Skip to main content
Дорожка Kalman filter
3 / 5
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2006выпуск C061-7

Линейный прогноз против «купи и держи», когда изменения цены кластеризуются

Рассматривайте однодневный линейный прогноз как явную базовую модель. Оценивайте механическую торговую систему по тому, как часто фильтр по знаку и величине ставит ставку и как часто остаётся в стороне.

  • Используйте линейную регрессию только как базовый прогноз изменения на один день вперёд по короткому ряду недавних закрытий.
  • Преобразуйте этот прогноз, локальный масштаб волатильности и порог ставки в механическую торговую систему, которая может открыть лонг, открыть шорт или не входить в сделку.
  • General Electric, Zimmer Holdings и Whole Foods Market дали ноль ставок, хотя Whole Foods Market всё же показал относительно большой результат «купи и держи», потому что знаки изменений цены менялись слишком часто.
  • Большинство бумаг, которые обошли «купи и держи», сделали это, когда цена двигалась в одном направлении четыре дня подряд, а последнее изменение было достаточно большим, чтобы правило реализовало прибыль.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаKalman filter5 разборовLinear regression7 разборовMechanical trading system7 разборов

Базовая модель, которая предполагает независимые приращения

Броуновская модель изменения цены, используемая как базовая, предполагает независимые, нормально распределённые приращения, среднее и стандартное отклонение которых не меняются во времени.

253-дневный ряд General Motors от закрытия до закрытия после вычитания среднего -0.039 и деления на стандартное отклонение 0.727 дал наибольшее движение выше семи стандартных отклонений, тогда как сопоставленный компьютерный белый шум редко превышал два. Эта конструкция — нормализованное изменение цены: дневное изменение от закрытия до закрытия после вычитания его выборочного среднего и деления на его выборочное стандартное отклонение.

Как прогноз становится ставкой

Линейная регрессия в том виде, в каком она здесь используется, — это оценка цены на один день вперёд, построенная по короткому ряду недавних закрытий и применяемая только как базовый прогноз изменения. Рассматриваемая система оценивает следующее закрытие по трём предыдущим ценам, масштабирует это оценённое изменение стандартным отклонением последних семи изменений и трактует отношение как стандартизированный однодневный прогноз.

Лаг прогноза в три цены выбран потому, что это самое короткое окно, которое может зафиксировать тренд и при этом оставить больше кандидатских ставок, чем более длинный лаг.

Механическая торговая система — это полностью заданное правило ставки, которое преобразует прогноз, локальный масштаб волатильности и порог в лонг, шорт или отсутствие сделки. Порог ставки — это минимальный абсолютный стандартизированный прогноз, необходимый, чтобы системе было разрешено открыть позицию. Индикатор fortune — это накопительная сумма знаковых дробных изменений цены, которая фиксирует, что правило заработало бы, если бы каждая ставка была сделана днём ранее.

Когда кластеризованные движения имеют значение и когда правило остаётся в стороне

Среди бумаг, прошедших скрининг, General Electric, Zimmer Holdings и Whole Foods Market дали ноль ставок: ни один порог не дал неотрицательного приращения индикатора fortune.

Whole Foods Market всё же показал относительно большой результат «купи и держи», но знаки изменений цены менялись слишком часто, чтобы линейный предиктор открыл сделку.

Большинство бумаг, которые обошли «купи и держи», сделали это, когда цена двигалась в одном направлении четыре дня подряд, а последнее изменение было достаточно большим, чтобы правило реализовало прибыль.

Замещающая оценка и непроверенный порог

Текст рассматривает фильтр Калмана как возможную замещающую оценку, если линейная базовая модель не улавливает кривизну. В этой роли фильтр Калмана — предлагаемая следующая оценка кривизны тренда, когда короткая линейная подгонка слишком жёсткая. Тот же текст отмечает снижение порога ниже единицы как непроверенное расширение.

Состояние на последний день линейного прогноза против «купи и держи»

Однодневный линейный прогноз с порогом по знаку и величине обошёл простое удержание на большинстве бумаг, дрейфовавших вниз, не ставил вовсе на GE, Zimmer и Whole Foods и отставал на сильно растущих бумагах. Столбцы — доли состояния на последний день и «купи и держи», скопированные из 32-строчной таблицы результатов статьи: 28 акций и индексов плюс четыре смоделированные броуновские траектории.
Однодневный линейный прогноз с порогом по знаку и величине обошёл простое удержание на большинстве бумаг, дрейфовавших вниз, не ставил вовсе на GE, Zimmer и Whole Foods и отставал на сильно растущих бумагах. Столбцы — доли состояния на последний день и «купи и держи», скопированные из 32-строчной таблицы результатов статьи: 28 акций и индексов плюс четыре смоделированные броуновские траектории.28 stocks and indexes plus four simulated Brownian paths · About one year of daily closes per name · 2004-08-06T00:00:00.000Z по 2006-01-09T00:00:00.000Z

Порог C выбран внутри выборки перебором от 1.00 до 4.00 с шагом 0.01 так, чтобы максимизировать состояние на последний день. Комиссии не учитывались. Прогноз строился по трём предыдущим закрытиям; сигма — по семи предыдущим дневным изменениям.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
3 из 5 в дорожке «Kalman filter»
201052-62 с.Дальше про «Kalman filter»Рассматривайте рынок как передаточное устройство, прежде чем достраивать ценовую траекториюКонструкция «рынок — аппаратная функция» рассматривает историю цены как входной сигнал, который скрытое устройство преобразует в выход — будущую траекторию.
Все разборы дорожки · 5 разборов
  1. 1998Адаптивное сглаживание T3 по регрессионным ориентирам
  2. 1999Лаговые трендовые фильтры для входов нейронной сети
  3. 2006Линейный прогноз против «купи и держи», когда изменения цены кластеризуются
  4. 2010Рассматривайте рынок как передаточное устройство, прежде чем достраивать ценовую траекторию
  5. 2018Построение предиктивных фильтров с RSI и walk-forward тестами
По областиСтатистические тесты11 разборовПо году20066 разборов
Все 5 разборов с записью «Kalman filter»
Тоже про «Kalman filter»5 разборов
2010Рассматривайте рынок как передаточное устройство, прежде чем достраивать ценовую траекторию1998Адаптивное сглаживание T3 по регрессионным ориентирам1999Лаговые трендовые фильтры для входов нейронной сети2018Построение предиктивных фильтров с RSI и walk-forward тестами1994Сборка фильтров со скорингом в иерархическую систему прогноза по акциямMechanical trading system