Избранное трейдера goelro
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:
Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана.
Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами.
Думаю, каждый из нас согласится, что умение считать- критический профессиональный навык для трейдера. Торговля-статистическая игра, где конечный успех — это всегда разница между деньгами, которые заработаны, и деньгами, которые потеряны. Есть один фактор, который всегда увеличивает сумму, которая потеряна, и уменьшает то, что заработано. Это комиссии.
Комиссии брокера воспринимаются многими как неизбежное зло, что они, по сути, и есть. Их платят все, опытные и начинающие, крупные или не очень. Поскольку брокеров в этом мире-туча, платят, разумеется, по-разному. И вот здесь уже включается умение считать.
Оставим в стороне профессионалов, которые, вне сомнения, выжимают с точки зрения платежей все, что могут, до цента, и с биржи, и с брокера. Возьмем рядовой пример, в котором два абсолютно рядовых трейдера торгуют на СМЕ совершенно одинаково. Каждый день месяца (грубо говоря, 20 торговых дней), они совершают 3 сделки в безубыток, т.е. непосредственно рынок у них ничего не взял. 60 кругов.
Доброго времени суток Всем !!!
Не то что трейдер, а любой человек не должен быть заложником самого себя, поэтому самоконтроль и саморегуляция . Осознание и оценка собственных действий, психических процессов и состояний- всё это возможность человека осознавать и контролировать ситуацию.
У каждого трейдера внимание подвержено большому потоку информации, можно назвать это вынужденной необходимостью , поэтому как-никак Трейдер просто обязан иметь равновесие –словно заядлый канатоходец .В торговле желательно не только иметь торговую стратегию, но и очень важно совладать собой как умственно так и физически.Короче прежде чем торговать необходимо разобраться с самим собой, т.е управлять собой нужно уметь – этому нужно учиться. Самоконтроль помогает: подчинить эмоции, контролировать чувства и изживать комплексы, действовать наиболее рационально и правильно, вне зависимости от собственного внутреннего состояния.
В каждом из нас есть два голоса – один из них пытается нам помочь другой наоборот . Человек каждодневно играет в игру которая предлагает ему решать ультиматумы из двух вариантов предлагаемых голосами. Эта игра искушённее любой другой игры построенная на наших индивидуальных качествах, особенностях, уязвимостях и т.д
Интересный подход к предсказанию направления рынка рассмотрен в статье "Using CART for Stock Market Forecasting". Для того, чтобы предугадать движение цены на недельном отрезке используется техника под названием CART (Classification And Regression Trees) — построение классификационного графа (дерева) с целью предсказать значение целевой характеристики (цены) на основании набора объясняющих переменных. CART находит применение во многих областях науки и техники, но применим и в торговле, так как обладает набором свойств, хорошо подходящими для этой цели:
Для построения дерева автор использует библиотеку языка R, вычисляющую рекурсивное разделение (Recursive Partitioning) rpart.
Верное замечание мне сделал к посту «Глобальная дефляция или „утонем“ ли мы в деньгах ЦБов» позавчера и решил, не долго думая, более развернуто ответить, так как думаю, что тема действительно актуальна. Суть комментария:
“Некоторые аналитики указывают на то, что глобальный кредитный exposure в долларах достиг гигантских размеров, и так называемый «normalization» ставок, к которому стремится Фед, вызовет если не подобие маржин-коллов, то как минимум переориентацию в валюте фондирования глобальных заемщиков в пользу Евро, где триллионы госдолга уже сейчас торгуются с отрицательной доходностью, и привлекаться несомненно выгодней.
Поэтому и нет фундаментальных оснований рассчитывать в ближайшей перспективе на разворот тренда в долларе, скорее наоборот, тренд на укрепление доллара продолжится и дальше”