Ввод размера скользящего окна в научный калькулятор трейдера

Теперь нужно ввести размер скользящего окна для расчета автокорреляций. Скользящее окно применяется для расчета значений функции автокорреляции для функции, заданной на конечном интервале, который Вы ввели для расчета коэффициента корреляций. Скользящее окно фиксирует первые M тайм-фреймов временного ряда и затем сдвигается на каждом шаге на один тайм-фрейм в интервале, который Вы ввели для расчета корреляций двух инструментов.

Скользящее окно формально может принимать значения от двух до 999. Выставлять значение свыше 999 не имеет смысла, так как максимальный интервал, используемый в расчетах, равен 1000. Но реально размер скользящего окна не может быть больше N-1, где N - размер выбранного интервала (число строк, которые используются в расчетах).

Скользящее окно меньше 2 не имеет смысла по определению.

Если Вам не нужен расчет автокорреляций, то введите размер скользящего окна меньше 2. В этом случае Научный Калькулятор Трейдера проигнорирует расчет функции автокорреляции.

Новички обычно интересуются, а какой размер скользящего окна лучше всего установить. Обычно это зависит от того, какой интервал Вас интересует в плане изучения поведения автокорреляций. Но при этом имейте в виду следующее.

Если Вы имеете дело с какой-то очень регулярной функцией, например, периодической, когда на исследуемом интервале укладывается много периодов, то такая регулярность исследуемой функции хорошо детектируется коротким скользящим окном. Можно методом проб и ошибок подобрать размер скользящего окна приближенно совпадающий с периодом регулярности исследуемой функции.

Если Вы имеете дело с белым шумом (в данном случае с его дискретным аналогом, где присутствуют с примерно равными амплитудами все частоты из интервала зарезаемого значением тайм-фрейма), то такой процесс лучше всего детектируется длинным скользящим окном, с размером близким к исследуемому интервалу.

Если Вы будете проводить самостоятельные исследования автокорреляций разных рыночных инструментов, то увидите, что большинство из них находятся как бы в промежуточной области между чисто регулярным движением с добавлением случайного шума и чисто белым шумом. То есть, с одной стороны, это не казино, а, с другой стороны, это не какой-то строгий закон движения, к которому добавили шум такой высокой амплитуды, что визуально утопили в этом шуме признаки регулярности. Всё сказанное здесь об исследованиях относится в первую очередь для дневных данных, так как именно эти данные я подверг наибольшему исследованию, в связи с тем, что именно на этих данных, в основном, я работаю.

Например, если говорить об основных валютных парах, то там невозможно четко разделить регулярное движение и шум, как это разделяется в теории сигналов, когда у Вас идет какой-то радиосигнал, но он тонет в помехах. Одна из причин невозможности такого четкого разделения валютной динамики на регулярность и шум заключается в том, что регулярность динамики валютной пары сама представляет бесконечный ряд (или конечную сумму с большим числом слагаемых) регулярных функций убывающей амплитуды, на которые наложены шумы с не одинаковой, а с разными амплитудами. Плюс нестационарность всего процесса, когда у Вас статистические свойства в конце исследуемого интервала могут сильно отличаться от статистических свойств в начале исследуемого интервала. Но обсуждение этих вопросов выходит далеко за рамки данной инструкции.

Итак, что же мы имеем.

Если размер скользящего окна будет много меньше, чем исследуемый интервал, то Вы получите длинную функцию автокорреляции, так как скользящее сделает много скольжений. Но это будет малоинформативная функция, если, конечно там не обнаружаться какие-то короткопериодические регулярности. Наоборот, если размер скользящего окна будет слишком близкий к размеру исследуемого интервала, то такая функция автокорреляции содержит много информации, но она будет очень короткая. Скользящее окно сделает очень мало скольжений и, например, не дойдет до того момента, когда автокорреляция приблизится к нулю.

Поэтому я рекомендую всегда начинать исследования неизвестного рыночного инструмента с размера скользящего окна примерно половины от размера исследуемого интервала. А уже затем по полученным результатам принимать решение, уменьшать или увеличивать размер скользящего окна. Например, если исследуется интервал в три месяца на дневном тайм-фрейме, то это примерно 64-67 строк. Значит, размер скользящего окна сначала можно взять 33 точки. Затем можно посмотреть, а что изменится, если взять размер скользящего окна равный одному месяцу (22 точки) и двум месяцам (44 точки).

Далее задаем, нужен ли реверс.

------------------

Автор статьи: Евгений Миронов.