nikolz, Извините за банальность, но так сравнивают только "Х" с пальцем. Если Вы хотите провести сравнительные тесты, то нужно определим критерии по которым будут сравнивать. А сравнивать нужно хотя бы эти варианты.
Код
1. Pешение с использованием кольцевого буфера
local F = {0, 0, 0}
local index = 0
local function addElement(x)
index = (index % 3) + 1
F[index] = x
return F
end
for I=1,10 do
print(addElement(I), F[1], F[2], F[3] )
end
2. Вариант. Альтернативное решение
local F = {0, 0, 0}
local function shiftArray(x)
-- Сдвигаем элементы массива
F[3] = F[2]
F[2] = F[1]
F[1] = x -- Записываем новый элемент в конец массива
return F -- Возвращаем массив целиком (или можете возвращать только F[1], если нужно)
end
for I=1,10 do
print(shiftArray(I), F[1], F[2], F[3] )
end
А может подскажите, где я сказал, что какой то вариант лучше?
nikolz, Когда Вы голову подымите чуть выше, заметите что я поправил Ваш вариант, и для сравнения выложил альтернативное решение с использованием кольцевого буфера, даже попробовал разный порядок хранения данных. Что лучше, почему лучше, когда какой применять, решает пользователь под свои задачи. А я лишь привожу пример про универсальный способ, и показываю его преимущества, относительно других. Но в любом случае их нужно погонять в условиях когда пропадают свечи, когда вызывается по нескольку раз на одном индексе алгоритмы и прочие радости жизни алгоритмов в квике.
Вот в этом варианте вроде работает, ну как то все сложно и сиюминутно
Код
local F = {0, 0, 0}
local index = 0
local function addElement(x)
-- Обновляем текущий индекс с учетом кольцевого буфера
index = (index % 3) + 1
-- Вставляем новый элемент в текущий индекс
F[index] = x
-- Для наглядности выводим текущий массив
local result = {}
for i = 1, 3 do
result[i] = F[(index - i + 3) % 3 + 1]
end
return result
end
Nikolay, Ну смотрите на моем примере выше при использовании двусвязной очереди, все Вами описанные задачи по сути сводятся к одному задать длину и метод извлечения, то есть ввести входные данные, которые можно менять динамически ведя дополнительные расчеты, или жестко установить. А вот что у меня получилось из примера nikolz, я в кольцевом буфере попытался поменять порядок хранения данных. Ну в общем то и не получается поменять.
Nikolay написал: Так и нет ответа, зачем сдвиги, если самое быстрое решение это перезапись элемента и расчет очередного корректного индекса.
А я не уверен что есть сдвиги, алгоритм помнит индексы, обновляет эти индексы. Сам пример FilterSmooth(), подразумевает что можно менять длину и веса простыми способами.
Ну хорошо если знаете алгоритм, приведите пример алгоритма "самое быстрое решение это перезапись элемента и расчет очередного корректного индекса" динамически меняющего индекс, длину и веса?
nikolz написал: Мне непонятно, в чем его выгода и что же он делает. ------------------Полагаю, что есть другие вариант решения.
Цитата
VPM написал: Классический кольцевой буфер, также известный как циклический буфер или кольцевая очередь, используется для хранения фиксированного количества последних значений в массиве.
Наверняка есть, Айдар, выложил свой, я могу в виде класса выложить.
Цитата
nikolz написал: Если я правильно Вас понял, то вот элементарное альтернативное решение:Кодlocal F={0,0,0} local function shiftArray(x) local x=F[1] F[1]=F[2] F[2]=F[3] F[3]=x return x end
Массив F имеет размер как у Вас. В нем хранится последние 3 элемента. При записи нового , первый выталкивается. Что не так? И в чем преимущество Вашего решения?
Если Вы загрузите в SciTe это пример он не будет работать. Вот я уже попробовал
Код
local F={0,0,0}
local function shiftArray(x) local x=F[1] F[1]=F[2] F[2]=F[3] F[3]=x return x end
for I=1,10 do
print(shiftArray(I), F[1], F[2], F[3] )
end
ответы:
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
>Exit code: 0 Time: 0.4064
Nikolay написал: Прежде чем кидать примеры, необходимо понимать зачем и как это будет использоваться.
Так именно это я и отношу в не достаток такого подхода
Цитата
VPM написал: Я привел пример, с указанием на недостатки - для кольцевого буфера, извлечение данных зависит от конкретного сценария использования и потребностей, и указал на лучший подход
По сложности не намного сложней описанного Вами подхода, класс удобен, в моем примере (посчитал) аж 5 экземпляров очередей, различного размера, размер легко меняется, как и направление то есть динамичен структуру можно менять в процессе эксплуатации , универсальность (действует принцип по образу и подобию создаются экземпляры) Динамичность позволяет менять структуру в процессе эксплуатации, например при поиске оптимальных параметров. Универсальность один раз разобрался и забыл. Да и потом я не настаиваю что это единственный подход, я говорю что это удобно.
Судите сами вот тот же пример. Изменение класса Ehlers.ChannelPDF, чтобы использовать двусвязную очередь для кольцевого буфера.
Код
local Queue = require("QueueClass") -- класс Queue сохранен в файле QueueClass.lua
Ehlers.ChannelPDF = {}
Ehlers.ChannelPDF.__index = Ehlers.ChannelPDF
function Ehlers.ChannelPDF.new(FSettings, ds)
local self = setmetatable({}, Ehlers.ChannelPDF)
self.FSettings = FSettings or {}
self.ds = ds
self.P = FSettings.period or 4
self.up = FSettings.up or 1.0
self.dw = FSettings.dw or -1.0
self.I1 = 0
self.hh, self.ll = 0, 0
self.Lead = Queue.new()
self:initialize()
return self
end
function Ehlers.ChannelPDF:initialize()
self.fTransformFisher = self:TransformFisher()
self.fTransformIFisher = self:TransformIFisher()
self.fFilterSmooth = self:FilterSmooth()
self.fFilterLead = self:FilterLead()
self.I1 = 0
self.Lead = Queue.new()
end
function Ehlers.ChannelPDF:FilterSmooth()
local F = Queue.new()
return function(I, x)
if I == 1 then
F = Queue.new()
for _ = 1, 3 do F:push_right(0) end
end
F:pop_left()
F:push_right(x)
local y = 2 * F[1] + F[2] - F[3]
y = y and (y >= 1 and 0.999 or y <= -1 and -0.999 or x) or y
return y
end
end
Называть наверно следует, кольцевая очередь, используется для хранения фиксированного количества последних значений в массиве
nikolz, Ну Вы в своем амплуа, целую повесть я тут написал
Цитата
VPM написал: Расписал подробно для общего понимания вопроса
Это моя реализация (частный случай но показательный) как можно использовать
Цитата
VPM написал: Классический кольцевой буфер, также известный как циклический буфер или кольцевая очередь, используется для хранения фиксированного количества последних значений в массиве.
Айдар написал: Выложи пожалуйста свой вариант кольцевого буфера, мне тоже он был нужен, вот что через gpt получилось (может кому-то нужно):
Я привел пример, с указанием на недостатки - для кольцевого буфера, извлечение данных зависит от конкретного сценария использования и потребностей, и указал на лучший подход
Цитата
VPM написал: Но есть подход лучше - использовать двусвязную очередь для реализации кольцевого буфера!
двусвязную очередь мы ранее обсуждали этому вопросу посвящалась целая ветка. Могу сказать как использую, у меня это модуль - класс, подгрузил в начале алгоритма local Queue = require("QueueClass") и делаешь необходимое количество экземпляров определенной длины, определённой направленности, такие как FIFO, LIFO, или извлечение по произвольному условию. В моем примере local ChannelPDF={} это три экземпляра разной длины массивы. И это удобно! А что нужно доказывать я не понимаю. Здесь на мой взгляд просто нужно пользуетесь, не нужно не пользуетесь. Повторюсь вот модуль
Код
-- класс двусвязной очереди:
local Queue = {}
Queue.__index = Queue
function Queue.new()
return setmetatable({first = 0, last = -1}, Queue)
end
function Queue:push_left(value)
local first = self.first - 1
self.first = first
self[first] = value
end
function Queue:pop_left()
local first = self.first
if first > self.last then error("queue is empty") end
local value = self[first]
self[first] = nil -- to allow garbage collection
self.first = first + 1
return value
end
function Queue:push_right(value)
local last = self.last + 1
self.last = last
self[last] = value
end
function Queue:pop_right()
local last = self.last
if self.first > last then error("queue is empty") end
local value = self[last]
self[last] = nil -- to allow garbage collection
self.last = last - 1
return value
end
return Queue
Классический кольцевой буфер, также известный как циклический буфер или кольцевая очередь, используется для хранения фиксированного количества последних значений в массиве. Кольцевой буфер реализован в виде массива фиксированного размера (в данном случае из трех элементов) и индекса, который отслеживает текущее положение для записи нового значения. Когда индекс достигает конца массива, он обнуляется, что позволяет использовать массив циклически. Инициализация: В начале работы буфер заполняется нулями, и индекс указывается на первый элемент. Обновление: - При каждом вызове функции новое значение записывается в текущий индекс буфера. - После записи индекс обновляется. Если индекс достигает конца массива, он обнуляется (возвращается к началу массива) Обработка данных: Для выполнения вычислений используются значения из буфера. Именно здесь появляются не удобство применения классического кольцевого буфера! То есть, значения записываются 1,2,3, и снова 1,2,3, ...
Пример реализации методов с использованием кольцевого буфера: Кольцевой буфер в классе `Ehlers.ChannelPDF` используется для хранения последних трех значений, которые обновляются при каждом новом баре. Буфер работает по принципу FIFO, где новое значение заменяет самое старое значение, и обеспечивается циклический доступ к элементам массива
Код
-- Метод FilterSmooth
local ChannelPDF={}
function ChannelPDF:FilterSmooth()
local F = {0, 0, 0} -- кольцевой буфер на 3 элемента
local index = 1
local start = true
return function(I, x)
if I == 1 or start then
F = {0, 0, 0} -- Инициализация значений
index = 1 -- Инициализация индекса
start = false
end
F[index] = x -- Обновление (новое значение)
local y = F[index] + 2 * F[(index - 1 - 1) % 3 + 1] + F[(index - 2 - 1) % 3 + 1]
y = y and (y >= 1 and 0.999 or y <= -1 and -0.999 or x) or y
index = index % 3 + 1 -- Обновление индекса
return y
end
end
Циклическая запись данных и последовательная индексация свечей, приводит к сложностям (по крайней мере для меня) при получении данных из буфера и их последующей обработкой в формулах. Для небольших задач пойдет. Но есть подход лучше - использовать двусвязную очередь для реализации кольцевого буфера! Расписал подробно для общего понимания вопроса.
Ну господа, на Вас не угодить! Форум конечно не про Марс и не про жизнь на МОЕХ, форум про глюки, которыми радуют разработчики. Данная веточка же про возможности организации алгоритмической торговли, не смотря ни на какие глюки, с помощью языка луа, по крайней мере так ее воспринимаю. Позволю себе не согласиться, что все уже обсудили, у меня вопросов больше, чем ответов начиная от технологических, и заканчивая стратегиями. Согласен gpt простые вопросы помогает решать. Но сколько копий сломано, пока разобрался с кольцевым буфером, возможно для кого то просто и понятно, но у меня это заняло "вагон и маленькую тележку" времени. А ведь прием классный для работы с памятью. Возможно снова велосипед, но вспомнил, про двухфакторную очередь (которую выкладывал), на ее основе реализовал буфер (надо наверно выложить, может кому с экономит то самое время, которое сможет потратить на зарабатывание своих миллионов). Лето, отпуска конечно ликвидность упала, протолкнуть объемы сложно, тут и самое время обсудить стратегии капитал менеджмента.
Что в списке было удобно и быстро находить измените имя индикатора например так Settings.Name = "1Structure"; это будет самописные блокировать в группу а Ваш поиск будет всегда с одного знака начинаться, просто удобно.
Да действительно, вот исправленный проверил у себя, пробуйте local string_upper,string_sub=string.upper,string.sub; function Value(I,VType,ds)
local Out = nil local VType=(VType and string_upper(string_sub(VType,1,1))) or "A" if VType == "O" then --Open Out = (O and O(I)) or (ds and ds:O(I)) elseif VType == "H" then --High Out = (H and H(I)) or (ds and ds:H(I)) elseif VType == "L" then --Low Out = (L and L(I)) or (ds and ds:L(I)) elseif VType == "C" then --Close Out = (C and C(I)) or (ds and ds:C(I)) elseif VType == "V" then --Volume Out = (V and V(I)) or (ds and ds:V(I)) elseif VType == "X" then --DateTime Out = (T and T(I)) or (ds and ds:T(I)) elseif VType == "A" then --Any if ds then Out = ds[I] end end return Out end function Structure() local I1 = 0 local Structura = 0
return function(I, FS, ds) I = I or 1 ds = ds or nil FS = FS or {} local p = FS.persent or 4 -- % local wid = FS.wid or 0
local o0 = Value(I, 'O', ds) or 0 local c0 = Value(I, 'C', ds) or o0 local h0 = Value(I, 'H', ds) or c0 local l0 = Value(I, 'L', ds) or c0
if I == 1 then I1 = 0 Structura = 0 end
local flag = h0 and l0 and c0 and o0 or false
local o1 = I > 1 and Value(I-1, 'O', ds) or o0 local c1 = I > 1 and Value(I-1, 'C', ds) or c0 local h1 = I > 1 and Value(I-1, 'H', ds) or h0 local l1 = I > 1 and Value(I-1, 'L', ds) or l0 local flag1 = I > 1 and flag and h1 and l1 or false
local h2 = I > 2 and Value(I-2, 'H', ds) or h1 local l2 = I > 2 and Value(I-2, 'L', ds) or l1 local flag2 = I > 2 and h2 and l2 and flag1 and flag or false
local newbar = I > I1
-- Определение типов баров local up_bar1 = flag2 and h1 > h2 and l1 >= l2 or false local down_bar1 = flag2 and l1 < l2 and h1 <= h2 or false local inbar1 = flag2 and h1 <= h2 and l1 >= l2 or false local outbar1 = flag2 and h1 > h2 and l1 < l2 or false local outbar_up1 = outbar1 and c1 > o1 or false local outbar_down1 = outbar1 and c1 <= o1 or false
local outbar0 = flag1 and h0 > h1 and l0 < l1 or false local outbar_up0 = outbar0 and c0 > o0 or false local outbar_down0 = outbar0 and c0 < o0 or false local up_bar0 = flag1 and h0 > h1 and l0 >= l1 or false local down_bar0 = flag1 and l0 < l1 and h0 <= h1 or false local inbar0 = flag1 and h0 < h1 and l0 > l1 or false
local event = newbar and (outbar0 or up_bar0 or down_bar0) or false
local struc = (outbar_up0 or up_bar0) and 1 or (outbar_down0 or down_bar0) and -1 or 0 local structura = Structura Structura = (newbar or event) and Structura + struc or structura
I1 = I if newbar and inbar1 then SetValue(I-1,1,l1 ) end if newbar and outbar1 then SetValue(I-1,2,h1 ) end --return newbar and inbar1 and li or nil, newbar and outbar1 and h1 or nil end end
Settings={}; Settings.Name = "Structure";
local f; function Init()
f=Structure(); Settings.line = { {Name = "InBar",Color = RGB(0, 0, 255), Type = TYPE_POINT, Width = 3}, {Name = "OutBar",Color = RGB(255, 0, 255), Type = TYPE_POINT, Width = 3}, }; return #Settings.line; end function OnCalculate(index) return f( index,Settings ) end
Все таки напутал, нужно заменить строку return newbar and inbar1 or nil, newbar and outbar1 or nil на return newbar and inbar1 and l1 or nil, newbar and outbar1 and h1 or nil
Должен выводить точки в момент появления новой свечи
Попробуйте так, должен выводить внутренний бар и внешний бар поглощения. надеюсь ничего не напутал, давно не пользуюсь, но это самый простой и понятный вариант.
function Structure()
local I1 = 0
local Structura = 0
return function(I, FS, ds)
I = I or 1
ds = ds or nil
FS = FS or {}
local p = FS.persent or 4 -- %
local wid = FS.wid or 0
local o0 = Value(I, 'O', ds) or 0
local c0 = Value(I, 'C', ds) or o0
local h0 = Value(I, 'H', ds) or c0
local l0 = Value(I, 'L', ds) or c0
if I == 1 then
I1 = 0
Structura = 0
end
local flag = h0 and l0 and c0 and o0 or false
local o1 = I > 1 and Value(I-1, 'O', ds) or o0
local c1 = I > 1 and Value(I-1, 'C', ds) or c0
local h1 = I > 1 and Value(I-1, 'H', ds) or h0
local l1 = I > 1 and Value(I-1, 'L', ds) or l0
local flag1 = I > 1 and flag and h1 and l1 or false
local h2 = I > 2 and Value(I-2, 'H', ds) or h1
local l2 = I > 2 and Value(I-2, 'L', ds) or l1
local flag2 = I > 2 and h2 and l2 and flag1 and flag or false
local newbar = I > I1
-- Определение типов баров
local up_bar1 = flag2 and h1 > h2 and l1 >= l2 or false
local down_bar1 = flag2 and l1 < l2 and h1 <= h2 or false
local inbar1 = flag2 and h1 <= h2 and l1 >= l2 or false
local outbar1 = flag2 and h1 > h2 and l1 < l2 or false
local outbar_up1 = outbar1 and c1 > o1 or false
local outbar_down1 = outbar1 and c1 <= o1 or false
local outbar0 = flag1 and h0 > h1 and l0 < l1 or false
local outbar_up0 = outbar0 and c0 > o0 or false
local outbar_down0 = outbar0 and c0 < o0 or false
local up_bar0 = flag1 and h0 > h1 and l0 >= l1 or false
local down_bar0 = flag1 and l0 < l1 and h0 <= h1 or false
local inbar0 = flag1 and h0 < h1 and l0 > l1 or false
local event = newbar and (outbar0 or up_bar0 or down_bar0) or false
local struc = (outbar_up0 or up_bar0) and 1 or (outbar_down0 or down_bar0) and -1 or 0
local structura = Structura
Structura = (newbar or event) and Structura + struc or structura
I1 = I
return newbar and inbar1 or nil, newbar and outbar1 or nil
end
end
Settings={};
Settings.Name = "Structure";
local f;
function Init()
f=Structure();
Settings.line = {
{Name = "InBar",Color = RGB(0, 0, 255), Type = TYPE_POINT, Width = 2},
{Name = "OutBar",Color = RGB(255, 0, 255), Type = TYPE_HISTOGRAM, Width = 2},
};
return #Settings.line;
end
function OnCalculate(index)
return f( index,Settings )
end
function Cached.Structure()
local I1 = 0
local Structura = 0
return function(I, FS, ds)
I = I or 1
ds = ds or nil
FS = FS or {}
local p = FS.persent or 4 -- %
local wid = FS.wid or 0
local o0 = Value(I, 'O', ds) or 0
local c0 = Value(I, 'C', ds) or o0
local h0 = Value(I, 'H', ds) or c0
local l0 = Value(I, 'L', ds) or c0
if I == 1 then
I1 = 0
Structura = 0
end
local flag = h0 and l0 and c0 and o0 or false
local o1 = I > 1 and Value(I-1, 'O', ds) or o0
local c1 = I > 1 and Value(I-1, 'C', ds) or c0
local h1 = I > 1 and Value(I-1, 'H', ds) or h0
local l1 = I > 1 and Value(I-1, 'L', ds) or l0
local flag1 = I > 1 and flag and h1 and l1 or false
local h2 = I > 2 and Value(I-2, 'H', ds) or h1
local l2 = I > 2 and Value(I-2, 'L', ds) or l1
local flag2 = I > 2 and h2 and l2 and flag1 and flag or false
local newbar = I > I1
-- Определение типов баров
local up_bar1 = flag2 and h1 > h2 and l1 >= l2 or false
local down_bar1 = flag2 and l1 < l2 and h1 <= h2 or false
local inbar1 = flag2 and h1 <= h2 and l1 >= l2 or false
local outbar1 = flag2 and h1 > h2 and l1 < l2 or false
local outbar_up1 = outbar1 and c1 > o1 or false
local outbar_down1 = outbar1 and c1 <= o1 or false
local outbar0 = flag1 and h0 > h1 and l0 < l1 or false
local outbar_up0 = outbar0 and c0 > o0 or false
local outbar_down0 = outbar0 and c0 < o0 or false
local up_bar0 = flag1 and h0 > h1 and l0 >= l1 or false
local down_bar0 = flag1 and l0 < l1 and h0 <= h1 or false
local inbar0 = flag1 and h0 < h1 and l0 > l1 or false
local event = newbar and (outbar0 or up_bar0 or down_bar0) or false
local struc = (outbar_up0 or up_bar0) and 1 or (outbar_down0 or down_bar0) and -1 or 0
local structura = Structura
Structura = (newbar or event) and Structura + struc or structura
I1 = I
if wid == 0 then
return Structura
end
return struc
end
end
Kolossi, Насчет родственных связей Вы со своей бабушкой пообщайтесь.
Код
function BALVAN()
local Price={}
return function (I, FSettings, ds)
local ds=ds
local FSettings=(FSettings or {})
local P=(FSettings.period or 9)
local v_t=(FSettings.v_t or 'C')
--------------------------------
if I == 1 then
Price={};
local info=getDataSourceInfo();
if info then
interval,symbol,class = info.interval,info.sec_code,info.class_code
local sec_info = getSecurityInfo(class_code, sec_code)
end
end
end
end
Вернули коды и получайте что нужно, не понятно в чем проблема! В примере выше возвращает short_name - короткое имя.
Kolossi написал: Споткнулся тут о проблему: в скрипте индикатора нужно обрабатывать свечи для бумаги прошедшей сплит по правилам, отличным от правил обработки других инструментов. Как в скрипте индикатора можно получить наименование тикера обрабатываемой свечи?
Разве существуют универсальные правила обработки сплитов? Причины сплитов могут быть различны: Увеличение ликвидности, Улучшение имиджа, Изменение структуры капитала. Я столкнулся с неоходимость приведения к общему массштабу.
Цитата
Kolossi написал: Как в скрипте индикатора можно получить наименование тикера обрабатываемой свечи?
Нужно использовать функцию getSecurityInfo для получения информации о тикере. Вот пример:
local function getTicker(class_code, sec_code) local sec_info = getSecurityInfo(class_code, sec_code) if sec_info ~= nil then return sec_info.short_name else return nil end end
Вроде нашел, Логнормальное распределение приращений цен. Предполагается, что приращения логарифмических цен (логарифмические доходности) распределены нормально. Это означает, что если цены актива P(t) следуют логнормальному распределению, то логарифм цен ln(P(t)) следует нормальному распределению. Это предположение основано на наблюдениях, что логарифмы цен часто лучше подходят для нормального распределения и что цены акций и других финансовых активов не могут быть отрицательными. И здесь нужно вспомнить, не столь далекие события ценообразованию нефти, когда к товару добавляли премию.
Nikolay написал: Логарифм применяют не просто так, а в связи с концепцией непрерывно начисляемой доходностью и логнормальным распределением приращений цен.
Наверняка при моделировании будет удобней пользовать концепцией непрерывно начисляемой доходностей, не совсем уверен что нужно применять при анализе работы торговой системы, и уж точно не стоит отражать в финансовых отчетах?
nikolz, Подобные аргументы слышны на этом форуме, чуть ли не через пост. Вы напрасно обижаетесь, назвать подобное ахиней, согласитесь относительно мягко, здесь ни статьи не помогут ни Шекспир.
Цитата
nikolz написал: 'Математически логарифмирование заменяет умножение сложением" -------- тогда исходя из этого правила получается, что 2*2=2*log(2) Круто!
1) Одно из основных фундаментальных свойств логарифмов заключается в том, что они заменяют умножение сложением, нет здесь ни какого моего правила - это свойство логарифмов, возможно забыли? ln(a⋅b)=ln(a)+ln(b) Это свойство позволяет заменить умножение сложением, что особенно удобно при анализе временных рядов. 2) Где в Вашем примере хоть что то напоминает операцию сложения 2*2=2*log(2) , вообще что этим хотели сказать???
VPM написал: Отсутствие строгой терминологии привносит свою лепту и путаницу.
Т.к. это не точная наука, то есть некая девиация. Но все же зарубежные термины уже давно устоялись, рынок там давно живет. Вот когда начинают творческим переводом заниматься, то и возникает путаница. Справедливости ради, почти все приходит не из русскоязычного сегмента, так что и не стоит пытаться что-то искать по-русски - это будет творческое переосмысление. Правда всегда можно уйти в область обработки сигналов, мат. теории. рядов. Там уже достаточно отечественных материалов по теме.
Но ведь и слег не добавляет точности, волатильность широко вошла в обиход, и под этим названием скрываются несколько смыслов, так как расчеты различны. Один из способов это расчет стандартного отклонения, если вместо волатильности произнесли стандартное отклонение, то ту появляется смыслы, сигма, нулевая средняя, нормальное распределение с вероятностями исходов. Родной язык позволяет эти смыслы поддерживать, ну к примеру русский язык строится от корня, корень несет смысл, что уже по себе существенно (отклонился, уклонился приклонился...). В то время как применяя термин на иностранном, он превращается в некую новую переменную, теряя или привнося новые смыслы. Так что и переосмысление бывает полезным. Но лучше с оригинала самому.
Посмотрел внимательней. Нет все таки есть существенная неточность в моих суждениях. В своих расчетах (использую абсолютные значения), расчеты в статье (применяют натуральный логарифм цены), а это более чем существенное отличие. Хотя даже не знаю что лучше использовать, ведь в стать тоже делается допущение "Когда доходность мала, например, всего несколько процентов, мы имеем: г ≈ Ln (1 + г)", когда делаешь расчет с горизонтом год и один день?
Nikolay, Спасибо, пробежал бегло, ну в общем тоже известный подход, расчет исторической волатильности, терминология несколько отличается а смысл один, у себя я так и считаю терминология другая, 1) в случае моделирования сделки; 2) при оценки результатов торговой стратегии если достаточно статистики. Отсутствие строгой терминологии привносит свою лепту и путаницу. Для себя, установил как бы два термина, Доходность - это % приращения, а HPR - когда средняя = 1, это удобно, позволяет переходить из одно системы в другую измеряю по сути одно и тоже используя разные размерности. HPR = Р2/Р1; относительная доходность = Р2 / Р1 - 1; доходность% = ( Р2 / Р1 - 1) * 100 Сейчас поясню, минмаксная нормировка дает нам размерность [0,1] , где 0 предел (самое маленькое значение), 1 предел (самое большое значение), умножая на 100 уже в процентах, делая перевод [-1,0,1] средняя = 0, получили осциллятор с нормальным распределением. Надеюсь ни кого не запутал?
Nikolay написал: Не очень понятно зачем писать очевидные вещи. Логарифмы как способ изменить шкалу используются очень-очень давно. И финансах в частности. Достаточно вспомнить любой расчет волатильности.
Америку то и не открываю, лишь на поминаю эти очевидные вещи, тем кто их подзабыл, в том числе и себе, для чего все это нужно. Если посмотреть алгоритмы столь именитых здесь программистов, то думаю 90% этих алгоритмов не учитывают обстоятельство со размерности. Нет когда робот работает с одним инструментом то и ладно, а когда портфель, то есть проблема. Именно это обстоятельство я озвучил. А подробно, на мой взгляд полезно, не все кто пишет подкованы как Вы, да и просто вспомнить.
Вот на первую в скидку взял из букваря по финансовой математике.
Экспоненциальный рост описывается дифференциальным уравнением: dx/dt=kx, Решение этого дифференциального уравнения — экспонента x=ae^kt. примером экспоненциального роста являются, сложные проценты, Общая сумма, которую получит вкладчик, при расчёте по сложному проценту будет равна x*(1+a)^n, Где x — начальная сумма вложенных средств, a — годовая процентная ставка, n— срок вклада в годах.
При вкладе по ставке s% годовых, после первого года хранения капитал составил бы x плюс s% от неё, то есть возрос бы в (1+s/100) раза. На второй год s% рассчитывались бы уже не от одной копейки, а от величины, большей её в (1 + s/100) раза. И, в свою очередь, данная величина увеличилась бы тоже за год в (1 + s/100) раза. Значит, по сравнению с первичной суммой вклад К году N первичный вклад вырос бы до величины в n раз больше первоначальной. (1 + s/100)^n
В применении к ежемесячной капитализации формула сложного процента имеет вид: (1 + s/100)^m/12, где x — начальная сумма вклада, s — годовая ставка в процентах, m — срок вклада в месяцах.
Разве ни чего не напоминает? И таких примеров Вы сами сколько угодно найдете, все дело в прикладном характере.
Хотел остановиться на освещении этой проблематики, так как собственно решение озвучено, но есть некая не досказанность. Сама десятичная система счисления, обладает фрактальными свойствами, благодаря их само подобной структуре и итеративным процессам. 0,1,2...9 10,11,12...19 Что само по себе при использовании функции доходности (отношение) уже может приводить не к однозначной оценке, когда цены находится в разных разрядах, нет, доходность которая поднимается с 10 до 11, эквивалентна доходности которая выросла со 100 до 110. Проблема возникает когда инвестор отвечает на вопрос "на сколько цены изменились за интервал времени".
В финансовой математике обычно расчеты ведут в процентах (доходность). Приращение цены в процентах обычно считается как (P2-P1)/P1, однако, данный способ имеет этот недостаток, т.е. если цена уменьшилась на 5%, а затем увеличилась на 5% мы не получим первоначальное значение. И здесь на помощь приходит оценка относительного изменения цен за период (интервал) времени.
Логарифм цены позволяет уйти от этого искажения, связанного с абсолютными значениями цены и перейти к относительной оценке. Для инвестора имеет значение не столько, сколько стоит в настоящий момент инструмент, а на(во) сколько произошло относительное изменение цен за период (интервал) времени. Здесь смысл логарифма нужно озвучить: "инвесторы и трейдеры мыслят в терминологии «выросло в х раз», и не важно от каких уровней. Чтобы уровнять рост в х раз от разных уровней и используют логарифм".
Логарифмированные ценовые ряды обладают свойствами log(b)-log(a)=log(b/a), разница логарифмов двух цен a и b = логарифму относительного приращения b/a, то есть логарифму доходности. Математически логарифмирование заменяет умножение сложением, то есть с помощью логарифма можно суммировать доходности за разные промежутки времени, функции роста изменяет свой темп (характер) от экспонетциального на линейный. Ну и еще одно, с точки зрения теории случайных процессов, логарифмы приращений цен Гауссовы (нормальны). Чем пользоваться, как пользоваться решайте сами, надеюсь и любители попкорна чуть-чуть вспомнили финансовую математику, хороших алгоритмов.
nikolz, Термин на рынок подтянули за долго до моего появления на этом рынке, Билл Вильямс целую книжку выпустил, есть индикаторы. Позволяющие оценивать ее. Ни чего нового здесь нет. Графики ценового временного ряда на различных временных интервалах (минутные, часовые, дневные, недельные графики) помогает увидеть, как паттерны повторяются на разных временных масштабах. Вложенность мелкого тайм фрейма в старший, именно это свойство я имел ввиду. Почему мои алгоритмы должны чем то отличаться? Ни чего нового все давно известно, разве входные данные. Проблема которую я описал возникла в алгоритме рассчитывающем функцию роста, входными данными которой являются hpr, но Nikolay, прав нужно уйти в один масштаб, торговать пунктиками, тогда и оценка эффективности становится на место, логарифмическая школа скорее больше подходит для инвестиционных горизонтов, а с горизонтом 1 день - пунктики. Хотя подниму старое по экспериментирую и то и другое.
Nikolay написал: Можно уже пункты отнормировать, чтобы цифры были близкие, как это делают при подготовке данных для моделей, например.
Поясните.
Вообще я про универсальный подход, который можно применять в своих алгоритмах не задумываясь, о разрядности чисел. Вот это я использую, но чаще забываю
Код
-- Функция для нормализации цен
local function normalize_prices(prices, step)
local normalized_prices = {}
for i, price in ipairs(prices) do
normalized_prices[i] = price / step
end
return normalized_prices
end
Отлично работают еще способы приведения к нормальному распределению, но хочется универсальности.
Nikolay, Я просто подумал что, за то время когда я последний раз открывал букварь по математике, человечество могло что - то придумать нового, новые подходы. Поиск ни чего не дал, да и поисковики последнее время странно себя ведут, впечатление что идет не поиск, а навязывание какого то мнения в вперемежку с рекламой. Нет нормализация как способ приведения данных к единому масштабу, мне конечно известен использую, от логарифмической шкалы отказался, теперь уже не могу сказать почему. Но ведь есть инструменты котируемые к примеру 10000 и втб котировка 0.022957, разве тут уже чисто арифметически нет проблемы?
nikolz, Ни чего нового. Фрактальность, концепция, используется для описания сложных объектов (процессов), которые имеют повторяющуюся структуру на разных масштабах. В контексте анализа временных рядов, проблема сравнения данных разных масштабов имеет значение для корректного анализа и принятия решений. Классическая задача демонстрирующая данную проблематику, измерение длины береговой линии на разных масштабах (можно на гугл картах по экспериментировать).
TGB, Ну очень остроумно, чтобы Вас хотя бы начали понимать окружающие, научитесь мысли формировать понятно, а предложений я жду от Вас, или страна напрасно Вас учила?.
Всем добрый день! И вот оно, торговая программа нашла себе все таки проблематику. Проблема лежит в прямой плоскости озвученной в заголовке данной ветки - системе принятия решений. В чем смысл, если двумя словами то в масштабах, проблема чисто на мой взгляд математическая, давно известная человечеству, да и мне, просто откладывал ее решения на потом, видимо настал тот потом. Дело в том, что я в своих программах использую такой показатель как HPR (Holding Period Return) представляет собой изменение актива за определенный период времени - отношение. То есть отвечает на вопрос "как ты ко мне относишься". В таком подходе, во всей своей красе, возникает маcштаб или фрактальность, всё б ни чего когда котировки цены разных инструментов одинаковы или близки.
Но программа засекает их уже, ну к примеру актив GD (золото) котируется значениями pricce[1] = 2349.3 pricce[2] = 2349.6 шаг изменения 0.1, и есть другой BR (нефть) котируется значениями pricce[1] = 77.33 pricce[2] = 77.49, шаг изменения 0.01, необходимо найти их отношения и сравнить изменения для принятия решений, и вот он во все красе масштаб. В первом случае ни одного сигнала, во втором на ура вылетают.
Кто незнаком с проблематикой, хорошо описана в работах Мандельброта. Вот я и подумал наверняка кто - то уже решал эту задачу. Первое что приходит: нормализация к диапазону [0, 1], логарифмическое преобразование - лог доходности, приведение к общему масштабу, ну даже тяжело представить с чего тут начать. В общем если кто занимался, будем признательны, думаю все сообществом.
nikolz, Можно и читать иногда даже удобней, только нужно помнить, что пользоваться нужно небольшим количеством открытых окон для небольшого количества тикеров. Так ка все это дело приводи к замедлению терминала, а при большой нагрузке и к зависаниям. Здесь нужно добавить что организация алгоритма через замыкание позволяет один и тот - же скрипт использовать как в индукторах, так и в потоке main() что избавляет от избыточного кода.
VelikiyTrader, Для Вашей задачи удобней писать индикатор через замыкание, где вычисления происходят в анонимной области, а не обходимые таблиц сохраняете между вызовами, почему лучше писать не буду на форуме много обсуждалось, да и разработчики предлагают этот вариант.
Вот пример расчета средней, удачи.
Код
calcMean()
local Price = {} -- Инициализируем для хранения таблицу
local Mean = {}
return function (I, FSettings, ds)
I = I or 1
ds = ds or nil
FSettings = FSettings or {}
local v_t = FSettings.v_t or 'C'
local P = FSettings.period or 9
local max_cache_size = FSettings.max_cache_size or 5 -- Максимальный размер кэша для Mean[I]
local x = FSettings.x or nil
local p0 = x or (Value(I, v_t, ds) or 0)
Price[I] = p0 -- сохраняем
if I == 1 then
Price[I] = p0
Mean[I] = p0
end
-- Освобождаем память от старых значений Price[I]
if I > P then
Price[I-P] = nil
end
local sum = 0
local n = math.min(I, P) -- Ограничиваем количество значений для усреднения
for i = n, 1, -1 do
sum = sum + Price[I-i+1] -- Берем только последние P значений
end
local mean = sum / n or p0
Mean[I] = mean
-- Освобождаем память от старых значений Mean[I]
if #Mean > max_cache_size then
table.remove(Mean, 1)
end
return mean
end
end
В продолжении темы асинхронности, собрал не большой пример для себя, такую "напоминалочку" Вот код:
Код
-- 1) Запуск программы main в потоке терминала QUIK
-- 2) Запуск сопрограммы в потоке терминала main
local working = true -- Флаг для продолжения цикла
function Robot()
local events = {} -- Таблица для хранения событий
local routine = coroutine.create(function()-- Создание сопрограммы для отслеживания событий
while working do -- Отслеживание событий и создание итераций
-- ... (реализация отслеживания событий)
local conect = coroutine.create(function()-- реализация отслеживания события соединения с сервером
while working do
local event_conect = math.random(1,10) -- print("event_conect",event_conect)
-- Добавление события в таблицу
--table.insert(events, { event }) -- Добавляем данные события
-- Если соединение установлено делаю Паузу до следующей итерации, Если нет соединение ждем.
if event_conect >= 5 then coroutine.yield() else print("No conect?",event_conect) end
end
end)
coroutine.resume(conect)
-- ... (реализация отслеживания событий)
local WorkTime = coroutine.create(function()-- реализация отслеживания события Рабочего времени
while working do
local event_WorkTime = math.random(1,10)
--print("event_WorkTime",event_WorkTime)
-- Добавление события в таблицу
--table.insert(events, { event }) -- Добавляем данные события
-- Пауза для отслеживания новых событий
if event_conect >= 5 then coroutine.yield() else print("No WorkTime?",event_conect) end
end
end)
coroutine.resume(WorkTime)
-- реализация создания итераций для получения рыночной информации и ее обработки
local event = math.random(1,10) print("event",event)
-- Добавление события в таблицу
table.insert(events, { event }) -- Добавляем данные события
-- Пауза для отслеживания новых рыночных событий
coroutine.yield()
end
end)
-- Запуск сопрограммы coroutine.resume(routine)
while working do -- Главный цикл для обработки событий (поток main)
coroutine.resume(routine)-- Заход в сопрограмму для отслеживания событий
if coroutine.status(routine) == "dead" then -- Проверка статуса сопрограммы
print("Robot routine finished")
break
end
for _, event in ipairs(events) do-- Обработка событий из таблицы
-- ... (реализация обработки событий)
print("event",event[#event],#event)
if event[#event] >= 5 then print("Buy") else print("Sell") end
end
events = {} -- Очистка таблицы событий
-- Заход в сопрограмму для дальнейшего отслеживания событий
--coroutine.resume(routine)
end
working = false
end
Пример рабочий для этого добавлены случайные входа - это просто некий макет. Запуск функции Robot - print( Robot() ) в среде луа, запустит бесконечный цикл имитируя работу сопрограммы в потоке main() запущенного в терминала QUIK. В чем смысл данного примера: Можно просто в main() написать логику работы программы и последовательно исполнять код. Данный код демонстрирует асинхронный подход к воспроизведению кода программы. Сопрограмма запускается до основного цикла main() выполняется необходимая работа идет приостановка, выполняется работа в цикле main() по окончании идет возврат в сопрограмму, добавлены для примера еще 2 ниточки отслеживающие соединение и рабочее время для примера. Хотел подробней описать, но смысла особого нет, сложно просто без запуска разобраться. Кому интересен подход запустит, и где нужно добавит комментариев. Почему это лучше лучше почитать букварь. Всем хорошего кода.
VPM написал: nikolz, А код scite полностью покажите.
Имеется в виду строки, где вызываются разные версии Lua, в моем варианте это command.go.*.lua;*.macro=dofile $(FilePath) command.go.subsystem.*.lua;*.macro=3