Поиск
А не замахнуться ли нам на Вильяма, понимаете ли, нашего Шекспира?©
Вопрос об оценки тренда (суммой или произведением?)...
Возьмем тайм фрейм -день, точнее фиксированную цену окончания дневных торгов на фондовой бирже…
рассмотрим только три цены (как правило, избыточная информация только запутывает и минимальных данных
вполне достаточно для понимания сути вопроса)....
Пока совершенно, с моей точки зрения, не важно идет определение приращения с помощью логарифма
или через процент (хотя допускаю мысль, что ошибаюсь)...
Возможны четыре варианта приращения цены прошедших дневных событий:
1 ++
2- -
3 + -
4 — +
С энтой точки начинает смущать утверждение А.Г., о том, что тренд определяется произведением
средних приращений, хотя, возможно, для определения тренда, а главное силы его Моментума на бирже лучше
подходит сумма приращений....
В 1881 году астроном Саймон Ньюкомб, работая в библиотеке с книгой, содержащей таблицы логарифмов, обнаружил, что страницы в начале книги замусолены сильнее, чем остальные страницы. Надо отметить, что калькуляторов в те времена еще не придумали, и все расчеты производились на бумаге. Для сложных вычислений, таких как тригонометрические и логарифмические, использовались специальные книги, содержащие таблицы значений множества чисел. Некоторые из нас, в общем, еще помнят «Таблицы Брадиса», пользоваться ими учили в средней школе. Речь в дальнейшем идет как раз о подобной книге. Такая странность наблюдалась не только на одном конкретном экземпляре, но и на большинстве других. Причина такой неравномерности была очевидна: студенты, пользующиеся таблицами логарифмов, чаще всего интересовались значением логарифма числа, начинающегося с единицы, затем с двойки, и так далее. Логарифмы чисел, начинающихся с девятки, интересовали студентов менее всего.
В 1938 году американский физик Фрэнк Бенфорд листал в библиотеке таблицы логарифмов. Обнаружив ту же закономерность, что и Ньюкомб, он пошел гораздо дальше. Бенфорд проанализировал справочные данные о площадях поверхности 335 рек, химических параметрах тысяч химических соединений, номерах домов из адресного справочника, результатах бейсбольных матчей. В итоге ученый обнаружил, что везде соблюдается одна и та же закономерность: чисел, начинающихся с единицы, гораздо больше, чем начинающихся с любой другой цифры.
В 1961 году Роберт Пинкхем заметил еще одну закономерность. Закон Бенфорда работает и при любой единице измерений! То есть, если измерить площадь рек в квадратных километрах и исследовать частоту появления разных чисел в качестве первой цифры, обнаружится, что эта частота соответствует Закону Бенфорда. Даже если измерить площадь тех же самых рек в квадратных футах – результат также будет соответствовать Закону Бенфорда. Подобные утверждения справедливы и для различных валют. Например, если цены, выраженные в долларах, соответствуют распределению Бенфорда, то это не изменится даже при их пересчете по курсу в евро или рубли.
Анализ данных с использованием закона аномальных чисел позволяет выявить такие негативные явления, как мошенничество, часто встречающиеся неумышленные ошибки и операционную неэффективность (например, слишком большое количество операций с малыми суммами).
Закон Бенфорда помогает обнаружить систематические искажения таких операционных данных, как:
Что такое USDRUB?
Это производная двух «товаров»:
— доллара (DXY)
— нефти (USDBRO)
А значит вместо графика USDRUB можно попробовать использовать спред DXY/USDBRO:
В целом спред движется в канале (логарифм. шкала).
Среднесрочно идет затухающее движение в треугольнике, которое может завершиться через полгода:
SPX самого начала (логарифм):
В прошлом видны четыре состоявшихся паттерна: начало 50-х, 70-х, 90-х, 00-х. Выделены желтыми эллипсами:
Вопрос на триллион. Единственная определенность — это просадка перед обоими вариантами. Там и можно будет покупать. Но с пониманием, что купив на коррекции в 15% можно “попасть” еще на 50%, если развернется сценарий 73/08.
1953
Мне ближе сценарий мягкого кризиса 1953-го:
В последние время причесал некоторые блоки своей программки по управлению портфелем. Из последнего добавил в качестве фичи оборот и получил известную зависимость, что малоликвидные бумаги в среднем имеют большую доходность (по горизонтали натуральный логарифм дневного оборота, по вертикали ожидаемая доходность).
По большому счету дальше можно лишь потихоньку расширять перечень анализируемых бумаг и добавлять новые признаки, объясняющие доходность, но придумывать в рукопашную новые фичи не хочется, поэтом попробую переписать все на нейронных сетях и сырых котировках без всякой обработки.
В основном раньше имел дело с TF/Keras, но по ощущениям в последнее время подавляющая часть статей по сетям сопровождается кодом на PyTorch, поэтому решил изучить его и использовать в своей программе. В качестве обучения собираюсь принять участие в соревновании Кто поставит лайк без использования градиентного бустинга только с помощью PyTorch. Ну о потом приступить уже к использованию сеточек для прогнозирования доходности.
вижу интересует противодействие самообману
значит повторяется моя статья от 7\3\2018… 550+ дневной давности
Экспорт и отличие Инвестиций и фальшь-инвестиций
Экспорт и отличие Инвестиций и фальшь-инвестиций
Инвестиции всегда включают Экспорт
и применив модель Лидер — Ведомый — Жертва
обнаруживаем 4 вида Инвестиций:
2 вида настоящих Инвестиций для Экспорта;
2 вида фальшь-«Инвестиций» без Экспорта;
с обозначениями включающими слово Экспорт.
При зарабатывании на Своих Свои превращаются в Чужих.
Лидер инвестирует в Ведомого с целью Экспорта
продукции на рынок Жертвы с вывозом прибыли
от Жертвы через Ведомого в пользу Лидера.
Параллельно важно выяснить различия понятий
Заказчик и Работодатель:
и Заказчик и Работодатель дают работу и оплату,
однако только Работодатель предоставляет технологию
и в данном смысле начальство иногда часто оказывается
заказчиками своих подчинённых, владеющих своей технологией.