Резюме 2015

В конце уходящего 2015 года решил подвести некое резюме своей деятельности и обозначить основные результаты проведенных исследований.

Блог существует уже три месяца. Ни какую специальную раскрутку этого ресурса я не провожу. Когда закончится индексация, думаю, что заинтересованные люди сами найдутся. Есть задумка сформировать целевую аудиторию. Однако данные записи помогают лично мне в своих достижениях.

За это время я успел определить, что такое математические модели прогнозирования (МП), какие они бывают и как проверяется их точность.

За отправную точку или ориентир среди всех МП я определил наивную модель прогнозирования или НМП. Точность НМП минимальна, но именно она позволяет оценить точность прогнозирования других, более сложных МП.

Затронул я также тему моделирования временных рядов (ВР) котировок рыночных цен. Затронул достаточно поверхностно и рассмотрел одну из гипотез рынков – гипотезу случайного блуждания, предложенную Л.Башелье. За тем я обозначил и определил каким прогнозированием буду заниматься в дальнейшем, а именно: пороговым прогнозированием. Используя смоделированный ВР (ряд случайных блужданий) я проверил НМП и получил ожидаемый результат в точности: 50/50. Однако, проверив НМП на реальных рыночных данных, точность успешного прогнозирования составила более 50%! И это интересный результат. Который говорит о том, что реальные рынки не совсем случайное блуждание «по Л.Башелье». Это также значит, косвенно, что распределение значений рыночных цен отлично от нормального (именно оно используется в теории случайного рынка). И я решил проверить гипотезу нормального распределения. Провел три эксперимента: №1, №2 и №3. Все они подтвердили то. Что рыночные цены распределены по закону, отличному от нормального. Вот графическое сравнение эмпирических функций распределения: рыночных цен (синий цвет) и нормального (красный цвет).

grgn.jpeg

За тем я решил проверить линейную связь между рыночными ценами. Получилось, что эта связь существует! Однако использовать её на практике затруднительно. Ведь у цен есть ещё и «внутрипериодная» волатильность. И, кроме того, при пороговом прогнозировании нас интересует куда пойдет цена (вниз или вверх) и на сколько сильно. Для этого я проверил линейную связь между приращениями логарифмов цен – я не нашел этой связи.

Исходя из идеи порогового прогнозирования, я разработал и предложил алгоритм, который призван помочь в этом деле. Алгоритм выявления ценовых тенденций. Это хороший аппроксиматор и одновременно фильтр высоких частот. Полученные на его основе ВР – ВРТ (временные ряды тенденций), более просты и понятны. Следовательно, их проще изучить и прогнозировать. Предварительная проверка показала, что, к сожалению, им также присущ тот же недостаток, что и у исходных данных – отсутствие нормальности распределения.

Впереди есть такие планы: Это проверка на стационарность ВРТ, выявление линейной связи между значениями ВРТ, проверка НМП. Дальше будет видно, что, как и почему.

Отмечу, что в данном блоге я пытаюсь рассмотреть любой используемый метод или инструментарий максимально понятно. Иногда для этого мне требуется изучить не одну статью и открыть ни одну книгу на русском и английском языках, чтобы понять и донести то, что порою изложено кратко, сжато, запутанно, заумно и т.п. Так что данный блог, я рассматриваю ещё и как образовательный. Надеюсь, что у него есть будущее в нашей стране.

Всех с наступающим Новым годом!

Похожие статьи:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *