Экстракт прибыли

[MikeCurious]

Предположим у нас есть закон распределения изменения цены на некоторый интервал времени. Известно что он
1) Несимметричен, т.е. в + и в - он разный. Не в том смысле мат. ожидание <>0, а форма движения вниз и вверх разная (вниз реще, но меньше по времени). Вверх плавнее, но дольше.
2) "Тяжелые хвосты".
Т.е. он явно отличается от нормального.

Вопрос - как из этого закона распределения "выжать" максимальную прибыль/риск? Кто какие материалы, на эту тему может посоветовать? Думаю велосипед уже пытались изобретать...

 

[Pyatachok]

Да, Условия открытия и закрытия позиции при игре вверх и вниз отличаются. Осваеваете какую-нибудь программу технического анализа и ищите закономерности...

 

[mehanizator1]

обрезай хвосты стопом и смотри чего получается. прибыль/риск = матожидание/дисперсия

 

[MikeCurious]

обрезай хвосты стопом и смотри чего получается. прибыль/риск = матожидание/дисперсия

Вчера перед сном как раз думал про эти стопы. Т.е. если известен закон распределения на 1 день (например)+размер стопа. Как высчитать шанс срабатывания этого стопа? И соответственно мат. ожидание по окончании этого дня. Пока могу только итеративно высчитывать при разбитии на более мелкие периоды, но может уже есть "аналитическая" формула?

 

[mehanizator1]

стоп изменяет функцию распределения. чтобы посчитать матожидание новой функции распределения, нужно ее проинтегрировать (в численном случае, конечно, будет суммирование и усреднение результатов отдельных исходов).

 

[mehanizator1]

то есть например обычное матожидание за день ты считаешь как средний результат дня без стопа, а это надо будет посчитать как средний результат дня со стопом. если стоп не сбит, результат будет такой же, как раньше, если сбит - будет минус размер стопа.

 

[MikeCurious]

то есть например обычное матожидание за день ты считаешь как средний результат дня без стопа, а это надо будет посчитать как средний результат дня со стопом. если стоп не сбит, результат будет такой же, как раньше, если сбит - будет минус размер стопа.

Тут фишка в чем - если стоп близкий, то шанс его сбить явно выше 50%. Т.е. движение внутри дня тоже непрерывное, а не дискретное - бац в конце дня скакнул. Как это учесть не очень понимаю.

Или в другой формулировке - есть закон изменения на конец периода, как из него получить вероятность достижения определенной цены не именно в самый конец дня - а в любой момент от начала дня до конца. Если это конечно вообще возможно...

 

[mehanizator1]

Тут фишка в чем - если стоп близкий, то шанс его сбить явно выше 50%. Т.е. движение внутри дня тоже непрерывное, а не дискретное - бац в конце дня скакнул. Как это учесть не очень понимаю.

Или в другой формулировке - есть закон изменения на конец периода, как из него получить вероятность достижения определенной цены не именно в самый конец дня - а в любой момент от начала дня до конца. Если это конечно вообще возможно...

у тебя же есть лоу дня. если лоу ниже стопа - значит сбил, если выше - значит не сбил.

 

[MikeCurious]

у тебя же есть лоу дня. если лоу ниже стопа - значит сбил, если выше - значит не сбил.

это когда уже произошло. А когда предсказывание. Откуда я знаю лоу будущего дня? Зато могу оценить закон распределения на след. день. По опционам, например.

 

[mehanizator1]

что-то я потерялся. результат следующего дня это неизвестная величина. ее никак узнать нельзя, пока день не кончится
все, что мы можем сделать - это оценить распределение и матожидание по прошлым дням. я думал мы этим и занимаемся

 

[MikeCurious]

что-то я потерялся. результат следующего дня это неизвестная величина. ее никак узнать нельзя, пока день не кончится
все, что мы можем сделать - это оценить распределение и матожидание по прошлым дням. я думал мы этим и занимаемся

Короче если известен OPEN и распределение CLOSE, то как узнать распределение HIGH и LOW.

 

[mehanizator1]

я как-то считал матожидание параметра abs(c-o)/(h-l) оно получалась всегда примерно 0.49, что совпадало с таким значением для нормального распределения.

 

[MikeCurious]

я как-то считал матожидание параметра abs(c-o)/(h-l) оно получалась всегда примерно 0.49, что совпадало с таким значением для нормального распределения.

Хорошо, продолжим мысль какое распределение OPEN-LOW для нормального распределения? Если стоп нулевой, то вероятность = 1. Чем дальше тем меньше. Эту кривую можно где-то найти?

 

[mehanizator1]

Хорошо, продолжим мысль какое распределение OPEN-LOW для нормального распределения? Если стоп нулевой, то вероятность = 1. Чем дальше тем меньше. Эту кривую можно где-то найти?

так посчитай численно, какие проблемы.

 

[MikeCurious]

так посчитай численно, какие проблемы.

Ну так неинтересно, до этого я и сам додумался, хочется легких простых, быстрых решений

 

[mehanizator1]

Ну так неинтересно, до этого я и сам додумался, хочется легких простых, быстрых решений

это и есть легкое, простое и быстрое решение. все остальные сложнее и дольше.