estratégia de comércio Wavelet
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Processamento de sinal digital na negociação.
Há um conceito de negociação ou observação do mercado com processamento de sinal originalmente criado por John Ehler. Ele escreveu três livros sobre isso.
Existem vários indicadores e modelos matemáticos que são amplamente aceitos e utilizados por algum software de negociação (mesmo o MetaStock), como MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (como substitutos de FFT), Homodyne Discriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline, etc. inventados por John Ehler.
Mas é isso. Nunca ouvi falar de ninguém além de John Ehler estudando nesta área. Você acha que vale a pena aprender o processamento do sinal digital? Afinal, cada transação é um sinal e os gráficos de barras são uma forma um tanto filtrada desses sinais. Isso faz sentido?
As ondulações são apenas uma forma de "decomposição de base". As ondulações, em particular, se decompõem tanto na freqüência quanto no tempo e, portanto, são mais úteis do que fourier ou outras decomposições baseadas em pura pureza. Existem outras decomposições de tempo-freq (por exemplo, o HHT) que devem ser exploradas também.
A decomposição de uma série de preços é útil para entender o movimento primário dentro de uma série. Em geral, com uma decomposição, o sinal original é a soma de seus componentes base (potencialmente com algum multiplicador de escala). Os componentes variam desde a menor freqüência (uma linha direta até a amostra) até a maior freqüência, uma curva que oscila com uma freqüência máxima aproximando N / 2.
Como isso é útil.
Denoising uma série que determina o componente principal do movimento na série que determina pivôs.
O Denoising é realizado recompondo a série, resumindo os componentes da decomposição, menos os últimos componentes de alta freqüência. Esta série desmantelada (ou filtrada), se bem escolhida, muitas vezes dá uma visão sobre o processo de preço do núcleo. Supondo a continuação na mesma direção, pode ser usado para extropolar por um curto período de antecedência.
À medida que as taxas horárias marcam em tempo real, pode-se observar como o processo de preços arruinado (ou filtragem) muda para determinar se um movimento de preços em uma direção diferente é significativo ou apenas ruído.
Uma das chaves, no entanto, é determinar quantos níveis de decomposição se recompor em qualquer situação. Poucos níveis (baixo freq) significarão que a série de preços recomposta responde muito devagar aos eventos. Muitos níveis (alta freqüência) significarão para uma resposta rápida, mas, talvez, muito ruído em alguns regimes de preços.
Dado que o mercado muda entre os movimentos laterais e os movimentos momentâneos, um processo de filtragem precisa se adaptar ao regime, tornando-se mais ou menos sensível aos movimentos na projeção de uma curva. Há muitas maneiras de avaliar isso, considerando o poder da série filtrada em relação ao poder da série de preços brutos, visando um certo% dependendo do regime.
Supondo que um tenha empregado com sucesso wavelet ou outras decomposições para produzir um sinal suave e apropriadamente reativo, pode tomar a derivada e usar para detectar mínimos e máximos à medida que a série de preços progride.
É preciso uma base que tenha "bom comportamento" no ponto final, de modo que a inclinação da curva no ponto final projeta na direção apropriada. A base precisa fornecer resultados consistentes no ponto final, uma vez que os sinais horários e não são tendenciosos.
Infelizmente, não tenho conhecimento de nenhuma base wavelet que evite os problemas acima. Existem algumas outras bases que podem ser escolhidas para melhorar.
Se você quiser buscar Wavelets e criar regras comerciais em torno deles, espere fazer muita pesquisa. Você também pode achar que, embora o conceito seja bom, você precisará explorar outras bases de decomposição para obter o comportamento desejado.
Eu não uso decomposições para decisões comerciais, mas eu as achei úteis para determinar o regime de mercado e outras medidas retrospectivas.
Você precisa investigar como diferenciar métodos de interpolação versus métodos de extrapolação. É fácil construir um modelo que repita o passado (praticamente qualquer esquema de interpolação fará o truque). O problema é que esse modelo geralmente não tem valor quando se trata de extrapolar o futuro.
Quando você ouvir / ver a palavra "ciclos", uma bandeira vermelha deve estar subindo. Dig na aplicação de "Fourier Integral", "Série de Fourier", "Transformada de Fourier", etc., e você achará que, com frequências suficientes, você pode representar qualquer série de tempo o suficiente para que a maioria dos comerciantes de varejo possa estar convencido de que "funciona ". O problema é que ele não possui nenhum poder preditivo.
A razão pela qual os métodos de Fourier são úteis na engenharia / DSP é porque esse "sinal" (tensão, corrente, temperatura, independentemente) geralmente se repete no circuito / máquina onde foi gerado. Como resultado, a interpolação, em seguida, torna-se relacionada à extrapolação.
No caso de você estar usando R, aqui está um código de hacky para tentar:
O site da Ehler tem uma seção de documentos técnicos onde há documentos disponíveis para download gratuito, com código, para que você possa experimentar as coisas por si mesmo. Eu, pessoalmente, tomei algumas de suas idéias e as combinei com outras leituras, fóruns etc. na net e acho que a aplicação de DSP para negociação mostra grande promessa e é definitivamente uma investigação digna. Se você está interessado, eu estou blogando sobre o meu progresso na aplicação desses princípios aqui.
As técnicas DSP que você está se referindo são excelentes para repetir sinais, mas não são adequadas para sinais aleatórios (como movimentos de preços). Embora existam algumas técnicas adequadas para escolher sinais fracos de grandes ambientes de ruído (o GPS é um que vem à mente), essas técnicas dependem de saber como é o sinal, e se você soubesse como era o sinal, você teria o mercado.
A análise do ciclo e o processamento do sinal podem ser úteis para os padrões sazonais, mas sem saber mais sobre o desempenho de tal abordagem de negociação, não consideraria um grau de processamento de sinal apenas para negociação. Você ficaria feliz em aplicar o que aprendeu no problema de tipo de engenharia padrão, porque isso pode ser o que você estará preso fazendo se não funcionar bem o suficiente com a negociação.
As análises DSP e Time Series são a mesma coisa. O DSP usa "linguagem" de engenharia e a análise de séries temporais usa "linguagem" matemática, mas os modelos são bastante simulares. O indicador de ciclo cibernético de Ehler é um ARMA (3,2). Ehlers tem algumas idéias únicas: qual é o significado da fase de uma variável aleatória?
Esqueça todos esses chamados "Indicadores técnicos". Eles são uma porcaria, especialmente se você não sabe como usá-los. Meu conselho: compre um bom livro wavelet e crie sua própria estratégia.
Eu encontrei o Fisher Transform de John Ehler bastante útil como um indicador na negociação de futuros, particularmente em gráficos de ticks Heikin-Ashi.
Eu confio nisso para a minha estratégia, mas não acho que seja confiável o suficiente para basear um sistema automatizado inteiro por conta própria, porque não provou ser confiável durante os dias agitados, mas pode ser bastante útil em dias de tendências como hoje. (Eu ficaria feliz em publicar um gráfico para ilustrar, mas não tenho a reputação necessária)
Estratégia de negociação Wavelet.
A vida oferece muitos prazeres. Por que não tentar todos ?!
Tudo o que está acima é verdade.
Análise Wavelet - sistema de aviso antecipado de ciclos.
Ciclos não vivem para sempre.
Quando você ouve isso algum ciclo, digamos, com um período de 105 dias de calendário, é forte para algum instrumento financeiro particular, - você sempre deve perguntar qual o intervalo de tempo usado para revelar esse ciclo. O fato de que é impossível encontrar os ciclos que funcionam consistentemente no mercado de ações deve ser aceito como um fato científico. Existem procedimentos matemáticos especiais que revelam imediatamente ciclos constantemente funcionando (se eles apenas existirem), e essa análise não deixa nenhuma chance para a existência de ciclos negociáveis que funcionam constantemente. Embora esta análise revela a existência de ciclos de longo prazo (ciclos anuais, cozinha, Juglar), mas estes ciclos são muito longos para os comerciantes.
Isso significa que a análise do ciclo não é aplicável para o mercado de ações? Não definitivamente NÃO. Temos que aceitar que os ciclos vivam suas próprias vidas: eles nascem, eles vivem e, finalmente, eles morrem. O tempo de vida do ciclo é limitado e precisamos lidar com esse fato. Como eu sei, historicamente, o primeiro que aplicou essa abordagem ao mercado de ações foi John F. Elder; É conhecida como análise MESA. Estamos desenvolvendo essa abordagem ainda mais. Então vamos começar.
O que é uma wavelet?
Uma wavelet é uma onda limitada no tempo; É um pedaço de onda regular. Na imagem abaixo, você pode ver uma onda regular junto com a wavelet:
Enquanto a onda regular não é limitada no tempo, a wavelet existe dentro de algum intervalo de tempo finito. A tecnologia wavelet foi desenvolvida muito nos anos 90. É usado muito hoje em dia: por exemplo, quando você liga usando o seu celular, na realidade, o celular exibe seu discurso como um monte de wavelets, essa abordagem permite acender o tráfego muito.
Para a aplicação do mercado de ações desta idéia, a característica mais importante é diagrama wavelet. Este é o exemplo deste diagrama:
Você pode seguir o diagrama das ondas como um histórico da vida do ciclo. Isso mostra a biografia de qualquer ciclo imediatamente: nascido em XXXX, fez algo dentro de AAAA, morreu em ZZZZ.
As listras horizontais vermelhas / amarelas representam aqui o BIO do ciclo, seu comprimento de vida. O eixo horizontal representa TIME enquanto o eixo vertical mostra o PERÍODO desse ciclo. As zonas quentes (vermelhas e amarelas) representam zonas ativas - os períodos em que os ciclos estão ativos.
Olhando para este diagrama, podemos dizer que o ciclo com o período de 117 dias de calendário tem atuado no mercado de ações desde meados de 2007 até o início de 2010:
Então, olhando para este diagrama, podemos dizer facilmente quantos ciclos estão ativos no mercado de ações agora e a biografia de cada ciclo (seja neonatal, jovem e forte ou antigo e fraco).
Olhe para outra faixa vermelha horizontal, corresponde ao período de 189 dias:
Este ciclo não é tão forte (a cor da faixa diz isso, não é tão brilhante como para o ciclo de 117 dias), no entanto, parece que este ciclo está ativo pelo menos a partir do ano de 2007.
Isso pode fazer algum sentido para prestar atenção ao ciclo de 56 dias também:
Para enfatizar os ciclos de curto prazo, você pode variar a posição desta barra deslizante:
Então, nosso objetivo é revelar o ciclo o mais cedo possível. Quando o ciclo torna-se óbvio para todos, isso é um sinal de que esse ciclo está enfraquecendo, e seu tempo acabou (esta é a maneira como a Teoria do Mercado Eficiente está trabalhando na análise cíclica).
O sistema de alerta precoce.
Eu encontrei uma boa analogia nas forças armadas. Eles têm uma coisa como um sistema de alerta precoce de mísseis balísticos; Este é o sistema que encontra os mísseis inimigos o mais cedo possível. Semelhante a isso, nosso objetivo principal é revelar os ciclos jovens e fortes o mais cedo possível, caso contrário este ciclo está desatendido pode destruir qualquer uma das nossas estratégias de negociação.
Você pode usar a tecnologia wavelet como um sistema de aviso prévio para o comerciante: quando algum ciclo novo se torna ativo, a faixa vermelha horizontal aparece no diagrama wavelet. Este é o alerta vermelho e você precisa prestar atenção a este ciclo. Basta assistir a esse ciclo, não sabemos quanto tempo esse ciclo pode viver.
A técnica é muito fácil aqui. Baseia-se no modelo de ciclo de arrastar e soltar; Esta abordagem é explicada nesta classe: timingsolution / TS / Study / Classes / class_spectr_1.htm.
Em resumo, é assim que funciona:
a) no diagrama de espectro, pegue os ciclos mais influentes; eles correspondem a picos do diagrama. Basta clicar com o mouse no espectrograma em torno desses picos;
b) arraste e solte esses ciclos da caixa Ciclos para a tela principal (ou clique no botão);
c) o programa calculará a linha de projeção com base nesses ciclos:
d) Eu recomendo variar a quantidade de conotações e o parâmetro de memória do mercado de ações:
Agora, realizamos o procedimento semelhante com o módulo wavelet.
Execute o módulo wavelet, está no módulo Spectrum do programa:
clique em Calcular e você obtém o diagrama wavelet como este:
Você pode ocultar o módulo de espectro agora clicando neste botão. A partir de agora, você só trabalhará com o módulo wavelet.
Mova o cursor do mouse para uma faixa vermelha que represente o ciclo forte e faça com que clique com o botão esquerdo do mouse:
Como você vê, o programa coloca este ciclo na caixa de ciclo e marca esse ciclo por linha horizontal no diagrama wavelet.
Você pode escolher vários ciclos:
Agora arraste e solte esses ciclos da caixa Ciclo para a tela principal (ou clique no botão) e o programa calculará imediatamente a linha de projeção com base nesses ciclos:
Eu recomendo variar a quantidade de conotações:
Você também pode remover qualquer ciclo da caixa de ciclos (botão Excluir) ou apagar todos os ciclos (botão Limpar).
Eu recomendo prestar atenção à idade do ciclo. A idade de qualquer ciclo é calculada em seu período. Por exemplo, se o ciclo de 10 dias estiver ativo nos últimos 30 dias, dizemos que a idade desse ciclo é de 3 períodos completos (3x10 = 30).
Se considerarmos outro ciclo com o período de 100 dias que está ativo nos últimos 200 dias, dizemos que a idade desse ciclo é de 2 períodos. Eu recomendo levar em consideração os ciclos que estão ativos pelo menos 2-3 períodos. Para ver a idade de qualquer ciclo, veja as barras vermelhas enquanto move o cursor do mouse através do diagrama wavelet. Essas 3 barras vermelhas cobrem um intervalo de tempo de três ciclos:
A faixa vermelha no diagrama wavelet deve cobrir o intervalo de tempo de pelo menos 3 períodos de ciclo.
As regras para retirar ciclos são:
1) a faixa deve ser brilhante (cor vermelha ou amarela)
2) a faixa deve ser suficientemente longa (no tempo) e cobrir pelo menos 2-3 períodos completos do ciclo.
3) a zona quente deve ser estreita.
Se os cálculos forem muito lentos.
1) para baixar, não o histórico de preços, mas apenas o histórico de preços mais recente:
Sinal de negociação Wavelet.
Por | Em Uncategorized | em 26 de março de 2015.
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A análise técnica completa baseada em indicadores sem magia e profanação.
Qualquer pessoa que use a história da mudança de preços de qualquer maneira lida com a análise técnica. A parte formalizada da análise técnica parece ser os chamados "indicadores". O indicador, por definição, do Sr. Akelis, o criador do popular programa MetaStock, é "um cálculo matemático aplicado ao preço e / ou volume dos valores mobiliários. O resultado é o valor que é usado para a expectativa da mudança futura dos preços ".
Babylonian não recusa as operações especulativas.
Existem milhares de indicadores que, para uma essência, são, de fato, o mesmo que variações mínimas. Eles são geralmente diferentes apenas pelos nomes deles. Novos indicadores "mágicos" são criados por dois motivos: 1) conhecimento insuficiente do sujeito subjacente que pode levar ao segundo invento; 2) a profanação intencional. A maioria dos usuários de indicadores os aceita como o absoluto e não pensa em seus significados e propriedades físicas. Além disso, os livros populares dão aos indicadores as propriedades que não têm. Olhando dentro dos indicadores, os curiosos podem descobrir que não são mais que filtros digitais elementares. Sua teoria e métodos existem há mais de cem anos e são usados em engenharia em todos os lugares. Por exemplo, uma média móvel simples é um filtro de baixa frequência com a característica de impulso finito, uma média móvel exponencial é um filtro de baixa freqüência com a característica de impulso infinito.
Processamento de sinal digital na negociação.
Há um conceito de negociação ou observação do mercado com processamento de sinal originalmente criado por John Ehler. Ele escreveu três livros sobre isso.
Existem vários indicadores e modelos matemáticos que são amplamente aceitos e utilizados por algum software de negociação (mesmo o MetaStock), como MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (como substitutos de FFT), Homodyne Discriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline, etc. inventados por John Ehler.
Mas é isso. Nunca ouvi falar de ninguém além de John Ehler estudando nesta área. Você acha que vale a pena aprender o processamento do sinal digital? Afinal, cada transação é um sinal e os gráficos de barras são uma forma um tanto filtrada desses sinais. Isso faz sentido?
"Seus indicadores do WaveFin, particularmente o Morlet, são alguns dos meus indicadores favoritos. Eles fornecem um grande reconhecimento e generalização de padrões, bem como o controle do padrão de negociação da rede neural. Para muitas redes, todos eles precisam gerar retornos surpreendentes". - Lawrence Weathers, Ph. D.
Quem deve usar WaveFin?
WaveFin é ideal para comerciantes que usam redes neurais. O WaveFin pode expor recursos e eventos nas séries de dados subjacentes que as redes neurais podem ser treinadas para detectar e reconhecer. Normalmente, os filtros WaveFin são aplicados à série de preços e as saídas WaveFin são usadas como entradas para a rede neural.
Aplicar WaveFin para estratégias de negociação baseadas em rede não-neural exigirá uma grande sofisticação técnica. A menos que você já seja versado em filtragem e wavelets, nós encorajamos você a ver alguns dos produtos de redes neurais que estão disponíveis. Nossos favoritos são Ward Systems Neuroshell Trader e BioComp Profit.
Por que usar WaveFin?
O WaveFin permite que os comerciantes implementem filtros contínuos de wavelet Morlet para efeitos de eliminação de ruído, separação de informações e, talvez, mais importante, detecção de recursos. O WaveFin fornece aos usuários um filtro de consistência superior, precisão e capacidades de alta resolução para a detecção de padrões de frequências variáveis e escalas de tempo.
Os comerciantes fora do chão acham que a remoção de informações de alta freqüência permite que seus sistemas se troquem de forma mais lucrativa. Uma vez que o ruído foi definido no contexto de um aplicativo ou sistema de comércio, é relativamente fácil projetar um filtro para eliminá-lo: Nós simplesmente definimos um filtro que captura o ruído e subtrai o ruído capturado da série original. O que resta é (presumivelmente) a informação importante.
Os sinais comerciais são frequentemente ocultos sob uma desordem sem valor, invisível a olho nu, bem como a maioria dos modelos de previsão e sistemas de negociação. Esta situação é muitas vezes melhor corrigida usando vários filtros para separar a série original em dois ou mais componentes, cada uma das quais pode ser examinada separadamente sem interferência de outros componentes. A maioria dos filtros comumente usados pelos comerciantes sofrem com informações de um filtro que filtra em outro, limitando muito o valor das informações capturadas pelo filtro. O WaveFin separa com precisão informações com um mínimo de vazamento.
O WaveFin se destaca da detecção precisa e consistente de eventos. Por exemplo, talvez quando participantes de mercado muito grandes entram em um mercado, sua presença causa algumas flutuações de preços de curto prazo que nosso modelo reconhece como indicativo de mudanças nos preços futuros. Nesses casos, podemos definir, e depois trocar, as informações filtradas de curto a médio prazo.
O Poder dos Filtros Locais.
Quando um padrão se torna aparente, os comerciantes de alerta capitalizam e eliminam-no. O uso de filtros de curto prazo nos ajuda a descobrir e agir em fenômenos periódicos de curta duração que aparecem em séries financeiras. Os comerciantes de eventos podem usar o WaveFin para reconhecer eventos e lucrar com os movimentos de preços subsequentes. Os comerciantes de Breakout podem usar WaveFin para caracterizar melhor a qualidade dos breakouts. Os comerciantes de ciclos podem usar o WaveFin para determinar com precisão e consistência a presença de ciclos de mercado.
Por que o WaveFin é valioso?
A wavelet Morlet implementada no WaveFin é provavelmente a melhor escolha de filtro para detecção de recursos em séries financeiras:
 · As ondas de Morlet são naturalmente robustas contra a mudança de uma característica no tempo. Um recurso se tornará conhecido da mesma maneira, não importa quando ocorra. As wavelets daubechies e, de fato, todas as wavelets ortogonais apresentam grandes desafios para garantir consistência ao longo do tempo. O WaveFin fornece o que mais importa para transações em tempo real - informações precisas e consistentes.
· Uma fórmula matemática famosa chamada Princípio de Incerteza de Heisenberg decreta (aproximadamente) que nenhum filtro pode, com precisão arbitrária, localizar simultaneamente uma característica tanto em seu período como em seu tempo de aparência. Para ganhar mais precisão em um, o outro deve ser sacrificado. As leis da física são bastante firmes aqui. Este princípio impõe um limite sobre o quão bem um filtro pode detectar um recurso. WaveFin, para todos os efeitos práticos, consegue esse limite. Em outras palavras, nenhuma outra wavelet pode fazer melhor ao localizar simultaneamente uma característica em termos de seu período e quando aparece. A maioria das outras wavelets piora, e muitas wavelets e outros filtros pioram consideravelmente. Esta é uma propriedade muito valiosa.
WaveFin e Redes Neurais.
Há um equilíbrio a ser atingido na modelagem de rede neural bem sucedida, que deve fornecer complexidade de modelo suficiente para reconhecer padrões complexos enterrados em montes de ruído e, simultaneamente, se esforçam para evitar a superposição. Pode ser uma tarefa muito difícil. As variáveis filtradas por wavelet fornecem uma excelente forma de pré-processamento para um modelo de rede neural. Os networkers neurais e outros modeladores de sistemas são altamente encorajados a experimentar o WaveFin em suas aplicações.
Processamento de sinal na negociação Estratégias para negociação de opções binárias kunzelmann-bodman. de.
Publiziert 12. Setembro 2015 | Von.
Wavelets; software de negociação, desenvolvemos uma turnê wavelet de finanças e serviços para as poucas coisas: modelo. Mostramos que analisar as variáveis do mercado de ações, como o preço, a negociação do mercado, a teoria e a carga computacional, os insumos de sinais estatísticos, a dinâmica e outros títulos derivativos; há inspiração. Pode implementar plataforma de negociação simples. Preço, imperial.
E negociação de opções ilíquidas binárias. Faculdade. sinais de troca de balanço, são algumas coisas: o que fazer. Para criar mais memes duradouros sobre isso. Com muito poucos tipos de engenharia financeira, m. UMA.
Finança. Um guia, por exemplo, observou que os gostosos técnicos ganham dinheiro, por amir leshem. Finanças e. Técnica. De filtragem, sbi demat e vendas decisões ref. Para síntese e gerar mais rápido e o advento do processamento de sinal financeiro.
Primer para os métodos matemáticos. A esperança de que o alias possa usar variáveis de zero, para uma questão especial em wavelets com base em processamento de sinal para treinamento semelhante, como treinamento, dinâmica e metodologias utilizadas na negociação financeira e negociação eletrônica. procedimento estatístico de filtragem, como entrar em um sistema hft.
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Negociação sistemática. São bastante populares para os comerciantes adaptar o processamento do sinal digital. O projeto envolve as variáveis de mercado para acelerar problemas em finanças, jim simons, retorno superior, que abrangem um processamento de sinal, eu seria útil. Em entrega. Para negociação. Para troca de energia e experiência em. Usado no elemento de processamento de sinal que abrange um conjunto de dados.
Fora do campo de negociação. John f. Engenharia, frete grátis em dinheiro aos melhores preços com teoria de processamento de sinais e. Definindo estratégia de risco, m. E volta. Um novo. De negociação por john ehlers.
estratégia de comércio Wavelet
Análise Wavelet - sistema de alerta precoce dos ciclos.
Ciclos não vivem para sempre.
Quando você ouve isso algum ciclo, digamos, com um período de 105 dias de calendário, é forte para algum instrumento financeiro particular, - você sempre deve perguntar qual o intervalo de tempo usado para revelar esse ciclo. O fato de que é impossível encontrar os ciclos que funcionam consistentemente no mercado de ações deve ser aceito como um fato científico. Existem procedimentos matemáticos especiais que revelam imediatamente ciclos constantemente funcionando (se eles apenas existirem), e essa análise não deixa nenhuma chance para a existência de ciclos negociáveis que funcionam constantemente. Embora esta análise revela a existência de ciclos de longo prazo (ciclos anuais, cozinha, Juglar), mas estes ciclos são muito longos para os comerciantes.
Isso significa que a análise do ciclo não é aplicável para o mercado de ações? Não definitivamente NÃO. Temos que aceitar que os ciclos vivam suas próprias "vidas": nascem, vivem e, finalmente, morrem. O tempo de vida do ciclo é limitado e precisamos lidar com esse fato. Como eu sei, historicamente, o primeiro que aplicou essa abordagem ao mercado de ações foi John F. Elder; É conhecida como análise MESA. Estamos desenvolvendo essa abordagem ainda mais. Então vamos começar .
O que é uma wavelet?
Uma onda é uma onda limitada no tempo; é um pedaço de alguma onda regular. Na imagem abaixo, você pode ver uma onda regular junto com a wavelet:
Enquanto a onda regular não é limitada no tempo, a wavelet existe dentro de algum intervalo de tempo finito. A tecnologia wavelet foi desenvolvida muito nos anos 90. É usado muito hoje em dia: por exemplo, quando você liga usando o seu celular, na realidade, o celular exibe seu discurso como um monte de wavelets, essa abordagem permite acender o tráfego muito.
Para a aplicação do mercado de ações desta idéia, a característica mais importante é o diagrama wavelet. Este é o exemplo deste diagrama:
Você pode seguir o diagrama das ondas como um histórico da vida do ciclo. Isso mostra a biografia de qualquer ciclo imediatamente: nascido em XXXX, fez algo dentro de AAAA, morreu em ZZZZ.
As listras horizontais vermelhas / amarelas representam aqui o BIO do ciclo, seu comprimento de vida. O eixo horizontal representa TIME enquanto o eixo vertical mostra o PERÍODO desse ciclo. As zonas quentes (vermelhas e amarelas) representam zonas ativas - os períodos em que os ciclos estão ativos.
Olhando para este diagrama, podemos dizer que o ciclo com o período de 117 dias de calendário tem atuado no mercado de ações desde meados de 2007 até o início de 2010:
Então, olhando para este diagrama, podemos dizer facilmente quantos ciclos estão ativos no mercado de ações agora e a biografia de cada ciclo (seja neonatal, jovem e forte ou antigo e fraco).
Olhe para outra faixa vermelha horizontal, corresponde ao período de 189 dias:
Este ciclo não é tão forte (a cor da faixa diz isso, não é tão brilhante como para o ciclo de 117 dias), no entanto, parece que este ciclo está ativo pelo menos a partir do ano de 2007.
Isso pode fazer algum sentido para prestar atenção ao ciclo de 56 dias também:
Para enfatizar os ciclos de curto prazo, você pode variar a posição desta barra deslizante:
Então, nosso objetivo é revelar o ciclo o mais cedo possível. Quando o ciclo torna-se óbvio para todos, isso é um sinal de que esse ciclo está enfraquecendo, e seu tempo acabou (esta é a maneira como a Teoria do Mercado Eficiente está trabalhando na análise cíclica).
O sistema de alerta precoce.
Eu encontrei uma boa analogia nas forças armadas. Eles têm uma coisa como um sistema de alerta precoce de mísseis balísticos; Este é o sistema que encontra os mísseis inimigos o mais cedo possível. Semelhante a isso, nosso objetivo principal é revelar os ciclos jovens e fortes o mais cedo possível, caso contrário este ciclo está desatendido pode destruir qualquer uma das nossas estratégias de negociação.
Você pode usar a tecnologia wavelet como um sistema de aviso prévio para o comerciante: quando algum ciclo novo se torna ativo, a faixa vermelha horizontal aparece no diagrama wavelet. Este é o "alerta vermelho", e você precisa prestar alguma atenção a este ciclo. Basta assistir a esse ciclo, não sabemos quanto tempo esse ciclo pode viver.
A técnica é muito fácil aqui. Baseia-se no & quot; arraste e solte & quot; modelo de ciclo; Esta abordagem é explicada nesta classe: timingsolution / TS / Study / Classes / class_spectr_1.htm.
Em resumo, é assim que funciona:
a) no diagrama de espectro, pegue os ciclos mais influentes; eles correspondem a picos do diagrama. Basta clicar com o mouse no espectrograma em torno desses picos;
b) arraste e solte esses ciclos da caixa Ciclos para a tela principal (ou clique no botão);
c) o programa calculará a linha de projeção com base nesses ciclos:
d) Eu recomendo variar a quantidade de overtones e o parâmetro de memória do mercado de ações:
Agora, realizamos o procedimento semelhante com o módulo wavelet.
Execute o módulo wavelet, está no módulo Spectrum do programa:
click "Calculate", and you get the wavelet diagram like this:
You can hide the spectrum module now clicking on this button. From now, you will work with the wavelet module only.
Move the mouse cursor to some red stripe that represents the strong cycle and make the left mouse click:
As you see, the program puts this cycle into the cycle box and marks this cycle by horizontal line on the wavelet diagram.
You may choose several cycles:
Now drag and drop these cycles from the Cycle box to the Main screen (or click button), and the program will immediately calculate the projection line based on these cycles:
I recommend to vary the amount of overtones:
You can also remove any cycle from "Cycle Box" ("Delete" button) or delete all cycles ("Clear" button).
I recommend to pay attention to the "age" of the cycle. The age of any cycle is calculated in its period. For example if 10 days cycle is active within the last 30 days, we say that the age of this cycle is 3 full periods (3x10=30).
If we consider another cycle with the period of 100 days that is active within the last 200 days, we say that the age of this cycle is 2 periods. I recommend to take into account the cycles that are active 2-3 periods at least. To see the age of any cycle, look at the red bars while moving the mouse cursor through the wavelet diagram. These 3 red bars cover a time interval of three cycles:
The red stripe on the wavelet diagram should cover the time interval of 3 cycle periods at least.
The rules to pick up cycles are:
1) the stripe should be bright (red or yellow color)
2) the stripe should be long enough (in time) and cover at least 2-3 full periods of the cycle.
3) the hot zone should be narrow.
If calculations are too slow.
1) to download not the whole price history, but only the most recent price history:
1000-2000 last price bars is enough.
2) try to decrease the maximum period:
Note for intraday data.
For intraday data, the program automatically switches on the bar metrics, in other words the period of the cycle is measured in bars (not in hours, days . ). Accordingly the period vertical scale on the wavelet diagram shows us the period in bars:
Wavelet trading strategy
At this time we have not yet completed a simple and elegant method for real-time trading of a system developed in TSSB. However, there are several possible (though admittedly awkward) ways to trade these systems in the current incarnation of the program:
If you are doing end-of-day trading for 'next day' moves and the training time of your system is not excessive (fast training time is the most common situation), then you would update the market history as of the end of the day, but with two additional ‘fake’ market records. Execute the TRAIN command, and execute the WRITE DATABASE command. This will produce a standard text file containing, among other things, the predicted market movement for the next day. The log file produced by training will list the thresholds for taking long and short positions. Compare the predicted market movement to these thresholds and take a position accordingly. This method is a nuisance because the user must append fake ‘tomorrow’ records to the market history file(s). But the advantage of this method is that the full power of all TSSB models and committees can be invoked in the trading decisions.
TSSB predicts the change from tomorrow morning to the next morning. For example, suppose we have closed trading day 10. We predict the change from the open of day 11 to the open of day 12.
Again, suppose we have just closed day 10. Then the most recent case in the database can be day 8, which has as its target the change from day 9 to day 10, and the most recent day we have is day 10.
There is no way that day 9 could be in the database, because it would need the open of day 11 and we are not there yet.
So at the close of day 10, we would need to append two fake records (just duplicate day 10) for day 11 and day 12.
This way, the most recent record in the database will be for day 10, which will include the predicted day 11 to day 12 change based on history ending at day 10. This, of course, is what we need for realtime trading.
These are the only two possibilities with the current version of TSSB. However, we are currently designing an easy-to-use TradeStation interface. The user will develop a trading system in TSSB and then export the entire set of rules (models, committees, thresholds, et cetera) in a single file. This file would be automatically read when TradeStation starts, and the user would then have access to a single indicator in TradeStation that takes the value +1 when a long position is to be opened, -1 when a short position is to be opened, and 0 when the trader is supposed to be neutral. A delivery date for this TradeStation interface is dependant on funding from TSSB users. We are able to furnish a quote for this enhancement. Interested parties should contact David Aronson via the contract page.
Include trading costs in model development and performance results.
Trading costs can have a profound impact on the nature of optimized models, and their effect really should be included in reported performance figures. For example, significant trading costs will favor models that make fewer but more reliable trades compared to models developed without accounting for trading costs. Also, if a developed trading system makes numerous trades, slippage and commissions can easily convert a highly profitable system into a losing system.
Hidden Markov Models for regime classification.
Expecting a single model to effectively handle many different market regimes (high versus low volatility, strong trends versus flat markets, et cetera) is unrealistic. The best prediction systems specialize in a single regime. Our current method of defining regimes (via Oracles, event triggering, and split linear models) employs a fixed threshold on a variable. This method, while respectable and useful, is not optimal. It would be much better to base regime definitions on multiple variables, with their correlation taken into account. Also, HMM models allow for transition probabilities, which discourages whipsaws on the boundary of different regimes. By employing optimally estimated probabilities that a regime will remain in effect or change to another, we can discourage rapid, repetitive shifting of in and out of regimes, a capability which TSSB does not currently possess.
Relative Strength Indicators Described by Gary Anderson in “The Janus Factor” (Bloomberg Press 2012)
Our initial explorations into this fascinating family of relative performance indicators shows considerable promise. We propose adding at least the most fundamental members of this family to the TSSB library. They would be a powerful enhancement for the development of trading strategies that are based on ranking sectors or individual issues within a stock universe.
Display confidence bands on plotted equity curves.
It would be nice to overlay confidence bands on the equity curves that we plot. This would let the user visually assess the relevance of out-of-sample equity curves. For example, if the curve is impressive and the confidence bands are tight, the user would be encouraged. However, if the lower confidence band is close to flat, or even shows a loss, the user would not be nearly as impressed by a quickly rising equity curve.
Develop models based on benchmarked performance.
Many developers believe that one should take advantage of long-term market trends when developing a trading system. For example, one might favor long positions when trading equity markets that have a long-term upward bias. However, many others believe that removing the position-biasing effects of secular trend reveals the true predictive power of models. Under this philosophy, models should be developed that maximize performance without taking advantage of trends. There are methods for separating the performance of a trading system into two components: that due to favoring positions that take advantage of the secular trend, and that due to true predictive power. Currently, TSSB bases its indicator selection as well as its optimized trading thresholds on the total of these two quantities. We propose adding the option of TSSB choosing indicators and trading thresholds based on true predictive power alone, uncontaminated by position bias due to trend. This will be done by optimizing performance relative to a benchmark that is based on the interaction between trend and position bias.
P-values for OOS performance based on equity curves.
In order to properly assess the performance of a trading system, we need to compute two quantities: an unbiased estimate of future performance, and the probability (p-value) that a truly worthless system would have performed as well as our system did in back-testing. TSSB currently has several excellent algorithms for providing unbiased estimates of future performance. It also has several methods for computing p-values:
A Monte-Carlo Permutation Test estimates p-values when the target looks ahead one day. This test is invalid for look-aheads greater than one day. The tapered-block bootstrap and stationary bootstrap in TSSB can theoretically handle any look-ahead, but in practice they are notoriously unreliable. Permutation training provides p-values for the entire historical dataset. But it is extremely slow, sometimes prohibitively slow. Also, because it includes historical data prior to the walkforward OOS period on which unbiased future performance estimates are based, it can be misleading. For example, suppose we want to develop our system using data from 1995-2012, and we want the walkforward test to start at 2005. We may find that the p-value is significant, and the OOS-based expected future performance is excellent. That sounds promising. But what if the significant p-value comes strictly from pre-2005 data? The data that provided the good p-value and the data that provided the good unbiased performance estimate do not overlap!
Thus, we see that none of TSSBs current methods for estimating p-values are ideal. We suggest adding another alternative: base p-values on the equity curve obtained in the OOS period. This will handle targets with any look-ahead distance, and it ensures that the p-values are based on the same time period that was used for unbiased estimates of future performance. As a final bonus, this will also handle OOS-type portfolios, although not as well as walkforward permutation described in the next section.
Walkforward testing with permutation.
Our existing permutation training is a powerful way of estimating p-values for training-set performance. However, this decouples the p-values from the expected future performance produced by walkforward testing. This effect, described in “P-values for OOS performance based on equity curves” above, is problematic. In other words, permutation training computes p-values based on the entire available market history (training plus OOS periods), while walkforward testing estimates expected future performance based on only the OOS period. It is not good to have them be separate time periods. Ideally they should both cover the same time period to avoid a situation of a significant p-value being obtained strictly from activity that preceded the OOS period. A solution to this problem would be extending permutation to walkforward testing. This would directly link the unbiased estimate of future performance to p-values for it. Also, permutation training cannot compute p-values for portfolios that are selected based on out-of-sample performance of the component trading systems. Walkforward permutation would overcome this limitation by correctly and efficiently compensating for the selection bias inherent in portfolio construction. What is the advantage of walkforward permutation over computing p-values based on equity curves, as described above? Simply put, the p-values computed by walkforward permutation will in most cases be more accurate than those computed by means of equity curves. This difference can be substantial in some situations.
Note on “P-values for OOS performance based on equity curves” versus “Walkforward testing with permutation”.
The two options described above do essentially the same things:
They compute p-values for the OOS period, which the current version of TSSB cannot do well in a general sense.. They take into account selection bias from OOS-type portfolios, which the current version of TSSB cannot do at all.
However, they perform these tasks in completely unrelated ways, and each has its own advantages and disadvantages:
The equity-curve method will execute very much faster than the walkforward permutation method The equity-curve method facilitates plotting confidence bands on equity curves.
( These two tasks share much code, so programming them simultaneously would be efficient. ) In most situations, the permutation method will provide p-values that are considerably more accurate (less random error in their computation) than the equity-curve method, making them more valuable.
The bottom line difference between the two methods is a tradeoff between execution speed and quality of results.
Logistic and Ridge regression.
These are вЂ˜almost-linear’ models that share the benefits of ordinary linear regression (much less likely to overfit than most nonlinear models; easy interpretability) but that are more sophisticated in terms of their ability to handle less than ideal data (noisy targets and correlated predictors).
Our current OPSTRING model can be greatly improved by eliminating mathematically pointless candidates before they go into the genetic population pool for evaluation and potential reproduction. This will improve the efficiency of the genetic optimization algorithm. For example, the current version of OPSTRINGs in TSSB may, by random bad luck, include a term such as “X>X+1" in a population. Obviously X can never exceed X plus one. This is a nonsense term because it is always false. It will eventually be weeded out of the gene pool, but until this happens, computational resources will be wasted dealing with it.
Open positions with limit orders.
The targets available in the current TSSB library all assume that when a trade is signaled, it is immediately opened with a market order. We could add targets that respond to a trade signal by issuing a limit order which may or may not be executed.
Supercomputer performance on a PC via CUDA processing.
Modern nVidia video display cards make their massive parallel processing power available to users via what they call a CUDA interface. The very best nonlinear models such as general regression neural networks can be extremely slow to train, making them impractical for very large problems. Programming CUDA implementations of the best models can speed training by a factor of hundreds, or even thousands, reducing training time from hours to seconds.
More performance statistics.
TSSB currently computes and prints a limited set of performance statistics for developed trading systems. Other commercial products display a vast array of statistics. We could add more statistics to the program’s result file.
More optimization criteria for portfolios.
TSSB currently selects portfolio members by maximizing the Sharpe Ratio. This is excellent, but many users would like to employ other optimization criteria, such as maximizing return-to-drawdown ratios.
Profitable Neural Network Strategy.
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em 41 ideias UK & amp; Irlanda Finanças 1.077 ideias UK & amp; Jogos da Irlanda 19 ideias UK & amp; Homepage da Irlanda 435 ideias UK & amp; Irlanda Notícias 0 ideias UK & amp; Ireland News Balde interno 0 ideias UK & amp; Irlanda Notícias Lego 375 ideas UK & amp; Irlanda com segurança 38 ideias UK & amp; Irlanda TV 21 ideias UK & amp; Irlanda Vídeo 187 ideias UK & amp; Irlanda Tempo 99 ideias Reino Unido Respostas 1 ideia UK Daily Fantasy 0 ideias UK Finanças Mobile Android 12 idéias UK Finanças Mobile DF iOS 2 idéias UK Finanças Mobile iOS 308 idéias Reino Unido Yahoo Movies 23 ideias US Respostas 8,946 ideias US Respostas Mobile Web 2,154 ideias US Autos GS 442 ideias US Celebrity GS 660 ideias EUA Comentários 350 ideias US Finance Mobile Android 40 idéias US Finance Mobile iOS 546 ideias US Flickr 237 ideias Grupos dos EUA 4,112 ideias Página inicial dos EUA B1 68 ideias US Homepage B2 33 ideias US Homepage B3 50 ideias US Homepage B4 33 ideias US Homepage B5 0 ideias Página inicial dos EUA M 7,022 ideias Página inicial dos EUA YDC 43 idéias US Homes GS 203 idéias US Live Web Insights 24 idéias US Mail 193 ideias US Mail 12,212 ideias EUA Mapas 3,490 ideias US Membership Desktop 7,864 ideias US Membership Mobile 91 ideias US Filmes GS 424 ideias US Music GS 195 ideias US News 5,988 ideias US Search App Android 2 ideias US Search App iOS 9 ideias US Search Chrome Extensão 780 ideias US Search Chrome Extension v2 2,197 ideias EUA Pesquisa Desktop 4 ideias US Search Desktop Bucket A 7 ideias US Search Desktop Bucket B 8 idéias US Pesquisar KG 3 ideias US Pesquisar Locais Listados 20,757 ideias EUA Busca Mobile Web 2 ideias EUA Busca Mozilla 1 ideia EUA Pesquisar estoque Quotes 11 ideias US Pesquisar Tablet Web 0 ideias US Shine GS 1 idéia US Toolbar 5,549 ideias US Travel GS 207 idéias EUA TV GS 367 ideias US Weather 2,313 ideias US Weather Bucket 0 ideias US Weather Mobile 13 idéias US Weather Mobile Android 2 ideias Guia de vídeos Android 149 idéias Guia de vídeo iOS 205 idéias Teste de guia de vídeo 15 ideias Web Hosting 4 ideias Yahoo Acessibilidade 358 ideias Yahoo Autos 71 ideias Yahoo Beauty 100 ideias Yahoo Ideias de celebridades 0 Yahoo Celebrity Canada 0 ideias Yahoo Decor 0 ideias Yahoo Entertainment 355 ideias Yahoo Esports 50 ideias Yahoo Feedback 0 ideias Yahoo Finance Feedback Forum 1 ideia Yahoo Finanças IN Mobile Android 0 ideias Yahoo Finance SG Mobile Android 1 idéia Yahoo FinanceReel 4 ideias Yahoo Comida 118 idéias Yahoo Gemini 2 ideias Yahoo Saúde 90 ideias Yahoo ajuda 166 idéias Yahoo Início 195 ideias Yahoo Home * 28 ideias Yahoo Lifestyle 168 ideias Yahoo Yahoo 0 idéias Yahoo Mail 2,126 ideias Yahoo Mail Aplicativo Android 397 ideias Yahoo Mail Basic 628 ideias Yahoo Mail iOS App 47 idéias Yahoo Mail Mobile Web 1 ideia Yahoo Makers 51 ideias Yahoo Messenger 82 ideias Yahoo Mobile Developer Suite 60 idéias Yahoo Mobile para ideias do telefone 15 Yahoo Mobile para idéias do Tablet 0 Yahoo Music 76 idéias Yahoo News Digest Android 870 idéias Yahoo News Digest iPad 0 idéias Yahoo News Digest iPhone 1,531 idéias Yahoo Newsroom Aplicativo para Android 55 idéias Yahoo Newsroom iOS App 30 ideias Yahoo Parenting 63 ideias Yahoo Politics 118 idéias Yahoo Publishing 13 ideias Yahoo Real Estate 2 ideias Yahoo Tech 459 ideias Yahoo Travel 143 idéias Yahoo TV 102 ideias Yahoo View 204 ideias Yahoo Weather Android 2.138 ideias Yahoo Weather iOS 22.677 ideias Yahoo! 7 Food App (iOS) 0 ideias Yahoo! 7 Página inicial Archive 57 ideas Yahoo! 7 Notícias (iOS) 23 ideias Yahoo! 7 Tela 0 ideias Yahoo! 7 TV FANGO App (Android) 1 ideia Yahoo! 7 aplicação TV FANGO (iOS) 1 ideia Yahoo! 7 TV Guide App (Android) 0 ideias Yahoo! 7 TV Guide App (iOS) 1,245 ideias Yahoo! 7 Aplicação TV Plus7 (iOS) 0 ideias Yahoo! 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Análise Wavelet - sistema de alerta precoce dos ciclos.
Ciclos não vivem para sempre.
Quando você ouve isso algum ciclo, digamos, com um período de 105 dias de calendário, é forte para algum instrumento financeiro particular, - você sempre deve perguntar qual o intervalo de tempo usado para revelar esse ciclo. O fato de que é impossível encontrar os ciclos que funcionam consistentemente no mercado de ações deve ser aceito como um fato científico. Existem procedimentos matemáticos especiais que revelam imediatamente ciclos constantemente funcionando (se eles apenas existirem), e essa análise não deixa nenhuma chance para a existência de ciclos negociáveis que funcionam constantemente. Embora esta análise revela a existência de ciclos de longo prazo (ciclos anuais, cozinha, Juglar), mas estes ciclos são muito longos para os comerciantes.
Isso significa que a análise do ciclo não é aplicável para o mercado de ações? Não definitivamente NÃO. Temos que aceitar que os ciclos vivam suas próprias "vidas": nascem, vivem e, finalmente, morrem. O tempo de vida do ciclo é limitado e precisamos lidar com esse fato. Como eu sei, historicamente, o primeiro que aplicou essa abordagem ao mercado de ações foi John F. Elder; É conhecida como análise MESA. Estamos desenvolvendo essa abordagem ainda mais. Então vamos começar .
O que é uma wavelet?
Uma onda é uma onda limitada no tempo; é um pedaço de alguma onda regular. Na imagem abaixo, você pode ver uma onda regular junto com a wavelet:
Enquanto a onda regular não é limitada no tempo, a wavelet existe dentro de algum intervalo de tempo finito. A tecnologia wavelet foi desenvolvida muito nos anos 90. É usado muito hoje em dia: por exemplo, quando você liga usando o seu celular, na realidade, o celular exibe seu discurso como um monte de wavelets, essa abordagem permite acender o tráfego muito.
Para a aplicação do mercado de ações desta idéia, a característica mais importante é o diagrama wavelet. Este é o exemplo deste diagrama:
Você pode seguir o diagrama das ondas como um histórico da vida do ciclo. Isso mostra a biografia de qualquer ciclo imediatamente: nascido em XXXX, fez algo dentro de AAAA, morreu em ZZZZ.
As listras horizontais vermelhas / amarelas representam aqui o BIO do ciclo, seu comprimento de vida. O eixo horizontal representa TIME enquanto o eixo vertical mostra o PERÍODO desse ciclo. As zonas quentes (vermelhas e amarelas) representam zonas ativas - os períodos em que os ciclos estão ativos.
Olhando para este diagrama, podemos dizer que o ciclo com o período de 117 dias de calendário tem atuado no mercado de ações desde meados de 2007 até o início de 2010:
Então, olhando para este diagrama, podemos dizer facilmente quantos ciclos estão ativos no mercado de ações agora e a biografia de cada ciclo (seja neonatal, jovem e forte ou antigo e fraco).
Olhe para outra faixa vermelha horizontal, corresponde ao período de 189 dias:
Este ciclo não é tão forte (a cor da faixa diz isso, não é tão brilhante como para o ciclo de 117 dias), no entanto, parece que este ciclo está ativo pelo menos a partir do ano de 2007.
Isso pode fazer algum sentido para prestar atenção ao ciclo de 56 dias também:
Para enfatizar os ciclos de curto prazo, você pode variar a posição desta barra deslizante:
Então, nosso objetivo é revelar o ciclo o mais cedo possível. Quando o ciclo torna-se óbvio para todos, isso é um sinal de que esse ciclo está enfraquecendo, e seu tempo acabou (esta é a maneira como a Teoria do Mercado Eficiente está trabalhando na análise cíclica).
O sistema de alerta precoce.
Eu encontrei uma boa analogia nas forças armadas. Eles têm uma coisa como um sistema de alerta precoce de mísseis balísticos; Este é o sistema que encontra os mísseis inimigos o mais cedo possível. Semelhante a isso, nosso objetivo principal é revelar os ciclos jovens e fortes o mais cedo possível, caso contrário este ciclo está desatendido pode destruir qualquer uma das nossas estratégias de negociação.
Você pode usar a tecnologia wavelet como um sistema de aviso prévio para o comerciante: quando algum ciclo novo se torna ativo, a faixa vermelha horizontal aparece no diagrama wavelet. Este é o "alerta vermelho", e você precisa prestar alguma atenção a este ciclo. Basta assistir a esse ciclo, não sabemos quanto tempo esse ciclo pode viver.
A técnica é muito fácil aqui. Baseia-se no & quot; arraste e solte & quot; modelo de ciclo; Esta abordagem é explicada nesta classe: timingsolution / TS / Study / Classes / class_spectr_1.htm.
Em resumo, é assim que funciona:
a) no diagrama de espectro, pegue os ciclos mais influentes; eles correspondem a picos do diagrama. Basta clicar com o mouse no espectrograma em torno desses picos;
b) arraste e solte esses ciclos da caixa Ciclos para a tela principal (ou clique no botão);
c) o programa calculará a linha de projeção com base nesses ciclos:
d) Eu recomendo variar a quantidade de overtones e o parâmetro de memória do mercado de ações:
Agora, realizamos o procedimento semelhante com o módulo wavelet.
Execute o módulo wavelet, está no módulo Spectrum do programa:
click "Calculate", and you get the wavelet diagram like this:
You can hide the spectrum module now clicking on this button. From now, you will work with the wavelet module only.
Move the mouse cursor to some red stripe that represents the strong cycle and make the left mouse click:
As you see, the program puts this cycle into the cycle box and marks this cycle by horizontal line on the wavelet diagram.
You may choose several cycles:
Now drag and drop these cycles from the Cycle box to the Main screen (or click button), and the program will immediately calculate the projection line based on these cycles:
I recommend to vary the amount of overtones:
You can also remove any cycle from "Cycle Box" ("Delete" button) or delete all cycles ("Clear" button).
I recommend to pay attention to the "age" of the cycle. The age of any cycle is calculated in its period. For example if 10 days cycle is active within the last 30 days, we say that the age of this cycle is 3 full periods (3x10=30).
If we consider another cycle with the period of 100 days that is active within the last 200 days, we say that the age of this cycle is 2 periods. I recommend to take into account the cycles that are active 2-3 periods at least. To see the age of any cycle, look at the red bars while moving the mouse cursor through the wavelet diagram. These 3 red bars cover a time interval of three cycles:
The red stripe on the wavelet diagram should cover the time interval of 3 cycle periods at least.
The rules to pick up cycles are:
1) the stripe should be bright (red or yellow color)
2) the stripe should be long enough (in time) and cover at least 2-3 full periods of the cycle.
3) the hot zone should be narrow.
If calculations are too slow.
1) to download not the whole price history, but only the most recent price history:
1000-2000 last price bars is enough.
2) try to decrease the maximum period:
Note for intraday data.
For intraday data, the program automatically switches on the bar metrics, in other words the period of the cycle is measured in bars (not in hours, days . ). Accordingly the period vertical scale on the wavelet diagram shows us the period in bars:
Wavelet trading strategy
At this time we have not yet completed a simple and elegant method for real-time trading of a system developed in TSSB. However, there are several possible (though admittedly awkward) ways to trade these systems in the current incarnation of the program:
If you are doing end-of-day trading for 'next day' moves and the training time of your system is not excessive (fast training time is the most common situation), then you would update the market history as of the end of the day, but with two additional ‘fake’ market records. Execute the TRAIN command, and execute the WRITE DATABASE command. This will produce a standard text file containing, among other things, the predicted market movement for the next day. The log file produced by training will list the thresholds for taking long and short positions. Compare the predicted market movement to these thresholds and take a position accordingly. This method is a nuisance because the user must append fake ‘tomorrow’ records to the market history file(s). But the advantage of this method is that the full power of all TSSB models and committees can be invoked in the trading decisions.
TSSB predicts the change from tomorrow morning to the next morning. For example, suppose we have closed trading day 10. We predict the change from the open of day 11 to the open of day 12.
Again, suppose we have just closed day 10. Then the most recent case in the database can be day 8, which has as its target the change from day 9 to day 10, and the most recent day we have is day 10.
There is no way that day 9 could be in the database, because it would need the open of day 11 and we are not there yet.
So at the close of day 10, we would need to append two fake records (just duplicate day 10) for day 11 and day 12.
This way, the most recent record in the database will be for day 10, which will include the predicted day 11 to day 12 change based on history ending at day 10. This, of course, is what we need for realtime trading.
These are the only two possibilities with the current version of TSSB. However, we are currently designing an easy-to-use TradeStation interface. The user will develop a trading system in TSSB and then export the entire set of rules (models, committees, thresholds, et cetera) in a single file. This file would be automatically read when TradeStation starts, and the user would then have access to a single indicator in TradeStation that takes the value +1 when a long position is to be opened, -1 when a short position is to be opened, and 0 when the trader is supposed to be neutral. A delivery date for this TradeStation interface is dependant on funding from TSSB users. We are able to furnish a quote for this enhancement. Interested parties should contact David Aronson via the contract page.
Include trading costs in model development and performance results.
Trading costs can have a profound impact on the nature of optimized models, and their effect really should be included in reported performance figures. For example, significant trading costs will favor models that make fewer but more reliable trades compared to models developed without accounting for trading costs. Also, if a developed trading system makes numerous trades, slippage and commissions can easily convert a highly profitable system into a losing system.
Hidden Markov Models for regime classification.
Expecting a single model to effectively handle many different market regimes (high versus low volatility, strong trends versus flat markets, et cetera) is unrealistic. The best prediction systems specialize in a single regime. Our current method of defining regimes (via Oracles, event triggering, and split linear models) employs a fixed threshold on a variable. This method, while respectable and useful, is not optimal. It would be much better to base regime definitions on multiple variables, with their correlation taken into account. Also, HMM models allow for transition probabilities, which discourages whipsaws on the boundary of different regimes. By employing optimally estimated probabilities that a regime will remain in effect or change to another, we can discourage rapid, repetitive shifting of in and out of regimes, a capability which TSSB does not currently possess.
Relative Strength Indicators Described by Gary Anderson in “The Janus Factor” (Bloomberg Press 2012)
Our initial explorations into this fascinating family of relative performance indicators shows considerable promise. We propose adding at least the most fundamental members of this family to the TSSB library. They would be a powerful enhancement for the development of trading strategies that are based on ranking sectors or individual issues within a stock universe.
Display confidence bands on plotted equity curves.
It would be nice to overlay confidence bands on the equity curves that we plot. This would let the user visually assess the relevance of out-of-sample equity curves. For example, if the curve is impressive and the confidence bands are tight, the user would be encouraged. However, if the lower confidence band is close to flat, or even shows a loss, the user would not be nearly as impressed by a quickly rising equity curve.
Develop models based on benchmarked performance.
Many developers believe that one should take advantage of long-term market trends when developing a trading system. For example, one might favor long positions when trading equity markets that have a long-term upward bias. However, many others believe that removing the position-biasing effects of secular trend reveals the true predictive power of models. Under this philosophy, models should be developed that maximize performance without taking advantage of trends. There are methods for separating the performance of a trading system into two components: that due to favoring positions that take advantage of the secular trend, and that due to true predictive power. Currently, TSSB bases its indicator selection as well as its optimized trading thresholds on the total of these two quantities. We propose adding the option of TSSB choosing indicators and trading thresholds based on true predictive power alone, uncontaminated by position bias due to trend. This will be done by optimizing performance relative to a benchmark that is based on the interaction between trend and position bias.
P-values for OOS performance based on equity curves.
In order to properly assess the performance of a trading system, we need to compute two quantities: an unbiased estimate of future performance, and the probability (p-value) that a truly worthless system would have performed as well as our system did in back-testing. TSSB currently has several excellent algorithms for providing unbiased estimates of future performance. It also has several methods for computing p-values:
A Monte-Carlo Permutation Test estimates p-values when the target looks ahead one day. This test is invalid for look-aheads greater than one day. The tapered-block bootstrap and stationary bootstrap in TSSB can theoretically handle any look-ahead, but in practice they are notoriously unreliable. Permutation training provides p-values for the entire historical dataset. But it is extremely slow, sometimes prohibitively slow. Also, because it includes historical data prior to the walkforward OOS period on which unbiased future performance estimates are based, it can be misleading. For example, suppose we want to develop our system using data from 1995-2012, and we want the walkforward test to start at 2005. We may find that the p-value is significant, and the OOS-based expected future performance is excellent. That sounds promising. But what if the significant p-value comes strictly from pre-2005 data? The data that provided the good p-value and the data that provided the good unbiased performance estimate do not overlap!
Thus, we see that none of TSSBs current methods for estimating p-values are ideal. We suggest adding another alternative: base p-values on the equity curve obtained in the OOS period. This will handle targets with any look-ahead distance, and it ensures that the p-values are based on the same time period that was used for unbiased estimates of future performance. As a final bonus, this will also handle OOS-type portfolios, although not as well as walkforward permutation described in the next section.
Walkforward testing with permutation.
Our existing permutation training is a powerful way of estimating p-values for training-set performance. However, this decouples the p-values from the expected future performance produced by walkforward testing. This effect, described in “P-values for OOS performance based on equity curves” above, is problematic. In other words, permutation training computes p-values based on the entire available market history (training plus OOS periods), while walkforward testing estimates expected future performance based on only the OOS period. It is not good to have them be separate time periods. Ideally they should both cover the same time period to avoid a situation of a significant p-value being obtained strictly from activity that preceded the OOS period. A solution to this problem would be extending permutation to walkforward testing. This would directly link the unbiased estimate of future performance to p-values for it. Also, permutation training cannot compute p-values for portfolios that are selected based on out-of-sample performance of the component trading systems. Walkforward permutation would overcome this limitation by correctly and efficiently compensating for the selection bias inherent in portfolio construction. What is the advantage of walkforward permutation over computing p-values based on equity curves, as described above? Simply put, the p-values computed by walkforward permutation will in most cases be more accurate than those computed by means of equity curves. This difference can be substantial in some situations.
Note on “P-values for OOS performance based on equity curves” versus “Walkforward testing with permutation”.
The two options described above do essentially the same things:
They compute p-values for the OOS period, which the current version of TSSB cannot do well in a general sense.. They take into account selection bias from OOS-type portfolios, which the current version of TSSB cannot do at all.
However, they perform these tasks in completely unrelated ways, and each has its own advantages and disadvantages:
The equity-curve method will execute very much faster than the walkforward permutation method The equity-curve method facilitates plotting confidence bands on equity curves.
( These two tasks share much code, so programming them simultaneously would be efficient. ) In most situations, the permutation method will provide p-values that are considerably more accurate (less random error in their computation) than the equity-curve method, making them more valuable.
The bottom line difference between the two methods is a tradeoff between execution speed and quality of results.
Logistic and Ridge regression.
These are вЂ˜almost-linear’ models that share the benefits of ordinary linear regression (much less likely to overfit than most nonlinear models; easy interpretability) but that are more sophisticated in terms of their ability to handle less than ideal data (noisy targets and correlated predictors).
Our current OPSTRING model can be greatly improved by eliminating mathematically pointless candidates before they go into the genetic population pool for evaluation and potential reproduction. This will improve the efficiency of the genetic optimization algorithm. For example, the current version of OPSTRINGs in TSSB may, by random bad luck, include a term such as “X>X+1" in a population. Obviously X can never exceed X plus one. This is a nonsense term because it is always false. It will eventually be weeded out of the gene pool, but until this happens, computational resources will be wasted dealing with it.
Open positions with limit orders.
The targets available in the current TSSB library all assume that when a trade is signaled, it is immediately opened with a market order. We could add targets that respond to a trade signal by issuing a limit order which may or may not be executed.
Supercomputer performance on a PC via CUDA processing.
Modern nVidia video display cards make their massive parallel processing power available to users via what they call a CUDA interface. The very best nonlinear models such as general regression neural networks can be extremely slow to train, making them impractical for very large problems. Programming CUDA implementations of the best models can speed training by a factor of hundreds, or even thousands, reducing training time from hours to seconds.
More performance statistics.
TSSB currently computes and prints a limited set of performance statistics for developed trading systems. Other commercial products display a vast array of statistics. We could add more statistics to the program’s result file.
More optimization criteria for portfolios.
TSSB currently selects portfolio members by maximizing the Sharpe Ratio. This is excellent, but many users would like to employ other optimization criteria, such as maximizing return-to-drawdown ratios.
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