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.
Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
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.
По 65 наиболее и наименее доходных облигаций с рейтингами от BB- до AA+, по оценке Иволги
📌Полный файл с отбором ВДО для этой публикации — в чате Иволги:
👉 t.me/ivolgavdo/107522
👉 max.ru/c/-72213144171887/AZ5dGDy4fjU
👉 Наш канал в MAX
👉 Чат...
Bitcoin: Покупатели разминаются перед штурмом ключевой горизонтали
Биткоин протестировал точку пересечения уровня поддержки 75500 и пробитой локальной линии даунтренда (проведенной через точки 1 и 2), параллельно завершив субботу восходящей сессией. Путь для...
Сделки УК Первой! Полностью продали одну нефтегазовую компанию в НОЛЬ чтобы купить другие истории
Продолжаю делать серию ежемесячных постов с отслеживанием покупок/продаж профессиональными управляющими. Особенно теми, кто управляет МИЛЛИАРДАМИ рублей в акциях. Зачем? Посмотреть, как думают...
НПО "Наука" Дата определения (фиксации) лиц, имеющих право на осуществление прав по ценным бумагам эмитента 2. Содержание сообщения 2.1. идентификационные признаки ценных бумаг эмитента, в о...
ну что щеглы бедолаги страдальцы, все как я и говорил легкий прокол ниже 70к и вынос за 70 коп и в лонг на 80 коп пойдет ))) smart-lab.ru/forum/MRKC/goto_comment_19503293/#comment19503293
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?