Блог им. _sk_

Работают ли динамические модели рынка?

    • 13 февраля 2019, 12:30
    • |
    • _sk_
  • Еще
Один из способов попытаться победить рынок в алгоритмической торговле таков:
1) придумать модель, в которой есть несколько параметров (период индикатора, граница срабатывания для входа в позицию и т.п.);
2) калибровать модель раз в 3 месяца по данным за последние 3 года, подбирая оптимальные параметры для портфеля моделей по критериям доходности / просадки;
3) торговать очередные 3 месяца по оптимальным параметрам до следующей калибровки.

При этом надежда на то, что:
1) за эти 3 месяца рынок не сильно изменится, а статистические эффекты, которые ловит модель, позволят заработать;
2) калибруя модель раз в 3 месяца, мы как-то пытаемся приспособиться к изменяющемуся рынку.

В этой надежде суть в том, что мы адаптируемся быстрее чем рынок (наш оппонент). Если же рынок меняется быстрее нас, то наши модели не успевают за этим, показывают «среднюю температуру по больнице» и не работают. Ещё хуже, если модели попадают в противофазу, и к издержкам в размере комиссии и проскальзывания добавляются ещё и систематические потери на отрицательном математическом ожидании.

Если модель статичная (утрированный пример системы: если цена выше MA(period1) + k * ATR(period2) — покупаем, если цена ниже MA(period1) — k * ATR(period2)  — продаём, оптимальные значения period1, period2 и k подбираем раз в 3 месяца), она часто плохо работает: на графиках эквити есть долгие периоды без заработка и с просадками, а оптимальные параметры period1, period2 и k сильно скачут от одной калибровки к другой.

Может проблема в статике? Может надо писать динамические модели, где рынок изначально предполагается изменчивым?

В попытках найти что-то аналогичное из другой области, на ум приходит игра «камень-ножницы-бумага», где средство достижения выигрыша — понимание, как противник изменяет свою стратегию, пытаясь вас обхитрить, и перехитрить его самого.

Был у кого-нибудь положительный опыт создания каких-либо динамических моделей для рынка, существенно учитывающих его изменчивость?

P.S. Надеюсь, возможно зря, что хотя бы малая доля комментариев будет по делу.
★18 | ₽ 100
на графиках эквити есть долгие периоды без заработка и с просадками, а оптимальные параметры period1, period2 и k сильно скачут от одной калибровки к другой

Диверсификация по инструментам и таймфреймам не решает этот вопрос? Думаю, что периоды с просадками для приведенной в пример системы должны быть нормальным явлением, ибо она расчитывает на значительное направленное движение, которое бывает реже, чем возвраты к среднему, отскочив от sma+(atr*k).
avatar

Friendly Deep Space

Friendly Deep Space, диверсификация по инструментам, конечно же, снижает масштаб проблемы. Но вопрос был в том, можно ли с помощью динамических моделей на отдельно взятом инструменте научиться зарабатывать много и без долгих просадок.
avatar

_sk_

_sk_, Ещё один пример — покер. Можно научиться играть на низких лимитах с околонулевой доходностью, придерживаясь некоторой статической стратегии. Но если учитывать стратегии оппонентов, можно существенно поднять свои заработки. Хочется что-то подобное для рынка сделать.
avatar

_sk_

_sk_, Почему эту систему считаете «статичной»? Она же реагирует на волатильность, используя в составе ATR, значит в какой-то мере динамически приспосабливается.
avatar

Friendly Deep Space

Friendly Deep Space, согласен, что некая адаптивность в ATR есть. Хочется же построить заметно более динамические и зарабатывающие на этом системы.

Например, моделируя множество «трендовиков» понять, что они уже все зашли в позиции и, в принципе, разворот «созрел»: если цена развернётся, то трендовики начнут поочереди переворачиваться / выходить из позиций, и на этом мы сами можем заработать. Такая модель будет заметно более динамичной.
avatar

_sk_

_sk_, кроме АТР можно применять другие методы учёта волатильности — так, чтобы они учитывали/фильтровали для трендовых систем РАЗНЫЕ типы флета (широкий, узкий, в зависимости от длинны). Можно применять адаптивные мувинги (их что собак нерезанных). Аналогично (обратный ход) можно учитывать и нетипичные взлет-обвалы. Всё это элементы динамических моделей адаптивности системы под рынок.
Сделать хорошую динамическую модель крайне сложно, но возможно. Для этого нужен союз хорошего трейдера с хорошим программистом и хорошим математиком.
Иначе нам удачи не видать ©
Модель описания рынка (ТС) не может быть простой.
И уж тем более с тремя параметрами.
avatar

VladMih

100% работают. Только точность зависит от периода наблюдения
avatar

поХаям

поХаям, не уверен, что правильно понял этот ответ.
avatar

_sk_

возьми и попробуй. Кто тебе тут ответит? Тут 90 процентов пришли за миллиардами и программировать учиться не желают
avatar

Oleg Only Algo

Oleg Only Algo, в ручную алготорговлю не верите?
avatar

Foudroyant

Я пробовал менять существенно состав портфеля систем при его (портфеля) просадках, меняя трендовые системы на контртрендовые.
Улучшения эквити не получил.
Часто получалось так, что лучше бы оставил все как было.
avatar

_sg_

_sg_, т.е. по опыту лучше использовать окно в 3 года (или больше) для калибровки и не дёргаться? Верю-не верю (торговля по эквити) не работает?
avatar

_sk_

_sk_,
у меня изменения портфеля систем при загибах эквити улучшения не давало.
Но я не говорил, что достигнуть улучшения путем динамической корректировки невозможно.
Тем более, я торгую активные стратегии и то что системы начинают проигрывать можно быстро обнаружить.

Пока я двигаюсь в направлении поиска  оптимального сочетания разных систем.

avatar

_sg_

_sg_, спасибо за комментарий.
avatar

_sk_

_sg_, да, портфельная задача, если подходить к ней серьезно, а не по Марковицу, сложная и многообещающая штука. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, мета-стратегия на отдельных стратегиях?
avatar

_sk_

_sk_, я применяю такой же термин. Метастратегия управления портфелем стратегий, да.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, Портфельная наука не по Марковицу это Упрощенный Марковиц. В первом случае матрица, а дальше упрощения.
Дмитрий Новиков, Портфельная наука ушла уже гораздо дальше Марковица, поищите про «Post-modern portfolio theory». Счёт более продвинутым методам идет на десятки.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, =) а какие еще? Какой метод самый продвинутый?

 

avatar

ch5oh

ch5oh, Помучайте, пожалуйста, SSRN или Arxiv запросами типа «uncertain portfolio optimization», «risk parity», «portfolio optimization+cointelation» и т.д. О своём опыте я на всякий случай предпочитаю не говорить Самого продвинутого метода тоже, пожалуй, назвать не могу: есть много известных решений для частных случаев, но «теории всего» их объединяющей я как-то не встречал.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, любой продвинутый метод разбивается о суровые скалы реальности в виде нестабильных корреляционных связей.
avatar

wrmngr

wrmngr, Не совсем согласен. Корреляции и дисперсии гораздо стабильнее, чем дрифт инструментов, так что min variance и прочие методы не использующие дрифт имеют право на жизнь.
Конечно, если подать оценку матрицы ковариации, не имеющую отношения к действительности — работать ничего не будет. Например, брать все акции из S&P 500 и по году дневных данных считать матрицу ковариаций по формуле смешанного момента второго порядка — так себе идея :)
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, это все мертвому припарка. Работает пока не наступит восоковолатильная резня, когда почти все корреляции прилипают к единице и вот! наконец-то! уже после фиксации максимального убытка  за всю историю тестирования ваш чудо алгоритм выдаст рекомендацию «хозяин, надо  бы в кеш выползать, тут ад». 
avatar

wrmngr

wrmngr, Ну, допустим, прилипли корреляции к единице из-за того что один фактор утащил все акции на дно. Но если портфель нейтрален к рыночному фактору — нам будет на это плевать :)
(Я не пропагандирую long-only min variance на куче акций. Портфельная оптимизация — всего лишь инструмент, с которым кванту/алготрейдеру как минимум нужно быть знакомым и которым не стоит пренебрегать из-за вбитой в голову мысли, что «портфельная оптимизация не работает»)
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, а не важно к чему нейтрален портфель, если он нейтрален к одному риск-фактору, значит он точно лонг/шорт по другому риск-фактору. Тот же коленкор, вид сбоку
avatar

wrmngr

wrmngr, Ну как же не важно! Заговорили про проблему падения акций на высокой волатильности — нашлось решение. И для большего кол-ва факторов оно есть.
Обычно предполагается, что факторов сильно меньше, чем кол-во инструментов, на которые они влияют. Ничего не мешает быть нейтральным к 80 факторам на 500 акциях и иметь exposure только к шуму.
Всё равно где-то вылезет риск, если есть доходность выше безрисковой. Собственно, остается только искать места, где осталась предсказуемость и где риск можно взять без вреда для депозита.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, про акции я ничего не говорил, я про то что портфельная оптимизация любой степени изощренности практически не добавляет альфы в реальных кейсах и не обгоняет наивный 1/n подход

avatar

wrmngr

wrmngr, 1/n уступает 1/sigma на многих классах активов, коэффициент Шарпа отличается статистически значимо.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, на бектестах? ну дык по тестам мы тут все миллиардеры) 

и что значит «на многих классах активов»? как считали?
avatar

wrmngr

wrmngr, наверное, если брать короткие облигации против акций, вообще активы существенно отличающиеся по структуре и амплитуде движений, то да, 1/СКО или какую другую амплитудную меру риска, будет лучше, чем 1/N. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, это очевидный факт. Я имею ввиду примерно однородный набор объектов
avatar

wrmngr

wrmngr, я стараюсь уравнивать риск. Если на двух акциях торгуем две, пусть даже одинаковые торг. системы, статистика рисков оказывается разной. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, я ничего не имею против риск-парити подхода. но я не считаю что он относится к портфельной науке. По сути это чуть-чуть сложнее 1/n и имеет право на жизнь, главное не забывать, что это подразумевает предположение о инерционности процесс волатильности и работает только в одну сторону (взрывы волы не прогнозируются)
avatar

wrmngr

wrmngr, взрывы волы не прогнозируются. Но если система на взрывах волы зарабатывает, она их не боится, а, наоборот, ждет. 
Когда-то в компании, где я работал, искали риск-менеджменжера. Причем не для галочки, а для работы. Приходили люди c корочками, с хорошим образованием, с PHD и так далее. На простой вопрос, как сократить риски, все и всегда отвечали одинаково — при росте волы сокращать экспозицию. То, что алгоритмисты на росте волы зарабатывают, а на снижении часто теряют, а также, что волу трудно прогнозировать, они не только не знали. Они отказывались даже думать, как снизить риски при таких вводных. Шаблоны не рвались. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, тогда непонятен смысл снижения веса торговой системы при росте волатильности. Если мы знаем что она любит волатильность, логично делать наоборот. Но наоборот делать страшно, поэтому в итоге остается только 1/n (в большинстве случаев) 
Люди с корочками учатся по одним и тем же учебникам, ничего удивительного
avatar

wrmngr

wrmngr, догматизм и начетничество имеют большое распространение среди людей, особенно с экономическим образованием. Они изучают условно применимые теории так, словно те истины в конечной инстанции. А математические модели рынка ли, экономики ли, как святое откровение, а не как смутные отражения реальности. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, Кстати насчет взрывов волы. Те, что связаны с внешней информацией — не прогнозируются, согласен. Но на рынке есть и процессы с обратной связью (пузыри — пример положительной обратной связи). Я не делал исследований на эту тему, но предположу, что часть прыжков в цене и соответствующих «взрывов волы» прогнозируются и могут соответствовать моделям self-exciting point processes (например, multivariate Hawkes process).
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, возможно. Вы имеете в виду пузыри в смысле Сорнетте, то есть феномены, которые случаются редко, но создают огромные перепады цен? Тема богатая, но в смысле алго я её не изучал. Мои таймфреймы намного быстрее, не долгте годы, нет. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, Я скорее в целом имею ввиду пузыри как феномен на самых разных рынках. Сорнетте и ко — скорее имеют к этому отношение как авторы очень хороших моделей, описывающих этот феномен.
Если часть взрывов волы предсказуема — то кол-во интересных событий скорее всего будет на порядок больше, чем в случае пузырей.
avatar

Eugene Logunov

SergeyJu, да, все так
avatar

wrmngr

wrmngr, На бэктестах с реалистичными транзакционными издержками и учётом задержки перебалансировок. Тестил на фьючах на эквити индексы, бонды и коммоды. Считается всё просто: применяем к инструменту обычный vol targeting ( r`[t]=sigma_target*r[t]/delay(runSD(r[t],period),1) ) и сравниваем шарп полученного набора доходностей против исходного.
Миллиардером это никого не сделает, но всё равно интереснее чем buy-and-hold по каждому из протестированных инструментов или equal-weighted (1/n) портфелю из них.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, подозреваю vol-target и risk-parity ждет судьба, постигшая тренд-фолловинг подход — пока они не были мейнстримом это перформило отлично, часть фондов поднялось на этой теме, потом туда набилось слишком много желающих и… как отрезало.

Щас одних ETFов по теме несколько десятков наверно.

Да и не является этот подход настоящей портфельной оптимизацией, т.к. не учитывает взаимосвязи между компонентами. 

Кроме всего прочего массовое увлечение идеей «продай актив если он стал волатильным» несет в себе скрытый системный риск, который еще аукнется не раз

avatar

wrmngr

Дмитрий Новиков, ковариационная матрица — обычно уже плохо. Прогноз доходности по прошлым результатам актива — часто ужасно. Впрочем, ниже Вам ответили. Есть много более адекватных методов. 
avatar

SergeyJu

Такой подход прекрасно ложится на динамическое программирование. в духе смоллтока, когда поиск свойств объекта происходит в рантайме, и любое изменение в классе-суперклассе мгновенно распространяется на всю систему by-design, ничего не инлайнится
Луа нормально подходит для этого, со своими метатаблицами

Поведение объекта всегда зависит от чего-то «свыше»
avatar

sortarray sortarray

sortarray sortarray,
дело не в технологии изменения, изменить в онлайне можно все что угодно.
Необходимо знать что на что меняем, зачем,
и КОГДА это стоит делать.
А может лучше не делать?
avatar

_sg_

_sg_, Да, но эта парадигма просто заточена под это.
К тому же, если вы переписываете поля в рантайме, это чревато ошибками в параллельных вычислниях и ведет к издержкам. И сложность, опять же
avatar

sortarray sortarray

sortarray sortarray, Высочайшие достижения нейтронной мегалоплазмы! — провозгласил он. — Ротор поля наподобие дивергенции градуирует себя вдоль спина и там, … а внутре — неонка
avatar

tim tim

tim tim, то есть Вы не поняли, что там написано? Сочувствую.
Никакой мегаплазмы там нет, есть современный мартышкоподобный разработчик, который кроме говна ничего не читает, кроме готовых инструментов ничего не использует, а потому не знает как устроены языки программирования
avatar

sortarray sortarray

Кто мешает подстраивать параметры хоть каждый день? 
Почему надо постраивать с глубиной в 3 года. А не год или не 20 лет? 
Динамических моделей рынка вообще не вижу, только динамическую подстройку индикаторной ТС. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, параметры можно подстраивать каждый день или раз в квартал. Вряд ли при длине окна для калибровки в 3 года это сильно повлияет на результат.

Не видите динамических моделей рынка из опыта или есть какие-то соображения научного плана (не доказательство теоремы, но что-то более-менее формальное)? К примеру, игру «камень-ножницы-бумага» можно разобрать с точки зрения теории игр и там понятно, как надо действовать (стратегии, мета-стратегии, мета-мета-стратегии и т.п.). Можно ли разобрать рынок подобным образом?
avatar

_sk_

_sk_, если Вы понимаете как выигрывать в КНБ, попробуйте применить аналогичный подход к рынку. ;-) И потом нам расскажите.
avatar

ch5oh

ch5oh, думал про это. Отличия КНБ от рынка такие:
1) КНБ — дискретная игра, рынок — больше подойдёт непрерывное описание;
2) КНБ делится на независимые раунды, рынок — скорее нет;
3) оппонент в КНБ адаптируется к нам, рынок конкретно к нам не адаптируется, но можно сказать, что адаптируется к группе таких как мы (если таких много);
4) КНБ — оба игрока играют в одну игру, на рынке много игроков играют в разные игры на общем поле.

Так что теория КНБ прямо так не переносится на рынок.
avatar

_sk_

ch5oh, уже все решено ;)
arxiv.org/pdf/1404.5199v1.pdf
avatar

AlexeyTikhonov

AlexeyTikhonov, осталось только приравнять: рост = бумага, падение = камень, флэт = ножницы. И профит :)
avatar

bstone

AlexeyTikhonov, это же решено для КНБ, а не для рынка.
avatar

ch5oh

ch5oh, так тут же натягивать метОды на рынок по аналогии спецов хоть отбавляй. Так хоть косточку кинуть им :)
avatar

bstone

_sk_, я в Вашем тексте не вижу моделей рынка вообще. Вижу модель подстройки параметров ТС. Причем модель с непонятными параметрами пересчета и длины окна. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, наверное, я неудачно выразился в посте. Модель рынка там была статичной, неконкретизированной и с предположением, что рынок трендовый, на котором работает указанная пробойная система.
avatar

_sk_

_sk_, в таком смысле у меня вообще нет модели рынка. Кроме гипотезы, что в рынке есть некая скрытая стационарность. Не в смысле фиксированной дисперсии или какой-то иной примитивной статистики. А в том смысле, что какие-то статистические свойства условных распределений приращений сохраняются. В самом простом варианте (чисто для понимания), например, положительность автокорреляции при единичном сдвиге. 
avatar

SergeyJu

_sk_, +++моя солидарность: smart-lab.ru/blog/505349.php?nomobile=1#comment9085852
avatar

старый трейдер

А как их писать? Допустим, мы договорились, что «все течет, все изменяется». Как Вы это отразите в коде? И еще заодно придется выкинуть на помойку всю статистику. Потому что если у Вас нет стабильных числовых параметров, Вы не можете набрать историю поведения ТС с ними.
avatar

ch5oh

ch5oh, со статистикой беда будет, согласен.
avatar

_sk_

Эта задача успешно решается квантовыми алготрейдерами-кибертехнологами. Модели динамические и адаптивные, самооптимизирующиеся. Но для создания таких моделей необходимы  знания и опыт, которые  труднодоступны.  Кроме этого, д.б.  некоторые объективные условия их получения. 
avatar

Кан Делябр

Кан Делябр, а есть какие-нибудь открытые данные по этой теме (статьи, например)?
avatar

_sk_

_sk_, не встречал. Очень закрытая тема для ширнармасс. Еще нужно знать  принципы и технологии  построения рыночных моделей предвидения. 
avatar

Кан Делябр

Кан Делябр, А Вы слышали об этом или реально в теме?
avatar

_sk_

_sk_, в теме
avatar

Кан Делябр

Кан Делябр, в сотый раз Вы пишете, что у Вас есть конфетка, которую Вы никому не только не дадите, но и не покажете. Ну, не хотите показывать — так зачем писать. Желаете похвастаться — покажите реальую эквити. Вот тогда мы все восхитимся. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, не нужны восхищения. Молодежи  подсказать  путь истинный.  А эквити — это к  Саймонсу из Ренессанса
avatar

Кан Делябр

Кан Делябр, но именно путь-то Вы и не указываете. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, придет время, м.б. кое-что показать можно.
avatar

Кан Делябр

Кан Делябр, Вы там работаете?
avatar

_sk_

_sk_, нет
avatar

Кан Делябр

_sk_, есть, конечно, поинтересуйтесь методами расчета прогноза погоды. Программы вам никто не даст, конечно, да и не потянет их ваш комп, но теории предостаточно. Только тут на первый план выступает то, что я писал выше — нужна связка трейдер+прогер+математик.
И чтоб все трое были не лохи.
avatar

VladMih

Конечно динамические модели давно существуют. За них даже Нобиливку дали. Только там ни каких АТРэров и машек. Там такие слова. Дисперсия ковариация распределение 1,2,3,4 моменты распределения и тд. Вы не в том направлении роете
Дмитрий Новиков, ссылки на обзорные (научные) статьи по этой тематике можете дать?
avatar

_sk_

_sk_, учебник вузовский по мат статистике в википедии Шарп Морковиц Мертон Из истории Гаусс Колмогоров из видео Кирилл Ильинский лекции 
Дмитрий Новиков, я где-то слышал, что однажды, рывшие куда надо нобелевские лауреаты крупно обделались на рынке и спустили капитал. Интересно, как это случилось.
avatar

Friendly Deep Space

Friendly Deep Space, это от жадности. Коровин так же закончил, хотя никуда и не рыл :)
avatar

bstone

bstone, он не знал, что цена меняется как ^2
Дмитрий Новиков, скорее он не знал, что цена так меняется, что сначала ">.<" а потом и «х.х» :)
avatar

bstone

bstone, все он знал, или догадывался. Просто хотелось денег, побыстрее и побольше.
avatar

SergeyJu

Friendly Deep Space, на игре с кривой облигаций. Плече большое взяли
Friendly Deep Space, РФ помогла, дефолтнув в 98м))) но это не единственный фактор был. имхо, чтобы излагать этот кейс, нужно довольно много посвятить специфике в нем использованных стратегий, а достоверным представлением о позициях, имхо, тут вообще никто не владеет
avatar

flextrader

Ответ №1. Заведи себе на ПК WealthLab (есть бесплатные варианты).  Эта программа обеспечивает самые реалистичные испытания торговых стратегий. На версии 64-бит с памятью ПК 8Гб я смог гонять стратегии по 1-минутным графикам за 10 лет истории фьючерса на индекс РТС. Мой результат — отрицательный.
Ответ №2. Он в статье «Why Economic Models Are Always Wrong» из журнала «Scientific American». Это касательно идеи подгонки параметров модели по историческим данным.
А ещё проще — никакой метод экстраполяции функции по заданным точкам не предназначен для «предсказания» за пределами области с этими точками. И даже интерполяция по части экспериментальных точек в некоторой области не гарантирует попадание интерполирующей функции в другие экспериментальные точки из той же области.
Для одного и того же набора экспериментальных точек (истории котировок) существует бесчисленное множество интерполирующих и аппроксимирующих функций. Но «функция», реально порождающая эти точки — одна и для биржи никто не знает физического механизма процесса порождения этих точек.
avatar

Rostislav Kudryashov

Rostislav Kudryashov, велслаб — просто один из костылей. Можно и с ним, если лень писать самому. А вот задача статистического прогноза к методам типа экстраполяции или интерполяции не сводится. Поэтому — то чистая возня с индюками действительно не очень плодотворна. К тому же, рынок существенно нестационарен (экономика тоже), а экономисты не умеют работать с нестационарностями. Макимум — танцы с бубнами вокруг переменной дисперсии.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, твоё утверждение «Можно и с ним, если лень писать самому» выдало тебя с головой, что ты понятия не имеешь, что такое WealthLab.
Чтобы получить что-то нетривиальное из WealthLab'а, надо хорошо освоить язык программирования C#.
avatar

Rostislav Kudryashov

Rostislav Kudryashov, у меня самописный тестер стратегий на Java, скорость тестирования и возможности удовлетворяют полностью.
avatar

_sk_

Rostislav Kudryashov, я пользовался вэлсом и опенквантом. Давно перерос эти поделки для клиентов. В Вэлсе было много ошибок, торговля через него была недостаточно надежной, торговать портфель, меняя настройки и переставляя системы и там и там крайне неудобно. Вообще, они для одиночек, не для компаний и не для команд. Даже дорогой опенквант.
avatar

SergeyJu

Rostislav Kudryashov, с проблемой эктраполяции, возникающей, например, в машинном обучении, я знаком. В посте поднят вопрос об изменчивости рынка и о том, можно ли как-то к этому приспособиться, заложив динамическую модель рынка в качестве одного из компонентов прибыльной торговой системы.
avatar

_sk_

_sk_, спрошу, наконец. Что Вы понимаете под «моделью рынка»?
avatar

SergeyJu

SergeyJu, постараюсь сформулировать какой-нибудь пример.

Выделим на рынке группу участников, которая время от времени своими действиями ощутимо влияет на цену. Например, пусть это будут рациональные трендовики, торгующие по переворотным системам. Они раз в 3 месяца оптимизируют свои торговые системы типа той, что в посте, на горизонте 3 года и торгуют по этим оптимальным системам следующие 3 месяца.

Если есть график цены, то можно понять, в какие моменты такие участники меняют свои позиции. Желательно, чтобы были каскады: изменения позиций одних участников приводят к движению цены, которое приводит к изменению позиций последующих участников.

Это была модель рынка (модель оппонентов).

Использовать мы её можем так: когда можно предположить каскадное изменение позиций, входим в сторону предполагаемого движения цены, выходим по завершению каскада.

В этом случае модель будет динамической, т.к. сама по себе будет меняться со временем.
avatar

_sk_

_sk_, ну, для меня это как-то мудрено.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, ок, получается, что Вы подобного рода «мудрёные» модели не пробовали.
avatar

_sk_

_sk_, я не знаю, как связать гипотезу о поведении групп инвесторов с торговой системой и не понимаю, как верифицировать гипотезу, не будучи голдманзаксом.
avatar

SergeyJu

_sk_, так точно не надо.
Дмитрий Новиков, есть какое-нибудь обоснование?
avatar

_sk_

_sk_, время от времени и пусть это будут, как раз и является стохастикой о чем bstone заметил. 
_sk_, можно ли как-то к этому приспособиться
приспособиться можно, но, как обычно, есть нюансы. Допустим, что-то удалось создать. Но и динамическая модель черного ящика неизбежно будет опираться на эмпирику, хотя бы частично, работоспособность придется непрерывно проверять. И возникает вопрос, имеет ли смысл возня, быть может, удовлетвориться чем-то попроще.
Например, одно мое «я» — ручной трейдер, говорит второму, с техническим бэкграундом: то-то и то-то проиходит всегда после этого, но в сочетании с 1,2,3 и 4, не меняясь с годами, давай закодим?
Не стОит усилий, отвечает второе, у нас нет моделей 1 и 4, неизвестно, сколько с этим можно возиться, руками — проще и надежнее. Почему надежнее? Потому, что мозг может раньше уловить малые изменения, если закономерности начнут ломаться…
avatar

старый трейдер

Все это легко реализуется,
берете всю историю, придумали какое-то свое отношение, параметры,
потом скользящим окном едете вперед и 
а. тестируете
б. переопределяете параметры
и так до конца, если действительно что то есть на длительном горизонте, и качественно отличается от BH, просто фиксированных параметров
PROFIT!

В итоге все это можно автоматизировать, скачивается каждые 3 месяца историю, пересчитываете параметры, так же окнами, фиксируете их, торгуете руками или автоматом.

avatar

AlexeyTikhonov

AlexeyTikhonov, я применяю walk-forward тестирование в своих рыночных исследованиях.
avatar

_sk_

_sk_, не решает проблему в принципе.
Хотя в умелых руках может принести пользу.

Я сторонник тестирования и «калибровки» с осознанным выбором (включением в оптимизацию) специфических участков рынка. Когда-то это будет год, когда-то потребуется полтора-два.
ИМХО важно не тупое стабильное окно, а смысл.
avatar

VladMih

AlexeyTikhonov, вопрос не о программной реализации, а о существе вопроса. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, ну разумеется так делают, и так, и через модели равновесия, и по Нэшу, и через структурные уравнения, да что угодно.
avatar

AlexeyTikhonov

AlexeyTikhonov, Ага, «все это можно» — и что удерживает тебя от безудержного обогащения, если для тебя «все это можно»?
avatar

Rostislav Kudryashov

Rostislav Kudryashov, ничего ;)
avatar

AlexeyTikhonov

Вам нужна не динамическая модель, а стохастическая. Например, упомянутые тут Дмитрием Новиковым нобелевские лауреаты, на основе одной из простых и самых популярных стохастических моделей (логнормальный процесс изменения цены), получили вполне себе метод торговли.
avatar

bstone

bstone, с вполне себе понятной засадой.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, где засада? Жадность и плечи требую рассматривать отдельно.
avatar

bstone

bstone, в нестационарности главная засада.
avatar

_sk_

bstone, где они видят нестационарность?
bstone, набежало много умников и поляну скушали. У них выбора не было, или увеличивать плечо, или садиться на безрисковую доходность, но с риском :)
avatar

SergeyJu

bstone, когда я писал динамическая — это было противопоставление статике, возможно в смысле стабильности вероятностных распределений.
avatar

_sk_

_sk_, лучше отталкиваться от реальности, а не от хотелок. В реальности стабильности вероятностных распределений нет. Но это не значит, что денег там тоже нет.
avatar

bstone

bstone, тогда можно идти двумя дорогами:
1) оценивать вероятностные распределения по окну и пытаться на этой оценке зарабатывать, если получится;
2) предложить какую-то модель, которая показывает, как будут изменяться распределения, и на этом пытаться заработать больше.

Приведёт ли к успеху вторая дорога? Могут ли успешные люди, прошедшие по второй дороге, что-то подсказать или нет таких людей?
avatar

_sk_

_sk_Авторегрессионная условная гетероскедастичность (англ. ARCH; AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity)… Уже в 1986 году Боллерслев предложил. Это по второму пути. Является предсказательный моделью. Вайвлеты. В мобильниках работают, значит и на рынке тоже.
Дмитрий Новиков, вейвлеты — частный случай гребенки фильтров с конечной импульсной характеристикой. Работает везде, где применение преобразования Фурье является естественным. У нас его применение естественным не является. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, грамотные люди применяют его в экспоненте Херста. Сам не пробовал.
Дмитрий Новиков, не понимаю. 
avatar

SergeyJu

Дмитрий Новиков, Боллерслев предложил GARCH
avatar

_sg_

_sg_, Да, согласен
_sk_, вот, предлагаю: некоторые параметры могут иметь стационарные предельные распределения — это когда на длительном интервале конечное распределение не зависит от начальных условий.
avatar

bstone

bstone, стационарные не зависят от времени. 
Дмитрий Новиков, речь о предельно стационарных распределениях, которые не зависят от времени при t->Inf
avatar

bstone

bstone, и ещё дифур цены тут напиши. Кстати, как сайт называется откуда ты формулы рисуешь?
Дмитрий Новиков, да сто разу же писали, к тому же автор дал уже понять, что хочет полный детерминизм и стохастика ему не подруга :) А формулы все тут: http://latex2png.com/
avatar

bstone

bstone, так он и Броуновское движение продифиринцирует. Тут точно Нобиливкой пахнет. 
bstone, а как там сигму изобразить, если я на планшете?
Дмитрий Новиков, "\sigma"
avatar

bstone

bstone, работает. Спасибо. 
Дмитрий Новиков, http://latex2png.com/
avatar

ch5oh

По сути это периодическое переключение между статическими моделями из бесконечного(в пределе) набора моделей. Причем их эффективность оценивается банальным бектестом. Получается эдакая переподгонка в квадрате. И нафиг надо?
avatar

wrmngr

wrmngr, вотименно. В результате у него получается инструменты с определенными характеристиками. В частности дисперсия и среднее. То есть все равно что купить набор акций. Так там тестить ничего не надо. Все параметры даны. 
Дмитрий Новиков, не набор акций, а нечто худшее по разным причинам: начиная от костов и заканчивая overfitting bias
avatar

wrmngr

wrmngr, ну что то вроде со своей дисперсией и средней. Конечно, если эти параметры лучше рынка, то хорошо. Но теоретически они будут хуже. Ну и дальше ищем ковариацию составляем портфель, который снова имеет свою средний и тд
Дмитрий Новиков, они и теоретически и практически будут хуже на любой вменяемой дистанции. Даже только из-за единственного фактора overfitting.

и нечего там портфелировать
avatar

wrmngr

wrmngr и комиссионные брокеру. 
Дмитрий Новиков, само-собой. Брокеру, бирже, слиппедж на входе-выходе
avatar

wrmngr

вы пытаетесь создать — динамическую модель
ошибки
1 определиться с интервалом (понятие месяц в данном случае неприемлемо)
2 отбросить иллюзию о МА и сконцентрироваться на понятии волатильность
3 если это динамическая модель то необходимо понять — рынок работает тренд, но в понятие тренд входят составляющие это тренда — флет и коррекция

начните с этого и остальное придет к вам со временем
avatar

Eagle Eye

Eagle Eye, если сконцентрироваться на волатильности, то значит признать стохастика процесса. А если на тренде, то признать что процесс детерминированный. А это разные процессы. Противоположно.
Дмитрий Новиков, это ваш выбор, те кто понимают что процесс именно детерминирован ищут и находят алгоритм, остальные занимаются — демагогией
avatar

Eagle Eye

Дмитрий Новиков, Концентрироваться на тренде можно как с детерминированной, так и со стохастической точек зрения. Читайте про «drift-stationary processes» и «trend-stationary processes»
avatar

Eugene Logunov

Был у кого-нибудь положительный опыт создания каких-либо динамических моделей для рынка, существенно учитывающих его изменчивость?


Возьмите полосы Боллинджера — это динамические уровни, возьмите уровни Фибоначчи. Если они совпадают — принимайте решения.
avatar

Павел Град

Павел (Grad), глупость, 
1 точки отсчета для уровней фибо
2 период скользящих боллинджера

Другими словами- полная галиматья

если признать, что волатильность и тренд это именно детерминированные процессы, то отпадает необходимость в разного рада «причиндалах» которые реально ни к чему конкретно не привязаны 
avatar

Eagle Eye

Eagle Eye, Всё стандартное, не мной придумано.
Я сейчас вам покажу, случайный фьючерс на Фортсе.
avatar

Павел Град

Павел (Grad), спасибо я понял, всего хорошего
avatar

Eagle Eye

Eagle Eye, мне тоже самоуверенные товарищи не нравятся.
avatar

Павел Град

Eagle Eye, волатильность это характеристика стохастического процесса. Детерминированность это предопределенность. Нельзя сказать, что чёрное может быть белым. Это слова антонимы. В чёрном нет белого, а в белом нет чёрного.
Дмитрий Новиков, это ваше мнение о волатильности, спасибо, я его понял и не нужно мне дважды повторять одно и тоже, всего Вам хорошего
avatar

Eagle Eye

Дмитрий Новиков, нууу, коллега.

Вот Вам искомая смесь детерминированного и случайного:   

sin(x) + N(m,s)

avatar

ch5oh

ch5oh, тогда Мю детерминировано а W Марковский процесс
Дмитрий Новиков, ладно, это мы завалимся на поляну А.Г. сейчас с его «нестационарной нормальностью». Дело хозяйское.
avatar

ch5oh

Eagle Eye,



Перед тем как пользоваться чем либо — это надо выучить досканально!!!
avatar

Павел Град

Павел (Grad), спасибо, дали мне возможность реально убедиться что вы еще глупее чем я думал о вас ранее
avatar

Eagle Eye

Eagle Eye, Пожалуйста, вы же крутой трейдер. Куда трейдеру, который может может доказать доходность (есть люди на Смартлабе, и занют как я живу, а вы пыль здесь), да и вообще Смартлабу до вас.
avatar

Павел Град

Eagle Eye, Досвиданья мой друг-Фантазёр!

avatar

Павел Град

Автору:

Посмотрите тест торгового алгоритма на предсказательную силуhttps://smart-lab.ru/blog/520839.php. Это аналог теста WFO, но без оптимизации. По честному.

Дошел до теста сам. Пришлось собрать специального робота под него. Глубина тестового периода задается в днях от начала расчетного периода.

Из моей практики, глубина теста в -30 дней для расчета на 5 дней вперед вполне достаточна. Свои алгоритмы тестирую на предсказательную силу в обязательном порядке. Если обсирается — нах алгоритм.
avatar

Сергей Симонов

Сергей Симонов, это примитивный тест, который мало о чем говорит
avatar

wrmngr

wrmngr, это примитивный ответ, который вообще ни о чем не говорит
avatar

Сергей Симонов

Можно покурить показатель Хёрста. При < 0.5 трендовые модели торговать не стоит. Кстати на рынке акций имеет смещение в > 0.5 при увеличении временного промежутка оценки. Т.е. акции глобально трендовы. При ~ 0.5 вообще по идее торговать не стОит :-) Всё равно что подгонять параметры под случайно блуждание.
avatar

akuloff

akuloff, Для оценивания показателя Хёрста нужно много данных. Если допускать что на рынке бывают как периоды трендов, так и периоды mean-reversion — может получиться, что на большом масштабе в среднем H=0.5, а на маленьких масштабах дисперсия оценок слишком велика для практического использования…
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, оценка Херста всегда будет оценкой, полученной задним числом. Гипотеза, что херст за неделю  предсказывает херста на завтра  не очевидна. Но речь была не о лобовом использовании показателя, а всего лишь о многолетней эмпирике. Типа, херст на акциях в многолетнем среднем как бы чуть больше 0,5
avatar

SergeyJu

Раз уж вы заговорили про динамические модели — предлагаю копать в сторону Kalman/particle filtering и прочих байесовских методов. Вооружайтесь, скажем, линейной регрессией и адаптируйте параметры :) Получится «по-науке», а не подгонка параметров модели под окно данных в прошлом, длина которого выбрана непонятно как.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, и как прилепить фильтр Калмана к рынку, если он, по сути своей, завязан на инерционность динамической системы?
avatar

bstone

bstone, Не нравится Калман — возьмите что-нибудь из теории наискорейшего обнаружения. SPRT тот же.
Это всего лишь матаппарат, способов его применить много, а факт применения сам по себе успех не гарантирует. Одно из возможных применений — монитор книжкой про фильтр Калмана подпереть, чтобы солнце в глаза не светило :)
Вы никуда не убежите от необходимости предполагать некоторое постоянство или периоды медленных изменений параметров модели. Если оптимальные или близкие к ним параметры скачут по множеству возможных значений непонятно как — то модель просто непригодна для торговли, т.к. не вписывается в рынок.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, так матаппаратов куча, но у каждого свой диапазон применения. Нельзя просто так брать один наугад и тыкать им в рынок :) Просто мне приходилось применять фильтр Калмана по назначению, и я вижу, почему его нельзя применять в срезе торговли. Но может я что-то упустил, а вы нет?
avatar

bstone

bstone, Опыт у всех разный, мнения разные. Ограничения есть: линейность, оптимальность в нормальном случае, матрицы ковариаций состояния и шумов должны быть постоянными. Эти три, очевидно, звучат не очень для применения на рынке.
Первое ограничение — частично решаемо EKF/UKF, либо PF. Второе — скорее уже только PF. Третье — ну… хз :)
Стоит ли сильно волноваться из-за ограничений? Зависит от того, связь между какими сериями моделируется. Это ведь не обязательно могут быть цены или доходности.
p.s. А как ещё придумывать новые модели если не тыкать наугад? Многое отпадает после мысленных экспериментов, остальное проверяем на данных :)
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, ну вот вот. А как придумывать? Так это как раз давно уже придумано :) Берем стохастическое уравнение, кланяемся господину Ито, и все… ничего гадать больше не надо… ну кроме волатильности, которая медленная и кое-как измеряется все-таки. А для тех кому совсем скучно, пишем стохастическое уравнение для волатильности с корреляцией по цене, а там хоть конем гуляй :)
avatar

bstone

Eugene Logunov, так и тычем, тычем, тычем. 
А потом тыкавшие рассказывают нетыкавшим, какая теория не годится. А нетыкавшие не верят. И тоже самое тычут по тысячному разу. 
Причем, какие-то примитивные методы, коряво, но дают статпреимущество. А усложнения как-то не дают улучшений. Абидно, панимаишь
avatar

SergeyJu

Eugene Logunov, про книжку очень понравилось!
Пользуюсь шторами — помогает! )))
avatar

VladMih



avatar

Павел Град

Хороший топик. =) По заданны вопросам никто ничего сказать не может или не хочет. Но почитать приятно.
avatar

ch5oh

ch5oh, про Херста пишут. Ты же в нем дока. Чего не поддержал?
Дмитрий Новиков, а что про него пишут? Все правильно сказано: никто его мерять не умеет. Следовательно, практическая ценность около 0.5 тьфу! около 0.
avatar

ch5oh

ch5oh, А как насчёт Херста на кумулятивных суммах попарных произведений доходностей разных инструментов? :) Типа, рассмотрим процесс x[0]=0; x[t]=x[t-1]+r1[t]*r2[t]...
Вон выше в комментах во всю гнобят портфельную оптимизацию, говорят корреляционные связи нестабильны. Но ведь из этой нестабильности лишь случай H=0.5 действительно должен вызывать такую ненависть, а случай H<0.5 просто требует более активного шевеления мозгами. Ещё такое H можно рассматривать как альтернативный взгляд на значимость коэффициентов корреляции.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, ох… если правильно перевел на свой простой язык здесь написана просто автоковариация доходностей. Это ни в коем случае не Херст. Но, например, А.Г. сильно пропагандирует этот критерий для классификации рынка.
avatar

ch5oh

ch5oh, Неправильно поняли, я про кросс-ковариацию. Попробую чуть подробнее.

Пусть r1[t] — доходности инструмента №1, r2[t] — доходности инструмента №2. Ковариация их между t1 и t2 примерно равна sum(r1[t]*r2[t], t=t1..t2)/(t2-t1+1). Примерно — потому что мы не вычитаем средние из r1 и r2, но они в среднем близки к нулю и точно оценить их сложно.
Теперь вместо всей суммы целиком рассмотрим последовательность частичных сумм и выкинем константу из знаменателя: cumsum(r1[t]*r2[t], t=t1..t2)[i]==sum(r1[t]*r2[t], t=t1..i).

Можно сосчитать показатель Хёрста для такого процесса частичных сумм. Значение H=0.5 означает что при расчете ковариации мы считаем среднее от случайного блуждания; H>0.5 — от персистентного процесса (кросс-ковариация инструментов устойчива!); H<0.5 — от антиперсистентного процесса (кросс-ковариация инструментов быстро изменяется и для оценивания матрицы ковариации на следующий момент времени нужно использовать некую динамическую модель).

Естественно, я не расписывал выше формулы для оценивания показателя Хёрста. Самое простое в предлагаемом случае — сосчитать через вариограмму: Var(S[i]-S[i-k])~(sigma^2)*k^(2*H), где S[i]=sum(r1[t]*r2[t], t=t1..i) (та самая последовательность частичных сумм). Указанная выше формула линеаризуется и sigma вместе с H оцениваются при помощи обычной линейной регрессии.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, ниже Вам более опытный коллега более разумные вещи сказал. Из всего выше (и ниже) написанного я только не согласен с трактовкой Херста. Как раз если H<0.5, то ряд соответствует процессу с повышенной возвратностью, то есть он скорее всего будет менее волатилен.

 

Вы пробовали сделать эти вычисления? Было бы любопытно глянуть просто график этой «кумулятивной суммы».


Но есть еще одно соображение. Если попарные ковариации действительно устойчивы, как Вы говорите, то есть вероятность получить гладкую линию крайне похожую на прямую линию типа (k*n+b). И тогда ее Херст будет вообще непойми какой.

avatar

ch5oh

ch5oh, См. ниже расчёт на синтетических данных.

> И тогда ее Херст будет вообще непойми какой.
Стремящийся к 1. Наверное. Но точно больше 0.5.




avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, вообще в этом примере корреляция cor(x,y) равна 0.9228008, что само по себе делает дальнейшие рассуждения подозрительными. В частности при такой высокой корреляции знаки x,y совпадают с высокой вероятностью. То есть кумулятивная сумма произведения (x*y) — это практически просто накопительная сумма каких-то почти всегда положительных чисел.

avatar

ch5oh

ch5oh, При корреляции менее 0.1 картинка получается абсолютно такая же.




avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, прежде чем обсуждать эту модель дальше хочется понять как в приницпе построить на рынке позицию, чтобы она стала зависима именно от ПРОИЗВЕДЕНИЯ их доходностей?

 

Как правило, когда мы берем два инструмента, то получаем линейную сумму их доходностей. Или чего-то не понимаю?..

avatar

ch5oh

ch5oh, Всё правильно, линейная комбинация инструментов дает линейную комбинацию доходностей.

Произведение доходностей вылезает когда мы начинаем говорить о риске портфеля в терминах дисперсии доходностей. Предложенный метод не дает сигналов для покупок или продаж, он в первую очередь отвечает на вопрос — можем ли мы доверять оценкам ковариаций (и, соответственно, доверять результатам портфельной оптимизации), полученным по историческим данным.

Вопрос, который вы затронули, на самом деле очень интересен :) Payoff в который входит произведение доходностей получить можно в некоторых частных случаях. Подробнее рассказывать не буду, пока не проверю что там нет ничего интересного, уж извините.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, =) может, в личке спишемся и вместе поищем? Как говорится, «одна голова — хорошо, а 2 не бывает». 
avatar

ch5oh

ch5oh, мой знакомый немного по-другому говорил: «одна голова — хорошо, а две — уже больше похоже на задницу» :)
avatar

bstone

bstone, когда возникают непреодолимые коммуникативные трудности — это беда, конечно. И две головы действительно в итоге дают результат хуже, чем одна.
avatar

ch5oh

Eugene Logunov, почему бы напрямую не ставить вопрос наличия инерционности или предсказуемости вперед в ряде, не привлекая тень отца Херста?
avatar

SergeyJu

SergeyJu, Ничего против других методов не имею, но в комментах вспомнили именно про Хёрста.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, Хёрст ниже поллитры в нашей суровой финансовой реальности характерен для низковолатильной синтетики типа спредов коинтегрированных пар. Мало того, что это продажа хвоста распределения в чистом виде, так ещё как правило берётся приличное плечо чтобы вытянуть доходность на приемлемый уровень. И такие конструкции рвет даже похлеще голых проданных опций
avatar

wrmngr

wrmngr, Про спред коинтегрированных пар не спорю. Но всё же то что я предложил выше не имеет отношения к показателю Хёрста ни исходных инструментов (ну пусть он будет 0.5, всё равно если в моменте он отличается — мы не можем это определить) ни спреда между ними. Речь о персистентности кумулятивной суммы мгновенных кросс-ковариаций, обзовём это так :)

Если взять два процесса dP1=dW1, dP2=dW2; E(dW1;dW2)=rho<>0, то показатель Хёрста процесса S, соответствующего dS=dP1*dP2, будет больше 0.5. Если rho==0 то показатель Хёрста для S будет строго равен 0.5. И наконец есть третий случай (диффур сходу так не придумаю upd: кажется такая ситуация возможна, если rho является процессом Орнштейна-Уленбека), когда показатель Хёрста для S будет меньше 0.5. И все эти случаи возможны при том, что для P1 и P2 он строго равен 0.5.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, ок. И как это можно проторговать?
avatar

wrmngr

wrmngr, Сигналов для покупки и продажи на основе такого показателя сделать нельзя. Однако он полезен для min-variance портфельной оптимизации. H>0.5 — можем мерить матрицу ковариации в скользящем окне и иметь основания считать, что она какое-то время будет сохраняться. H=0.5 — min-variance оптимизация не имеет смысла, т.к. измеренные корреляции являются шумом. H<0.5 — нельзя использовать матрицы ковариации сосчитанные в скользящем окне, т.к. в следующий момент времени они будут отличаться в противоположную сторону; нужно строить модель, учитывающую скорость возврата корреляций к средней.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, любопытно. И как сильно это действо поднимает Шарп по сравнению с лобовым подсчётом ковариаций на фикс.окне?
avatar

wrmngr

wrmngr, Бэктестов этого подхода не делал.
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, у вас же и код уже есть, давайте хотя бы классику замешаем SPY-TLT
avatar

wrmngr

wrmngr, Позвольте всё же нагло уклониться от этой задачи :)

> И как сильно это действо поднимает Шарп по сравнению с лобовым подсчётом ковариаций на фикс.окне?
Если H>0.5 то этот подход и можно просто свести к расчёту ковариации на фиксированном окне. Разницы, соответственно, никакой и не будет, будет лишь уверенность в том что корреляции примерно сохраняются и мы не торгуем оценки корреляции, обусловленные шумом. Можно выдумать что-нибудь с динамически изменяемой длиной окна, но тратить на это время мне лень.
Для случая H<0.5 могут подойти модели типа DCC (а могут и не подойти; чтобы ответить на этот вопрос — нужен специально обученный матан-мэн).

avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, в этом и проблема. Матаппарата много всякого, а реально применить нечего. Вот вы подняли на обсуждение этот метод, но подсознательно уже почувствовали, что толку от него не будет
avatar

wrmngr

Eugene Logunov, стесняюсь споосить Вы торгуете с помощью своих знаний алгоритимически? Если да, то не похвалитесь, какие результаты в реальности  для Вас считаются нормальными?
avatar

Oleg Only Algo

Oleg Only Algo, Конечно же нет! Я так, под шкафом сижу. Как вообще можно позволить себе разрушать стройные теории о суровую реальность рынка?!

> Если да, то не похвалитесь, какие результаты в реальности?
За такие вопросы у меня во дворе убивают :)
avatar

Eugene Logunov

Eugene Logunov, я спросил не про вашу доходность, а про то какие Вы результаты считаете нормальными… ну да ладно… с такими математическими познаниями у Вас во дворе должны жить интеллигентные, порядочные и добрые учёные. А не такие, которые убивают  даже представил как меня пытались убить за такой вопрос у Вас во дворе, правда представилась мне глухая какая то деревушка с бухими отморозками, которых положил за 5 мин 
avatar

Oleg Only Algo

Oleg Only Algo, Я ответил на первую версию вопроса, которая пришла почтой) Нормальным считаю шарп больше 1.5.
avatar

Eugene Logunov

Я все алгоритмы начинал с внутридневных алгоритмов на минутках. И почти всегда приходил к более крупным ТФ. Это я к тому, что для меня, если это не спредный ХФТ, то данные за 3 месяца — это по сути случайное блуждание, с теми методами, которыми я открыл для себя.
avatar

Oleg Only Algo

это я к тому, что если данных только за 3 месяца, то этот алгоритм должен по 5-10 сделок в день делать, Тф соответсвенно не выше минутки. По мне так чем меньше таймфрейм, тем найти что то стоящее сложнее
avatar

Oleg Only Algo

_sk_ попробуйте много-параметричность и мульти-таймфреймовость. Т.е. на основе 1 стратегии создаете много систем и торгуете их все одновременно.
avatar

robot_bsk

Проблема не в нахождении оптимального параметра при калибровке, проблема в самой калибровке так как каждый раз проводя калибровку и изменяя первоначальные параметры вы тем самым создаете другую торговую систему и статистику по каждому отдельному параметру нужно вести отдельно, для понимания перформанса создаваемого конкретной системой с конкретными параметрами необходимо остановится только на одной настройке параметров и не изменять их для нахождения более оптимальной картины.

P. S. Ответ на вопрос нет, не работают.
Был у кого-нибудь положительный опыт создания каких-либо динамическихмоделей для рынка, существенно учитывающих его изменчивость?

Да. Был и есть.

avatar

SMT

SMT, Думал писать или не писать коммент, потому что опыта нет, была лишь подобная идея.
Добавить в TSLab такой блок, который будет менять оптимизируемый параметр динамически, подстраивая ежедневно под историю. Правда придется придумать как подкачивать в него исторические данные для подстройки, потому что самооптимизации механизма нет.
Как и на чем у вас реализовано?
avatar

Александр Элс

Александр Элс, у меня своя инфраструктурка и есть опыт. Свой тестер тоже есть.  Реализовать можно где угодно и на каком угодно языке.  Язык не имеет значения.
 С ТСЛабом плотно не знаком.  Но там придется писать свой оптимизатор и втраивать в код робота, чтобы протестить как-нибудь.
Вробде бы в МТ5 есть функии работы с результатами оптимизации — можете статью глянуть https://www.mql5.com/ru/articles/4917

У меня оптимизатор встроен в сам робот и этот робот с включенной автооптимизацией можно протестировать в собственном тестере, — и только тогда становится понятно  насколько эффективна автооптимизация. У многих алготрейдеров такое реализовано.
avatar

SMT

    Если рыночная модель требует/допускает оптимизацию, то она, мягко говоря, не очень хороша. 
    Нехороша потому, что адаптация системы к изменениям есть ничто иное, как попытка компенсации адаптации к изменениям со стороны рынка. Это — как попытка догнать свою тень. Рыночная модель и ТС на ее основе изначально должны быть такими, чтобы эксплуатировать невозможность быстрой адаптации широкого круга участников к изменениям.
    Здесь мы снова возвращаемся к проблеме рыночной неэффективности, как такому свойству рынка, при котором скорость поступления информации намного больше скорости реакции на нее. Для этого модель должна быть многокомпонентной, а связи между компонентами должны образовать многочисленные комбинации, которые, собственно, и замедляют реакцию широкого рынка на информацию.
    На своем примере могу сказать, что мне ни разу не приходилось оптимизировать ТС, а «лишь» менять ее всю целиком))), по мере добавления в нее степеней свободы (компонентов), которые все, без исключения, связаны с поведением рынка, включая крупных игроков, маркет-мейкеров, манипуляторов и игроков с мета-стратегиями.
    Как было правильно упомянуто, каскадное подключение к трендам — хороший пример существенной характеристики рыночного поведения. Но его одного, разумеется, не достаточно. Каскадность подключения, при этом есть просто одна из степеней свободы стационарной (не динамической) модели.  Моя модель начиналась с одной степени свободы в, примерно, 2011 г. (похожей на подключение к трендам) и добралась постепенно до семи степеней к настоящему времени, ни одна из которых не пересматривалась/оптимизировалась.
avatar

spebe

Слухи о том, что рынок как-то существенно меняется, кмк сильно преувеличены. Участники годами примерно одни и те же. Так что хорошая «статическая» модель гарантированно лучше и полезнее посредственной «динамической», так как будет обучена на большем количестве данных.
Пафос Респектыч, только биржа все время что-то подкручивает. Разумеется, в худшую сторону.
avatar

ch5oh


....все тэги
2010-2020
UPDONW