チェーンを使用した複雑なイベントの処理

この記事では、チェーンを使用して複雑なイベントを処理する方法について説明します。 実際のアプリケーションとして、比較的単純なタスクが選択されました-為替レートの動きを予測します。



チェーンを構築する際、 「モデレーターなしの自動テキスト分析」とそのコメントで説明されている方法論が使用されました。 アルゴリズムの説明の後、利益の数学的な期待が肯定的な戦略が提案されます。

はじめに

イベントを処理するとき、何が起きているのかを探す必要があります。 太陽が空から輝いており、南西風が吹いている場合、これはどういう意味ですか？ そして、突然暗く鈍い皮が聞こえた場合、危険は何ですか？



これらの質問に対する答えは将来にあります。 天気が良ければ、散歩に行くことができます。 そして、雲が突然厚くなった場合、雨に備えなければなりません。 したがって、現在からのイベントは、未来を形作るための前提条件になります。



しかし、未来は存在しません。 事前に決定されていても、結果をある程度変更する要因を常に発表できます。 予測が満たされる確率についてのみ話すことができます。



予測する場合、限られた情報セットで操作する必要があります。 それが多いほど、処理に時間がかかります。 処理の必要性により、明らかに即時応答が不可能になります。 処理に数秒かかりますが、数秒で多くのことが起こります。 また、関連するメソッドが複雑になるほど、ソースデータの外観と最終結果のギャップが大きくなります。



別の要因は、環境行動が常に定義および決定されるとは限らないことです。 これにより、経験的な研究方法に頼ることになります。まず前提を修正し、次に発生した結果に関連付けます。 原因と結果の間の時間は、追加の遅延を与えます。



環境の振る舞いが過去の状態に依存しない場合、予測は不可能です。次の瞬間に何が起こるかわかりません。 しかし実際には、安定した因果関係はそれにもかかわらず、太古の昔から出会って存在することがあります。



したがって、タスクは、必要な情報の収集、安定した因果関係の経験的検索、および予測での結果の使用に要約されます。

問題の声明

FOREX市場でのEURUSDコースの方向を予測してみましょう。 1分足の形で履歴を取り、予測しようとします。価格が上がるのか、それとも下がるのか？ どちらにも確実性がない場合は、不明確な答えを出します。 次に、取得した回答を実際の結果と比較し、予測が正しいかどうかを確認します。



実装のプラットフォームとしては、MetaTrader 4または5ストラテジーテスターが適しています5番目のバージョンは、オブジェクト指向プログラミングをサポートするため、より望ましいですが、4番目は完全に省くことができます。



FOREX市場に精通しており、機械取引システムを扱っている人-アドバイザーは、何が危機にofしているのかよく知っています。 テスターは履歴を順番に調べて、現実に近い取引条件を作成し、アドバイザーの有効性の評価を行います。



問題を解決するとき、私はテスターをJava言語で実装しました。



次に、チェーンを構築するアルゴリズムを実装し、予測に使用します。



その結果、結論を出す必要があります。FOREX市場で予測が可能であり、それに基づいてチェーンを構築する方法です。

戦略テスト

テスト時には、最小収入（MinProfit）、最大損失（MaxLoss）のピップ数を決定し、結果を表示する時間（FeedbackHours）を設定します。 最後のパラメーターは、ソースデータの表示と予測での使用の間の遅延を設定します。 実際の条件に近づけるために、スプレッド（スプレッド）も考慮します。



パラメーターは広範囲にわたって変化させることができ、MinProfitとMaxLossは互いに異なる値を取ることができます。 タスクを解決するときに、次のパラメーター値が選択されました。



MinProfit-200ピップ

MaxLoss-200ピップ

FeedbackHours-24 * 7時間

スプレッド-30ピップ



MinProfitおよびMaxLossパラメーターは、テスト時間が長くなりすぎないように、大きすぎません。 これらのパラメーターを使用すると、戦略はピッピングに似たものになります。 ピップから安定した収入を得ることは、ほとんどすべてのトレーダーの夢です。 彼らを助けようとしましょう。



FeedbackHoursパラメーターは小さすぎないように選択されました。これは、値が低いと、結果が常に形成される時間がないためです。 長期的な傾向を検索することが目標であると考える場合、安全に大きな値を取得できます。 ただし、結果の待機時間を短縮すると、時間の面で有利になります。



スプレッドは、各操作の手数料を設定します。 従来の値が選択されましたが、これはタスクを解決するのに非常に受け入れられます。 必要に応じて、ゼロにすることもできます。



テスト中、2010-2011年の1分間のストーリーは、InstaTraderおよびMetaQuotesサーバーから取得されました。 より広い範囲（2年以上）でテストを行うことは技術的に困難であることが判明しました。

結果の解釈

受け入れられた値は、17/43（約0.3953）のレベルでのランダムな価格変動の場合の勝ちの確率を決定します。



専門家の収益性がこの値に近い場合、メソッドの有効性はゼロであると言えます。 このような結果は、受け入れられたパラメーターの枠組み内で、FOREX市場でのEURUSD価格の振る舞いが完全にランダムであることを間接的に示します。 状況を変更するには、設定を変更する必要があります。



得られた結果がこの値よりも小さい場合、メソッドの向きはまったく逆でなければなりません。 つまり、結果が「購入」の場合は販売する必要があり、「販売」を取得する場合は購入する必要があります。



結果が17/43を超える場合、メソッドは効果的であり、その開発は結果をもたらすことができると言えます。



しかし、勝つ確率が0.5以上であっても、いわゆる「杯」が見つかったと仮定するのは間違いです。 収益性の高い方法は非常に迅速に広がり、その利点はすぐに使い果たされます（ 1、2 ）。



実際、これがこの作業の最終目標です。 統計的手法がもはや正当化されない場合、推測の機会はなくなります。

ラフグレード

大まかな評価が最初に行われました。 つまり、各ステップで、専門家は「購入」と「販売」を同時に言います。 結果として得られるゲインは、価格動向の傾向に関する情報を提供します。 ゲインが0.3953に近い場合、確実性の欠如について話すことができます。 0.3953を超える場合、価格の動きはトレンドに左右されます。



さらに、ある方向または別の方向の偏差が十分に大きい場合、MinProfitがMaxLossと等しくない戦略が正当化されます。



実際の研究では、2010年から2011年にかけて0.4250のゲインが得られ、ランダム価格0.0297でのゲインよりも優れていることが示されました。 ゲインの増加は非常に顕著であり、テスト期間全体を通して観察されました。



以下、標準偏差値は計算されていないため、与えられていません。 このパラメーターの重要性にもかかわらず、この評価作業では無視されました。



2000年から2011年までの期間についても大まかな評価が行われ、0.4212のゲインが得られました。 つまり、EURUSD全体の価格は、トレンドに左右される場合があります。

価格分析

テクニカル分析を実施します。したがって、価格の動きの形を調べます。曲げ、ある方向または別の方向、ある角度または別の角度です。 多くの異なる指標を引き付けることができますが、この場合はオープン価格チェーンを使用します。



たとえば、2010年1月4日の現在の日付と23:58の時刻を取得します。 この時点で、始値は1.44163でした。 直前の価格は1.44165でした。つまり、価格は-2ポイント変化しました。 1分前、価格は1.44161でした。つまり、価格は+4ポイント変化しました。 その結果、チェーンを取得します：-2、+4、+3、+5、-6、+6、-2、+0、+ 3 ...チェーンは、必要に応じて長くすることができます。







同様に、基本的な分析を実行できます。 これを行うために、ニュースフィードから情報のチェーンを構築します。 明らかに、ファンダメンタル分析には大量の計算リソースと、チェーンを構築するためのより洗練された方法が必要であるため、まだファンダメンタル分析に取り組んでいません。



結果として生じるチェーンを、価格の定性的特性に使用します。 次に、それらを数えます。 メモリ内で、現在観察されているより長いチェーンを検索します。 メモリに何も見つからない場合、長さ1のチェーン（この場合は-1）を考慮します。



見つかったチェーンによると、最終結果を覚えています（価格は上がり、価格は下がり、決定されません）。 このチェーンに沿って特定の結果が得られた場合、つまり、価格が常に上昇するか、価格が常に下降するか、または常に決定されない場合、そのままにしておきます。 それ以外の場合、チェーンを1つ拡張し、その結果を記憶します。



その結果、価格構成によってその動作が認識されているデータベースを取得します。



有効性を評価するために、取得したデータベースを取引に使用します。 メモリ内の現在のチェーンに特定の結果がある場合、それを適用します。 その結果、2010年から2011年の間に0.4281のゲインが得られました。これは、0.0031の大まかな分析の結果よりも良く、0.0328のランダム価格でのゲインよりも優れています。



大まかな分析の結果と比較して、改善はあまり目立ちません。 これは、200ピップという比較的狭い範囲の価格変動が選択されるという事実によって説明できます。この戦略は「ピッピング」に似ています。 一方、これは、チェーンを構築する方法が十分に効果的でない可能性があり、変更する必要があることを示唆しています。 その間、テスト期間全体を通して、結果の改善が安定していることに満足しています。



より広範な価格変動をテストする場合、専門家はより興味深い結果を示します。 多くの場合、プラスの収益性も実証されます。



ただし、チェーンを構築する段階では、有効性は保証されず、価格行動の調査にすぎません。

信号マッチング

1分で購入シグナルがあり、次のシグナルが販売される可能性があります。 価格がそれほど変わらないことを条件に、何を信じますか？



ゲーム理論の分野からの問題。 私たちは、どの信号が真実であり、どれが邪魔であるか、さらには偽であるかを理解しようとしています。 その結果、相手、この場合、他の外国為替市場の参加者を上回らなければなりません。



同じ原則に従って調整を行います。最後のシグナルのチェーンを構築し、価格の変化を考慮して、勝ちに関する統計を収集します。



2010年から2011年のテストでは、0.4293のゲインが得られました。これは、0.0012の単純な価格分析よりも優れています。



収益性の向上はほとんど目立ちません。 時々、非常に悪い結果が記録され、大まかな見積もりの​​結果だけでなく、完全にランダムな価格、つまり0.3953未満の結果も悪化しました。 時には約0.3の結果でさえも記録されました。 しかし、そのような高いコミッションの結果が0.5のレベルでさえあったときに、非常に成功した期間が観察されることがありました。 したがって、結論-時には専門家が市場よりも優れていることもあれば、市場が専門家よりも優れていることもあります。



より広範な価格変動をテストする場合、最終結果はさらに悪化する可能性があります。 明らかに、この場合、投機的なお金を奪うより複雑な組み合わせが施行されます。 しかし、状況は同じです-時には大きな利益があり、時には大きな損失があります。



明らかに、問題を解決するために選択されたアルゴリズムは不完全ですが、結果を改善できる場合もあります。



さらに、最大ゲインを実現するには、最適な信号を選択する必要があります。 このタスクは次のステップにあります。

信号選択

信号の選択はまだ実装されていませんが、どの方向に移動する必要があるのか​​という考えがあります。 数学的勝利の期待を計算し、勝利の期待が最大の結果への希望を与えるチェーンを選択する必要があります。 これを行うために、発生したすべてのチェーンに関する情報を収集し、勝ちが特定のしきい値を下回るチェーンを除外します。



簡単なスクリーニングを試みました。 特定のパラメーターが計算され、それが平均値よりも小さい（または大きい）場合、信号は除去されます。 場合によっては、安定した勝利戦略を得ることができました。 しかし、これまでのところ、最大の結果を語るには十分ではありません。



観察により、明らかに好ましくない条件を特定することは非常に可能であることが示されました。 多くの場合、大きな損失率が観察されると、戦略により専門家が受動的になりました。

危機管理

間違った決定が以前に行われ、これが後に知られるようになることが時々起こります。 状況を改善する時間がまだある場合は、これを利用して、たとえば損失が大きくなりすぎる前にポジションをクローズする必要があります。

予防

この段階では、新たな危機状況に関する統計を収集し、事前に回避します。

収益性の高い戦略の例

この方法の有効性を実証するために、勝つための数学的期待が肯定的な戦略を提案しようとします。 以下のパラメーター値を取ります。



MinProfit-300ピップ

MaxLoss-2700ピップ

FeedbackHours-24 * 7 * 4時間

スプレッド-30ピップ



2007年の結果は4週間であまり頻繁に形成されなかったため（価格は600ピップス未満の廊下で長時間変動しました）、2007はFeedbackHours-24 * 7 * 8時間に基づいて計算されました。



ラフグレード





この戦略では、価格が水平方向に移動し、600ピップス以上5400ピップス未満で大規模に移動する場合にのみゲインを取得できます。 結果から、主に水平価格の変動は危機後2009年にのみ観察されたことがわかります。



価格分析





価格分析は、行動に対する洞察を提供します。 動作が時間とともに変化しない場合、戦略が勝ちます。 結果から、2008年まで包括的に、価格の振る舞いはほぼ絶えず変化していることがわかります。つまり、移動の頻度に基づいた戦略が損失につながったということです。



おそらくこれが、金融機関が大きな損失を被り、いくつかの大手銀行が破産した2008年の危機の理由だったのでしょう。 2009年以降、価格の動きに予測可能性が現れており、時間の経過とともに増加する傾向があります。 これは、この時期の経済の刺激の規模も拡大しているという事実による可能性があります。



信号マッチング





シグナルマッチングを行うことにより、他の市場参加者を再現しようとしています。 この試みは成功しており、12年の結果に基づいてプラスの収益性を達成しています。 危機後の年には、安定したプラスの収益性も見られます。



信号選択





上記のように、信号選択アルゴリズムは実装されていませんが、単純なスクリーニングが実装されており、通常よりも一般的ではない状況がスクリーニングされました。 これにより結果を改善することができましたが、数年の結果によると、それでも損失が観察されました。 危機前の2007年には特に高い損失率が見られました。



さらに良い結果を示すことができます。 これを行うには、たとえば、最小利益200ピップ、最大損失1800ピップのサイズを試すことができますが、最適な戦略を見つけるには追加の調査が必要です。 危機管理が実施されれば、総収入を増やすことで損失を減らすことができます。



また、この評価作業では、トレーダーの多くの重要な特性（ドローダウンなど）の計算が実行されなかったことにも留意する必要があります。 ただし、利益に対する顕著な肯定的な数学的期待。

結論

FOREX市場でのEURUSD価格の変動は偶発的なものではなく、ほとんどの場合、その挙動には傾向があります。 これは、その予測可能性を示しています。



チェーンを構築する方法を使用すると結果を改善できますが、説明した形式では不完全です。 しかし、不完全であっても、チェーンを使用すると、数学的に利益を期待できる戦略を作成できます。



明らかに、統計的方法による因果関係の検索は正当化されますが、その広範な使用は広範囲にわたる結果につながります。 トレンドをタイムリーに特定し、平準化するだけでなく、それらを形作ることも可能です。