Анализ больших данных (big data) в Timing Solution или как работает цикл. геном (Cyclical Genom, CG)
Сергей Тарасов
Давайте посмотрим, как работает циклический геном в Timing Solution в текущий момент. Мы начали работать с этой технологией в 2017 году, и в целом она описана здесь: https://www.timingsolution.com/TS/Articles/Genome/index.htm
Я просто хочу показать вам, что даже сложные вещи, такие как искусственный интеллект AI или большие данные big data, могут иметь очень простое объяснение.
В качестве примера рассмотрим этот геном для финансового сектора:
Для его расчета мы берем все SNP-компании, которые относятся к финансовому сектору, фильтруем их по различным критериям (история цен не менее 5 лет) и вычисляем спектрумы для всех из них, и сохраняем эти спектры в файл.
В папке c:\TimingSolution есть специальная утилита SpectrumViewer.exe, которая позволяет просматривать эти спектральные диаграммы и сравнивать их.
В качестве примера я загрузил циклические спектры для четырех финансовых инструментов: AA, AAL, AAP, ACHC:
Вы можете попробовать найти там наиболее распространенные циклы, например, цикл 215-220 дней работает для всех этих тикеров:
Вы можете скачать все 219 спектров для финансовых акций и получить такую гистограмму:
Данная спектрограмма показывает, какие циклы являются наиболее распространенными для финансовой индустрии, т.е. эту гистограмму можно использовать в качестве стандартного спектрума - выявлять наиболее важные/типичные циклы, но уже для целой отрасли.
Вы можете построить собственные геномы, комбинируя периодограммы из разных спектров, и сохранить сводную диаграмму, нажав на эту кнопку:
и после загрузите его в модуль TS Spectrum следующим образом (ниже будет ссылка на два таких файла):
Таким образом, когда вы загружаете циклический геном, вы можете увидеть наиболее вероятные циклы для целой отрасли - например в акциях США в энергетической промышленности или в других отраслях.
Например, CG показывает, что синодический цикл Венеры хорошо работает для рынка Форекс (как показывали и более ранние исследования):
Также обратите внимание вот на этот пиковый 133-дневный цикл:
Циклический геном явно указывает на этот цикл, в то время как стандартная спектрамма в модуле TS Spectrum его не «видит», пик там небольшой.
Я сделал настройки для этого цикла с параметрами FSM=4 Ov=4 ( Что такое Forecast Stock Memory (FSM) и Ч то такое овертоны в Timing Solution) и получил вот такой график WFA (форварный анализ, Форвардный анализ (WFA): что это такое и основные термины метода в Timing Solution) для этого 133-дневного цикла:
WFA показывает нам, что этот цикл работает с 2020 года.
А вот как работает проекционная линия на основе этого 133-дневного цикла за последние 3,5 года:
Так что, надеюсь, теперь стало более понятно. Циклический геном открывает нам новую перспективу - анализ больших данных (=data mining ~ AI) - попытку проанализировать весь рынок.
Я прикрепляю здесь расчет циклического генома CG для акций США и криптовалют. Скопировав их в папку c:\TimingSolution\CyclicalGenome\Standard\ вы можете использовать их в модуле TS Spectrum.