Математический расчет в МТС - выхода из рынка

Vladimir_MTC

Привет, всем!

Кому-нибудь удалось в своей МТС
математически опpеделить момент выхода из pынка?

Хочу добавить в нее "сигналы на выход из рынка".

Пробовался (в математической модели) расчет
средних - с разным наклоном - и по нему реакция
МТС на выход из рынка. Однако, пока результат
на истории одинаковый:
1) увеличение выигрышных сделок, но
2) уменьшение прибыли (она меньше, чем ранее).

Результаты была рассчитаны на истории минутных котировок
за 2001-2004 годы (по отдельным периодам и за полный).

М.б. у кого-нибудь есть идеи, как к решению
этой непростой задачи подойти?

dealer

Стратегий, по которым происходит выход из рынка бесконечное количество. И они в большинстве случаев зависят от того, какая стратегия у вас по сигналам входа.
Например, для стратегий, использующих тренд, применяются выходы на основе.
1. Индикаторов начала окончания трендового движения (ADX, фильтр Кауфмана и т.д.).
2. Индикаторов разворота тренда. Тут поле для деятельности огромно, начиная от простых, взвешенных, адаптивных скользящих, сигналов осцилляторов, трендовых линий и т.д.
Для стратегий, настроенных на пробойную схему обычно применяют, фиксированные стопы, фрактальные стопы и т.д.

В общем, тут поле для деятельности большое. Берете Омегу и пишите, тестируете, пишите, тестируете и так до тех пор, пока что-нибудь стоящее не подберется.

Vladimir_MTC (он же)

Большое спасибо за отклик и помощь!
Один из вариантов выхода из рынка на основе обычного MA
(при статистическом прогнозе курса с его вероятностью 80%)
я успешно нашел.
Пишу _отдельную_ систему, откуда и возникающие сложности...
Математический анализ фиксированный стопов - не оправдался,
использую коэффициентные (от уровня спрогнозированной прибыли).

Нашел тут _очень интересные ссылки _ (COOL!!!).
Выкладываю _самые полезные_ из низ:

Как оттестировать торговую систему
http://www.forextimes.ru/article/a7473.htm

Как спроектировать торговую систему
http://www.forextimes.ru/article/a7472.htm

Ссылка на все статьи из этой тематики
(но там уже лишь выборочно полезные):
http://www.forextimes.ru/article/

Глав врач

Можно взять источник сигнала и разнести его по разным фреймам, так чтобы сигнал на вход был например на часовом фрейме, а сигнал на выход поступал с 15 минутного...

Vladimir_MTC (он же)

Построить выход из рынка на обратном сигнале - я уже пробовал. В моем случае, идея не проходит - по причине _отсутствия_ большого обратного сигнала. По логике - я пришел к тому же, что период нужно уменьшить, сигналов станет больше (в том числе и обратных) и вроде бы все должно закрутиться - как и хотелось бы. Но увы, результат примерно такой же.

odissey

Для внутридневной торговли использую
" коэффициентные (от уровня спрогнозированной прибыли)" = 70%
Но в определенные точки времени
15-00 , 18-00 ,20-00 МСК
либо закрытие по текущей цене в конце дня

Tank

2 ГВ, приветствую. Давно вы здесь не появлялись.

2 Vladimir_MTC

В любом случае нужно искать обратный сигнал, иначе метод выхода не будет отличаться от метода выхода по монетке Smile

.

Vladimir_MTC (он же)

Спасибо всем откликнувшимся - значит нужно искать другой метод прогноза и использовать его для обратного сигнала, равно как и наоборот...

2 odissey: если рассчитывать этот процент на последних месяцах, то да, 0.70 превалирует. Однако, все конечно зависит от использования максимального размера StopLoss'a (и если он более 80 п - то это уже _многовато_).
От месяца к месяцу (2001-2004) (от валюты к валюте) размер коэффициента прыгает - и IMHO ничего не остается как взять усреднененное значение между ними. У меня он равен 0.86 при граничных [20 п,80 п].

odissey

"От месяца к месяцу (2001-2004) (от валюты к валюте) размер коэффициента прыгает"

У меня все параметры плавающие , т.е. пересчитываются каждый месяц заново, период для расчета может быть от 3 месяцев до 3 лет ( смотря что и для чего расчитывается)
Свойства рынка меняются и надо как-то за ними следовать Smile

odissey

Для любителей математики Smile

обобщенный метод выглядит примерно так:

Есть гипотиза, что при наличии событий А,В и С , с большой вероятностью происходит событие Е.
Тогда на исторических данных мы можем проверить , как часто это случалось.
Период времени для статистической выборки должен быть таков, чтоб в нее попало не менее N элементов ( у меня N=15)
На основе полученной выборки можем расчитать оптимальное значение stop и limit для данной ситуации. Выход из рынка по stop или limit .
Все другие параметры могут быть расчитаны на основе той же статистической выборки . При наборе данных из 50 элементов получается достаточно реальная вероятностная картина.

odissey

На сегодня у меня были такие рекомендаци:

Стратегия 1
EURUSD Buy 1.3382 StopBuy 1.3347 Limit 1.3482
USDCHF Sell 1.1439 StopSell 1.1529 Limit 1.1339

Стратегия 2
USDCHF Sell 1.1359 StopSell 1.1424 Limit 1.1274

Посмотрим что получится к концу дня

Tank

odissey, зачем такой бардак. Берем омегу, пишем стратегию добавляем стоп, оптимизируем - получаем оптимальный. Смотрим устоячивость "лучшего параметра" если устойчивый - берем, не устойчивый ищем другой.

Vladimir_MTC (он же)

> odissey, зачем такой бардак... Берем омегу, пишем стратегию...
> Смотрим устойчивость "лучшего параметра" если устойчивый - берем,
> не устойчивый ищем другой.

По моим расчетам, все коэффициентные стопы (от уровня спрогнозированной прибыли) - _не устойчивые_. Если это не так - просветите. Wink

Идея с перерасчетом их правильная, но таки "с превышением", иначе
тенденция рынка типа 0.70 => 0.75 => 0.80 будет выбивать наши стопы.

По поводу различных гипотез - да, постановки бывают интересными:
получаемые функции могут иметь и до 10-ка неизвестных параметров,
т.е. сомневаюсь, чтобы омега или другое ПО в этом процессе помогли.
К тому же МНК применить не удается, только вероятностные подходы
работают...

odissey

Немного о расчетах.
эту информацию я уже давал, но кто-то может ее не читал.
Была у меня некая система анализа:

Есть какие то Входные переменные А1 .....Аn ( Набор слов текста, словосочетаний, набор показателей индикаторов
или любые другие данные на которых мы собираемся построить прогноз) В1...Вk - результаты (функция) соответствующие
различным сочетаниям А1 .....Аn в прошлом. Т.е. статистический массив данных: при каких А какие были В .
Есть программа которая анализирует всевозможные сочетания А и выевляет все возможные зависимости В от А.
Есть фильтр отсечки ( если при каких-то А1...Аm результат В получается реже чем задаваемый процент,
то такая зависимость не учитывается).
Есть возможность установить "коэффициент забывания" (данные более старые по времени имеют меньший вес),
что дает системе свойство нейросети кторая не требует обучения.
В такую систему можно заливать какие угодно данные , только нужно написать модуль согласования формата
переменных А и В с основной программой.

Теперь почему система не пригодна для рынка.
Когда я сделал себе такую систему анализа (новую игрушку), полный радости и оптимизма стал пихать в нее
все что попадется под руку. Правда на обработку(поиск зависимостей) больших массивов (статистики за 2 года)
уходило до 6 часов . Все работало как и было задуманно. Пока я не запихнул в систему большой массив случайных
заведомо несвязанных данных. И !!! система нашла в нем зависимости. Долго я ее мучил , чтоб понять в чем дело,
и понял : набор случайных данных не распределен равномерно , а также случайным образом кучкуется образуя
псевдозависимости. Эти псевдозависимости я назвал вероятностным шумом.
Так вот, если анализировать рынок , то при уровне отсечки 75% находятся 20-24 зависимости, а при загрузке
аналогичного по размеру случайного набора данных 10-11 . Отсюда получается что ожидаемое событие
вероятность которого 75-99% прогнозируется с вероятностью 50-60%.

Не подходит сам принцип обработки информации. И такие системы как нейроные сети и генетический алгоритм это лишь частный случай моей системы , испльзуются при недостатке вычислительных мощностей, абсолютно не применимы к данному рынку.

Vladimir_MTC

_Очень интересно_. Недавно, я пришел к такой постановке задачи:
Пусть изменение цены (средней или другой) составило Z1 и Z2 (числа с плюсом или минусом соответственно). Требуется найти, с вероятностью, скажем 80% следующее изменение цены (чтобы попасть в это изменение).
Например (в пунктах):
Z1= +10
Z2= +10
Z3= (?) - (формула через Z1,Z2 или др. параметры)

BTW. Изменение Z3 ищем _от последнего значения цены_.

Прогонял этот подход на истории - и результаты таковы:
1). При уменьшении временного периода вероятность угадывания цены возрастает (т.е. самая большая - на 1-минутном периоде Wink

2). От роста периода, величина Z3 увеличивается пропорционально
3). На других валютах/другой истории - этот подход также работает
4). В некоторых случаях предсказать цену (с изменением даже на 1 пункт) - не удается.