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2022-05-06
英文标题:
《Advisors and indicators based on the SSA models and non-linear
  generalizations》
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作者:
A. M. Avdeenko
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  This paper considers method of creation of an advisor and indicator based on the spectral stochastic analysis model, both with linear and non-linear approximation. The problem of entrance to one or another trade position is solved on the basis of combined analysis of dynamics of quotations of all currency pairs, what allows to actively hedge open positions.
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中文摘要:
本文考虑了基于谱随机分析模型的顾问和指标的创建方法,包括线性和非线性近似。进入一个或另一个交易头寸的问题是在对所有货币对的报价动态进行综合分析的基础上解决的,这允许积极对冲未平仓头寸。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Portfolio Management        项目组合管理
分类描述:Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-5-6 08:12:19
基于SSA模型和非线性概括的顾问和指标。М. АVdeenkotheNational Research Technology University,莫斯科,俄罗斯119049,莫斯科,列宁斯基prospekt,4电子邮件:aleksei-avdeenk@mail.ruAbstract本文考虑了基于光谱随机分析模型的顾问和指标的创建方法,包括线性和非线性近似。进入一个或另一个交易头寸的问题是在综合分析所有货币对的报价动态的基础上解决的,这允许积极对冲未平仓头寸。关键词:外汇市场,顾问,指标,奇异随机分析1。引言已知大量模型,用于外汇交易(顾问)的自动化和建议(指标)的可视化。这些模型包括滑动平均MA(q)、自回归AR(p)、混合模型,如ARMA(p,q)[1,2]、ITRIX、Bolingerbands、Elliott波、矩和随机模型等。ARCH(q)型模型将条件色散表示为快扰动平方的线性函数。在模型中,给定时间的GARCH(p,q)条件色散是条件色散和过去时间扰动平方的线性函数[3,4]。进一步修正GARCH(p,q)模型——EGARCH(p,q)模型——能够考虑不对称效应——盈利能力和波动性之间的负相关。实际应用这些模型来创建自动交易系统或可视化趋势并不太有效。
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2022-5-6 08:12:22
结果往往微不足道——模型的系数要么在统计上不显著,要么精确确定,这不足以做出有效的决策。在这项工作中,为了提高给定货币对动态预测的可靠性,我们建议使用其他货币对的动态信息。它将允许部分避免非稳定性的影响(SMA(q)、ARCH(q)等标准模型中描述参数的缓慢漂移),从而提高模型的预测能力和实际效率。2.SSA模型假设输入信息是离散的金融序列(nntxx)一种货币对在timent的报价。为了排除不必要的波动(小于价差),让我们理解nxas是开盘和收盘价格的加权平均值,以及给定时间范围内的最大值和最小值的加权平均值,假设其等于最小可能值1min.让我们来介绍Valuennxxy1.系统进化过程中的变化。Valueny将被视为随机过程。数十对货币同时在市场上交易,因此,对于货币对来说,letiny-be Related change for pair1。。。0惯性矩。初步估计表明,货币对是相关的,因此,例如,对于Pairseursd和GBP USD,平均区间等于20-50个时间帧的相关系数是正的,并且在区间0.65…0.75内,等等。因此,在决定进入/退出给定货币对的空头或多头头寸时,考虑到其他货币对的动态变化是有利的。为此,我们提供以下算法。让我们引入信息矩阵,它反映了所有货币对在给定时间的变化动态 1.MNKMNKNKNNYYYY在这种情况下,是分析的货币对数。
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2022-5-6 08:12:27
现在,让我们确定两点相关函数——带维数的平方矩阵()(KMKM), valueK- i给定时间内货币对空间的平均间隔:KUURT, 虽然 (MK1) .矩阵是对称的,因此具有特征值– 这就是方程的解 )det(IR)是实的。为了找到它们,可以方便地使用雅可比算法,该算法基于初始矩阵的旋转序列,该序列的实现方式是,在每个旋转步骤中,非对角元素的值(绝对值最大)等于零, 哪里Innimmmnrrrarctg,1.imnR——是前一步的最大非对角元素,如果i、 最大迭代次数为(5.0公里), 但实际上,当最大非对角单元的模量小于预先设定的值时,该程序可能会被取消. 通常假设是001。0. 旋转矩阵的列。。。。。。21 NCAAA  – 是初始矩阵的特征向量,而相应的特征值是矩阵的对角元素.让我们用绝对值来正则化特征值,并将它们分配给特征向量。
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2022-5-6 08:12:30
SSA算法中预测的线性过滤思想包括保留与最大特征值对应的几个特征向量。该模型中的线性过滤(预测)是通过恢复与最大绝对值特征值对应的特征值来实现的;换言之,未来是以QNLQCIQINYAY的方式预测的whileKMl.在非线性过滤模型中,上述算法在time1中实现然后,通过最小二乘法,或通过反向扩展神经网络,我们建立了近似值.现在,未来可以表示为(1英寸)并用作判断短线或长线持仓的标准。允许SSA方法进一步改进的可能性。在这种情况下,我们使用细胞矩阵代替信息矩阵 1.n n n n uUfits元素是Umatrix在单位时间内移动的元素, 式中n–是班次总数,NI1–是平均深度。进一步的分析和过滤与上述类似。这不仅允许我们考虑各种货币对对汇率形成的共同影响,还允许滞后于各种特征时间尺度。实际上,对于外汇市场,该算法在MetaTrader 5介质中实现,既可以作为指标SSA1–线性过滤,也可以作为指标SSA2–带时滞的线性过滤,还可以作为advisor的一个单位[8]。advisor算法实现的特点是,基于具有T个隐藏层(1<T<10)的反向扩展神经网络,可以进行线性滤波。还实现了工作[7]中描述的自适应行为方法。3.
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2022-5-6 08:12:34
算法测试算法SSA1和SSA2的实验测试已在2012年9月30日至2013年9月30日期间针对pairEURUSD进行。用于分析的货币对为欧元、英镑美元、美元瑞士法郎、美元日元、美元加元、澳元美元、新西兰元、欧元。时间框架为1分钟,初始押金10000美元,路肩100,标准1号的0.1号地块。初步平均值5考虑到41。。。主要部件。时滞算法采用两层隐层神经网络。该算法在MQL5介质中实现,是通用算法[8]的一部分。表1显示了测试结果。表1 2013年9月1日至2013年9月29日期间的测试算法结果;l-投资公司数量,P-利润,Sh夏普比率和提取D%lP,$Sh D%SSA11822.30.13 6.192 1277.9 0.08 7.073 1216.5 0.08 7.074 1216.2 0.08 7.05SSA21 1547.5 0.08 6 642 1530.6 0.10 6.913 1198.6 0.08 7.064 1140.3 0.08 6.95对于一年的间隔,所有实施似乎都是盈利的,而对于两个月的间隔,盈利份额为0.65-0.75。平均每年进行300-370次交易。结果似乎弱地依赖于保留的主要成分的数量,尽管我们观察到利润率随着L的增长而有所下降。与线性过滤相比,具有时滞的模型没有显示出显著的优势,尽管结果的分散性稍小。在主要部件保留最少的线性模型中,下垂最小,而夏普系数最大。SSA算法执行风险对冲。在最简单的变体中,即使是对一种货币对的交易也会进行套期保值,而对该货币对的进入/退出头寸的决定是基于对所有货币对的分析而做出的。
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