ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СТРАТЕГИИ
Добро пожаловать

Добро пожаловать на форум. посвященный безубыточной торговли на рынке форекс. Зарегистрируйтесь на нашем форуме и Вы всегда будете в курсе последних технологий, применяемых на рынке форекс для безубыточной торговли.


Join the forum, it's quick and easy

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СТРАТЕГИИ
Добро пожаловать

Добро пожаловать на форум. посвященный безубыточной торговли на рынке форекс. Зарегистрируйтесь на нашем форуме и Вы всегда будете в курсе последних технологий, применяемых на рынке форекс для безубыточной торговли.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СТРАТЕГИИ
Вы хотите отреагировать на этот пост ? Создайте аккаунт всего в несколько кликов или войдите на форум.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И СТРАТЕГИИ


     Рады приветствовать Вас, Гость. Надеемся, что знакомство с форумом ФОРЕКС. Технологии безубыточной
торговли будет для Вас не только крайне полезно, но и принесет массу положительных эмоций

Добро пожаловать
Статистика
Всего зарегистрированных пользователей: 8035
Последний зарегистрированный пользователь: gerber

Наши пользователи оставили сообщений: 4638 в 2300 сюжете(ах)
ПРИНЦИПЫ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ "TREND HUNTER"
ПРИНЦИПЫ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ "TREND HUNTER"

Основными принципами, на которых базируется торговая форекс система
"Trend Hunter" являются следующие:

1. Вхождение в сделку приоритетно по текущему тренду

Так как мы при построении торговой форекс системы также опираемся на
теорию вероятностей, основным постулатом в этом смысле по отношению к

тренду является то, что

1. Тренд скорее продолжится, чем изменит свое направление
2. Вероятность более выгодной сделки выше при заключению ее по тренду,
чем против него

Следовательно, основные сделки на рынке форекс будут заключаться
преимущественно в направлении существующего тренда (направления движения

валютного кросс-курса). Здесь необходимо отдельно оговорить тот момент,
что сделки против тренда не запрещены, но они являются сделками высокой

рискованности и их последствия полностью лежат на ответственности
трейдера, торгующего на валютном рынке форекс.

При расчете принимаются во внимание 2 параметра - направление
тренда
и сила тренда. Здесь применяется
классический подход

Элдера при установлении направления движения тренда и индикаторы силы
при оценки его мощности, а следовательно и потенциала для дальнейшего

движения.

Вероятность успешной сделки по тренду выражается так:

> 50% - 5
> 40% - 3
> 30% - 1

<30% - 0
<20% - сделка отменяется

Объемы подтверждают принятие решения

Несмотря на то, что это общеизвестный постулат (принцип) при торговле на
валютном рынке форекс, мы посчитали необходимым включить его также в

принципы торговой форекс системы "Trend Hunter", так как нам необходимо
набрать несколько торговых фильтров и потом методом исключения, оставить

только те, у которых вероятность срабатывания наиболее высокая. Это
позволит существенно повысить эффективность предлагаемой торговой системы.

Итак, форекс объемы. Известно общее правило, при котором увеличения
объемов указывает на сильную тенденцию на рынке форекс, а их снижение на

слабеющую. В торговой форекс системе "Trend Hunter" это тоже так, но есь
одно "но" в случае их противоречия (конвергенции или дивергенции) фильтр

будет отрицательным.

Таким образом:

Увеличение по тренду - +1
Постоянный объем - 0
Уменьшение по тренду - -1

Увеличение против тренда - -2
Уменьшение против тренда - -2

Анализ исторического периода на форекс

Естесственно, для каждой торговой форекс системы актуален вопрос "За
какой временной промежуток необходимо анализировать тенденцию для принятия

торгового решения?". Ответ, по нашему мнению таков - пропорционально
торгуемому периоду на форекс. Так как сейчас большинство трейдеров

предпочитают внутридневную торговлю, то мы ориентировались именно на
них. Средний торгуемый период в данной форекс - системе 6 часов (24/6). Это

не значит, что сделка на форекс "выживет" в течение всего этого периода,
просто он является ориентировочным.

НО, сделку необходимо закрыть по истечении этого периода, даже, если она
сохраняет потенциал для дальнейшего развития. Здесь необходимо немного

пояснить, почему так. Общеизвестно, что одними из основных условий, по
которым сделки на валютном рынке форекс могут быть закрыты это (А)

достижение планируемого уровня прибыли/убытков и (Б) превышение времени
запланированного на сделку. Как Вы уже успели догадаться, это праила

риск-менеджмента на рынке форекс. К тому же это подтверждается советами
опытных трейдеров, что не стоит жадничать и испытывать судьбу.

Запланировали - взяли, даже, если дальше сделка может развиваться в
положительную сторону. Но может и не развиваться, ведь так? Лучше синица в

руке, чем журавль в небе. Тем более на рынке форекс. Думаю, Вы
согласитесь с нами.

Использование фундаментальной конъюнктуры на рынке форекс

Это еще один большой вопрос - стоит ли использовать фундаментальные
данные при торговле на рынке форекс и ее конъюнктуру (сами данные + периоды

выхода ключевых новостей)? Большинство торговых форекс систем старого
образца полностью игнорировали данные фундаментального анализа рынка,

сосредотачивая свое внимание преимущественно на технических приемах
торговли. В прогрессивных системах торговли мы стараемся учитывать и этот

аспект в торговле. И вот почему. Известно, что перед выходом новостей,
рынок несколько замирает, а после их выхода начинает судорожно

перестраиваться. И здесь важно, чтобы торговая система на форекс умела
быстро перестроится, изменив параметры. Либо необходимо в такие моменты

отказаться от совершения сделок на рынке форекс.

Приглашаем всех к диалогу относительно создаваеемой форекс - системы
"Trend Hunter". Принимается любая критика, так как нашей задачей является

создание универсальной адаптивной форекс - системы для всех трейдеров
этого сообщества.

Вы не подключены. Войдите или зарегистрируйтесь

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ФОРЕКС

Участников: 2

Перейти вниз  Сообщение [Страница 1 из 1]

Nitro

Nitro

прогнозирование методы статистического анализа временных рядов forex

Краткосрочное прогнозирование поведения ценовых графиков Forex"

Книги и учебные пособия

1. gmdh.net/articles/theory/StatModeling.pdf
Єріна А.М. "Статистичне моделювання та прогнозування" Навчальний посібник.-К.: КНЕУ, 2001
В данном учебном пособии рассматриваются принципы статистического прогнозирования социально-экономических явлений, процессов, модификации моделей динамики, структуры и взаимосвязи, условия адаптации их к специфике объектов моделирования. Полезным является Раздел 4 "Моделювання та прогнозування динаміки"

2. Эконометрика для начинающих. Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов"
В.П. Носко, Москва, ИЭПП, 2000.
Источник: iet.ru

3. Бабешко Л.О.
Основы эконометрического моделирования,
2006.

4. "Эконометрия"
Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А., Новосибирск: Издательство СО РАН, 2005.
Источник: econom.nsu.ru/lib/NFPK/Econometrics/index.htm

5. statsoft.ru/home/textbook/default.htm
Электронный учебник по статистике

6. "Математические методы построения прогнозов"
Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А.
В книге рассмотрены следующие вопросы: методы регрессионного анализа как инструмент в построении прогнозов,конфлюэнтный анализ как универсальный метод учета неопределенностей в задачах прогнозирования, методы построения прогнозов
Полная версия книги: iet.ru/publication.php

7. Аннотация к книге "Математические методы финансового анализа"
Мельников А.В., Попова Н. В., Скорнякова В. С.
Книга посвящена применению математических методов при изучении финансовых инструментов и эффективности инвестиций в условиях определенности и неопределенности. Основная часть материала излагается на основе ряда разделов высшей математики: "Математический анализ", "Исследований операций", "Теория вероятностей и математическая статистика". Излагаются методы стохастической финансовой маткматики, составляющие методологическую основу финансовых расчетов в условиях рисковой финансовой среды. Рассматривается моделирование и прогнозирование финансовых данных и оптимизации инвестиций. В разделе 3.5. Линейные временные ряды рассмотрены: авторегрессионная модель AR(p), модели скользящего среднего MA(q), авторегрессионная модель скользящего среднего ARMA(p,q), моделирование с помощью линейных временных рядов

Тематические порталы

8. eup.ru/Catalog/All-All.asp
EUP.RU Научно-образовательный портал Экономика и управление на предприятиях. Здесь представлена библиотека управленческой и экономической литературы

9. cyber.econ.pu.ru/uchebniki/
Сайт кафедры кибернетики СПбГУ. Библиотека

10. ecsocman.edu.ru
Федеральный образовательный портал "Экономика Социология Менеджмент"

11. prognoz.org
Портал "Прогноз и прогнозирование"

12. sms-publishing.com
Неофициальный сайт курса, стартовавшего в 2003 году в МГУ. В библиотеке сайта имеется очень много статей по теме

13. finance.com.ua
Финансовый сайт Украины
Представлена оперативная финансовая информация по Украине, в том числе о корпорациях, банках, курсах валют

14. lib.sportedu.ru/catalog.idc
Центральная отраслевая библиотека по физкультуре и спорту. В каталоге представлены статьи и ссылки по теме

15. Management.com.ua
Интернет-портал для управленцев

16. forexpf.ru
Интернет-портал по Форекс

17. investo.ru
Портал Инвесто.ру. Имеется тематический перечень статей, среди которых можно найти статьи по прогнозированию с помощью регрессионных моделей

18. exponenta.ru
Образовательный математицеский сайт Exponenta.ru. На портале есть различные разделы, посвященные различным системам анализа данных, таким как STATISTICA, Mathematica, Stata и др. В разделе STATISTICA можно найти: руководство пользователя пакета Statistica 5.1, описание возможностей пакета Statistica 5.5, список русскоязычной литературы, посвященной работе в пакете Statistica. В разделе Методические разработки размещены работы преподавателей вузов, выполненные с помощью пакета Statistica

19. fx.ru
Портал форекс: новости рынка Forex, форум, представлены графики котировок валют, общие сведения о торговле на рынке Forex, полезные статьи

20. forextimes.ru/article/
Портал Forex Times.RU – Статьи. В данном разделе представлено большое количество публикаций по теме

21. cyber.econ.pu.ru/stud/1999/self/cyber9/gos/index.htm
Сайт кафедры кибернетики СПбГУ. В разделе эконометрика можно найти обзор по теме ARIMA - авторегрессионная модель проинтегрированного скользящего среднего, коротко и содержательно

22. statistica.ru
Портал знаний. Этот Портал создан под руководством известного в России и за рубежом специалиста в области анализа данных д-ра Владимира Боровикова, автора многочисленных книг по новейшим технологиям анализа данных, визуализации, классификации и прогнозированию. Полная, ясная и точная информация о современных методах анализа собрана на Портале и структурирована по темам, методам и областям применения, позволяет находить адекватные решения конкретных проблем

Интернет-издания по теме

23. spekulant.ru
Журнал "Валютный спекулянт". В этом сборнике предстваляются статьи по основам, принципам биржевых игр. Также опубликованы статьи руководителя магистерской работы Смирнова А. В.

24. statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html
Советник по прогнозированию

25. nsu.ru/ef/tsy/ecmr/index.htm
Эконометрическая страничка. На сайте представлены ссылки на различные источники, призванные помочь тем, кто интересуется эконометрикой, применением математических методов и статистических методов в экономике. Размещены: эконометрические и статистические компьютерные программы, такие как RATS (Regression analysis of time series), Stata (Software for statistical analysis) и т.д.

26. neuroproject.ru/index.php
Учебник "Методы прогнозирования". Этот учебник предназначен для первоначального ознакомления с методами прогнозирования, аналитическими технологиями, с нейронными сетями и генетическими алгоритмами

27. shkolny.com
Электронный юридический журнал "Юрист-онлайн". Научно-практический журнал, справочник юриста. Есть рубрика, посвященная прогнозированию на фондовом рынке

28. gmdh.net/articles/rus/length.pdf
Степашко В.С., Коппа Ю.В. Работа по теме "Зависимость качества прогнозирования налоговых поступлений от длины статистической выборки". В работе изучается влияние длины интервала "обучения" модели на точность краткосрочного и долгосрочного прогнозирования, осуществляемого по статистическим данным

29. prognoz.org/lib/
Библиотека сайта "Прогнозы и прогнозирование". Здесь представлен перечень статей по планированию прогнозированию в разных сферах деятельности

30. library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/06_02_07.pdf
HSE economic journal (Высшая школа экономики, ГУ-ВШЭ). Оценивание коэффициентов моделей типа ARMA, диагностика модели ARMA, прогнозирование с помощью ARMA моделей, нестационарные временные ряды.

31. library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/06_04_06.pdf
HSE economic journal (Высшая школа экономики, ГУ-ВШЭ). Сезонность [Сезонная ARIMA (SARIMA)], авторегрессионные модели с распределенными лагами, слабая экзогенность (weak exogeneity), сильная экзогенность (strong exogeneity), суперэкзогенность (super exogeneity), многомерные процессы, векторная авторегрессия [VAR].

32. interstat.stat.vt.edu/InterStat/
Сайт журнала "InterStat" (Satistics on the Internet). Сайт представляет электронный журнал "InterStat", выпускаемый и поддерживаемый группой энтузиастов. Журнал предназначен для учащихся, специалистов в области, и может быть полезен всем, кто изучает статистику и применение статистических методов в экономике, статистических исследований в экономике. На сайте содержатся статьи в формате PDF, начиная с 1995 года

Публикации по теме

33. statsoftinc.com/textbook/stathome.html
Представлена обзорная статья о моделях ARIMA, идентификации модели, осуществлении прогнозирования с помощью выбранной модели.

34. iet.ru/usaid/ryad/ryad.html
В рамках анализа временных рядов изложены суть и основные особенности моделей ARIMA

35. kgafk.ru/kgufk/html/uchkorandreg.html
Кубанский Государственный Университет Физической культуры, Спорта и Туризма Лекция на тему: " РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ". Рассмотрены показателии регрессии, формы корреляционной связи, определение параметров уравнения регрессии.

36. nickart.spb.ru/analysis/arima.php#ARIMA
Статья, освещающая использование модели ARIMA для анализа временных рядов. Показаны возможности применения моделей ARIMA на примере работы "сарафанного радио".

36. ecsocman.edu.ru/db/msg/275267.html
Статья "Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей" (Научные труды ИЭПП №89). В работе представлен обзор литературы, вышедшей в последние годы и посвященной прогнозированию с использованием различных типов эконометрических моделей. Предложен метод прогнозирования с применением информативных структур: дано теоретическое обоснование, приведены результаты прогнозирования и сравнения с результатами прогнозирования при помощи моделей ARIMA. Рассматривается эконометрическая модель сценарных прогнозов основных макроэкономических показателей РФ. Приведены результаты расчетов прогнозных значений, построенные на основе двух сценариев
Полный текст книги на сайте ИЭПП: iet.ru/publication.php?folder...

37. en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average
Статья в Википедии. Представлено определение и краткий обзор модели ARIMA

38. gmdh.net/articles/rus/length.pdf
Бидюк П.И., Зворыгина Т.Ф. "Структурный анализ методик построения регрессионных моделей по временным рядам наблюдений." В работе выполняется анализ методик построения моделей типа авторегрессии со скользящим средним (АРСС), АРСС с эндогенными переменными (АРССЭ) или АРСС с интегрированным скользящим средним (АРИСС). Задача построения авторегрессионных моделей по временным рядам наблюдений рассматривается как последовательность этапов анализа данных. Приведено краткое описание множеств возможных процедур на каждом из таких этапов с рекомендациями и ограничениями на их применение

39. math.tsu.ru/
Электронная библиотека Математического факультета Томского Государственного Университета. Сайт представляет электронную библиотеку Математического факультета Томского Государственного Университета. Здесь в свободном доступе находятся конспекты лекций по теории алгоритмов, математическому моделированию, полные тексты учебников и задачников по математическому анализу, защите информации

40. duke.edu/~rnau/arimest.htm
Статья "Issues in estimating ARIMA models". В данной статье изложены основные трудности и проблемы, возникающие при идентификации модели ARIMA

41. valuebasedmanagement.net/methods_arima.html
Сайт ValueBasedManagement. Статья освещающая применение модели ARIMA

42. valuebasedmanagement.net/methods_exponential_smoothing.html
Сайт ValueBasedManagement. Статья освещающая метод экспоненциального сглаживания

43. valuebasedmanagement.net/methods_regression_analysis.html
Сайт ValueBasedManagement. Статья освещающая регрессионные модели прогнозирования

44. fx.ru/forbeginers/usefularticles/
Перечень полезных статей на Форекс портале

45. 12manage.com/methods_arima.html
Сайт 12Manage - Rigor and Relevance in Management. На сайте представлено большое количество информации по темам модели ARIMA, модель Бокса-Дженкинса

46. soc-gw.univ.kiev.ua/EDUCAT/BASIC/MMPS/STATISTICA/textbook/modules/sttimser.html
Представлен материал по теме "Анализ временных рядов"

47. hockey-fans.com/stats/arima.php
Сайт Hockey Fans. На данном сайте представлена статья об использовании моделей ARIMA с различными наборами параметров для прогнозирования среднего количества голов за игру в сезоне. Выбор лучшей модели осуществляется по нескольким критериям: SSE, AIC, SBC

48. nickart.spb.ru/analysis/text_08.php
"Прогнозирование в маркетинге". J. Scott Armstrong/Roderick J. Brodie. В данной статье рассмотрены следующие методы: построение моделей на основе поведения аналогов, прогнозирование с использованием дополнительной информации, экспертные системы, эконометрические методы и д.р., а также обсуждается целесообразность применения каждого из данных методов для прогнозирования

49. statsoft.ru/home/aboutus/Publications/articles/article2.htm
Статья в Компьютер Пресс "Анализ финансовых данных в системе STATISTICA". Данная статья описывает возможности, которые предоставляет система STATISTICA пользователю, занимающемуся анализом финансовых данных.

Материалы магистров ДонНТУ по теме

50. masters.donntu.edu.ua/2003/fem/baidaus/diss/index.htm
Байдаус П. В., Автореферат магистерской работы на тему "Разработка мероприятий по улучшению финансового состояния предприятия". В работе в пункте 1.3 рассматриваются классификация методов прогнозирования, приведен обзор базовых методов и анализ их применимости

51. masters.donntu.edu.ua/2003/fem/baidaus/diss/index.htm
Черкасова Ж. В., "АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ " Анализ эффективности различных систем и методов прогнозирования приведен на примере выборки, содержащей данные о общем количестве ЧМТ, происшедших с 1996 по 1999гг., данные представлены поквартально. Прогноз осуществлялся на 4 квартал 2000г. и сверялся с реальными данными за этот период.

52. uran.donetsk.ua/~masters/2001/feht/sheremet/diss/adress.htm
Шеремет Н.Г., Автореферат магистерской работы на тему "АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА В ВОРОШИЛОВСКОМ РАЙОНЕ ГОРОДА ДОНЕЦКА". В работе дан краткий обзор методов анализа данных, представленных в виде временных рядов. Проведен анализ тренда, сглаживание, подгонка функции, анализ сезонности, исследование коррелограмм и т.д.

53. uran.donetsk.ua/~masters/2002/fem/pavlysh/dis/article1.htm
Чапала М. Г., Доцент кафедры ВЭД ДонНТУ, кандидат экономических наук. Статья "Анализ “остаточного“ тренда для выработки стратегии инвестора на рынке ОВГЗ". В работе описан разработанный автором и примененный на практике комплексный подход к анализу и прогнозированию процессов, происходящих на финансовых рынках, в частности на рынке ОВГЗ. Разработанный метод складывается из качественной и количественной составляющих.

FOREX

FOREX

Nitro пишет:прогнозирование методы статистического анализа временных рядов forex

Краткосрочное прогнозирование поведения ценовых графиков Forex"


Статистический анализ является основным методом прогнозирования дальнейшей ситуации на рынке форекс. Зная, в каких пределах ходила цена, скажем, последнюю неделю, мы можем предположить прорыв какого уровня более вероятен - сопротивления или поддержки.

Теперь, когда мы установили уровень и видим четкий восходящий (нисходящий) тренд, выбираем момент для открытия позиции. Это должен быть уровень прошлых минимумов (максимумов). Период берем наименьший - 1 час (H1).

FOREX

FOREX

FOREX пишет:
Nitro пишет:прогнозирование методы статистического анализа временных рядов forex

Краткосрочное прогнозирование поведения ценовых графиков Forex"


Статистический анализ является основным методом прогнозирования дальнейшей ситуации на рынке форекс. Зная, в каких пределах ходила цена, скажем, последнюю неделю, мы можем предположить прорыв какого уровня более вероятен - сопротивления или поддержки.

Теперь, когда мы установили уровень и видим четкий восходящий (нисходящий) тренд, выбираем момент для открытия позиции. Это должен быть уровень прошлых минимумов (максимумов). Период берем наименьший - 1 час (H1).

Повторим еще раз общие правила:

1. Устанавливаем максимумы и минимумы цен за неделю.
2. Определяем основной тренд.
3. Определяем потенциал для прорыва (объем резко увеличился)
4. Ждем проседание курса и в нижней точке покупаем
5. Надеемся на дальнейшее движение курса вверх

Вернуться к началу  Сообщение [Страница 1 из 1]

Права доступа к этому форуму:
Вы не можете отвечать на сообщения

 
  •  

Как создать форум | ©phpBB | Бесплатный форум поддержки | Сообщить о нарушении | Последние обсуждения