15 часов назад, Nurn28 сказал:
паламалася
Поправил
Сервис Сезонности
От pavlus777, 1 декабря, 2019 в Сервисы на сайте
В 09.09.2024 в 08:43, The NorD сказал:На данный момент проблемы у поставщика данных котировок, ждем восстановления
Спасибо! На данном ресурсе https://market-bulls.com/seasonal-tendency-market-charts/ очень классно реализован сервис сезонности. Возможно, что-то можно оттуда почерпнуть.
12 часов назад, Barriton сказал:Спасибо! На данном ресурсе https://market-bulls.com/seasonal-tendency-market-charts/ очень классно реализован сервис сезонности. Возможно, что-то можно оттуда почерпнуть.
Это больше тепловая карта, в нашем же сервисе мы показываем усредненное движение валюты, тепловая карта есть отдельно https://tlap.io/teplovaya-karta-valyut/
Автор#56
3 часа назад, The NorD сказал:Это больше тепловая карта, в нашем же сервисе мы показываем усредненное движение валюты, тепловая карта есть отдельно https://tlap.io/teplovaya-karta-valyut/
Там если кликнуть на символ, то откроется график как у нас.
Из полезного - среднее изменение курса в процентах за N лет. Например в среднем за 15 лет EURJPY падает на 2% в январе.
Вот такой функционал нам было бы круто добавить.
Доброго времени суток. Всех с наступившим новым годом. Перестал отображаться сезонный график по всем парам. Исправите?) Спасибо
45 минут назад, pavlus777 сказал:Каждый год так, нужно несколько дней, чтобы кривая начала строиться.
@The NorD точнее скажет.
Все верно, нужна недельная история в новом году, для формирования первоначальных данных, на следующей неделе сформирую и будет отображаться
Я догадываюсь, что мои два цента не очень здесь нужны...
Но меня тут намедни один из сотоварищей в очередной раз потеребил на предмет применимости вот этого сервиса для торговли, в качестве фильтра, или в качестве основной сигнальной части.
Я персонаж систематический, поэтому я накидал быстрый анализ корреляции по годам на примере евродоллара.
Открытый блокнотик на питоне можно взять вот тут: https://github.com/ryabigo/asset_seasonality/blob/main/asset_seasonality.ipynb
В конце блокнотика я накидал несложный алгоритм поиска интервалов внутри года, оптимизируя этот поиск под максимум корреляции в этом интервале.
Выводы там тоже есть, я не буду сюда переносить, кроме основного: на истории евродоллара с 2003 года устойчивых сезонных зависимостей я не обнаружил, корреляция по отдельным кусочкам в 5 дней не превышает 0.28. Что выше нуля, но ниже порога в примерно 0.6, за которым можно было бы говорить о закономерностях, а не о совпадениях.
Желающие могут взять блокнотик и подсунуть ему данные из метатрейдера для любого инструмента.
Я буду рад любой критике - как подхода, так и реализации. Ну, и если кто найдет закономерности - тоже буду рад.
Вот тут блокнот, отстроенный под дукасовские свечки (так, как они экспортируются из ТДС): https://github.com/ryabigo/asset_seasonality/blob/main/asset_seasonality_dukas.ipynb
Там же рядом в репозитории лежат файлы из дукаса с дневными свечками на пару десятков инструментов.
Файлы (и блокнот, и данные свечек) можно взять из репо и закинуть в https://jupyter.org/try-jupyter/lab/ - там можно перетаскивать файлы в панель слева.
После этого открываем там блокнот, меняем название файла на то, что хочется проанализировать, и перезапускаем расчет блокнота - вуаля, у вас есть результат анализа по другому инструменту.
Я покрутил десяток. Выше 0.25 не нарыл особо. У каких-то индексов можно найти интервал в 0.4 - но при ближайшем рассмотрении это дыры в котировках массивные, там корреляция отрастает оттого, что я дыры заклеиваю нулями.
Как-то так.
Ну и чтобы дважды не вставать - корреляции между инструментами, на тех же данных: https://github.com/ryabigo/asset_seasonality/blob/main/cross-asset-correlation.ipynb
Этот блокнотик я пока брошу вот так, с просто значениями корреляции, которые можно и без меня посмотреть на множестве сервисов.
Значения эти сами по себе с точки зрения торговых сигналов бесполезны.
Но они сподвигают на дальнейший анализ: если два инструмента скоррелированны на 85% на всей истории дневных котировок, то один из них все еще может статистически гораздо более вероятно начинать движение раньше, чем другой. А это уже небесполезная в торговле информация совсем.
Вспомним геймера CIS, который более 30 миллионов заработал на корреляции Никкей.
Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь
Перейти к списку тем