В свободное от работы время провожу
НИОКР по поиску ключевых характеристик динамики цены за определенный период. Недавно образмерил часовик сбера (фьюч SBRF) по следующей методике:
В расчет берем средние цены свечей. График средних цен выглядит так:
Вычисляем среднюю амплитуду (в рублях) между каждыми двумя точками на приведенном выше графике. Движения меньше средней амплитуды считаем
флетом. Движения больше средней амплитуды считаем
трендом. Вычисляем количество идущих подряд движений во флете и в тренде за период (1 год) и попутно измеряем амплитуды. Результаты сводим в таблицы по годам.
Вот эти таблицы за последние 5 лет:
Что мы видим?
1. Соотношение
Flat/Trend (количества) является
константой, равной
~1.8.
2. Соотношение
Flat/Trend (амплитуды) так же тяготеет к
константе ~0.4 (2018 год — аномалия).
Что из этого следует?
Из этого следует, что трендовые стратегии более прибыльны, чем контртрендовые. Это значит, что заниматься нужно именно ими. И что главное в трендовой стратегии — распознать начало и конец флета. А для этого нужно иметь мат.аппарат.
Это далеко не все выводы. Но даже они уже представляют интерес для пытливых умов, счастливых обладателей которых я приглашаю в комменты для обсуждения затронутой темы))
P.S.
Выявленные соотношения вы легко найдете и в других инструментах.
Видимо из-за того что колонки расставлены не последовательно выполняемому расчету — сбивает с толку
средняя амплитуда за год рассчитана методом сложения амплитуд между каждыми двумя средними ценами свечей и делением полученной суммы на количество свечей
кстати… в прошлом году выкладывал примерно такое же исследование МАшки на минутках — smart-lab.ru/blog/632748.php
соотношения примерно такие же
это говорит о каком-то законе рынка))
А как именно Вы проводите НИОКР по поиску ключевых характеристик динамики цены за определенный период?
С точки зрения будущей торговли нас интересую только те характеристики, которые относительно медленно меняются со временем. Внутренние характеристики, МА и прочую ересь не предлагать.
Вангую — такие характеристики определить очень и очень сложно.
Именно поэтому оптимизация на интервале плохо работает. Алгоритм получения прибыли вообще не понимает, чему его обучают...
С уважением
Глупость наверное написал.