Прогнозирование в трейдинге внутрисуточных циклов методами формальной статистики
От автора программы:
Одна из методик для такого рода прогнозов - Diurnal cycles в модуле Natural cycles. Внутридневные модели в целом работают с другой математикой, это больше статистический анализ, в то время как при анализе дневных котировок (EOD) мы делаем некоторое моделирование ситуации.
То, что я знаю о разработке быстрой торговой системы: там ищут «окна неэффективности»(“non effectiveness windows”), то есть идет поиск условий, при которых мы можем прогнозировать ценовое действие (тренд) с некоторой вероятностью.
В этом быстром примере (никаких торговых советов здесь точно нет), эта гистограмма показывает следующее:
Расшифровка: если индикатор RPO (5,30,30) достигает диапазона => следующий БАР (анализируется 5-минутный график), цена растет с точностью 57,5% (142 подъема против 105 падений),
Это условная статистика, которая показывает, что будет происходить следующие 5 минут, если какой-либо индикатор удовлетворяет какому-либо условию.
Что касается предсказуемых зон для поиска лучших торговых часов: я считаю, что вы можете проделать эту работу, используя любое программное обеспечение для технического анализа на основе скриптов. Это простая статистика, здесь вам не нужна продвинутая математика.
Фактически вы можете рассчитать предсказуемые зоны для суточных циклов, в этом видео вы узнаете, как это можно сделать:
Click to viewКак смотреть на YouTube английское видео с русскими субтитрами
Но прежде скачайте обновление для Terra от 8.04.2021, я добавил туда новую функцию для подобных расчетов
Когда мы имеем дело с внутридневным графиком, очень важно учитывать фактор проскальзывания. Поэтому я рекомендую сделать так: когда оптимальная стратегия найдена, вот таким образом:
Попробуйте погонять эту стрелку (начало и конец можно цеплять мышкой), например, вместо 44 баров после кульминации установите 45 после кульминации и посмотрите, как меняются статистические результаты.