Хотел найти популярный образ из нашей обыденной жизни для визуализации рыночного сигнала. Взгляд упал на соковыжималку для апельсинов. Подойдет!
Грубо, апельсин состоит из корки и мякоти. В мякоти есть жидкость. Когда мы запускаем соковыжималку, то она работает как фильтр для апельсина. Корка останется сверху, и в соковыжималку не попадет. Из мякоти будет давиться сок. Но вот как ее давить? Если давить чуть-чуть, то полученный сок будет водянистым без вкуса и цвета. Если давить со всей дури, то получим мякоть как если бы просто почистили апельсин.
Получается, что соковыжималка выполняет роль фильтра. И у этого фильтра есть настройки насколько сильно фильтровать то, что отжимается из мякоти.
В классическом Техническом Анализе, считается, что изменение цены за период - это случайные колебания. Если вычесть из последней цены закрытия предыдущую цену (индикатор Моментум), то полученные значения будут белым шумом. Исследования показали, что это не так. Да и до нашей соковыжималки данная идея не дотягивает.
Что, если проводить анализ рыночного сигнала другим способом? В качестве настройки фильтра поставить значение, после которого получим розовый шум. Значение можно выбрать не только на ваш вкус, но и используя выведенные мной формулы в курсе Система Игоря Чечета: Исследование шумов.
Тогда мы не только выполним задачу выделения (анализа) белого шума из розового, но и заменим индикатор Моментум более качественным индикатором. Об этом рассказал в курсе Система Игоря Чечета: Исследование шумов.
Грубо, апельсин состоит из корки и мякоти. В мякоти есть жидкость. Когда мы запускаем соковыжималку, то она работает как фильтр для апельсина. Корка останется сверху, и в соковыжималку не попадет. Из мякоти будет давиться сок. Но вот как ее давить? Если давить чуть-чуть, то полученный сок будет водянистым без вкуса и цвета. Если давить со всей дури, то получим мякоть как если бы просто почистили апельсин.
Получается, что соковыжималка выполняет роль фильтра. И у этого фильтра есть настройки насколько сильно фильтровать то, что отжимается из мякоти.
В классическом Техническом Анализе, считается, что изменение цены за период - это случайные колебания. Если вычесть из последней цены закрытия предыдущую цену (индикатор Моментум), то полученные значения будут белым шумом. Исследования показали, что это не так. Да и до нашей соковыжималки данная идея не дотягивает.
Что, если проводить анализ рыночного сигнала другим способом? В качестве настройки фильтра поставить значение, после которого получим розовый шум. Значение можно выбрать не только на ваш вкус, но и используя выведенные мной формулы в курсе Система Игоря Чечета: Исследование шумов.
Тогда мы не только выполним задачу выделения (анализа) белого шума из розового, но и заменим индикатор Моментум более качественным индикатором. Об этом рассказал в курсе Система Игоря Чечета: Исследование шумов.
В курсе Система Игоря Чечета: Исследование шумов рассказал и выдал всё, что у меня есть на данный момент. Но был один небольшой момент, которому не уделил достаточно времени в курсе. Речь пойдет о том, как выделять белый шум (случайность) из цветных шумов и рыночного сигнала.
Постараюсь объяснить как можно проще. В курсе дано подробное объяснение.
Когда мы выделяем белый шум (оранжевая линия) из цветного (синяя линия), то на представленном графике автокорреляции белый шум должен колебаться относительно нулевой отметки . Если мы используем для выделения средние значения шума, видим, что это не так. Мы получаем чуть розовый шум. У нас всплеск вверх компенсируется падением вниз. Это как средняя температура по больнице 36.6 градусов. Но нам нужен белый шум!
Постараюсь объяснить как можно проще. В курсе дано подробное объяснение.
Когда мы выделяем белый шум (оранжевая линия) из цветного (синяя линия), то на представленном графике автокорреляции белый шум должен колебаться относительно нулевой отметки . Если мы используем для выделения средние значения шума, видим, что это не так. Мы получаем чуть розовый шум. У нас всплеск вверх компенсируется падением вниз. Это как средняя температура по больнице 36.6 градусов. Но нам нужен белый шум!
Есть разные способы решения подобных задач.
Один из способов, взять средние значения для более "красного" шума. Это как таблетки с разной дозировкой. Взрослому можно выпить несколько детских.
Другой способ - работать не со средними значениями, а с максимумами и минимумами. Если чистящее средство удаляет самое тяжелое пятно, то удалит и такие же пятна поменьше.
В любом случае, расчет будет уже не по средним значениям. В результате мы выделим белый шум из рыночного сигнала как на графике.
Дополнительный код приложил к исследованию. Записал видео с комментариями.
Один из способов, взять средние значения для более "красного" шума. Это как таблетки с разной дозировкой. Взрослому можно выпить несколько детских.
Другой способ - работать не со средними значениями, а с максимумами и минимумами. Если чистящее средство удаляет самое тяжелое пятно, то удалит и такие же пятна поменьше.
В любом случае, расчет будет уже не по средним значениям. В результате мы выделим белый шум из рыночного сигнала как на графике.
Дополнительный код приложил к исследованию. Записал видео с комментариями.
Чтобы завершить тему исследования шумов, немного развлеку вас. А вы знали, что розовый шум по цвету совсем не розовый? Как найти цвет любого шума и рыночного сигнала, смотрите мою новую статью здесь >>>
В этом месяце займемся темой "Джентельменский набор индикаторов". Посмотрим на то, что реально мы хотим видеть в торговых системах, и как это всё можно объективно оценить.
В этом месяце займемся темой "Джентельменский набор индикаторов". Посмотрим на то, что реально мы хотим видеть в торговых системах, и как это всё можно объективно оценить.
Новые индикаторы рыночного сигнала
Я обещал, что в этом месяце займемся индикаторами. Держу обещание. Несколько лет назад я понял, что сам рыночный сигнал является индикатором любого типа. Хоть трендом, хоть осциллятором, хоть моментумом. Что и подтверждают классические индикаторы технического анализа. Но я решил не идти путем народных примет, и использовал для разложения рыночного сигнала на составляющие только научные методы.
Шло время, наработок стало так много, что захотелось свести их вместе, и в лаконичном виде предоставить вам. Так и получился набор из 2-х курсов "Новые индикаторы рыночного сигнала".
В первом VIP-курсе Структура рыночного сигнала мы шаг за шагом пройдем от структуры рыночного сигнала до методик его анализа. Во втором курсе Новые индикаторы рыночного сигнала мы продолжим построение кода индикаторов. Из полученных данных определим не только тренд/откат/импульс, но и целевые цены для фиксации убытков и прибыли. Всё делаем по очень строгой логике и понятной математике. Если что забыли из школьной/институтской программы, по ходу вспомним.
Я обещал, что в этом месяце займемся индикаторами. Держу обещание. Несколько лет назад я понял, что сам рыночный сигнал является индикатором любого типа. Хоть трендом, хоть осциллятором, хоть моментумом. Что и подтверждают классические индикаторы технического анализа. Но я решил не идти путем народных примет, и использовал для разложения рыночного сигнала на составляющие только научные методы.
Шло время, наработок стало так много, что захотелось свести их вместе, и в лаконичном виде предоставить вам. Так и получился набор из 2-х курсов "Новые индикаторы рыночного сигнала".
В первом VIP-курсе Структура рыночного сигнала мы шаг за шагом пройдем от структуры рыночного сигнала до методик его анализа. Во втором курсе Новые индикаторы рыночного сигнала мы продолжим построение кода индикаторов. Из полученных данных определим не только тренд/откат/импульс, но и целевые цены для фиксации убытков и прибыли. Всё делаем по очень строгой логике и понятной математике. Если что забыли из школьной/институтской программы, по ходу вспомним.
На заметку. В коде торговых систем мы часто используем текущее время по UTC. Обычно, используем такую конструкцию:
from datetime import datetime
print(datetime.utcnow())
С версии Python 3.12 эта конструкция меняется на:
from datetime import datetime, UTC
print(datetime.now(UTC))
from datetime import datetime
print(datetime.utcnow())
С версии Python 3.12 эта конструкция меняется на:
from datetime import datetime, UTC
print(datetime.now(UTC))
Еще нюанс. Когда мы получаем текущее время в зоне UTC, то для работы с ним нужно использовать дату/время с указанной временной зоной (параметр tzinfo). Иначе, получим ошибку. Вот простой пример получения кол-ва секунд с начала эпохи UNIX:
from datetime import datetime
print(int((datetime.now(UTC) - datetime(1970, 1, 1, tzinfo=UTC)).total_seconds()))
from datetime import datetime
print(int((datetime.now(UTC) - datetime(1970, 1, 1, tzinfo=UTC)).total_seconds()))
Друзья! Вот и уходит от нас 2024 год. Это значит, что 24 декабря в 20:00 МСК состоится традиционная новогодняя вечеринка для всех участников проекта "Финансовая Лаборатория".
Запись Новогодней вечеринки 2025 разбил на темы и выложил в виде плейлиста здесь >>>
Запись Новогодней вечеринки 2025 разбил на темы и выложил в виде плейлиста здесь >>>
Не получилось у меня на Новогодней вечеринке "Финансовой Лаборатории" по деловому поздравить с Наступающим. Зато получилось искренне и душевно.
С Новым, 2025 годом! Здоровья, благоразумия и финансового роста! 🤝
С Новым, 2025 годом! Здоровья, благоразумия и финансового роста! 🤝
VK Видео
12 - Душевное поздравление с Новым Годом
Понравилось видео? Подпишитесь на канал "Финансовой Лаборатории", чтобы не пропустить интересные новинки https://tttttt.me/finlabvip