Список проголосовавших за комментарий "massa1604, привет, мой друг, отважный боец с фунтом!<br/> <br/> Попробую ответить на твой вопрос.<br/> <br/> Начнем с Перельмана. Только человек, совсем не знакомый с доказательством Гриши со товарищи, может считать, что оно имеет хоть какое-то отношение к устройству вселенной — это, скорее, к Энштейну. Задолго до Гриши дифференциальная топология использовала приемы хирургии, в т.ч. вдоль геодезических. У Гриши да, все круто, суперкрасиво и супертехнично, вместо геодезических — потоки Риччи, вырезаться и заклеиваться может бесконечное (но счетное) количество дырок, на топологию это не влияет и т.д., и т.п. Но повторюсь, красивая техника и красивая Вселенная — это перпендикулярные вещи.<br/> <br/> Теперь ближе к рынку. Сначала про традиционные трудности.<br/> <br/> 1. Как верно заметил А.Г., при анализе рыночных данных их следует использовать во всей полноте, т.е. весь массив от тиков и вверх. Так почти никто не делает, ввиду сложности обработки больших массивов информации. А те, кто умеет их обрабатывать (спецы по Big Data), обычно слабо ориентируются в рыночной специфике, да и инструменты для обработки слабоизбирательны — им что рынки, что аудио, что фотки любимых котиков — все почти одинаково.<br/> <br/> 2. Занимаясь анализом части данных (графики, свечи — как их упрощение, дискретизованные данные), мы упускаем 90% важной информации. Рынок — это не звуковой сигнал, его нельзя точно восстановить по ряду дискретных отсчетов (это не синус — теорема Котельникова здесь не работает). Если же мы будем использовать несколько интервалов дискретизации, то на каждом из них будем получать разную картинку и разный прогноз, которые не склеиваются в единый — никому не удалось придумать здесь разумный аналог Фурье.<br/> <br/> 3. При анализе данных каждый использует тот подход, которому учился. Большая часть индикаторов порождена лет 50 и более назад трудами инженеров, применивших к рынку традиционные методы (фильтрация высоких и низких частот и т.д.). Ничего особо не работает. Далее началась эпоха теории вероятностей и математической статистики, которая породила огромное количество исследований с малой практической и предсказательной ценностью. Причина, на мой взгляд, ясна — никто не хочет анализировать полный объем информации (муторно) и/или аккуратно склеивать результаты на разных таймфреймах.<br/> <br/> 4. Аддитивный подход. Всем уже давно понятно, что рынок не детерминирован, а включает в себя элементы стохастики/неопределенности. Тем не менее, в 90% случаев этот стохастический компонент просто добавляют к неизвестному детерминированному (разнообразные модели трендов) и далее в прогностических целях решают задачу разладки, используют классические техники фильтрации и т.д. Хотя (на мой взгляд) совершенно очевидно, что если рынок описывается нелинейным стохастическим дифференциальным уравнением или линейным, но с нелинейными, зависящими от времени коэффициентами — то аддитивностью даже пахнуть не может.<br/> <br/> Тем не менее, я совершенно уверен, что прогноз в исследовании рынка есть, но он тщательно скрывается. Только я за последний год осуществил огромный прорыв в своих исследованиях и сейчас занят его конверсией в практические HFT торговые системы. При этом в процессе математику удалось значительно упростить — сейчас она не радикально сложнее МБШ (хотя и совсем другая). А, поскольку я не считаю себя самым умным, то уверен, что таких подходов много.<br/> <br/> Любая модель, корректно описывающая рынок как решение некоего стохастического дифференциального уравнения, автоматом порождает торговую систему с практически экспоненциальной эквити. При выходе в реал все портится конечно (только лимитники во избежание комиссий и проскальзываний, низкое качество исполнения ордеров, кривые МАЕ и т.п., и т.д), тем не менее, в реале результаты тоже впечатляющие.<br/> <br/> Именно поэтому (IMHO) никто не будет делиться результатами такого сорта и даже намекать на используемые методы — проще упереться и заработать денег самому. И я не исключение.<br/> <br/> С уважением"