Рыночные регулярности.

ЛЧИ при всех его недостатках - это некоторые факты, а постоянный заработок - иллюзия, которой кормят брокеры своих клиентов.
Из тысяч участников ЛЧИ только 1% заработал за три месяца деньги, сопоставимые (или больше) например со средней зарплатой программиста 1С в Москве. Но разумеется, во время свободное от ЛЧИ , когда никто не видит, все остальные тоже гребут деньги лопатой. [biggrin]

Если подходить к рынку как к игре с нулевой суммой, то где-то деньги должны оседать. И вопрос в том - где. Моё мнение (оно может отличаться о чужого и никто не сказал, что оно верное, но оно - моё) - рынок можно переиграть. Т.е. нет эффективного рынка с распределением доходностей по нормальному закону всё время - всегда у распределения доходностей будет ненулевой эксцесс. Но это имхо.

Я не считаю, что нормальный рынок - это рынок с нулевой суммой, поскольку:
1. На нормальном рынке должен существовать поток дивидендной доходности;
2. Нормальный рынок должен обслуживать хеджеров, то есть спекулянты как страховая компания принимают плату за риск;
3. Нормальный рынок должен обеспечивать справедливую цену различных активов для долгосрочного инвестирования. Здесь прямая аналогия с глобальным супермаркетом, но даже здесь сумма в идеале не будет нулевой из-за того, что в долгосрочке действуют фундаментальные факторы изменения цены.
Но наш базар действительно нулевой. Дивиденды мизерные. Хеджеров нет. На фундамент акций никто не смотрит. Регулятор косит бабло на валютных операциях, раскачивая курс. В общем у нас свой путь - в казино под вывеской биржа, в котором разрешено считать карты, рулетки перекошены куда надо, а крупье мухлюют.

Теперь по теме.
Я рассматриваю рынок как последовательность состояний. Переход из одного состояния в другое происходит частично по авторегрессионному закону, частично имеет вид марковской цепи. Оба этих процесса имеют разную долю в каждом конкретном случае, то есть часть имеется определенное для данного состояния рынка распределение, на которое накладывается авторегрессионное смещение. Для того, чтобы что-то выудить из этой модели, необходимо минимальным количеством индикаторов наиболее полно описать состояние рынка. Конкретную реализацию описывать не буду. Затем строим глобальную базу данных, каждая запись которой состоит из двух частей.
1 часть - описания конкретного состояния рынка; 2 часть - описание состояний, в которое рынок перешел после этого состояния.
Каждая запись - точка в многомерном пространстве признаков, описывающем все возможные состояния рынка.
Работа с такой базой заключается в следующем. 1. Вычисляем текущие индикаторы и определяем, в какой точке рынок находится сейчас. 2. Берем все точки уже сформированных данных в окрестностях нашей точки. 3. По сформированным данным строим прогноз, исходя из известных в прошлом исходов для сходной ситуации.
Плюсы такого подхода: 1. Максимально обоснован историческими данными. 2. Дает возможность объективно оценить распределение возможных исходов (риск/прибыль).
Минусы: 1. Исторические данные ограничены, а рынок меняется. 2. Система работает медленно. 3. Какие индикаторы брать для оценки состояния рынка непонятно.

Сразу оговорюсь, что система разрабатывалась для опционной торговли, в которой точность прогноза не является определяющей.

Собственно, про игру с нулевой суммой я говорил в контексте интрадей торговли. мои алгоритмы основываются на определении линейных/нелинейных авторегрессий ряда, оценки спектра и т.п. Само собой я тоже рассматриваю лишь некий нестационарный временной ряд, использую методики устационаривания и прогнозирования (да-да, то самое условное мат.ожидание и всё такое :-)). Поле для исследований огроменное, конечно, - можно не одну диссертацию защитить на исследовании коротких нестационарных рядов с малым отношением "сигнал/шум". Для опционов тут куда интереснее и прибыльнее должно получаться, но на Уильяма нашего Шекспира у меня планы замахнуться ближе к середине года.

То есть анализ временных рядов применительно к ФР дает какие-то статистически значимые плоды? К примеру, оценка ARIMA(p,d,q) может дать результаты, стоит копать в этом направлении?

Да, копать стоит. Но лучше сразу в область ARFIMA-FIGARCH или ARFIMA-(какая-либо леверидж GARCH). И ещё вот что - всё зависит от модели принятия решения. Точечный прогноз будет малоинформативен в контексте принятия решения - необходимо иметь прогноз, доверительные интервалы и плотность вероятности. А так же могу сказать то, что необходимо уметь анализировать волатильность (определять распределение энергии сигнала в частотных диапазонах), определять интервалы, когда боту торговать нельзя - по личному опыту скажу, что на боковике без дополнительных "фишек" бот будет "лить" (по крайней мере, в тех стратегиях, что делали с друзьями). Да, ещё важный аспект - длина выборки. Большая выборка будет приводить к тому, что ряд будет представлять собой модель TAR скорее (нестационарность ряда же), а короткие выборки будут приводить к тому, что гипотезы различения TS- и DS-рядов будут лажать сильно, да и алгоритмы MLE/CMLE или иные, связанные с поиском коэффициентов будут лажать - вполне себе может получиться non-invertible модель, придётся лапками корми в MA части инвертировать (ну и ско менять до кучи, смотрим в сторону Hamilton, Time series analysis.

Коли будет что интересно - маякните, поделюсь литературой да соображениями.

Спасибо за советы, буду копать. Надо только сначала диплом примерно по этой же теме дописать :) А там вполне возможно, что будет, что обсудить.

ashot, судя по файлу, который вы приложили, вы не очень понимаете, о чем идет речь в этом топике. Материал, конечно, для общего развития интересный, но заезженный вдоль и поперек, не несет ничего нового, и уж тем более не содержит ответа на вопрос "почему".

Я думал речь о причинах прогнозирования. На каких основаниях делается прогноз ЦВР. Трендовая компонента, циклическая, шум и тп. В статье всё прекрасно описано, без особой математической магии. Если по Вашему я не понял о чем речь в топике, разъясните пожалуйста в чем же она есть по Вашему? Просто сказать что кто то что то не так понял, как сами понимаете, не совсем убедительно.