1. Можно ли этот генератор применить на Фьючерс РТС?
2. Если да, какой макс. горизонт прогноза с условием, что точность не ниже 70%? Каков будет разброс значений процента прогнозов в зависимости от рынка по месяцам(2006-2011)?
Привет… 1.да, конечно… даже можно сделать отдельно тестирование на видео (предварительное).
2. Максимальный горизонт прогноза будет зависеть от тайм-фрейма… в принципе он ограничен только наличием истории. Для определения разброса значений именно на фьюче, нужно потестить… тут есть нюансы, думаю в ближайший месяц сделаю видео тест на фьюче.
А как будет выглядеть функция падения точности прогноза при удалении от отрезка на котором процесс прогнозирования был «обучен»? Я могу предположить, что она будет очень быстро убывать. По экспоненте, пока не упадет до какого-то минимального значения? То есть мой вопрос в том, насколько тамким образом можно посмотреть в будущее с примелимой точностью. А уже из этого можно сделать вывод сколько примерно можно схватить в одной сделки, зная implied volatility.
Это скорее их математики. Просто мне был интересен график функции:
f(x)= y, где y — это совпадения, x — n-тик, начиная от самого первого, с которого генератор стал строить прогноз. А f — это собственно сама функция генератора.
Из вашего текста я понял, что он не зависит от времени. Отлично, но у меня и нету времени в функции.
Я же написал выше что горизонт прогноза зависит от от масштаба структуры,- это не стандартная экономическая модель, поэтому понятие волатильности в ней применяется опосредованно. Генератор ничему не «обучается», а работает с готовой мат. моделью.
Все зависит от вашего восприятия волатильности- в нашей системе она эквивалентна процессу дробного броуновского движения с различными характеристиками степенной зависимости. Фактически, мы исходим из того что рынок это есть одна большая ошибка, нерегулярность. Но, будучи бесструктурным и хаотичным, он склонен к зарождению самоподдержанию различных временных структур, которые обладают четко выраженными признаками. ТО ЕСТЬ волатильность у нас измеряется не абстракным термином изменчивости, а представляет собой четко выраженную структуру. ПОЭТОМ термин волатильности в ОБЫДЕННОМ понимании здесь не применим.
В одном из предыдущих постов было, можно тут посмотреть famgroup.ru/studies/11
Здесь конечно не описана процедура определения рыночной волатильности, но суть можно понять :)
И практический совет. Если у вас тесты могут работать параллельно для всего ценового ряда, то можно довольно лего их распараллелить на cloud computing при помощи парадигмв map — reduce, в первом приближении. Как понять, что это возможно. Надо задать вот такой вопрос, например.
Можно ли разбить ряд входных данных на равные части и провести на каждом из них такой тест и затем склеить результаты(фактически отсортировать их по дате, например).
1. Можно ли этот генератор применить на Фьючерс РТС?
2. Если да, какой макс. горизонт прогноза с условием, что точность не ниже 70%? Каков будет разброс значений процента прогнозов в зависимости от рынка по месяцам(2006-2011)?
2. Максимальный горизонт прогноза будет зависеть от тайм-фрейма… в принципе он ограничен только наличием истории. Для определения разброса значений именно на фьюче, нужно потестить… тут есть нюансы, думаю в ближайший месяц сделаю видео тест на фьюче.
f(x)= y, где y — это совпадения, x — n-тик, начиная от самого первого, с которого генератор стал строить прогноз. А f — это собственно сама функция генератора.
Из вашего текста я понял, что он не зависит от времени. Отлично, но у меня и нету времени в функции.
Здесь конечно не описана процедура определения рыночной волатильности, но суть можно понять :)
Можно ли разбить ряд входных данных на равные части и провести на каждом из них такой тест и затем склеить результаты(фактически отсортировать их по дате, например).