Избранное трейдера Дмитрий Т
Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана.
Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами.
Решил выложить свою ТС, по которой работаю, на растерзание «гуру», на радость новичкам, на потеху всем обитателям смарт-лаба. Я не кандидат на причисление к лику святых, и корона мне не жмет, написанное ниже – всего лишь МОЙ путь, один из многих возможных, просто пример концепции торговли глазами одного из легиона трейдеров! Может прозвучит наивно, но мне не жалко, потому как из 20-30 попробовавших – может у одного и получится по ней торговать, по причинам всем известным. Для тех, кто решится, но кто себя еще не нашел – первым делом прочитайте «Биржевые секреты», сделайте выводы — без прочтения книги ничего не поймете, не будьте обезьянами и тупыми повторюшами. Может это будет чьим-то счастливым билетом, буду только рад. Сам торгую относительно недавно, знаю как необходим совет несколько более пообтесанного товарища.
З.Ы. сразу оговорюсь — скрины с демо, просьба не кидаться тухлыми помидорами!
Так же попробую вести по ней аналитику/сигналы на D1 или H4, может чего и получится. Поехали.