

Вы слышите различные мнения о рынках и экономике от трейдеров и инвесторов и, возможно, даже задаетесь вопросом, что и как именно они делают, что они делают.
Трейдеры и инвесторы отслеживают, анализируют и даже моделируют (формально или неформально / интуитивно), а в некоторых случаях оперируют / влияют на следующие типы СИСТЕМ:
а) Система рынков – механика покупки и продажи на электронном рынке (на современных глобальных электронных рынках эти механизмы чрезвычайно сложны и разнообразны). Вот несколько примеров: механика / модели потока заказов, модели лимитной книги заказов (LOB), механика / модели цены, объема, времени, накопления, распределения и т. Д.
б) Экономическая (экономическая) система (которая, в свою очередь, состоит из многих подсистем, например, фирм, отдельных лиц и т. Д.)
в) (Гео) политическая система
г) Вселенная в целом (как система) – например, ураган в Мексиканском заливе
Как и среди вышеупомянутых четырех, трейдеры больше всего озабочены a) и b)
Торговля в наши дни осуществляется в режиме реального времени с помощью HFT и DMA, что позволяет участникам стратегически размещать несколько лимитных ордеров на разных уровнях лимитных ордеров, отслеживать (в режиме реального времени) продвижение их лимитных ордеров в очереди, а также отменять и заменять ордера на разных уровнях. Действительно, давление покупателей (то же самое, что и давление продавцов, но в обратном направлении) теперь проявляется по крайней мере тремя способами:
1) агрессивные покупатели (рыночные ордера)
2) постоянные участники торгов (быстрое управление лимитными ордерами на покупку) и немного более “тупой” подход со скрытыми / айсберговыми ордерами
3) отмена предложения (лимитного ордера на продажу)
(обратное сказанному выше верно для давления со стороны продавцов)
Кроме того, крупные и опытные инвесторы полагаются на интеллектуальные алгоритмы исполнения, которые минимизируют влияние на рынок, что в дополнение к 1 к 3 еще больше запутывает сторону “агрессора”.
Вейвлет-преобразования часто применяются в областях обработки сигналов и изображений. Они преобразуют сигнал (временной ряд) в разные полосы частот путем расширения и преобразования двух базисных функций. Они вытекают из теоремы о спектральном разложении, в которой говорится, что любой временной ряд можно разбить на несколько статистически независимых временных рядов, называемых разрешениями, каждый из которых представляет вклад колебаний разных частот. Чем ниже частота, тем длиннее тренд, который отражает данное разрешение. Суммируя все разрешения, мы можем точно восстановить исходные данные (это известно как обратное вейвлет-преобразование).
Вейвлеты против скользящих средних
В отличие от скользящих средних, вейвлет-разложение не вносит временной задержки в сигнал – временная информация необработанных данных сохраняется в каждом разрешении. Другими словами, колебания в каждом разрешении не сдвинуты по фазе относительно исходного временного ряда.

3 бизнесмена прилетают на конгресс в небольшой городок. Они обнаруживают, что в мотеле осталась лишь одна комната, но в ней есть 3 кровати. Они решают остаться и разделить комнату на троих.
— Сколько стоит комната? — спрашивают они
— 30 долларов — отвечает клерк.
Бизнесмены скидываются по 10 долларов (10×3 = 30) и уходят.
Позже клерк обнаруживает, что комната на самом деле стоит 25 долларов, однако он не знает, как разделить остаток на 3 части. Он решает отдать по 1-му доллару каждому из бизнесменов (3×1 = 3), а 2 оставшихся положить к себе в карман (3 + 2 = 5).
Получается, что каждый из бизнесменов заплатил по 9 долларов (10 — 1 = 9).
Теперь: 3×9 = 27, плюс 2 доллара, которые присвоил клерк — получается 29.
Куда делся еще один доллар?