Энциклопедия торговых стратегий
Энциклопедия торговых стратегий














Сезонность

Сезонность Гл. 8 рассматривает сезонность, которую каждый трейдер понимает по-своему. В нашем понимании сезонность определяется как циклические или повторные явления, которые устойчиво связаны с календарем, а именно рыночные явления, на которые влияет дата или время года. Поскольку природа таких систем прогностическая (сигналы получаются за недели, месяцы и даже годы вперед), эти модели по своей природе противотрен-довые. Из многих способов определения наилучшего времени входа в рынок с использованием сезонных ритмов мы рассмотрим два основных - скорость изменения цены и пересечение. Кроме того, будут исследованы некоторые дополнительные правила, в частности правила подтверждения исходных сигналов. ...[ ... ]
Лунные и солнечные явления

Лунные и солнечные явления Влияют ли на рынок лунные и солнечные явления? Можно ли создать модель, основанную на изменениях цен под таким влиянием? Роль Луны в создании приливов неоспорима. Фазы луны коррелируют с осадками и некоторыми биологическими ритмами, они влияют на время посадки растений в сельском хозяйстве. Солнечные явления - вспышки и пятна - также влияют на различные события на Земле. В периоды высокой солнечной активности возможны магнитные бури, способные повлиять на энергосистемы, вызывая серьезные перебои с электроэнергией. Не так уж невероятно представить, что солнечные и лунные явления влияют на рынки, но как можно использовать эти влияния для создания прогностических входов против тренда? Рассмотрим лунный цикл. Несложно создать модель, которая входила бы в рынок на определенный день до или после новолуния или полнолуния. То же самое применимо и к солнечной активности: вход может активироваться, когда количество солнечных пятен поднимается или опускается выше некоторого значения. Можно рассчитывать скользящие средние солнечной активности и их пересечения для управления входами. Лунные циклы, солнечные пятна и другие планетарные явления могут иметь реальное, хотя и небольшое влияние на рынки, и это влияние может приносить прибыль при использовании должным образом сконструированной модели входа. Действительно ли лунные и солнечные явления оказывают такое влияние на рынок, что проницательный трейдер мог бы извлечь из них прибыль, - вопрос для эмпирического ...[ ... ]
Циклы и ритмы

Циклы и ритмы В гл. 10 исследуются циклы и ритмы как метод определения момента входа в рынок. Идея использования циклов на рынке в основе проста: экстраполируйте наблюдаемые циклы в будущее и попытайтесь покупать на минимумах циклов и продавать в короткой позиции на максимумах. Если циклы достаточно устойчивы и четко определены, то подобная система будет работать с большой прибылью. Если нет, то результаты входов будут плохими. Очень долгое время трейдеры занимались визуальным анализом циклов при помощи графиков, которые строились вручную на бумаге, а в последнее время - с помощью компьютерных программ. Хотя циклы можно анализировать визуально, в программах не так сложно реализовать алгоритмы определения и анализа циклов. В анализе циклов полезны разнообразные алгоритмы - от подсчета баров между максимумом и минимумом до быстрых преобразований Фурье (FFT) и спектрального анализа методом максимальной энтропии (MESA). Правильное использование таких алгоритмов - уже нешуточная задача, но на основе надежных программ для анализа циклов можно строить объективные циклические модели входа и тестировать их на исторических данных. Природа рыночных циклов весьма разнообразна. Некоторые циклы вызываются внешними по отношению к рынку причинами, природными или общественными. Сезонные ритмы, эффекты праздников и циклы, связанные с периодическим событиями (например, с президентскими выборами или опубликованием экономических отчетов), относятся к экзогенным (внешним). Их лучше анализироват ...[ ... ]
Нейронные сети

Нейронные сети Как обсуждается в гл. 11, нейронные сети - это специальная технология искусственного интеллекта (AI), возникшая из попыток эмуляции информационных процессов, происходящих в живых организмах. Нейронные сети - это компоненты, которые способны к обучению и полезны при построении моделей, классификации и прогнозировании. Они могут работать с оценками вероятности в неопределенных ситуациях и с "нечеткими" моделями, т.е. с заметными глазом, но с трудом определимыми с помощью четких правил. Сети могут использоваться для прямого обнаружения точек разворота или предсказания изменений цен. Их также можно использовать для критического обзора сигналов, полученных от других моделей. Кроме того, технологии нейронных сетей могут помогать интегрировать информацию от эндогенных (например, прошлые цены) и экзогенных источников (личные мнения, сезонные данные, влияние других рынков). Нейронные сети могут быть обучены определять визуально различимые модели на графиках и служить в качестве блоков распознавания моделей в составе систем, основанных на традиционных правилах (Katz, McCormic, ноябрь 1997). ...[ ... ]
Правила входа

Правила входа, полученные генетическими методами В гл. 12 приведено исследование Каца и МакКормик (Katz, McCormic, декабрь 1996), демонстрирующее, что при помощи генетической эволюции можно создавать стабильные и прибыльные модели входа, основанные на правилах. Процесс состоит в составлении набора "шаблонов правил" и применении генетического алгоритма для их сочетания в целях создания выгодных входов. Эта методика позволяет обнаружить удивительные сочетания правил, включающие и эндогенные, и экзогенные переменные, традиционные индикаторы и даже нетрадиционные (например, нейронные) элементы для образования мощных правил входов. Эволюционное построение моделей - один из самых передовых, продвинутых и необычных методов, доступных для разработчика торговых систем. ...[ ... ]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
Hosted by uCoz