Важно. Это не доклад о том, как строить торговые алгоритмы, а методика классификации рынка, которая дает ключ к пониманию:
— какие алгоритмы были эффективнее в прошлом; — на каком рынке от построенного алгоритма ждать «подлянки»; — как построить эффективный портфель из имеющихся алгоритмов; — на каких задачах сосредоточить усилия с целью улучшения существующего портфеля.
На третьей странице три выборочных средних и одно стандартное отклонение. Что сложного? Вообще, если б не Volt, все можно сделать при помощи стандартных формул в Excel.
А. Г.,
D это оператор дисперсии, а M — среднего? Т.е. $D_N\epsilon_t$ на слайде 8 — это дисперсия ошибки модели АР(1)? Или $M_n c_t < 0$ на 9-м слайде означает, что среднее приращение логарифмов цен закрытия меньше нуля?
off: Нужно Тимофею ещё mathjax на сайт прикрутить, чтобы формулы писать)
D — оператор выборочного стандартного отклонения (корень из выборочной дисперсии). На 8 слайде — D от эпсилон — это действительно выборочное стандартное отклонение ошибки АР(1) модели. И на 9 слайде Вы все правильно поняли — знак тренда определяется по простому выборочному среднему приращений натуральных логарифмов цен закрытия, а вот принадлежность к тренду по «хитрому» выборочному среднему.
А. Г., для людей не изучавших статистику думаю будут не привычна такая запись, кажется что это произведение двух величин.
Помнится вы как-то анонсировали статистику для определения антиперсистентного рынка где используются произведения соседних приращений, на 11 слайде $F_k s_t$ это видимо она?
А данный подход работает только на дневках, или таким же образом можно пост-фактум разбивать на участки с разным поведением и внутридневные данные (ну например, минутки, 5-минутки и т.д.)?
Я думаю, что вообще период классификации по данной методике должен зависеть от среднего времени в позиции торгового алгоритма, «карту» которого мы хотим строить и n надо брать в 3-4 раза больше этого времени. Соответственно для позиций в 20-30 минут, классификацию нужно строить на отрезках в 15-25 пятиминуток.
На Си и Eu нет таких, вот и «пилит». На Ри и Миксе есть, но с последними обратная ситуация, а доход в контртренде по Ри вряд когда либо перекроет сильную просадку в Си и Eu.
EUR/USD в тисках: кто первый моргнет у критической отметки?
Европейская валюта протестировала нисходящую линию тренда (построенную по точкам 1 и 2), завершив торги в четверг паттерном «медвежье поглощение». Отдельно стоит отметить формирование...
Средние доходности облигаций в зависимости от кредитного рейтинга. От B- до AA+
👉 Наш канал в MAX 👈
👉 Чат Иволги в MAX 👈
Средние доходности облигаций в зависимости от рейтинга (бледные столбцы — доходности без сглаживания). И как они изменились...
Выработка электроэнергии в РФ в феврале 2026г. по Росстату и рекордный объем потребления энергии в 1 квартале 2026г.
Росстат представил данные по выработке электроэнергии в РФ в феврале 2026г.: 👉 выработка электроэнергии в РФ — 107,43 млрд кВт*ч. ( +1,7 % г/г)
— в т.ч. выработка ТЭС станциями —...
Как Астра теряет денежный поток по пути по сравнению с Аренадатой
Продолжаем разговор о нездорово низкий дебиторке Аренадаты на фоне сравнения с Астрой. Чтобы вы понимали разницу между Астрой и Датой, я построил два моста конверсии NIC в FCF. Уверен что на...
Vienna, Austria
5 April 2026
Саудовская Аравия, Россия, Ирак, ОАЭ, Кувейт, Казахстан, Алжир, Оман корректируют добычу и подтверждают приверженность стабильности рынка и увеличивают добычу на 206 ...
Vienna, Austria
5 April 2026
Саудовская Аравия, Россия, Ирак, ОАЭ, Кувейт, Казахстан, Алжир, Оман корректируют добычу и подтверждают приверженность стабильности рынка и увеличивают добычу на 206 ...
🗓Календарь оферт (апрель 2026) 🥶🎅Как не словить -40% в облигациях? И спасти свой инвестиционный портфель от неожиданностей 😳Пассивный доход не такой уж пассивный❓ ❗️Не работает TG? Коты везде! 👈Читай ...
🗓Календарь оферт (апрель 2026) 🥶🎅Как не словить -40% в облигациях? И спасти свой инвестиционный портфель от неожиданностей 😳Пассивный доход не такой уж пассивный❓ ❗️Не работает TG? Коты везде! 👈Читай ...
Максим Пелихов, если я правильно понимаю то Сбер выдавал кредиты под плавающий процент, а ВТБ под фиксированный. При снижении ставки сбер все также будет зарабатывать свое, то есть останется надежн...
посмотрите вокруг себя — жизнь кипит — Ванюта, Никулин, Решпект)))
а вы про доклад)))
На третьей странице три выборочных средних и одно стандартное отклонение. Что сложного? Вообще, если б не Volt, все можно сделать при помощи стандартных формул в Excel.
По поводу последнего пусть «голова болит» у Тимофея :)
D это оператор дисперсии, а M — среднего? Т.е. $D_N\epsilon_t$ на слайде 8 — это дисперсия ошибки модели АР(1)? Или $M_n c_t < 0$ на 9-м слайде означает, что среднее приращение логарифмов цен закрытия меньше нуля?
off: Нужно Тимофею ещё mathjax на сайт прикрутить, чтобы формулы писать)
D — оператор выборочного стандартного отклонения (корень из выборочной дисперсии). На 8 слайде — D от эпсилон — это действительно выборочное стандартное отклонение ошибки АР(1) модели. И на 9 слайде Вы все правильно поняли — знак тренда определяется по простому выборочному среднему приращений натуральных логарифмов цен закрытия, а вот принадлежность к тренду по «хитрому» выборочному среднему.
Помнится вы как-то анонсировали статистику для определения антиперсистентного рынка где используются произведения соседних приращений, на 11 слайде $F_k s_t$ это видимо она?
Да, она
Я думаю, что вообще период классификации по данной методике должен зависеть от среднего времени в позиции торгового алгоритма, «карту» которого мы хотим строить и n надо брать в 3-4 раза больше этого времени. Соответственно для позиций в 20-30 минут, классификацию нужно строить на отрезках в 15-25 пятиминуток.
На Си и Eu нет таких, вот и «пилит». На Ри и Миксе есть, но с последними обратная ситуация, а доход в контртренде по Ри вряд когда либо перекроет сильную просадку в Си и Eu.
Для контртрендовых сратегий лучше всего микс подходит. Ри в меньшей степени...
Обошли на повороте?