Избранное трейдера java
Вариант стратегии, использующей ассиметрию статистического распределения доходности, рассмотрен в блоге blog.johnorford.com.
Напомню, приращение цены какого-либо актива равна разнице между его ценой в конце расчетного периода и ценой начала периода:
На этот раз арсенал доступных индикаторов в QUIK пополнился индикатором Pivot Points:
Данный инструмент позволяет:
— определить момент входа в рынок;
— расставить стопы и тейк-профиты;
— рассчитать уровни вероятного изменения цен.
PP = (H + L + C) / 3
R1 = PP + (PP — L) = 2P — L
S1 = PP — (H — PP) = 2P — H
R2 = PP + (H — L)
S2 = PP — (H — L)
R3 = H + 2(PP — L) = R1 + (H — L)
S3 = L — 2(H — PP) = S1 — (H — L)
Скачать.
На днях произошёл у меня диалог с одним уважаемым человеком в комментариях к этой статье. О том в каких деньгах лучше хранить свои сбережения. В этой статье попробую развёрнуто изложить своё видение ситуации. Заранее, прошу простить за слог, ваш покорный слуга благодарный читатель, а не писатель. Все хотят сохранить свои деньги. А большинство ещё не только сохранить, но и приумножить. По мне так это сродни «на ёлку залезть и жопу не разодрать». Для того чтоб сохранить деньги надо хотя бы знать, что такое деньги, а уж потом и станет очевидно как эти деньги сохранить.
Общеизвестно, что деньги — это средство платежа; инструмент, символ или предмет (металлический, бумажный или электронный), с помощью которых производятся платежи при передаче ценностей от одного лица другому.
Обратимся к открытым источникам, читаем:
Деньги реальные — металлические деньги; товарные деньги (в ведущих странах изготовлены из какого-то одного драгоценного металла, имеют собственную стоимость помимо номинальной стоимости денег); монеты, отчеканенные из металла, имеющего общеизвестную и общепризнанную рыночную стоимость как товара, например золота, серебра, никеля, меди.
Прошлая часть — см. в моем блоге.
В этой части разберем технику улучшения производительности стратегии, использующую множество моделей.
Одним из наиболее мощных методов улучшения прибыльности вашей модели является объединение нескольких алгоритмов в так называемое «множество». Теория состоит в том, что комбинируя разные модели и их предсказания, мы получаем более робастные результаты. Тесты показывают, что даже объединение простых моделей может быть производительнее более сложной, но единственной стратегии.
Существует три основных техники объединения:
Смешивание:
Смешивание основано на создании моделей, прогоняемых на немного различных тренировочных наборах и усреднения их результатов для получения одного предсказания. Тренировочный набор переделывается путем повторения или удаления вхождений данных, в результате чего получается несколько разных наборов. Этот процесс работает хорошо для нестабильных алгоритмов (например, деревья решений) или, если присутствует определенная степень случайности в процессе создания моделей ( как, например, начальные веса в нейронных сетях). Получив усредненное предсказание для коллекции моделей с высоким значением подгонки, мы можем уменьшить результирующую подгонку без увеличения недооценки, что приведет к лучшим результатам.