В аттаче любопытная статья по моделированию валютных пар на форексе с учетом трендов, переменной волантильности, цикличности и шоков от новостей.

В аттаче любопытная статья по оценке моделей (ТС).

Классический подход для оценке ТС - это прогнать через тестер и получить некоторую статистику, а затем провести форвард тест.

В статье предлагается другой подход - через информационные критерии сравниваются разные ТС может быть близкие за счет изменения параметров. По этому информационному критерю оценивается ошибка прогноза вне выборки. Автор сравнил 20 миллионов(!) близких моделей и на этой основе сделал некоторые выводы.

Любопытность статьи именно в ином подходе, чем обычная традиция в ТА.

На форуме несколько раз обсуждалось построение некоего синтетика, по отношению к которому предлагалось вести торговлю. иногда в качестве синтетика брался индекс доллара, иногда вычислялись курсы каждой валюты - много разных вариантов.

В аттаче статья на эту же тему на примере рубля. Думаю, что выбор валюты особой роли не играет. Но данная статья еще один взгляд на многие топики из этой же оперы.

Сделал перевод обзора возможностей R по анализу временных рядов. См аттач.

Для ленивых перечислю разделы:

Прогноз и одномерное моделирование - Forecasting and Univariate Modeling

Декомпозиция и фильтрация - Decomposition and Filtering

В аттаче новая любопытная статья на тему, много раз обсужденную на форуме.

Речь идет о фрактальной структуре рынкета. Не многие знают, что синонимом наличия фракталов является наличие длинной памяти (long memory) в котире. Исследуется проблема детерндирования в таких котирах, причем утверждается, что при этом приходится сталкиваться с изменением масштаба (временного) котира, т.е. изменением тайм фрейма - такой математический аналог трех окон.

Я наверно вызову гнев у других если скажу что случайное блуждание тоже является фрактальным и памяти у него нет. Фрактальность случайного блуждания можно доказать математически очень просто.

Дело не в доказательстве чего-то, а в практической применимости.

Этой веткой я пытаюсь показать, что существует огромное число теоретических работ, основанных на реальных проблемах и решающих реальные проблемы.

К двум близким по значениям терминам забыл добавить еще один, переводящий проблему фракталов, длинной памяти, толстых хвостов в практическую плоскость - это модели с дробной интегрированностью FARIMA. Это модели ARIMA в которых значение I, обычно принимающие положительные целые числа, может быть дробным и соответствующим значениям показателя Херста. На сайте Херсту было уделено большое внимание, а в R имеется библиотека fracdiff, программа в которой решает ряд вопросов в этой области. Кроме нее имеется другие библиотеки для работы с фракталами.

Я с огромным удовольствием обсудил бы фрактальность случайного блуждания, но при условии использования какого-либо кода.

"Уроки очередной российской революции: крах либеральной утопии и шанс на экономическое чудо» 

 

К сожаления не имею самой книги. Но, пожалуй, наиболее полно включая обсуждаемые здесь понятия. 

R - явно не простачок.

Рейтинг TIOBE 2012: R вошел в список двадцати наиболее популярных языков программирования

Алексей, добрый день. Подскажите что за индикатор Likelihood Ratio