Статистика, как способ заглянуть в будущее! - страница 18

Нет, вы меня не поняли. Большие по размерам картинки, закачанные на этот форум сжимаются, чтобы поместиться на этой странице. Но если на них клацнуть мышей, то они откроются во всей своей красе :)

Получилось!

Вот бы ещё автор рассказал бы, как он такую красоту получил... - местами мувинг вобще не запаздывает от котира.

Да там еще разобраться надо, что от чего строится. Незапаздывающий мувинг можно простым фильтром сделать, главное параметры рассчитать для минимальной фазовой задержки. MEF - хороший пример этому, но счастья он не дает, как и любой другой мувинг.

Я извиняюсь, что не могу оперативно поддерживать дискуссию, абсолютно нет времени заглядывать на форум. Хотя и с задержками, постараюсь отвечать на вопросы.

Neutron - «Для меня, например, актуален прогноз на один шаг вперёд с прогнозом на каждом шаге. В такой постановке, НС, пожалуй, вне конкуренции.»

Я тоже придерживаюсь этой концепции, но не берусь утверждать, что НС дают самые лучшие результаты, например, прогноз по картам Кохонена (когда они используются не для отрисовки картинок, а на их основе строятся модели), гораздо точнее и более гладкие, чем у НС. Линейная регрессия тоже иногда дает неплохие результаты. В качестве примера могу привести еще картинки совместного использования ЛР и НС: синяя линия исходный сигнал, построенный индикатором, красная и желтая – прогнозы этого сигнала с разным горизонтом. В архиве файл соответствующий рисунку для Н4, в первом столбце данные соответствующие синему сигналу, во втором – желтому, в третьем – красному, в четвертом Close. К сожалению, у меня сейчас нет времени разбираться с методом оценки профитности по облаку, и делать этот расчет, если интересно, можете сделать это сами на основании этого файла.

В качестве источника сигналов использую свои индикаторы (никакими стандартными и чужими никогда не пользовался). Хотя то, что я использую называть простым индикатором – несколько упрощенно. Скорее это система моделирования сигналов на основе котировок, которые, проходя обработку в блоке с обратными связями и самонастройкой, а также регулировкой нескольких параметров, по типу эквалайзера, пользователем позволяет формировать сигнал нужной формы, конечно с определенными ограничениями, т.к. все-таки за основу взят реальный поток котировок, и задача – усилить информативность данных, сделать фильтрацию по возможности с минимальным запаздыванием за счет применения прогнозирующих моделей.

Блок моделирования использует принцип группового учета аргументов, т.е. как ГА, использует не одну самую лучшую модель, а группу, пусть даже не самых лучших сигналов, рынок изменчив, и со временем некоторые не самые лучшие, становятся лучшими и наоборот. К тому же, стараюсь получить максимум разнообразия сигналов перекрывающий весь диапазон изменения целевой функции как по фазе, так и по амплитуде, относительно которой происходит обучение моделей. В целом система имеет иерархическую древовидную структуру, в узлах ветвей которой находятся модели на основе ЛР и НС. В качестве примера спектра используемых для моделирования в качестве входных сигналов для обучения ЛР и НС привожу фрагмент рисунка, черным цветом (хотя и с трудом просматривается) отрисован целевой сигнал, все остальные – производные от котировок пропущенные через различные модели. Расчет моделей осуществляется на нулевом бара по тикам, хотя за счет сложности моделей не все тики успевают обрабатываться, но это не существенно, по приходу нового бара значения фиксируются и далее уже не меняются. Масштабирующие коэффициенты введенные в модели и соответствующие таймфреймам позволяют без каких - либо подстроек переключаться с одного таймфрейма на другой сохраняя постоянный масштаб, фазовые и амплитудные характеристики сигналов.

Результаты представленные в первом примере меня обнадеживают, я раньше подобных проверок не делал и не думал, что регрессионные модели, да и НС могут быть столь устойчивы при длительной работе без переобучения. По моим оценкам, доллар искусственно поддерживался и укреплялся к выборам в США. Сейчас уже ресурсы для его поддержания иссякли, к тому же кризис препятствует дальнейшему укреплению. Так что дальнейшего существенного снижения курса EURUSD я думаю не будет, после выборов, которые уже скоро, доллар начнет немного падать, хотя не очень сильно, т.к. из-за кризиса сокращается производство и потребление, падают цены на нефть. Дальнейшее существенное падение доллара начнется когда мировая финансовая система оправится от кризиса, а это будет еще не скоро, а пока колебания курса будут в пределах 1.3 – 1.5, и меня это обнадеживает, т.к. я обучал все модели ЛР и НС в этой системе на основе данных Н4, брал 5000 баров с18 июля 2005 г ., диапазон колебания курса был от 1.16 до 1.6, а это значит, что все мои модели будут работать стабильно и без переобучения пока курс существенно не выйдет за эти границы, а ЛР, как показал пример, могут успешно работать при значительном отклонении курса от диапазона обучения. Хотя обучение проводилось на Н4 модели адекватно работают на всех таймфреймах Так что система, построенная на этой основе, будет устойчива без переобучения долгие лета, это внушает оптимизм.

Piligrimm, спасибо за содержательный пост и особо, за файл с данными. Буду осмысливать и анализировать. Думаю, скоро появятся вопросы.

А какой горизонт прогноза у желтой и красной?

Итак, Piligrimm, у нас есть исходный временной ряд (ВР) - цена Close H4 (чёрные точки), некий мувинг, сглаживающий по какому-то алгоритму исходный ВР (синяя линия), и ряд прогнозных значений построенных на анализе мувинга для исходного ВР на шаг вперёд для каждого бара Н4 с разными параметрами настройки НС (красная и сиреневая линии).

Так, глядя, пока сказать ничего плохого о алгоритме нельзя...

Построим ТС, которая будет открывать и закрывать позицию на каждом баре Н4, в сторону прогноза, который задаётся представленными предиктами (или предикатами?). Понятно, что в задачу входит точность прогноза и волатильность ВР на выбранном ТФ. Тогда, отложив по оси абсцисс приращения цены в пунктах, а по оси ординат предсказания этого приращения, мы получим облако предсказаний и по его тангенсу угла наклона оценим доходность ТС в пунктах на транзакцию.

При волатильности инструмента в 30 пунктов, у нас получается доходность для линии регрессии - 1.4 пункта/транзакция, Predict1 - 6.6 пункта/транзакция, Predict2 - 10.7 пункта/транзакция.

Если автор не ошибся при подготовке данных, то ТС в основе которой лежит данный НС-алгоритм, будет приносить по паре EURUSD с учётом спреда до 8 пунктов среднестатистической прибыли каждые 4 часа с риском +-30 пунктов за это же время. Т.е. линия баланса будет расти со скоростью 40 пунктов в сутки и болтаться вокруг этой линии с амплитудой +-100 пунктов. Общий вид кривой баланса, найденный из оценочных интегральных характеристик показан красной линиеей на рис. ниже. Для сравнения, синей линеей приведена кривая баланса, построенная "честной" торговлей ТС, по данным предоставленными Piligrimm.

Результаты совпали хорошо, что говорит о адекватности предложенного интегрального способа оценки доходности ТС по углу наклона предиктного облака.

Вобще, профитность можно ещё заметно увеличить, потребовав от ТС не закрывать открытую позицию, если Предикт следущего приращения цены совпадает с направлением уже открытой позиции.

Алгоритм реализованный Piligrimm очень хорош! Есть к чему стремиться.

Все бы хорошо, но из слов Pilligrim'а следует, что у кривых разные горизонты прогноза. И более чем уверен, что это не один шаг вперед. Так что надо сначало разобраться с этими величинами, чтобы проделывать такие расчеты.

Но как бы там небыло, это работает!

Ничто не мешает автору использовать этот алгоритм в таком виде как предложил я и всё в ажуре:-)

Засада может быть в другом, а именно: автор мог неявно использовать Open, High, Low или Close для построения Предикта этого же бара... тогда всё зря! Т.е. строить прогноз с "подглядыванием", например, использовать High или Low уже сформированного бара. Но, я думаю, автор скоро развеет наши опасения.

Согласен. Это самоценный результат. Neutron, было бы хорошо оформить способ в виде статьи с подробным описанием методики практического применения. Это могло бы по мере распространения "в массах" стать стандартом. При этом открытие позиции ТС можно рассматривать как прогноз движения на средний размер прибыльной сделки на следующем баре (интервале, равном среднему времени жизни ордера), тогда методику можно сделать универсальной. На сегодня явно не достаёт такого показателя оценки ТС, и развитие Вашей идеи предствляется в этом смысле весьма многообщающим.

P.S. Как вариант, на нечёткой шкале оценивания справа могло бы оказаться "на реал!", а слева - "фтопку!" :-)