Добрый вечер, коллеги!
Как можно понять из моего блога, я люблю изучать разнообразные линейные и нелинейные индикаторы, равно как связанные с ними ТС.
Линейный индикатор — это линейная функция приращений цен. Если она положительна — покупаем, если нет — продаем.
С полиномиальными (квадратичными, кубическими etc.) индикаторами все устроено ровно так же.
К примеру — моментум, пересечение МА с ценой, пересечение двух и более МА — это все линейные индикаторы.
Пересечение курсом полос Боллинджера — это квадратичный индикатор.
Индикаторы можно комбинировать.
Например, трендовый индикатор (МАшки?), совмещенный с полосами Боллинджера, это кубический полином от приращений цен.
Теперь вопрос к уважаемому
А. Г.
1. С одной стороны,
А. Г., ссылаясь на ЦПТ (центральную предельную теорему), принимает за разумную модель процесс с нормальными приращениями цен (возможно зависимыми) и нестационарными МО и дисперсией.
В рамках этой модели он учит нас, что не следует уделять внимание высоким степеням приращений цен (кубическим и т.д.) и изучать более, чем квадратичные статистики, т.к. для задач прогноза это не особо нужно.
2. С другой стороны, в несекретной части
А. Г. (если только я правильно понял) использует линейно-пороговые модели, подтвержденные чем-то вроде полос Боллинджера, т.е. в совокупности его ТС можно описать кубическим полиномом от приращений цен.
Нет ли в этом противоречия?
Ну т.е. прогноз и индикатор — это 2 стороны одной и той же сущности. Как же мы можем торговать по кубическому индикатору, ограничиваясь исключительно не более, чем квадратичным прогнозом?
Что вы думаете по этому поводу, коллеги?
С уважением
P.S. И да, на рынке есть кубические прогнозы, опережающие по точности (и доходности связанных ТС) квадратичные. Это ставит под вопрос саму гипотезу о нормальности приращений цен, независимо от корреляций и зависимостей, нестационарности МО и дисперсии.
И если у вас формула a1*F1 + a2*F2 +… +an*Fn, а Fn — это квадраты или что угодно от входных данных, такая модель называется линейной, по крайней мере в статистике. И чтобы она несла смысл, Fn должны быть скоррелированы с целевой переменной.