2016, 16:03
Ответить

kbrobot.ru,

На третьей странице три выборочных средних и одно стандартное отклонение. Что сложного? Вообще, если б не Volt, все можно сделать при помощи стандартных формул в Excel.

А. Г.

26 апреля 2016, 16:07
Ответить

А. Г., Дык я то разберусь. Но половина участников конференции уже думает как бы сдать билеты обратно :)

Евгений Черных

26 апреля 2016, 16:09
Ответить

kbrobot.ru,

По поводу последнего пусть «голова болит» у Тимофея :)

А. Г.

26 апреля 2016, 16:20
Ответить

А. Г.,
D это оператор дисперсии, а M — среднего? Т.е. $D_N\epsilon_t$ на слайде 8 — это дисперсия ошибки модели АР(1)? Или $M_n c_t < 0$ на 9-м слайде означает, что среднее приращение логарифмов цен закрытия меньше нуля?
off: Нужно Тимофею ещё mathjax на сайт прикрутить, чтобы формулы писать)

Vasiliy

26 апреля 2016, 16:22
Ответить

Vasiliy,

D — оператор выборочного стандартного отклонения (корень из выборочной дисперсии). На 8 слайде — D от эпсилон — это действительно выборочное стандартное отклонение ошибки АР(1) модели. И на 9 слайде Вы все правильно поняли — знак тренда определяется по простому выборочному среднему приращений натуральных логарифмов цен закрытия, а вот принадлежность к тренду по «хитрому» выборочному среднему.

А. Г.

26 апреля 2016, 16:27
Ответить

А. Г., для людей не изучавших статистику думаю будут не привычна такая запись, кажется что это произведение двух величин.
Помнится вы как-то анонсировали статистику для определения антиперсистентного рынка где используются произведения соседних приращений, на 11 слайде $F_k s_t$ это видимо она?

Vasiliy

26 апреля 2016, 21:50
Ответить

Vasiliy,

Да, она

А. Г.

26 апреля 2016, 22:09
Ответить

А данный подход работает только на дневках, или таким же образом можно пост-фактум разбивать на участки с разным поведением и внутридневные данные (ну например, минутки, 5-минутки и т.д.)?

Schurik

26 апреля 2016, 17:01
Ответить

Schurik,

Я думаю, что вообще период классификации по данной методике должен зависеть от среднего времени в позиции торгового алгоритма, «карту» которого мы хотим строить и n надо брать в 3-4 раза больше этого времени. Соответственно для позиций в 20-30 минут, классификацию нужно строить на отрезках в 15-25 пятиминуток.

А. Г.

26 апреля 2016, 17:06
Ответить

У вас в портфеле есть контртрендовые стратегии, тогда почему так сильно пилит в апреле?

Евгений Ворончихин

26 апреля 2016, 17:41
Ответить

Евгений Ворончихин,

На Си и Eu нет таких, вот и «пилит». На Ри и Миксе есть, но с последними обратная ситуация, а доход в контртренде по Ри вряд когда либо перекроет сильную просадку в Си и Eu.

А. Г.