// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4

study("Historical Volatility")

// Настройки окон
HVPeriod1 = input(17, minval=1, title="Окно 1")
HVPeriod2 = input(34, minval=1, title="Окно 2")
HVPeriod3 = input(51, minval=1, title="Окно 3")
HVPeriod4 = input(85, minval=1, title="Окно 4")

// Настройка периода для сглаживания
EMAPeriod = input(17, minval=2, title="Период сглаживания")

// Собственно индикатор

// мультипликатор, для нормирования к году
mul = 252 * 1210 / timeframe.multiplier
//приращение за бар
ch = log(close) - log(close[1]) 

// Историческая волатильность в окнах
HV1 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod1) * mul / HVPeriod1) * 100, EMAPeriod)
HV2 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod2) * mul / HVPeriod2) * 100, EMAPeriod)
HV3 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod3) * mul / HVPeriod3) * 100, EMAPeriod)
HV4 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod4) * mul / HVPeriod4) * 100, EMAPeriod)

// Рисуем красивое
plot(HV1, color=#cccccc)
plot(HV2, color=#ffcccc)
plot(HV3, color=#ff9999)
plot(HV4, color=#ff0000)

Всем привет. Мой первый пост. Все началось сегодня с попытки решить задачу из этого поста smart-lab.ru/blog/713559.php, а также из этого https://smart-lab.ru/blog/646275.php

Написал бы в личку уважаемому мной автору, да рейтинг маловат, увы. Поэтому кину рукописного зверя здесь. Вначале это была попытка рассмотреть на конкретном небольшом случае, какая логика стоит за индикатором, затем это стало похоже на МНК, а затем и на решение (возможно). Вначале автор писал, что эта задачка решается просто, а затем в комментариях сказал:«Вангую — все заинтересованные резиденты пытаются решить задачу № 1 традиционными методами вариационного исчисления.Без шанса. Ключ к решению лежит в другой плоскости». Что скажете? Что это за плоскость такая?

             Почему-то существует часто встречаемое мнение, что каждая акция торгуется сама по себе, а существенной связи между ними нет. Понятно, что это не так и я решил проверить наличие связи простым количественным методом.     

             Для анализа был взят интервал времени с 01.08.2007 по 29.10.2021 и цены дневного закрытия 16 ликвидных акций от 16 разных эмитентов. Которые более-менее регулярно торговались весь этот период. Приращение в момент времени t на акции j   Рtj =ln(c(t,j)/c(t-1,j)), где С – цена закрытия.

            Не вычитая никаких средних, сформируем ковариационную матрицу COV размером 16 на 16 по всему полученному массиву данных. Матрица симметричная по построению, её след равен, с одной стороны, сумме собственных значений, а с другой – сумме квадратов приращений Ptj и по времени, и по акциям. По физической аналогии назовем след совокупной мощностью наших приращений.

                Если бы между отдельными акциями не было зависимости, матрица была бы близка к диагональной, собственные вектора имели по одному близкому к 1 значению, с каждой акцией был бы ассоциирован один вектор. А собственные значения были бы близки к диагональным значениям, каждый к своему.