хотел немного напомнить))
hrenfx 24.12.2010 01:13 #
Несколько раз в ветке высказывался негативно насчет использования регрессии.
На основе этого поста (Mathcad-файл и входные данные там приложены) провел (продолжение Mathcad-файла) небольшое сравнение синтетика на основе регрессии с синтетиком на основе лучшего вектора-решения:
_http://forum.mql4.com/ru/37296/page18#408764
жаль, хрен сейчас уже активно не выступает по таким темам,да и пишет сейчас о какой-то лабуде. все свои мысли теперь при себе держит.
Не хочется погружаться в дебри матстатистики, ибо можно утонуть, тем более я то, гуманитарий, куда мне... однако кое-какие моменты все-таки выскажу.......
(1) итак первый момент: графики синий и красный в сообщении по ссылке довольно похожи, с точки зрения практического трейдинга почти идентичны, разве что красный (регрессия) чуть чуть более волатильный в некоторых местах, оценки СКО обоих вариантов тоже в целом достаточно близки 0,059 и 0,045 различаются не сильно чтобы реально принимать это во внимание при живой торговле
(2) второй момент касается итоговой структуры синтетика, и тут вопрос что лучше - более равномерное или наоборот? с одной стороны равномерность даёт более плоское распределение риска, с другой стороны, если в том случае как описано по ссылке, регрессия присвоила нули двум инструментам, то это преимущество - мы тем самым получаем более лёгкий портфель, который по волатильности и динамике практически не отличается от более тяжелого, и это хорошо так как это даст некоторый выигрыш по издержкам и марже........... а что касается того почему регрессия выбрала такой портфель то насколько я помню описания алгоритмов, там изначально заложено так, чтобы формировать наиболее экономную модель и выкидывать не значимые переменные, так что тут всё объяснимо
(3) третий фактор, наверняка связан с личными предпочтениями, hrenfx когда создал свой Рецикл в версии 2 был наверняка очень доволен собой (я уверен в этом), и это естественно, что он интуитивно и эмоционально был склонен оценивать свою работу выше чем стандартную регрессию, которая как метод существует очень и очень давно, и конечно почему бы не использовать что-то более новое и прогрессивное, да и сам Рецикл технически уникален как продукт, хотя и невероятно громоздок в использовании...... но по моему скромному имху, утверждать например что регрессия плохая это как минимум странно, потому что свою задачу она вполне эффективно решает, вообще регрессия на мой взгляд это самое главное и полезное чего добилась матстатистика за все годы...... конечно это регрессия не так круто как леса случайных решений, нейросети, генетические алгоритмы, но они и требует вычислений намного больше, а регрессия считается меньше секунды на самом дохлом компьютере какой только можно найти, так что не надо ругать регрессию, регрессия хорошая......
(4) объективно регрессия не может решать некоторые задачи, например задача поиска оптимального синтетика находящегося в выгодной фазе для покупки/продажи до сих пор не решена (имеется в виду в полностью алгоритмизированном виде, а в ручном режиме это не составляет труда), также регрессия неудобна тем что нельзя просто взять и приравнять сумму всех инструментов к нулю, так как будут вырожденные решения (нули), есть и другие моменты......
(5) однажды я обратился к одному участнику форума, чья математическая подготовка была вероятно выше моей, так как он дерзко бросал разные высказывания в разных темах, ясно давая понять свой высокий статус в мире прекрасных абстрактных Чисел и Отношений, мой вопрос был как раз о вырожденных решениях, так как это доставляет определенное неудобство и требует например разделять инструменты на две группы (отсюда происходят базис и офсет), однако данный гражданин воздержался от ответа (вероятно либо не счёл достойным отвечать на столь примитивный вопрос, либо по каким-то иным обстоятельствам), но тем не менее и в текущей реализации не составляет большого труда переставить инструмент из офсета в базис и подставить другой, конечно это не делается одним кликом, но все равно очень быстро, поскольку многие синтетики похожи друг на друга, я посчитал что это вполне приемлемо, а писать генератор перестановок мне просто лень
(6) наверняка регрессия не является самым оптимальным методом в универсальном смысле, но для задач спредовой/трендовой портфельной торговли вполне годится, и как я уже писал ранее, хотя я не могу так феерично манипулировать формулами в маткаде, я не верю что существует некий алгоритм, который способен генерировать _принципиально_ более качественные и стационарные синтетики нежели регрессия (в любом случае у всех читающих данный пост, кто обладает более лучшими владением математикой, есть возможность проверить это лично и доказать что это не так, предоставив более эффективный алгоритм), то есть я утверждаю что любой метод генерирования синтетиков даст приблизительно сходные результаты, разница в алгоритмах лишь в удобстве применения и скорости работы
(5) для того чтобы данный пост был еще более интересным (хотя я понимаю что он интересен лишь аутистам-математикам и анонимным миллионерам-трейдерам) и чтобы добавить к этому посту зашкаливающую эпичность, я напишу здесь вот что:
Регрессия как метод наименьших квадратов известна с 1805 года, когда французский математик Адриен Мари Лежандр опубликовал книгу "Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes" (Новейшие методы определения орбит комет"), с оригиналом можно ознакомиться здесь, разумеется на французском языке: https://books.google.ru/books?id=FRcOAAAAQAAJ&redir_esc=y - особый интерес представляет приложение на странице 72 - собственно там впервые и описывается метод наименьших квадратов. Без сомнения, орбиты комет там были лишь для маскировки, истинное предназначение книги - поиск наилучших лотов для торговли на Парижской бирже! Однако право приоритета открытия оспаривал сам великий Гаусс, он утверждал, что открыл метод в 1795 году, но опубликовал позже - в 1809. Так или иначе, с момента публикации биржевые трейдеры всего мира начали активно применять регрессию для спекуляций.