Важно: я использую стиль нумерации ячеек «R1C1», этот стиль выбирается в настройках Excel (File → Options → Formulas → R1C1 reference style).
Рассмотрим пример создания синтетических данных. В качестве базовых цен возьмём котировки обыкновенных акций Сбербанка за июль 2011 года, скачав их с одного из общедоступных ресурсов в русскоязычном сегменте Сети (например, с сайта компании БКС). Поместим полученные данные в таблицу Excel, получив такую исходную рабочую форму:
В англоязычном издании книги «Beyond Technical Analysis, second edition» (John Wiley & Sons, Inc., New York, 2001) её автор Tushar Chande приводит пример реализации описанной выше методики, называя её «data scrambling» (можно перевести как «перестановка данных»). Он производит случайную выборку цен из исходного ряда (причём одна и та же цена может выбираться несколько раз), получая таким образом синтетический ценовой ряд. С моей точки зрения, более интересной является модуляция не самих цен, а их изменений между последовательными барами. Вариант работы с изменениями цен так же описан автором ресурса www.breakoutfutures.com в одном из общедоступных бюллетеней.
Как было сказано, искусственные данные создаются на основе реальных (исходных) данных. В исходных данных выбирается одна или несколько характеристик, которые должны иметь место в синтетических данных в той же мере, что и в исходных. После этого создаётся синтетический ряд цен методом модулирования исходного ряда с помощью генератора случайных чисел.
В предыдущей заметке было обозначено два пути получения дополнительной информации по работоспособности торговой системы: генерация синтетических данных и тестирование на них, а так же работа с результатами тестирования системы на реальных IS-OOS данных. В этой заметке я подробно рассмотрю первый путь.
Генерируем синтетические цены
→ → Торговая стратегия на пробитие hi-low
Робострой Лаборатория Торговая стратегия на пробитие hi-low
Комментариев нет:
Отправить комментарий