deep-econom (deep_econom) wrote,
deep-econom
deep_econom

Category:

Паттерн это регулярность

Pattern можно перевести как рисунок, узор, система, структура, образец, пример, модель, шаблон, образчик, выкройка. Мне ближе по смыслу (в контексте темы) трактовать Pattern как шаблон, образец, структуру, модель, ОБЫЧНО предшествующую некому существенному для нас развитию ситуации на маркете (Событию). Т.е. Pattern это комбинация измеримых факторов, т.ч. позволяют максимизировать математическое ожидание прибыли.

Назовем ЭПИЗОДом любое изменение измеримых факторов маркета на величину превышающую некое Delta=«нормативное пороговое значение»:
1. изменение любой компоненты Price(t)={Open(t), High(t), Low(t), Close(t), Volume(t)}
2. изменение свертки векторной функции Price(t)={Open(t), High(t), Low(t), Close(t), Volume(t)}
3. Изменение любой компоненты I(Price(t))=(I1,…, In), где (I1,…, In) – это совокупность индикаторов примененных к Price(t))
4. Изменение свертки векторной функции I(Price(t))


Назовем СОБЫТИЕм:
1. Изменение выше Alfa*Delta некой свертки вектора Price(t),
например mod {С[t]-C[t-shift] } > Alfa*Delta, где Alfa >1, т.е. существенно большее по сравнению Delta изменение цены за период shift
2. Смена состояния рынка

Можно выделить следующие типичные состояния маркета:
1. UP_Trend (Up) – повышательный тренд
2. Down_Trend (Dn) – понижательный тренд
3. Flat (Ft) – флэт или боковик
4. Correction_UP_Trend (Up*) – коррекция повышательного тренда
5. Correction_Down_Trend (Dn*) – коррекция понижательного тренда

Понятно, что последовательность Эпизодов, может стать Событием, а может и не стать.
Паттерном назовем комбинацию Эпизодов, предшествующих Событие.

Для поиска статистически значимых паттерн следует:
1. выделить (идентифицировать) События типа 1 и типа 2 на маркете
2. для каждого События запоминаем паттерн (комбинацию эпизодов), который предшествовал событию
3. разбиваем паттерны на кластеры по похожести, т.е. ищем некие общие свойства.
4. статистически обрабатываем и оставляем ХОРОШИЕ в неком смысле свертки многокритериального критерия качества, для этого требуется определять частные критерии и на основе их интегральный критерий качества в виде некоторой свертки

PS. Определить Up, Dn, Ft, Up*, Dn* (делать это можно множеством разных способов)

pps
Задан временной ряд векторной функцией Price(t)={Open(t), High(t), Low(t), Close(t), Volume(t)} - да это векторная функция...
поскольку {O,H,L,C,V} - это вектор и поскольку значения элементов вектора зависят от времени, то получается что это векторная функция, значение векторной функции есть вектор {O,H,L,C,V}, а не число, а аргументом векторной функции является время... например, каждый бар это конкретной значение векторной функции...

Пример свертки векторной функции для векторной функции Price(t)={O,H,L,C,V} можно осуществить с помощью линейной функции L(Price(t))= a1* Open(t) +a2* High(t) + a3* Low(t) + a4* Close(t) + a5*Volume(t), где a1+a2+ a3+ a4+a5=1 , где aj – это весовые коэффициенты (константы), можно в качестве функции L взять любую функцию, которая кажется полезной.
да все пользуются свертками, например
L(Price(t))= 0* Open(t) + 0* High(t) + 0 * Low(t) + 1 * Close(t) + 0 *Volume(t) - это свертка...
L(Price(t))= 0* Open(t) + 1/3 * High(t) + 1/3 * Low(t) + 1/3 * Close(t) + 0 *Volume(t) - это тоже свертка...
Способов свертки много: аддитивный, мультипликативный, степенной и т.д… как хочешь так и сворачивай.
Свертка требуется обычно, когда вектору требуется сопоставить одно число.
Tags: трейдинг
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 0 comments