28 мая 2015, 18:03
Тестируем "Грааль". Часть 2.
Продолжаем публикацию теста расширенной версии SWT-метода с использованием весовых коэффициентов трендов.
Первые результаты теста опубликованы на смарт-лабе несколько дней назад.
Немного информации об инструментах — торговля идет одновременно на 15 рынках: 13 валютных пар, золото и серебро.
Торговля не механическая.
Стартовый риск — примерно 5% от баланса счета.
Вероятность убытка (выборочная) — 0.1-0.2.
Направление действующего тренда определяется на основе анализа рынка с использованием SWT-метода. Выбор точек входа/выхода из множества возможных вариантов, предоставляемых рынком — дело трейдера.
Все сделки в основном производятся в первой половине дня (если успеваю, то до 12:00МСК) и сопровождаются предварительной публикацией результатов анализа анализа рынка и торговой тактики на наших сайтах, раньше всего
Ниже приведены результаты мониторинга с 18 мая, после введения нового инструментария.
Всего в выборке 41 закрытая сделка, 18 открытых позиций и 6 отложенных ордеров на открытие (пополнение объема) позиций
Состояние открытых позиций и ордеров.
Результаты по закрытым сделкам.
Краткая статистика по результатам.
Приложение 2.
2. Суть SWT-метода
При разработке SWT-метода использована концепция эффективного рынка, наиболее точно представленная моделью случайного блуждания.
Модель случайного блуждания основана на предположении о случайном характере действий множества участников рынка (модель с отсутствием «основного игрока»), что подтверждается спектральным анализом приращений цен, дающим результаты, близкие к результатам для белого шума.
Это, а еще очевидный факт, что изменение цены любого актива на любом промежутке времени равно сумме всех изменений цены внутри данного промежутка, накладывает на энергетический спектр рыночного процесса огибающую вида 1/f^n, где n>1 (частный случай для белого шума n=2) и позволяет свести процессы динамики рынков к классу физических систем с фликкер-шумом (или систем с самоорганизованной критичностью), описывающих характеристики широчайшего класса природных явлений от горных лавин и осыпания песка в песочных часах до объектов геологического и космического масштаба.
Теория систем с самоорганизованной критичностью позволяет с единых позиций объяснить фрактальный характер и природу цикличного движения рыночных цен, а также иерархию и вложенность циклов, отмеченных в ряде исследований, посвященных изучению циклических и волновых свойства рыночных процессов.
В рамках SWT-метода используется разложение (декомпозиция) графика движения цены по базису волновых стохастических трендов. Функция, представляющая собой процесс изменения цены во времени, рассматривается в виде суммы стохастических волн – волновых трендов с различным спектральным составом.
Технически декомпозиция производится с помощью системы полосовых фильтров, на вход которых поступает некий сигнал — временной ряд, соответствующий графику цены, а на выходе получается набор функций времени, на которые этот сигнал разделяется. Наличие в спектре огибающей вида 1/f^n приводит к быстрому снижению уровней выходных сигналов фильтров с ростом частоты и естественным образом ограничивает количество волн, которые вносят существенный вклад в динамику рынка.
Рис.1. Амплитудно-частотные характеристики полосовых фильтров в логарифмической шкале частот
Детали технической реализации фильтров не имеют принципиального значения, но по ряду причин целесообразно использовать систему фильтров с равномерным разбиением частотного диапазона в логарифмической шкале.Мы используем систему фильтров центральные частоты которых кратны числу 5 (...F/25, F/5, F, 5F, ...).
В теории количество фильтров и волн SWT-метода бесконечно. С точки зрения теории систем с самоорганизованной критичностью необходимо использовать всю информацию о процессе, но на практике разложение сводится к достаточно небольшому конечному числу значимых компонент, а остальные можно отбросить, как несущественные.
Ограничение количества рассматриваемых волн имеет естественный характер и обусловлено параметрами реальных рынков и требованиями реальных задач, в результате которых формула для графика цены принимает вид
где
— z(t) – функция, описывающая график цены;
— m и M – соответственно минимальный и максимальный номера волн из группы элементов декомпозиции, поведение которых детально исследуется при анализе движений рынка;
— n(t) — так называемый «ценовой шум» — движения рынка, которые находятся на уровне порядка минимально изменений и не представляют практического значения для решаемых задач;
— Ф(t) определяет собой медленные колебания с высокой энергетикой, которые начинают сказываться на временах соизмеримых со временем изучения и существования рынка, как системы, в целом.
Основные параметры волн и их обозначение на графиках представлены в следующей таблице рис.2.
Рис.2. Параметры волн SWT-метода и их обозначение на графиках
В аппаратной реализации метода принципиально используется 9 волновых стохастических трендов с различным средним периодом цикла, основными из которых являются:
— основной тренд – 10-14 лет;
— долгосрочный тренд – 2-3 года;
— среднесрочный тренд – 5-7 месяцев;
— краткосрочный тренд – 30-40 дней;
— локальный тренд – 4-6 дней;
— дневной тренд – 15-30 часов;
— внутридневной тренд — 4-6 часов;
— часовой тренд — 50-70 минут;
— внутричасовой тренд — 10-15 минут.
При анализе рынка и планировании торговых сделок роль последних трех компонент незначительна. Их поведение и характеристики при необходимости рассматриваются в основном в тактических приложениях для анализа тонкой структуры рыночных движений и уточнения уровней открытия или закрытия позиции.
Анализ более коротких компонент необходимо проводить уже на тиковых графиках, а область его применения это автоматическая торговля с использованием торговых роботов, поскольку человек уже не способен принимать адекватные решения в условиях столь быстро меняющейся обстановки.
За рамками программных средств анализа также находится глобальный тренд со средним периодом цикла 50-70 лет. Его параметры позволяют оценить цели глобальных движений рынка, когда эти движения приводят к выходу котировок за рамки целей трендов более низких уровней иерархии, что, в общем-то, происходит не часто. Поэтому параметры глобального тренда по большей части представляют интерес только в плоскости чисто теоретических исследований. Исключением являются рынки с большим относительным изменением цен, например, золото, нефть и т.п., для которых параметры глобального тренда должны учитываться при оценке предельных целей роста или коррекционного движения.
Николай Скриган, аналитик Leveron.Expert
SWT-метод. Теория и практика применения
Параметры волн SWT-метода
Первые результаты теста опубликованы на смарт-лабе несколько дней назад.
Немного информации об инструментах — торговля идет одновременно на 15 рынках: 13 валютных пар, золото и серебро.
Торговля не механическая.
Стартовый риск — примерно 5% от баланса счета.
Вероятность убытка (выборочная) — 0.1-0.2.
Направление действующего тренда определяется на основе анализа рынка с использованием SWT-метода. Выбор точек входа/выхода из множества возможных вариантов, предоставляемых рынком — дело трейдера.
Все сделки в основном производятся в первой половине дня (если успеваю, то до 12:00МСК) и сопровождаются предварительной публикацией результатов анализа анализа рынка и торговой тактики на наших сайтах, раньше всего
Ниже приведены результаты мониторинга с 18 мая, после введения нового инструментария.
Всего в выборке 41 закрытая сделка, 18 открытых позиций и 6 отложенных ордеров на открытие (пополнение объема) позиций
Состояние открытых позиций и ордеров.
Результаты по закрытым сделкам.
Краткая статистика по результатам.
Приложение 2.
2. Суть SWT-метода
При разработке SWT-метода использована концепция эффективного рынка, наиболее точно представленная моделью случайного блуждания.
Модель случайного блуждания основана на предположении о случайном характере действий множества участников рынка (модель с отсутствием «основного игрока»), что подтверждается спектральным анализом приращений цен, дающим результаты, близкие к результатам для белого шума.
Это, а еще очевидный факт, что изменение цены любого актива на любом промежутке времени равно сумме всех изменений цены внутри данного промежутка, накладывает на энергетический спектр рыночного процесса огибающую вида 1/f^n, где n>1 (частный случай для белого шума n=2) и позволяет свести процессы динамики рынков к классу физических систем с фликкер-шумом (или систем с самоорганизованной критичностью), описывающих характеристики широчайшего класса природных явлений от горных лавин и осыпания песка в песочных часах до объектов геологического и космического масштаба.
Теория систем с самоорганизованной критичностью позволяет с единых позиций объяснить фрактальный характер и природу цикличного движения рыночных цен, а также иерархию и вложенность циклов, отмеченных в ряде исследований, посвященных изучению циклических и волновых свойства рыночных процессов.
В рамках SWT-метода используется разложение (декомпозиция) графика движения цены по базису волновых стохастических трендов. Функция, представляющая собой процесс изменения цены во времени, рассматривается в виде суммы стохастических волн – волновых трендов с различным спектральным составом.
Технически декомпозиция производится с помощью системы полосовых фильтров, на вход которых поступает некий сигнал — временной ряд, соответствующий графику цены, а на выходе получается набор функций времени, на которые этот сигнал разделяется. Наличие в спектре огибающей вида 1/f^n приводит к быстрому снижению уровней выходных сигналов фильтров с ростом частоты и естественным образом ограничивает количество волн, которые вносят существенный вклад в динамику рынка.
Рис.1. Амплитудно-частотные характеристики полосовых фильтров в логарифмической шкале частот
Детали технической реализации фильтров не имеют принципиального значения, но по ряду причин целесообразно использовать систему фильтров с равномерным разбиением частотного диапазона в логарифмической шкале.Мы используем систему фильтров центральные частоты которых кратны числу 5 (...F/25, F/5, F, 5F, ...).
В теории количество фильтров и волн SWT-метода бесконечно. С точки зрения теории систем с самоорганизованной критичностью необходимо использовать всю информацию о процессе, но на практике разложение сводится к достаточно небольшому конечному числу значимых компонент, а остальные можно отбросить, как несущественные.
Ограничение количества рассматриваемых волн имеет естественный характер и обусловлено параметрами реальных рынков и требованиями реальных задач, в результате которых формула для графика цены принимает вид
где
— z(t) – функция, описывающая график цены;
— m и M – соответственно минимальный и максимальный номера волн из группы элементов декомпозиции, поведение которых детально исследуется при анализе движений рынка;
— n(t) — так называемый «ценовой шум» — движения рынка, которые находятся на уровне порядка минимально изменений и не представляют практического значения для решаемых задач;
— Ф(t) определяет собой медленные колебания с высокой энергетикой, которые начинают сказываться на временах соизмеримых со временем изучения и существования рынка, как системы, в целом.
Основные параметры волн и их обозначение на графиках представлены в следующей таблице рис.2.
Рис.2. Параметры волн SWT-метода и их обозначение на графиках
В аппаратной реализации метода принципиально используется 9 волновых стохастических трендов с различным средним периодом цикла, основными из которых являются:
— основной тренд – 10-14 лет;
— долгосрочный тренд – 2-3 года;
— среднесрочный тренд – 5-7 месяцев;
— краткосрочный тренд – 30-40 дней;
— локальный тренд – 4-6 дней;
— дневной тренд – 15-30 часов;
— внутридневной тренд — 4-6 часов;
— часовой тренд — 50-70 минут;
— внутричасовой тренд — 10-15 минут.
При анализе рынка и планировании торговых сделок роль последних трех компонент незначительна. Их поведение и характеристики при необходимости рассматриваются в основном в тактических приложениях для анализа тонкой структуры рыночных движений и уточнения уровней открытия или закрытия позиции.
Анализ более коротких компонент необходимо проводить уже на тиковых графиках, а область его применения это автоматическая торговля с использованием торговых роботов, поскольку человек уже не способен принимать адекватные решения в условиях столь быстро меняющейся обстановки.
За рамками программных средств анализа также находится глобальный тренд со средним периодом цикла 50-70 лет. Его параметры позволяют оценить цели глобальных движений рынка, когда эти движения приводят к выходу котировок за рамки целей трендов более низких уровней иерархии, что, в общем-то, происходит не часто. Поэтому параметры глобального тренда по большей части представляют интерес только в плоскости чисто теоретических исследований. Исключением являются рынки с большим относительным изменением цен, например, золото, нефть и т.п., для которых параметры глобального тренда должны учитываться при оценке предельных целей роста или коррекционного движения.
Николай Скриган, аналитик Leveron.Expert
SWT-метод. Теория и практика применения
Параметры волн SWT-метода
Аркадий Розман
Ремора, ого, вот это поворот)))
Medved700, Похоже, 40 мы не увидим ))
Да пусть рискнут туда приехать, отскок 2 планки сразу будет. Наверное реальных денег не видали, вовсе :-)
etnos care, думаете вообще налоги не учтут?
Могут после нового года перейти а это 15%
Тем кто продал перед отсечкой очень повезет
22:45
aStaDub,
В США цены на энергоносители выросли на 25-40% с января 2021 года. Например, среднестатистической американской семье отопление дома этой зимой обойдется на 30% дороже по сравнению с 4...
Михаил Тайков, а не объяснишь почему на 80 а не на 70 или 50 или 1 коп?
Александр Сережкин, ну дай остановится на 70 ниже не кйдет
Va Chen, я к тому, что BV крайне косвенный параметр.
Для примера сравним BV Транснефти и Касперского.
даже хочется увидеть как цб обломается в следующем году со своей ставкой, увидев огромный спад экономики и мегаинфляцию, даже не знаю какие оправдания будут у бабушки эльвиры
22:30
genubat, К следующему Китайскому НГ!
Сергей Кузнецов, как правило да…
22:24
Palmer_smartlabru, увы, так было с теми, кто такое провел в этом году
«При разработке использована концепция эффективного рынка, наиболее точно представленная моделью случайного блуждания.
Модель случайного блуждания основана на предположении о случайном характере действий множества участников рынка, что подтверждается спектральным анализом приращений цен, дающим результаты, близкие к результатам для белого шума.»
— разложение существует всегда, потому что всегда есть выходные сигналы фильтров;
— разложение корректно всегда, потому что всегда сумма отдельных трендов равна графику цены;
— амплитуда, точнее размах трендов убывает с частотой по той простой причине, что результирующая цена равна сумме всех приращений цен до текущего момента (интегрирующие свойства рынка).
Все проблемы возникают при наличии каких-то наших ожиданий и попыток прогнозирования. А задача спрогнозировать поведение случайной функции, представляющей собой сумму 9 независимых случайных переменных к тривиальным не относится. :)
Но кто сказал, что нам нужно что-то прогнозировать? Особенно если прогноз принципиально невозможен. Поэтому мы не прогнозируем, а составляем торговый план, в котором учтены варианты вверх и вниз и некоторая инерционность этих 9-ти переменных.
Если говорить о стабильности торговли, то человеческий фактор исключить не удается. Поэтому всегда есть риск и главное не превышать риски.
1 запустить на контртрендовой бумаге… и посмотреть резалт…
2 протестить на луке или гмк с 2001г
P.S. Элдер популяризатор для широких масс, но ни разу не первооткрыватель. Он вообще сам ничего не придумал, кроме некоторых названий. А излагал общеизвестные вещи своим языком.