марковский процесс

марковские цепи можно использовать для прогнозирования рынка, но также их используют и в других областях, например поиска генов в ДНК живых организмов, различных лингвистических задачах, шифровании 

www.youtube.com/watch?v=J7aufgriWxw

В данном цикле статей начинаем рассматривать модель Маркова, которая находит применение в задачах классификации состояния рынка и используется во многих биржевых роботах. Статьи основаны на постах, опубликованных в блоге Gekko Quant. Также будет рассмотрены практические алгоритмы на финансовых рынках. Код в цикле приведен на языке R. Вначале будет много теории, ее надо хотя бы попробовать понять, затем разберем практические примеры.

Рабочая среда распознавания основных паттернов.

Рассмотрим набор признаков O, полученный из набора данных d и класс w, обозначающий наиболее подходящий класс для O:

( Читать дальше )

Краткое содержание

Авторы данной статьи предпринимают попытку, посредством анализа данных из книг учета
заявок ультра-HFT трейдеров, вывести модель, сочетающую в себе функциональные
характеристики их книг заявок с фактическими данными из области менее скоростных
финансовых операций. Для этого исследуемый период времени разбивается на отрезки, в
течение которых тщательно выбранная для сравнения «справочная» цена (обычно средняя
цена) остается неизменной. Внутри этих отрезков, книги учета лимитных заявок
рассматриваются как Марковские процессы, или иначе системы управления очередью.
Фактически, в статье предполагается, что интенсивность потока биржевых приказов зависит от

( Читать дальше )