Что такое исторические данные
Простой рецепт где взять исторические данные
Некоторое время назад прошла волна постов «Где мне взять нахаляву подешевле рыночные данные для тестирования своих торговых роботов?» и была предложена масса вариантов, начиная от «дергать ISS«, до «хакнуть Финам» и «да я своего вендора сейчас напишу и буду раздавать данные из Квик«.
Немного забавно читать, как матерые трейдеры, зарабатывающие от 100% в месяц, жмутся оплатить подписку на МФД или ещё где-то и занимаются странными телодвижениями по раздобыванию очень странных бесплатных данных непойми кем составленных и непойми какого качества. По результатам анализа которых будут торговать роботы и показывать финрез, мягко говоря, противоположный тестам на истории.
Простой ( неправильный ) ответ лежит на поверхности: данные удобно брать у своего брокера. По здравым размышлениям крайне странно, что Финам был готов раздавать гигабайты тиков всем желающим со своего сайта без регистрации, но при этом имел ограничение на скачивание истории минутных баров через протокол Транзак (по моим сведениям 1 месяц минуток был доступен).
И тут случайно выясняется, что мой брокер оказался большим молодцом и тихой сапой реализовал приличный сервер истории. За что ему низкий поклон брокерская комиссия ежемесячно большая.
Сначала удивился возможности скачать минутки М1 по давно умершему фьючерсу MXZ7:
Потом восхитился возможности скачать минутки М1 аж с незабываемого «народного наипо» в 2007 (кстати, зацените мой любительский теханализ этой бумаги):
И как вишенка на торте — кровеносная кровососная система страны с 2001 года:
Большое человеческое спасибо за возможность больше не заниматься ерундой и не перегонять данные в виде стометровых текстовых файлов. Пожелания по доработке протокола подключения озвучивать бессмысленно, так что закончим в мажоре.
исторические данные
Смотреть что такое «исторические данные» в других словарях:
Исторические области Польши — регионы, которые были связаны с Польским государством на протяжении его истории, или находятся в современной Польше, без включения их в её административное деление. Есть несколько исторических и культурных регионов Польши, которые являются… … Википедия
Исторические памятники Новгорода и окрестностей — Исторические памятники Новгорода и окрестностей* Historic Monuments of Novgorod and Surroundings** Всемирное наследие ЮНЕСКО … Википедия
Исторические миграции армянского населения — В данной статье рассматриваются миграции армянского населения исторической Армении, происходившие в XI XX вв. под влиянием различных военно политических и экономических факторов. Содержание 1 Вытеснение армянского населения с территории… … Википедия
Исторические карты — карты, отображающие исторические явления и события, взаимосвязи общественных явлений прошлого с географическими факторами. И. к. показывают размещения древних культур, государств, социальные движения, торговые пути и т. п.… … Большая советская энциклопедия
ЧИСЛОВЫЕ ДАННЫЕ БИБЛИИ — демографич., хронологич. и др. данные Свящ. ПИСАНИЯ (напр., данные о размерах сооружений, строений и др.). Две категории Ч.д. Экзегеты выделяют в Писании две категории Ч.д.: а) исторические, б) символические. Первая категория отражает гл. обр.… … Библиологический словарь
архивные данные (в SCADA) — архивные данные [Интент] Недопустимые, нерекомендуемые исторические данные (1)Примечание (1) Мнение автора карточки Тематики автоматизированные системы EN historian datahistorical data … Справочник технического переводчика
Источники исторические — всё, непосредственно отражающее исторический процесс и дающее возможность изучать прошлое человеческого общества, т. е. всё, созданное ранее человеческим обществом и дошедшее до наших дней в виде предметов материальной культуры,… … Большая советская энциклопедия
МУЗЕИ ИСТОРИЧЕСКИЕ — науч. учреждения, осуществляющие сбор, хранение, изучение и популяризацию памятников материальной и духовной культуры, отражающих развитие человеческого общества. М. и. имеют либо широкий ист. профиль (музеи истории страны, республики, отд. р нов … Советская историческая энциклопедия
ИСТОЧНИКИ ИСТОРИЧЕСКИЕ — все, непосредственно отражающее ист. процесс и дающее возможность изучать прошлое человеч. об ва, т. е. все, созданное ранее человеч. об вом и дошедшее до наших дней в виде предметов материальной культуры, памятников письменности, идеологии,… … Советская историческая энциклопедия
ПЕРВЫЕ ИСТОРИЧЕСКИЕ ПЛАВАНИЯ — Морские походы древних мореплавателей, засвидетельствованные историческими источниками. Известно, что египтяне первыми открыли и освоили морские пути вдоль берегов Африки в Пунт «страну бога» (Сомали, Йемен), откуда на кораблях… … Морской энциклопедический справочник
Этногенез армян — История Армении Государства и образования … Википедия
Визуализация и работа с историческими данными: интерактивные карты и linked data базы знаний для изучения истории
Порой глянешь по сторонам и кажется, что современного мира вне IT не существует. Однако есть области человеческой жизни, очень слабо затронутые компьютеризацией. Одна из таких областей — история. И как наука, и как учебный курс. Конечно, работа за компьютером едва ли когда-то заменит историкам ковыряние в архивах. Но уж изучать историю по нарисованным в учебнике статическим картам, а порядок событий выстраивать, тщательно выписывая на бумажку даты в порядке возрастания — это точно прошлый век. Однако инструментов для наглядного изучения истории не так-то много и найти их очень непросто.
Если вы хотите узнать, какие есть интерактивные исторические карты, где стоит посмотреть на представление событий в форме таймлайнов и как делать сложные запросы к википедии типа «все государственные деятели, работавшие в Европе в 1725 году» — читайте дальше.
С чего все началось: на летней школе мы взялись делать интерактивную карту исторических событий на базе википедии. Я не даю прямую ссылку на проект, поскольку проект очень сырой (над ним работала команда из 4 прекрасных десятиклассников, но много ли успеешь за 3 недели), а еще потому что сервер имеет обыкновение «падать» и без хабраэффекта.
Нам хотелось на карте отобразить события, происходившие в разные исторические эпохи — и это отчасти получилось: у нас есть карта битв с их описаниями. На тот момент, когда мы занимались этим проектом, мы знали лишь про пару интерактивных исторических атласов, и ни один из них не показывал на карте события.
Я полагаю, что этих карт так мало потому что все сталкиваются с теми же проблемами, что и мы: исторические данные не структурированы. Нет машиночитаемых баз данных, откуда можно выгрузить информацию о важных исторических событиях. Историки, если и заводят базы данных, описывают в них, как правило, лишь свою узкую предметную область — типа карты укреплений Римской империи. Это может быть интересно и полезно историкам, но вряд ли простые люди могут извлечь из такой карты для себя много пользы. Вторая проблема — полное отсутствие данных про границы стран в исторической перспективе. Вы можете найти сотни атласов древних эпох, но координаты границ вам придется переносить с атласов вручную. Третья проблема — отсутствие каких-либо стандартов описания исторических данных. Даже нормального формата описания даты не существует, стандартные типы данных и форматы ломаются о годы до нашей эры. Что уж говорить про разные календари или неточно определенные даты.
Проблемы недостатка машиночитаемых исторических данных еще ждут своего решения (мы работаем над этим, присоединяйтесь, работы на всех хватит). Но все же некоторые проекты по своему справляются с этим…
Как гласит народная мудрость: «После того, как вы сломали прибор, изучите инструкцию». Уже после того как мы сделали свою карту, мне удалось найти несколько других проектов с интерактивными картами и другими способами визуализировать историю и добывать исторические данные. Но на то, чтобы откопать эти ресурсы в недрах интернета мне понадобилась какое-то совершенно неприличное количество времени, поэтому я решил собрать всё, что нашел, в одном месте.
Первая категория — интерактивные исторические карты. Это не карты моей мечты, но вполне рабочие продукты. Их довольно много (и я не перечисляю тут еще совсем узкоспециализированные), но действительно хороших среди них всего пара, увы. Отдельно печалит, что среди них нет локализованных проектов, а значит по ним тяжело учить русскоязычных школьников.
Информация на карте добыта в том числе из википедии и викиданных. Исторически карта неточна, о чем сообщают многие пользователи, знакомые с историей Китая. Но в проекте присутствуют зачатки вики-редактирования карт, так что когда-нибудь ошибки будут исправлены.
Из вводного видео можно также узнать об довольно широких возможностях визуализации статистической информации (типа населенности, исповедуемых религий итп) о разных эпохах. Не все из этих визуализаций просты и наглядны, но сама возможность так делать — это здорово.
Технологию семантических сетей берут на вооружение все крупные поисковые и информационные системы. В частности, сейчас многие учатся переводить естественный язык в формализованные запросы такому графу. Наверняка следственные органы и разведывательные службы пользуются этим (учитывая, что один из самых популярных графов знаний делается по CIA Factbook). Можно придумать миллион способов использовать эту технологию в любой аналитической работе: для государства, для бизнеса, для науки и даже для планирования домашнего хозяйства.
Может через несколько лет поисковые системы и научатся расшифровывать часть ваших вопросов на естественном языке и отвечать на них. Но вы сами можете воспользоваться всей мощью этого инструмента уже сейчас и получить куда большую гибкость, чем вам даст любой поисковик. Итак, учебные материалы:
Скажу честно, несмотря на хорошую подачу, материал всё равно довольно сложный: формат данных RDF, онтологии и язык запросов SPARQL. Пока я не нашел эту статью, я мог только восхищаться тому, как круто люди им пользуются, но вообще не понимал как это заставить работать. The Programming Historian дает сложный материал на очень понятных примерах и показывает, как этим пользоваться.
Их сайт, кстати, небезынтересен уже своим названием. Они учат историков пользоваться вычислительными инструментами и программированием для исследований. Потому что капелька программирования любую работу делает проще.
upd: Вспомнил и добавил еще две карты про историю урбанизации и развития человечества. И еще одну совсем простенькую карту, сделанную руками.
Что такое исторические данные
К тому же бухгалтер часто использует прошлые данные при оценке затрат, которые сегодня изменить уже никто не может. С другой стороны, имеют место оценки затрат, которые оказывают существенное влияние на принимаемое решение, в то же время не являясь прошлыми, историческими данными. [c.212]
Следовательно, фактические (исторические) данные сами по себе не являются релевантными, они не будут полезными при выработке решения и могут вообще не рассматриваться при обсуждении альтернатив. Прошлое мы изменить уже не можем. Прошлые данные о затратах тем не менее необходимы, как основная база для прогнозирования величины и поведения будущих затрат. [c.212]
В предыдущей главе уже говорилось о релевантной информации, в частности о доходах и затратах. (Напомним также, что тема релевантного подхода к выбору альтернативы в процессе принятия управленческого решения кратко описана в главе 6 части I.) Поясним, что релевантными могут быть только доходы и затраты, во-первых, относящиеся к будущему управленческому решению и, во-вторых, отличающиеся по вариантам. Следовательно, фактические (исторические) данные сами по себе не являются релевантными, они не будут полезными при выработке решения и могут вообще не рассматриваться при обсуждении альтернатив. Прошлое мы изменить не можем. Прошлые данные о затратах тем не менее необходимы как основная база для прогнозирования величины и поведения будущих затрат. [c.359]
Получение надежных оценок будущих показателей, например, спроса на товары, стоимости материалов или готовой продукции, величины затрат — важный этап в процессе принятия текущих и долгосрочных управленческих решений. Выше были рассмотрены методы прогнозирования с помощью приемов регрессии при изучении причинно-следственных связей между показателями. Метод регрессии применяется также при прогнозировании временных рядов, исходя из прошлых, исторических данных. [c.77]
Обычно для признания модели объективной ее проверяют путем сравнения фактических и прогнозных показателей, прежде чем использовать в дальнейших исследованиях. Эффективным может оказаться прием, когда прогнозная модель формируется исходя из усеченных исторических данных, т.е. фактические значения последнего периода исключаются из прогнозных расчетов и используются как фактические показатели для оценки прогноза. Надежность модели зависит от протяженности временного ряда, как правило, не менее 4—5 лет, причем без нетипичных данных. [c.82]
Информация, представляемая в финансовой отчетности, ограничена по своей природе в том смысле, что относится к микроэкономическим субъектам, возникает в процессе применения приблизительных оценок, ориентирована на исторические данные, является единственным доступным пользователям источником информации, не бесплатна. [c.159]
Точность и надежность таких прогнозов мы рассмотрим позднее. Однако следует подчеркнуть, что прогнозная модель полностью основана на данных прошлых периодов. Предполагается, что все другие факторы неизменны и что и тренд, и сезонные колебания ведут себе так же, как это следует исходя из имеющихся исторических данных. [c.205]
Исторические данные, которые используются при выработке модели прогнозирования, играют чрезвычайно важную роль. В идеале желательно иметь большое количество данных за значительный период времени. Так, чтобы спрогнозировать покупательский спрос на 1998 г., обычно недостаточно просто взять [c.214]
Hi) В попытке устранить до некоторой степени недостатки, описанные в пунктах (i) и (it), мы можем разработать модель прогнозирования исходя из усеченного набора имеющихся исторических данных. Например, если у нас есть показатели объема продаж за период с 1990 по 1997 гг., мы можем выработать модель на основе значений только за 1990—1996 гг. Остальные показатели, т. е. показатели за 1997 г., можно использовать для сравнения с прогнозными показателями, полученными с помощью этой модели. Такого рода проверка более реалистична, так как она фактически моделирует прогнозную ситуацию. Недостаток этого метода состоит в том, что самые последние, а следовательно, и наиболее значимые показатели исключены из процесса формирования исходной модели. [c.216]
Те приемы и методы, которые мы описали в этой главе, позволяют выработать модели прогнозирования, основанные главным образом на исторических данных. При этом предполагается, что ситуация в будущем не будет сильно отличаться от настоящей. Таким образом, все значимые факторы либо учтены в модели прогнозирования, либо, предположительно, неизменны в течение всего времени, когда ею пользуются. На практике же точность прогнозных значений зависит от ряда внешних факторов и непредвиденных обстоятельств. Например, объем продаж ряда товаров может зависеть от следующих факторов [c.217]
Тренда. Показывает общий тип изменений в исторических данных. [c.220]
Необходимость гармонизации бухгалтерского учета на международном уровне признается на сегодняшний день большинством ученых, специалистов и политических деятелей большинства стран. Однако глобальная стандартизация бухгалтерского учета на международном уровне имеет и своих противников. Некоторые специалисты считают, что масштабы гармонизации ограничены, из-за существенных различий в национальном налоговом законодательстве, различии уровней экономического развития и образования. По мнению других, международные стандарты — это дорогостоящее копирование национальных стандартов и потому они бесполезны. Вместе с тем, проанализировав исторические данные об эволюции бухгалтерского учета с древнейших времен до наших дней, необходимо признать, что тенденция к стандартизации учетной деятельности является объективной закономерностью развития бухгалтерского учета. Представим процесс развития бухгалтерского учета на диаграмме. [c.209]
Главным в создании новой системы управления является накопление знаний о влиянии на уровень прибыльности компании, эффективность работы ее отделений, находящихся в разных странах (географический фактор). Первоначально оценка возможностей бизнеса основывалась на статистическом анализе или исторических данных. Когда первоначальные оценки стали давать неожиданные результаты ( 40% для одного показателя), оказалось необходимым проверить и улучшить качество накапливаемых знаний. На этой стадии была обнаружена важность некоторых переменных. Повсеместное подключение менеджеров региональных отделений с базами знаний обусловило скачкообразный процесс изменений в эффективности не только потому, что это было в интересах менеджеров, но и в результате понимания того, что эффективная работа возможна только в сотрудничестве с более удачливыми коллегами. [c.548]
Мертон разбирает проблемы, возникающие при оценке средней доходности на основе исторических данных [c.160]
При этом могут возникнуть проблемы, связанные с тем, что трейдеру предлагается самому определить, какова степень перекупленности или перепроданности данного рынка. Самое простое, что можно применить, это оценить относительность текущей ситуации путем ее сравнения с другими историческими данными и установить степень нелинейности экстремумов. Чем меньшее число дней используется при вычислении экстремума, тем больше на величину [c.94]
Высокие значения коэффициента быков/медведей предупреждают о понижении (на рынке слишком много быков), а низкие говорят о возможном повышении (быков недостаточно). Почти в каждом случае, когда коэффициент принимает экстремально высокие или низкие значения, рынок оказывается на вершине или в основании. Согласно историческим данным, значения коэффициента выше 60% указывают на крайний оптимизм и являются медвежьим сигналом. Значения ниже 40% говорят о крайнем пессимизме и служат бычьим сигналом. [c.59]
Важно усвоить, что последний отрезок зигзага может меняться в зависимости от изменений анализируемых данных (напр., цен). Это единственный индикатор из всех описанных здесь, у которого изменение цены бумаги может вызвать изменение предыдущего значения. Подобная способность корректировки своих значений по последующим изменениям цены делает зигзаг прекрасным инструментом для анализа уже произошедших ценовых изменений. Поэтому не следует пытаться создать торговую систему на основе зигзага он лучше подходит для анализа исторических данных, чем для прогнозирования. [c.84]
Как узнать, когда рынок подвижен (волатилен), а когда нет Лучше всего составить таблицу рыночной активности. Не используйте для этого готовые исторические данные или графи- [c.104]
Существует ошибочное представление, что проигрышей можно полностью избежать, если провести достаточно эффективную диверсификацию. До некоторой степени верно, что проигрыши можно смягчить посредством эффективной диверсификации, но их никогда нельзя полностью исключить. Не вводите себя в заблуждение. Не имеет значения, насколько хороша применяемая система, не имеет значения, как эффективно вы проводите диверсификацию, вы все равно будете сталкиваться со значительными проигрышами. Причина этого не во взаимной корреляции ваших рыночных систем, поскольку бывают периоды, когда большинство или все рыночные системы портфеля работают против вас, когда, по вашему мнению, этого не должно происходить. Попробуйте найти портфель с пятилетними историческими данными, чтобы все торговые системы работали бы при оптимальном f и при этом максимальный убыток был бы менее 30% Это будет непросто. Не имеет значения, сколько при этом рыночных систем используется. Если вы хотите все сделать математически правильно, то надо быть готовым к проигрышу от 30 до 95% от баланса счета. Необходима строжайшая дисциплина, и далеко не все могут ее соблюдать. [c.40]
Если действительно большое значение имеет то обстоятельство, приводите вы данные или нет, значит вы используете слишком много исторических данных. На самом деле, нет большой разницы, используете ли вы приведенные или необработанные данные, если нет вышеописанной проблемы, поэтому следует пользоваться приведенными данными. Это не означает, что оптимальное f, рассчитанное из приведенных данных, было оптимальным в прошлом. Оно могло таковым и не быть. Оптимальное f, рассчитанное из необработанных данных, могло быть оптимальным в прошлом. Однако оптимальное f, рассчитанное из приведенных данных, имеет больше смысла, так как приведенные данные являются более справедливым представлением распределения возможных результатов по следующей сделке. [c.76]
Уравнения с (2. 10а) по (2. 10в) дают разные ответы в зависимости от того, какая была открыта позиция длинная или короткая. Например, если акция куплена за 80, а продана за 100, выигрыш составит 25%. Однако если акция продана по 100, а закрыта по 80, то выигрыш составит только 20%. В обоих случаях позицию открыли по 80 и закрыли по 100. Таким образом, последовательность — хронология трансакций — должна приниматься во внимание. Так как хронология трансакций затрагивает распределение процентных выигрышей и проигрышей, мы допускаем, что будущая хронология скорее всего будет подобна прошлой. Конечно, мы можем игнорировать хронологию сделок (используя 2.10в для длинных позиций и цену выхода в знаменателе 2.10в для коротких позиций), но это означало бы уменьшение информации в исторических данных. Более того, риск торговли является функцией хронологии торговли, и этот факт мы были бы вынуждены игнорировать. [c.76]
Теперь, когда мы закончили рассмотрение эмпирических методов, а также характеристик торговли фиксированной долей, мы изучим параметрические методы. Эти методы отличаются от эмпирических тем, что в них не используется прошлая история в качестве данных, с которыми придется работать. Мы просто наблюдаем за прошлой историей для создания математического описания распределения исторических данных. Это математическое описание основывается на том, что произошло в прошлом, а также на том, что, как мы ожидаем, произойдет в будущем. В параметрических методах мы имеем дело с этими математическими описаниями, а не с самой прошлой историей. Математические описания, используемые в параметрических методах, называются распределениями вероятности. Чтобы использовать параметрические методы, мы должны сначала изучить распределения вероятности. Затем мы перейдем к изучению очень важного типа распределения, нормального распределения. Мы узнаем, как найти оптимальное/и его побочные продукты при нормальном распределении. [c.82]
Один из важных параметров, который трейдер, желающий использовать описываемые в этой главе концепции, должен ввести, — это волатильность. Существует два способа определения волатильности. Первый — использование оценки на основе рыночных данных — дает подразумеваемую волатильность. Модели ценообразования опционов, представленные в этой главе, используют волатильность в качестве одного из своих входных параметров для получения справедливой теоретической цены опциона. Подразумеваемая волатильность основывается на предположении, что рыночная цена опциона эквивалентна его справедливой теоретической цене. Волатильность, которая дает справедливую теоретическую цену, равную рыночной цене, и есть подразумеваемая волатильность. Второй метод расчета волатильности основывается на использовании исторических данных. Полученная таким образом историческая волатильность определяется фактической ценой базового инструмента. Хотя волатильность в качестве входного данного в модели ценообразования опционов [c.152]
Беда в том, и это наглядно показано на рис. 2.2, что рост популяции является гиперболической функцией, которая очень хорошо аппроксимирует как сами исторические данные, так и их экстраполяцию в будущее. [c.99]
Это подводит нас к изучению статистических данных. Насколько надежны исторические данные при построении прогнозов на будущее Трейдеры, торгующие с финансовым рычагом, или маржей, зачастую избыточно доверяют статистическим данным. Дело не в самих статистических данных. Существует логика, в соответствии с которой торговые сделки показывают смещение в использовании инструментов. Допустим, предшествующие 100 сделок давали 75 процентов выигрышей и 25 процентов проигрышей. Насколько эти числа дают нам уверенность в том, что из последующих 100 сделок 75 процентов опять будут выигрышными Ниже приводится шокирующая статистика, которая многим покажется несоответствующей действительности. Если мы исключим смещение, вероятность того, что из 100 сделок 75 процентов окажутся выигрышными, составляет лишь 31,25 процента. [c.152]
Имеются некоторые исторические данные, характеризующие риск, присущий акциям компаний Kodak и iti orp [c.164]
Шаг 2. Оценка премии за риск, которую требуют инвесторы, принимая на себя риски, вызванные этими факторами. Когда мы вычисляли премию за рыночный риск, мы смотрели на различия между доходностью рыночных ценных бумаг и доходностью казначейских векселей в ретроспективе. Подобным же образом Al ar использовала исторические данные, чтобы вычислить дополнительную доходность, которую инвесторы ожидали получить, беря на себя [c.184]
Из теории также следует, что любой анализ — фундаментальный или технический — не может скольнибудь существенно помочь увеличить доходность операций, поскольку цены отражают всю имеющуюся информацию, а поступление новой информации происходит случайным образом. То есть любые новые данные принимают к сведению и осмысливают тысячи инвесторов, и эти данные (как новые, так и полученные ранее) находят точное отражение в рыночной цене. Прошлые данные никак не могут повлиять на будущие цены, следовательно изучение исторических данных с помощью фундаментального или технического анализа совершенно бесполезно. [c.269]
Хотя качественные измерители настроения имеют ограничения, они занимают солидное место в оценке настроения рыночных участников. Они также обладают тем преимуществом, что общедоступны. Однако, эти измерители не могут точно отразить, как наличные деньги фактически распределяются и в какой степени («превалирование и интенсивность» по Неиллу). Это то, где количественный анализ настроения играет жизненную роль. В количественном анализе настроения, вы собираете определенные данные, которые могут точно измерять направления и количества распределения наличных денег. Исторические данные при этом проанализированы и проверены, чтобы точно вычислить подлежащее настроение и оценивать его значение. Таким образом, крайности в оптимизме и пессимизме идентифицируются через фактические действия инвестиционных кругов, а не через общее чувство или отношение, выражаемое опросами и новостями. [c.255]
Механическая система как правило создается, тестируется и оптимизируется на историческом ряде цен одного актива. Одной из главных задач создания хорошей МТС является предотвращение ее подгонки под конкретные исторические данные, которые наверняка не повторятся в будущем. Эффективным способом проверки МТС на излишнюю подгонку является переход на другие активы без изменения параметров системы. Если при переходе на исторические ряды цен других активов без повторной оптимизации параметров система продолжает показывать удовлетворительные результаты, то это повышает вероятность того, что она окажется прибыльной в реальной торговле. При этом надо иметь в виду, что если активы высококоррелированы, то это существенно снижает ценность такой проверки. Если же при переходе с ряда цен исходного актива (на котором МТС создавалась и оптимизировалась) на ряд цен высококоррелированного с ним актива система разваливается, то это служит веским основанием для отказа от нее. [c.180]
В начале 1980-х годов на рынок пришли системы «черные ящики», стоимостью по 3000 долларов, стохастики, RSI, индексы настроения рынка и так далее. Затем Trade Station и другие разработчики подобных программ предложили интересный проект для новых трейдеров, создав автоматическую систему, которая обеспечивает возможность проведения тестов на исторических данных и построения кривой, показывающей результаты таких исследований. Механические системы воспринялись с воодушевлением они были популярны, но невыгодны. Вскоре появился «Рыночный Профиль»1. Он поймал в ловушку тысячи высокоинтеллектуальных трейдеров, приведя их к денежным потерям. Трейдеры потерпели неудачу потому, что «Рыночный Профиль» использует параметрическую статистику, основанную на предположении о случайности рынка. [c.108]
Как только вы создали свою методику, утомительные исследования и на-пряженая работа заканчиваются. Ваша торговая система выстроена, постоянна и неизменна. Стресса нет, поскольку решения принимаются не вами, а машиной. Тщательное и точное тестирование (отчасти гипотетическое, потому что использовались исторические данные) не оставило места для неожиданностей. Все учтено, поэтому ваша уверенность велика. [c.4]