Избранное трейдера SMA
Как я заметил, очень мало трейдеров задумываются о вероятностях процессов на рынке и еще меньше понимают саму суть случайности. Хотя, казалось бы, каждый трейдер имеет дело исключительно со случайными величинами.
Поэтому коротко и по сути)
Заблуждение 1: тренды не могут быть случайными. Почему-то если сказать большинству трейдеров о случайности рынка, он возмутиться: «Нет, какой же рынок случайный! Там же есть тренды!». В этом и состоит первое непонимание.
Многие считают, что если бы рынок был случайным, то выглядел бы примерно так:
На самом деле так выглядел бы, скорее, график доходности за равные промежутки времени. А вовсе не график движения цены...
Посмотрите на следующие 2 графика.
Так уж сложилось, что из всех видов торговли в трейдинге меня привлекает торговля по потоку ордеров.
Этой теме я посвятил довольно много времени и глубоко её исследовал. Писал свой терминал, собирал сырые данные, анализировал их, исследовал API различных датафидов и терминалов: Rithmic, CQG, Nanex, NYSE API's, NinjaTrader API, Sierrachart API, Takion API и др.
Но помимо сбора данных остро стоит проблема их корректной визуализации. Так вот с этим моментом все обстоит очень плохо. Когда человек говорит «Я читаю ленту» в голове представляется картина с сумасшедшим потоком бегущих цифр перед глазами, успеть рассмотреть и уж тем более как-то проанализировать которые практически невозможно. Большая часть из этого потока просто пролетает мимо. Безусловно с опытом наблюдения что-то начинает получаться, но это в лучшем случае 20-30% обработанной информации из всего потока. А если мы говорим о наблюдении за книгой ордеров (стакан, DOM, Depth of market), то здесь все еще хуже. Большая часть информации при наблюдении за стаканом просто не видна, т.к. частота его обновления в ядре биржи может достигать тысяч событий в секунду, а частота обновления стакана на экране вашего монитора в лучшем случае составит 1 раз в 50 миллисекунд (или 20 раз в секунду). Соответственно между двумя изменениями цифр в стакане на мониторе, могут произойти десятки изменений в реальности.
В предыдущей статье мы говорили об эффективных алгоритмах, необходимых для вычисления вероятностей и стат. распределений модели Маркова, которыми являются форвардный алгоритм и алгоритм Витерби. Форвардный алгоритм вычисляет вероятность соответствия данных наблюдения полученным моделью всем возможным последовательностям состояний. Алгоритм Витерби вычисляет вероятность соответствия данных полученной моделью одной, наиболее вероятной, последовательности.
В этом посте будет много формул, но без этого не обойтись, чтобы создать хорошую стратегию, надо разбираться в математической модели, лежащей в ее основе. Следующие части будут более приближенными к практике.
Форвардный алгоритм.
Форвардный алгоритм позволяет эффективно рассчитать функцию вероятности p(O|λ). Форвардной переменной называется вероятность генерации моделью наблюдений до времени t, и состояние j в момент времени t определяется как: