Блог им. quant-invest

Тренд - друг или враг-2 : Систематическая ошибка исследования.

В предыдущем посте smart-lab.ru/blog/328182.php я пытался применять метод автокорреляции т.е. анализа смещенного временного ряда, пытаясь использовать его для вычисления смещения вероятности продолжения тренда от среднего значения. Наиболее продвинутые могли заметить, что выборка, которую мы там анализировали, содержала все формально соответствующие условию отрезки, что скорее всего, далеко от того, что себе представляло большинство читателей. Дело в том, что по критерию «изменения за период» программа отбирала примерно следующее:
Тренд - друг или враг-2 : Систематическая ошибка исследования.

т.е. результаты коротких периодов были многократно усилены за счет длинных, в которые они входили. Иными словами, была допущена систематическая ошибка исследования. Попробуем исправить её, добавив дополнительную «ногу» в паттерн, перейдя от \/ к /\/ паттерну. Два периода будут описывать условия вхождения(разворот тренда), один — результирующий. Порог прежний — минимальное изменение 2% в каждом из предыдущих периодов, 0.1% в результирующем. Результат для SPY:
Тренд - друг или враг-2 : Систематическая ошибка исследования.
для пущего контроля выведем на график количество вхождений для роста (зеленая линия) и падения (красная).
Однако понятно, что 0.1% это не продолжение тренда, поэтому проверим, как часто происходит продолжение на величину более 1%:
Тренд - друг или враг-2 : Систематическая ошибка исследования.
Видно, что закрытие потенциально торгового периода не радует вероятностью в нашу пользу, в большинстве случаев цель не будет достинута на закрытии. Но ведь нам нужно просто выйти по тейку, верно? Добавляем учет Hi/Low:
Тренд - друг или враг-2 : Систематическая ошибка исследования.
Правда, мы вышли за рамки метода смещения временных рядов, но зато видим существенное отклонение вероятности на 1-5 дневных периодах.
По человечески полученные данные должны звучать так:
Если курс вчера упал более чем на 2 %, а сегодня вырос более чем на 2%, то с вероятностью 75% завтра он закроется выше +1% от сегодняшнего закрытия. 
Если курс вчера вырос более чем на 2 %, а сегодня упал более чем на 2%, то с вероятностью 85% завтра он не упадет ниже -1% от сегодняшнего закрытия.
И тут возникает вопрос — а ликвидированы ли тут все систематические ошибки исследования?
★15
12 комментариев
периодически одно и то же повторяется, не получится у вас описать рынок, подумайте почему
avatar
Stoic, а мне и не нужно «описать», достаточно построить модель которая совпадает по критическим точкам, и — вот он, профит :)
avatar
На какой выборке высчитывались ваши 75 и 85 %??? На сколько этому можно верить?
Ну и так, вроде рассуждения, изменение рынка на 2% в ту и затем в другую сторону это такая средней силы встряска. Примерно как бросить в воду небольшой камень. После этого и в том и другом случае расходятся волны. Но тоже небольшие. Стоят ли эти небольшие волны того чтобы их ловить?
avatar
ash, 32 и 15 случаев соответственно.
Я против того, чтобы чему-то верить, если есть возможность проверки.
В стат.трейдинге вам прежде всего нужна дистанция, чтобы погасить дисперсию результатов. На больших волнах это нереально, а на маленьких — самый раз. Да и SPY не единственный инструмент. А какие параметры вы бы предпочли?
avatar
Внесу некоторую лепту, если позволите. Вы работаете в трех системе координат: количество, длина волны и время. При чем переходите к подстету не учитывая, что время очень влияет на результат (длину волны). Попробуйде модели прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия, цепи Маркова, модели нечеткой логике,… что-нибудь найдете, я думаю.
avatar
Bampi_Johnson, Спасибо за подсказки, но здесь не ставилась задача хоть «что-то найти» любым способом. Я пытаюсь закрыть для себя вопрос с методом смещения рядов, найти его пределы применения и способы решения проблем. Это скорее освоение нового инструмента, чем поиск оптимального метода вообще.
avatar
Следует заметить, что биржа представляет собой когнитивную систему, которая способна «понимать, делать выводы и обучаться», более того — она антагонистична. Следовательно, в таких системах фрактальные закономерности имеют свойство изменять вероятность состояния с превалированием эндогенных факторов. Сложность состоит в том, что эти факторы, как правило — латентные.
avatar
RobotCraft, пап, а ты с кем щас разговаривал?
avatar
RobotCraft, Насчет «понимать, делать выводы и обучаться» следует заметить, что на бирже присутствуют множество игроков с мотивацией, отличной от долгосрочного стабильного получения прибыли, причем достаточно крупных. Уже один этот факт позволяет эксплуатировать неоптимальные решения, которые они принимают.
Исследования свидетельствуют о единообрации структуры при изменяющихся масштабе и амплитуде, что поддается параметрической коррекции и прогнозированию. Резюме:
Не вижу препятствий!
avatar
Quant-Invest, Это справедливо для сложных систем, но не антагонистичных, в которых необходим принцип непрерывного управления, основан на концепции НОРД цикла. Другими словами — в таких системах необходимо постоянно адаптироваться к действиям рынка и опережать «соперников».
avatar
RobotCraft, Вы придумали себе парадигму но зачем-то решили, что она единственно верная. Есть масса стратегий где невозможно прерывание цикла или нецелесобразно, или же нежелательно, как в моей парадигме, например. Соответственно ОР можно просто выбросить и модель прекрасно будет работать в виде НД.
avatar
Quant-Invest, Это не мы придумали а Джон Бойд и она применяется в принципах управления НАТО, безусловно есть и другие стратегии. Каждый выбирает для себя наиболее комфортную.
avatar

теги блога Quant-Invest

....все тэги



UPDONW