И в очередной раз про применимость методов ТВиМС к рыночным ценам
Доброй ночи, коллеги!
Хочу задать простой вопрос (в уточнение предыдущих дискуссий)
Я правильно понимаю, что для применения методов теории вероятностей и математической статистики к анализу рыночных цен изначально надо быть уверенным в том, что:
1. Приращения цен стараются не сильно отклоняться от своего среднего значения
2. Квадраты отклонений приращений цен от их среднего значения также должны вести себя достойно
В противном случае любая вероятностная модель может столкнуться с распределением приращений цен типа распределения Коши. Которая не только странна сама по себе, но и делает плохоприменимыми стандартные экономометрические плюшки (МНК etc.).
ВОПРОС:
Почему, коллеги, Вы считаете, что методы ТВиМС успешно применимы к рынку?
К примеру, в вопросе предсказания погоды методы ТВиМС факапят с 1960 г., наверное… Хотя погода тоже случайна… Не?
С уважением и в ожидании конструктивных ответов
И как обычно — убедительная просьба не срать в блоге. Для политики я создал отдельный блог.
Я (в очередной раз) утверждаю, что ценовые ряды (и ряды приращений цен) в целях получения прибыли (а не прогноза, базовая задач — извлечение прибыли из приращений цен) можно исследовать вполне себе аналитическими методами.
И валидность результатов зависит исключительно от феноменов автокорреляции и стабильности чего-то вроде выборочной АКФ.
Т.к. сама форма распределения приращений цен вторична при условии зависимости соседних приращений цен. А эта зависимость очень и очень глубока.
Мальчик Buybuy, честно говоря, сейчас не готов к дискуссии, да и тема какая-то неконкретная. Но вы мне обещали ответить на 3 вопроса. Раз уж случай выдался, вот скажите в вашей рыночной формуле как определяются коэффициенты в линейном индикаторе?
Ответ. У меня до сих пор (мой косяк) нет явной аналитической формулы. Оптимальные коэффициенты находятся итеративной вычислительной процедурой. Формально — это система из совместных кубических уравнений. Возможно, за какое-то время я доведу результат до явного решения.
Вопрос 2?
С уважением
P.S. Ну и дискуссию всегда можно отложить. Я тоже спать хочу…
Мальчик Buybuy, не-не, к вопросу №2 пока не переходим. Вы же говорили, что у вас аналитическая формула для рыночной эквити. И вы балуетесь линейными индикаторами, причем длинными (512-1024 члена). Вот про что был вопрос, т.е. как вы определяете эти 1024 коэффициента?
Постепенно
1. Да, я балуюсь реверсивными системами, основанными на линейных индикаторах. Длина этих индикаторов базируется в широком диапазоне — формально от 1 до нескольких тысяч. Проблема в том, что при работе лимитными ордерами (работа с лимитной эквити) индикаторы длиной (примерно) менее 300 баров не дают плюса на долгосроке. В боевых режимах пока использую длину индикатора 512 или 1024 (можно 500 и 1000, конечно, но это артефакты со старых времен)
2. Рыночная эквити считается аналитически. Задача оптимизации рыночной эквити формулируется аналитически. Решение этой задачи получается аналитически (хотя я пару лет был уверен, что это невозможно — в базовой формулировке — это задача про 100500 неравенств). Проблема в том, что для оптимального решения у меня пока нет рационального (с математической точки зрения — выраженного в разумных функциях) ответа. В моменте — это вполне себе аналитическая система уравнений 3-й степени, которая считается итеративным методом.
Кубический сплайн точно не при чем.
Ценовые ряды — это явно какое-то приближение к нигде не дифференцируемой функции. Так что приближать ее полиномами очень надуманно.
А почему бы и нет? Методы ТВиМС хорошо подходят для этой задачи. Да, они немного сглаживают и, соответственно, плохо учитывают редкие экстраординарные события, но если они дают хороший результат для остальных 99% наблюдений, то это вполне себе рабочий инструмент.
sn1, видимо вы не очень внимательно читали, перечитайте )) Например раздел «Неэргодичность» там напрямую следует из применения ТВиМС. Кто применил хотя бы так, тот уже не наступит на одну из граблей.
Мальчик Buybuy, исходный вопрос был о применимости методов ТВиМС к рыночным ценам. Теперь вопрос «в чем они дают хороший результат?» Значит ли это, что по первому вопросу достигнут консенсус?
Есть много методов помимо оптимизации линейной регрессии методами МНК, для которых это характерно. Если использовать методы из ML типа деревьев или бустинга, то им вообще пофиг что там за распределение, особенно если брать лосс не квадратичный а что-то в духе MAE, чтобы хвосты так сильно не влияли. Линейную регрессию можно учить с таким же лоссом и регуляризацией, и все будет нормально.
Алексей Наумов, да, ты купил грязный фантик, и на этом поднялся. А по факту дал в жопу зелёному дьяволу, проспонсировал бюджет западла, и поспособствовал военной промышленности дырявых. Ты вложился...
Потеряев А.А.,
Согласен. Я в детстве еще при СССР с родителями жил во Фрунзе(сегодня Бишкек) и бывал в Ташкенте. Там летом 42, зато зимой минус 32 морозы.
И среди знакомых очень много русск...
Nordstream, Банк России принял решение с 28 ноября 2024 года до конца 2024 года не осуществлять покупку иностранной валюты на внутреннем валютном рынке в рамках зеркалирования регулярных операций М...
Зампред ВТБ Пьянов: Ослабление курса рубля носит более проинфляционный характер, чем оценивает Банк России, этот фактор может оказать влияние на дальнейшую траекторию ключевой ставки.Он напомнил, что ...
Раз Вы не спите )))
Я (в очередной раз) утверждаю, что ценовые ряды (и ряды приращений цен) в целях получения прибыли (а не прогноза, базовая задач — извлечение прибыли из приращений цен) можно исследовать вполне себе аналитическими методами.
И валидность результатов зависит исключительно от феноменов автокорреляции и стабильности чего-то вроде выборочной АКФ.
Т.к. сама форма распределения приращений цен вторична при условии зависимости соседних приращений цен. А эта зависимость очень и очень глубока.
Готов к дискуссии.
С уважением
Вопрос 1.
Ответ. У меня до сих пор (мой косяк) нет явной аналитической формулы. Оптимальные коэффициенты находятся итеративной вычислительной процедурой. Формально — это система из совместных кубических уравнений. Возможно, за какое-то время я доведу результат до явного решения.
Вопрос 2?
С уважением
P.S. Ну и дискуссию всегда можно отложить. Я тоже спать хочу…
Это вопрос 1.1
Постепенно
1. Да, я балуюсь реверсивными системами, основанными на линейных индикаторах. Длина этих индикаторов базируется в широком диапазоне — формально от 1 до нескольких тысяч. Проблема в том, что при работе лимитными ордерами (работа с лимитной эквити) индикаторы длиной (примерно) менее 300 баров не дают плюса на долгосроке. В боевых режимах пока использую длину индикатора 512 или 1024 (можно 500 и 1000, конечно, но это артефакты со старых времен)
2. Рыночная эквити считается аналитически. Задача оптимизации рыночной эквити формулируется аналитически. Решение этой задачи получается аналитически (хотя я пару лет был уверен, что это невозможно — в базовой формулировке — это задача про 100500 неравенств). Проблема в том, что для оптимального решения у меня пока нет рационального (с математической точки зрения — выраженного в разумных функциях) ответа. В моменте — это вполне себе аналитическая система уравнений 3-й степени, которая считается итеративным методом.
С уважением
Кубический сплайн точно не при чем.
Ценовые ряды — это явно какое-то приближение к нигде не дифференцируемой функции. Так что приближать ее полиномами очень надуманно.
С уважением
С уважением
P.S. Но и 3-й курс ТВиМС тоже не в кассу. Вопрос про применимость модели и подхода.
И в чем они дают хороший результат?
С уважением
P.S. Опционы не предлагать, пока модель МБШ является доминирующей, а все торгуют приближения 1-го порядка (к ней)