ряд исследований показал, что движение, если началось в сильных акциях, то продолжается и после 12 месяцев....
другие утверждают, что достаточно для определения будущего движения вверх 6 месяцев....
сам придерживаюсь отрезка 4 месяца… что составляет порядка 88 временных отрезков...
А.Г., по памяти, говорил о рассмотрении последних 9 отрезков на выборке 50 (если что не так-с… Они меня поправят)...
истины, как понимаю, нет, но зацепиться бы за что-нибудь....
с какого отрезка начинает работать выборочное среднее?
По-моему, у вас какая-то путаница в голове. Утверждения про 12 или 6 месяцев не имеют никакой связи с точностью определения средней.
Среднюю имеет смысл считать для независимых одинаково распределенных величин. Точность оценки средней известна из базовой статистики — СКО/sqrt(n).
Когда вы реализуете какую-то динамическую стратегию, вы априори предполагаете, что у вас средняя меняется, а поэтому считать ее бессмысленно. Нужно анализировать взаимосвязь вашего торгового сигнала (например доходности за 6 месяцев) и последующей доходности. Оптимальный период может сильно зависит от особенностей вашей торговли в том числе от используемых таймфеймов. При торговле на минутках один, на месячных данных совсем другой.
Для месячных данных проблема широко исследована. Актуальный и очень хороший обзор есть например в первой главе книги Strategic Risk Management: Designing Portfolios and Managing Risk — обобщая значимо работают интервалы до 11 месяца включительно и степень влияния грубо описывается квадратичной кривой
wistopus, если она меняется, хоть медленно, хоть быстро, предыдущее значение не очевидно чего говорит о будущем значении. Вам собственно нужно исследовать зависимость между прошлым и будущим и как-то подобрать параметры данных из прошлого, чтобы лучше предсказывать будущее. Если средняя меняется, нет никакой гарантии что большая прошлая средняя ведет к большей будущей — ее может не быть (как например для месячных данных после грубо 11 месяца для месячных данных), она может быть положительная (как для месячных данных до 11 месяца), а может быть отрицательная (как очень часто бывает для тиковых данных и многогодичных данных).
wistopus, естественно — вы просто берете данные и делаете исследования зависимости, подбираете параметров сигналов и проводите статесты.
Для каких-то известных рыночных аномалий есть исследования, которые можно взять за основу, но очень часто эти исследования сделаны для американского рынка, поэтому их лучше проверить для тех инструментов, которыми вы реально торгуете.
Сегодня обсуждаем новое исследование «Российский ИТ-экспорт: приоритеты, рынки и условия роста». Аналитики АНО «Цифровая экономика» подсчитали: за 2025 год экспорт ИТ вырос на 15% — отечественные...
Вышло интервью СЕО RENIЮлии Гадлиба на «РБК Тренды»
В статье под заголовком «От полисов к сервисам: как трансформируется страховая отрасль» Юлия поясняет, как трансформируется рынок и стратегию нашей компании. Основные тезисы: Страхование...
✈️ Прибыль авиакомпаний от продаж снизилась в 2 раза
Сальдированная операционная прибыль российских пассажирских авиакомпаний в 2025 году снизилась в 1,9 раза, до 31 млрд рублей. При этом отрасль фактически разделилась пополам – 15 перевозчиков...
Alex666, завтра фьюч на нефть и не только заканчивается. Цена фьюча приближается к реальным ценам. Ещё неделю назад казалось, что вот-вот пролив откроют и цена упадет.
Илья, если у истца назначен арбитражный управляющий, то, скорее всего это стандартная процедура — попытаться оспорить те сделки, которые могли привести к банкротству. Так что, возможно, чисто техни...
Среднюю имеет смысл считать для независимых одинаково распределенных величин. Точность оценки средней известна из базовой статистики — СКО/sqrt(n).
Когда вы реализуете какую-то динамическую стратегию, вы априори предполагаете, что у вас средняя меняется, а поэтому считать ее бессмысленно. Нужно анализировать взаимосвязь вашего торгового сигнала (например доходности за 6 месяцев) и последующей доходности. Оптимальный период может сильно зависит от особенностей вашей торговли в том числе от используемых таймфеймов. При торговле на минутках один, на месячных данных совсем другой.
Для месячных данных проблема широко исследована. Актуальный и очень хороший обзор есть например в первой главе книги Strategic Risk Management: Designing Portfolios and Managing Risk — обобщая значимо работают интервалы до 11 месяца включительно и степень влияния грубо описывается квадратичной кривой
Для каких-то известных рыночных аномалий есть исследования, которые можно взять за основу, но очень часто эти исследования сделаны для американского рынка, поэтому их лучше проверить для тех инструментов, которыми вы реально торгуете.