TY - JOUR

T1 - ФИЛЬТРАЦИЯ СЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ЦЕНЫ АКТИВА МЕТОДОМ НЕЛИНЕЙНОЙ МАРКОВСКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ

AU - Соколов, Ростислав Игоревич

PY - 2015

Y1 - 2015

N2 - Существующие методы технического анализа являются эмпирической квинтэссенцией биржевой игры и подтверждают свою эффективность только методами математической статистики. Фактически методы технического анализа позволяют повысить вероятность заключения прибыльных сделок. Таким образом, возникает необходимость создать обработчик функции изменения цены для фильтрации случайной составляющей и выделения детерминированной составляющей с целью выделения точки смены тренда и оптимизации временной точки открытия и закрытия позиции. В качестве решения поставленной задачи был разработан обработчик стохастической функции, определяющей изменение цены актива, методом марковской теории нелинейной фильтрации. Оценка эффективности синтезированного приемника проводилась на основании цифрового моделирования процесса обработки смеси детерминированного сигнала и белого гауссовского шума. Показано, что разработанный обработчик позволяет осуществлять фильтрацию случайной составляющей цены ликвидных акций котирующихся на бирже ММВБ, с целью разработки прибыльной трейдерской стратегии. Полученный график оценки марковского случайного процесса λ(t) на выходе фильтра периодически пересекает график исходного случайного процесса. При этом пересечения графиков происходит только в момент изменения направления движения (тренда) оценки λ(t). Таким образом, в идеальном случае, если предположить, что сделку можно совершать точно в момент пересечения графиков, то каждая сделка является как минимум безубыточной. Ставится задача о приближении реальных условий совершения сделок к идеальным. Для этого необходимо разрешить вопрос о фрактальных свойствах рынков и о предельных возможностях использования высокочастотных торговых роботов и алгоритмов.

AB - Существующие методы технического анализа являются эмпирической квинтэссенцией биржевой игры и подтверждают свою эффективность только методами математической статистики. Фактически методы технического анализа позволяют повысить вероятность заключения прибыльных сделок. Таким образом, возникает необходимость создать обработчик функции изменения цены для фильтрации случайной составляющей и выделения детерминированной составляющей с целью выделения точки смены тренда и оптимизации временной точки открытия и закрытия позиции. В качестве решения поставленной задачи был разработан обработчик стохастической функции, определяющей изменение цены актива, методом марковской теории нелинейной фильтрации. Оценка эффективности синтезированного приемника проводилась на основании цифрового моделирования процесса обработки смеси детерминированного сигнала и белого гауссовского шума. Показано, что разработанный обработчик позволяет осуществлять фильтрацию случайной составляющей цены ликвидных акций котирующихся на бирже ММВБ, с целью разработки прибыльной трейдерской стратегии. Полученный график оценки марковского случайного процесса λ(t) на выходе фильтра периодически пересекает график исходного случайного процесса. При этом пересечения графиков происходит только в момент изменения направления движения (тренда) оценки λ(t). Таким образом, в идеальном случае, если предположить, что сделку можно совершать точно в момент пересечения графиков, то каждая сделка является как минимум безубыточной. Ставится задача о приближении реальных условий совершения сделок к идеальным. Для этого необходимо разрешить вопрос о фрактальных свойствах рынков и о предельных возможностях использования высокочастотных торговых роботов и алгоритмов.

UR - http://elibrary.ru/item.asp?id=23167057

U2 - 10.15826/vestnik.2015.14.1.010

DO - 10.15826/vestnik.2015.14.1.010

M3 - Статья

VL - 14

SP - 145

EP - 161

JO - Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление

JF - Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление

SN - 2412-5725

IS - 1

ER -