← Zurück

Hunting high and low

В статье мы предлагаем Вам ознакомиться с исследованием фондового рынка, которое, возможно, даст Вам зацепку в поисках своей стратегии.

Данные фьючерс РТС за 10-11 год (всего 477 точек), время в минутах (начиная с 10:00) дневного хая и лоя. (взаимная плотность, по x — время лоя, по y — время хая)

взаимная плотность, по x - время лоя, по y - время хая

Собственно, что мы видим: есть два типа дней. У одних наиболее вероятный хай в районе 11 часов, а лой - в 500 минут от 10:00 (то есть 18:20). Второй тип: наиболее вероятный лой в районе 11 часов, а хай в ~470 минут от 10:00 (то есть 17:50-18:00). Попытки войти со среднесрочным горизонтом и коротким стопом в другие промежутки времени резко увеличивает вероятность, что вы поймаете стоп.

То же самое, но с разбивкой по дням недели:

Понедельник, Вторник

Среда, Четверг

Пятница

War dieses Thema hilfreich?

Thema teilen

Kommentare (12)

Anmelden oder Konto erstellen, Melden Sie sich an oder registrieren Sie sich, um einen Kommentar zu hinterlassen

Church
Church

Помню, я ваш тест воспроизводил. Картинка получалась похожая, правда без сглаживания плотность heatmap'а получалась более-менее равномерная, за исключением концентрации минимумов/максимумов на 10-00.

vlad1024
vlad1024 Autor

Church: Помню, я ваш тест воспроизводил. Картинка получалась похожая, правда без сглаживания плотность heatmap'а получалась более-менее равномерная, за исключением концентрации минимумов/максимумов на 10-00.

это не совсем сглаживание, а kernel density estimate, в предположении что плотность непрерывная она дает более точную оценку вероятности чем другие варианты, на простом scatter plot просто на глаз не заметны аномалии. А так да смещение на самом деле не очень большое, но оно есть.

Church
Church

vlad1024:

Church: Помню, я ваш тест воспроизводил. Картинка получалась похожая, правда без сглаживания плотность heatmap'а получалась более-менее равномерная, за исключением концентрации минимумов/максимумов на 10-00.

это не совсем сглаживание, а kernel density estimate, в предположении что плотность непрерывная она дает более точную оценку вероятности чем другие варианты, на простом scatter plot просто на глаз не заметны аномалии. А так да смещение на самом деле не очень большое, но оно есть. Я использовал gaussian kernel, sd=10 для 1 рисунка и 0 для 2-го, не знаю насколько оно соответствует специализированному методу.

valenock
valenock

а чем вы рисуете heatmap ? я в экселе делаю, но там довольно муторно получается

transdex
transdex

valenock: а чем вы рисуете heatmap ? я в экселе делаю, но там довольно муторно получается

http://addictedtor.free.fr/graphiques/RGraphGallery.php?graph=22

Можно одной строчкой:

filled.contour(volcano, color.palette = terrain.colors, asp = 1)

Здесь volcano - просто матрица из 87 строк и 61 колонки. (Topographic Information on Auckland's Maunga Whau Volcano)

Вывод:

dvoris
dvoris

Можно одной строчкой: а можно весь R-скрипт для примера?

transdex
transdex

Эта строчка и есть весь скрипт. (Матрица volcano включена в дистрибутив в качестве примера, ей можно пользоваться сразу после установки).

Первые две строчки вывода:

volcano [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [1,] 100 100 101 101 101 101 101 100 100 100 101 101 102 ....

PS. См. Examples:

http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/graphics/html/filled.contour.html

gs
gs

Добрый день.

Ну и как эту "Идею" торговать ?

Статистику трейдов в студию, плиз.

transdex
transdex

gs: Добрый день.

Ну и как эту "Идею" торговать ?

Статистику трейдов в студию, плиз.

В том виде, в каком это изложено - это не идея, а прямое следствие закона арксинуса. Хаи и лои наиболее вероятны в начале и конце торговой сессии. Копать надо глубже...

PS. В приложении - как то же самое выглядит для классического броуновского движения.

dvoris
dvoris

И всё-таки. Потратил некоторое время, разбирался с R. Использую модуль rusquant. Получаем интрадей-данные для какого-либо инструмента с помощью getSymbols. С помощью каких манипуляций в R из этих данных можно получить таблицу вида: дата;времяхая;времялоу Или вы эти данные подготовили отдельно?

transdex
transdex

dvoris: С помощью каких манипуляций в R из этих данных можно получить таблицу вида: дата;времяхая;времялоу Или вы эти данные подготовили отдельно?

Примерно так:


#Get Symbols from Finam
#
library(rusquant)
getSymbols("SPFB.RTS", from=Sys.Date()-5, src="Finam", period="hour")
#
#Get time of high and low
#
y<-cbind(SPFB.RTS,.indexhour(SPFB.RTS))
TimeHigh<-apply.daily(y,function(x) x[which.max(x[,2]),6])
TimeLow<-apply.daily(y,function(x) x[which.min(x[,3]),6])
#
#  HL - Искомая таблица
#
HL<-cbind(TimeHigh,TimeLow)

PS. Отcутствие ошибок не гарантировано. PPS. Для начинающих в R данные лучше готовить отдельно.

dvoris
dvoris

Премного благодарен! Всё гениальное просто :) Догадывался, что будет просто (уже поняв мощь R) но самостоятельно+гугл до такого решения не дошёл.