Как подготовить ценовые данные для статистического анализа

Все необходимое для успешного старта в форекс-трейдинге! Азы трейдинга, практическая информация, актуальная для тех, кто только пробует на вкус загадочный Форекс, и, конечно, ответы бывалых новичкам.
Бонус за сообщение 0.4$
Ответственный модератор - Ольга Васильева

Как подготовить ценовые данные для статистического анализа

Сообщение Рэндом » 21 ноя 2019, 01:58

Я уже писал о том, что чистые ценовые данные нестационарные, а значит не применимы для статистического анализа. В статистике есть такое понятие как приведение к стационарности. Можно ли это сделать для финансовых временных рядов? Оказывается, можно и это довольно просто.

Для этого прежде всего необходимо определиться какое значение бара мы будем использовать. Нам нужен временной ряд, состоящий из одного параметра цены. В принципе можно использовать любое значение, но самый удобное и логичное значение — это средняя цена бара. Она учитывает важные значения. А именно максимумы и минимумы ценовых баров. Это более корректно отражает движение цены. Вычисляется этот параметр просто: необходимо сложить максимум и минимум бара и поделить на два.

Далее начинается собственно приведение ряда к стационарности. Для этого необходимо построить временной ряд приращений цены. То есть из цены текущего бара вычесть цену предыдущего. Получим временной ряд приращений. В нем есть вся информация о движение цены: в какую сторону она двинулась и на сколько. Тест на стационарность показывает, что такой ряд стационарен.

Следует заметить, что использовать Метатрейдер для статистического анализа неудобно и требует очень много писать кода. Есть более приспособленные для этого системы: язык R и язык Python. Я предпочитаю Питон. Для него есть специальный пакет для получения ценовых данных из Метатрейдера 5. Ряд приращений цены строиться очень просто. Множество пакетов на все случаи жизни. Эти пакеты сильно упрощают программирование. Питон используется многими учёными для научных расчетов. Так что нам доступна не только статистика.

Интересно то, что показатель Хёрста для ряда приращений показывает его предсказуемость и частую смену направления движения. Для чистых ценовых данных он показывает, что они случайны. Это дает надежду на то, что от применения статистики или других методов будет толк.

Выводы. Финансовые временные ряды легко привести к стационарному виду. Со многими другими данными это не так просто. Есть надежда на то, что временной ряд приращений цены не случаен. Это делает применение статистики на Форекс не только оправданным, но и желательным.
Аватар пользователя
Рэндом
Специалист MQL
 
Сообщений: 13700
Зарегистрирован: 18 июл 2013, 08:05
Средств на руках: 31.45 Доллар
Группа: Администраторы
Благодарил (а): 1131 раз.
Поблагодарили: 3174 раз.
Каждый заблуждается в меру своих возможностей.

Как подготовить ценовые данные для статистического анализа

Сообщение Haos » 21 ноя 2019, 08:17

Рэндом писал(а):Следует заметить, что использовать Метатрейдер для статистического анализа неудобно и требует очень много писать кода. Есть более приспособленные для этого системы: язык R и язык Python. Я предпочитаю Питон. Для него есть специальный пакет для получения ценовых данных из Метатрейдера 5. Ряд приращений цены строиться очень просто. Множество пакетов на все случаи жизни. Эти пакеты сильно упрощают программирование. Питон используется многими учёными для научных расчетов. Так что нам доступна не только статистика.

Лучше всего и для наглядности использовать то, что могут повторить и использовать другие, т.е. Эксель или я использую "Открытый офис", который распространяется свободно, содержит аналогичный табличный редактор Экселю (и даже лучше). Известно, что Эксель содержит множество статистических встроенных функций, так что функционал для работы под рукой.
Питон же это для единиц, даже я не использую его. Для выгрузки значений ценовых данных из Метатрейдера давно есть множество скриптов, так что этот вопрос сам по себе уже решался ранее. Таким образом, думаю, нужно рассматривать именно работу с Экселевскими таблицами.
Аватар пользователя
Haos
Специалист MQL
 
Сообщений: 24699
Зарегистрирован: 29 мар 2014, 16:07
Средств на руках: 193.70 Доллар
Группа: Главные модераторы
Благодарил (а): 3379 раз.
Поблагодарили: 8200 раз.

Re: Как подготовить ценовые данные для статистического анализа

Сообщение Tit4 » 21 ноя 2019, 09:18

Не знаю. Мне проще через скрипт выгрузить в эксель. Ну а там я уже как рыба в воде. Опять таки, может есть четкий мануал, как это делать в питоне? Может так на самом деле удобнее. Но будучи консерватором, я думаю, что скорее всего останусь верен старому доброму экселю.
Аватар пользователя
Tit4
Главный модератор
 
Сообщений: 19386
Зарегистрирован: 02 фев 2015, 17:39
Средств на руках: 3,790.10 Доллар
Группа: Главные модераторы
Благодарил (а): 5887 раз.
Поблагодарили: 5379 раз.

Как подготовить ценовые данные для статистического анализа

Сообщение Рэндом » 22 ноя 2019, 01:16

Будет четкий мануал с кодом на Питон. Я не дружу с Экселем. К тому же возможности Питона в несколько раз больше. Будет готовый код который можно будет использовать с небольшими правками.
Аватар пользователя
Рэндом
Специалист MQL
 
Сообщений: 13700
Зарегистрирован: 18 июл 2013, 08:05
Средств на руках: 31.45 Доллар
Группа: Администраторы
Благодарил (а): 1131 раз.
Поблагодарили: 3174 раз.
Каждый заблуждается в меру своих возможностей.


Вернуться в Школа трейдинга

Кто сейчас на форуме?

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 293

Права доступа к форуму

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения