Блог программы Timing Solution

От Сергея Иванова:

Вот мой опыт работы в модуле Astronomy (Composite). Работа в нем сильно зависит от параметров входа и установки LBC (другими словами, где мы установим LBC перед началом прогнозирования, подробнее о методике —  Как правильно работать с модулем Spectrum в программе Timing Solution); мы часто видим здесь довольно эффективную кривую ПЕРЕД линией LBC, однако это не означает эффективного продолжения линии ПОСЛЕ LBC, так как этот модуль рассчитывает обновление среднего годового цикла при формировании графика цены.

(Что такое LBC? Читайте здесь: Что такое LBC и как с этим работать Альтернативный метод работы с LBC от Иванова изложен здесь: Как правильно работать с модулем Spectrum в программе Timing Solution)

Например, это мои параметры входа в модуль Astronomy для фьючерсов SP500 (ES):

В дополнение к этому видеоуроку (Видеоурок: Как построить/проверить линию прогноза на основе заданных пользователем циклов), текст от автора программы:

Что касается техники, которую я объяснил два дня назад, имеется один негативный эффект, линия проекции выглядит как бы смещенной, выглядит это вот так:

Вы можете уменьшить этот эффект, используя в качестве целевого индикатора более долгосрочный осциллятор, например RPO (1,150,150) вместо RPO (1,15,15):

Видеокласс от автора программы (на английском):

От автора программы:

Проведено еще одно важное исследование. Я считаю, что был найден способ построить интересную модель по ВОЛАТИЛЬНОСТИ (VX).

Это долгая история. Я модифицировал практически все модули, которые использовались для построения модели по VX - индикаторы TA, модуль NN и модуль NN Expert; проделана большая работа.

Итак, сначала я коротко объясню, как построить модель VX для вашего финансового инструмента, а в следующих публикациях, шаг за шагом, объясню все остальные нюансы, их много.

Чтобы построить модель VX, сделайте следующее:

В User Area загрузите и установите FM Library; это важно (иначе вычисления будут в 3 раза медленнее):

От автора программы:

Я нашел хороший пример как, толстые хвосты влияют на статистику и привносят искажения.

Вот, проверяю я модель волатильности на разных котировках и получаю следующее:

 Эта модель обеспечивает 17%-ю коррелляцию для прогнозной линии. Но основной вклад внес один большой всплеск волатильности в начале 2020 года. Иначе говоря, модель для всех остальных периодов работала так себе, хотя формально корреляция высокая; во всем виноват этот толстый хвост, который вы видите на графике (в красном прямоугольнике).

Читайте также:

Обновление: решена проблема в Turbo Cycles (функция Optimize) + рекомендации по "толстым хвостам"

От автора программы:

Я провел некоторый анализ индекса волатильности (историческая волатильность не подразумевается) и обнаружил, что, похоже, есть некоторое недопонимание относительно VX.

Во-первых, здесь часто используется простое усредненное сглаживание для вычисления VX. Этого достаточно, если вы управляете фондом и составляете отчеты для своих клиентов, но если вы трейдер и используете VX в качестве инструмента прогнозирования - это совершенно другая история.

В сегодняшнем обновлении (все версии приграммы) вы найдете 24 типа исторической волатильности:

От Сергея Иванова:

Хочу поделиться своим опытом поиска лучшего параметра для свободных циклов в модуле Natural cycles. Эти циклы вы можете найти это здесь, выделено красным прямоугольником:

Я работаю с этими циклами для оценки долгосрочных ожиданий (3-12 месяцев), в процессе анализа нам нужно выбрать некоторый период свободного цикла — в днях, неделях или годах. Для определенного горизонта прогноза лучше использовать годовые периоды:

От автора программы:

Относительно вопроса по этой модели в шаблонах для модуля Trading Spectrum:

Это не относится к модулю Trading Spectrum. Сейчас я работаю еще над одним большим проектом - построением модели волатильности для котировок EOD. Это какая-то промежуточная модель, пока лучше не использовать.

От автора программы:

Вот результаты, что я получил, анализируя GC vs NG (золото и газ).

Используя 25-летнюю историю цен:

Инвертированная опережающая задержка = 75 дней корреляции = 10%