Содержание

• Базовые идеи

• Timing Solution и технический анализ

Базовые идеи

Прогностический комплекс Timing Solution -  программа, специально разработанная для получения надежной линии прогноза для практически любого последовательного ряда данных.

• В своей работе программа использует большое разнообразие параметров. По умолчанию, она самостоятельно оценивает эти параметры c помощью специального инструмента под названием Back Testing. Данную процедуру можно также трактовать как поиск лучших из них "по умолчанию". Таким образом, есть вероятность, что мы можем обнаружить некоторые нестыковки между параметрами установленными по умолчанию, документацией и непосредственно программой.
  
• Поскольку главная цель Timing Solution состоит в том, чтобы найти лучшую прогностическую линию, критерии ее оценки будут отличаться от тех, что мы привыкли практиковать в Техническом анализе. Наиболее используемые в данном случае критерии - коэффициент корреляции между ценовыми данными и прогностической линией, а также некоторые вариации этого метода (как, например, последующие ценовые изменения дня).
  
• Лучшие практические результаты достигаются, когда одновременно используются несколько линий прогноза (например, полученных с помощью циклового анализа,  астрономической модели и модели, основанной на японском методе "подсвечников").

Timing Solution и технический анализ

Timing Solution - программа, которая, строго говоря, не является иллюстрацией идей Технического анализа.

Как мы знаем, главная цель методик Технического анализа состоит в том, чтобы найти эффективную торговую стратегию, которые позволили бы нам оптимизировать прибыль/убытки. Итоговый результат работы этой системы - точно рассчитанные сигналы входа/выхода в рынок (Robert Pardo, John Wiley&Sons, Inc. Design, Testing and Optimization of Trading Systems, NY 1992).  Эти системы основаны, главным образом, на различных ценовых индикаторах (которые оперируют в том числе и такими параметрами, как объем сделок и open interest).

Главная идея Timing Solution состоит в том, чтобы получить прогностическую линию, основанную на самых разнообразных событиях, которые фактически имеют быть место в нашем мире. Мы можем взять любой случай для анализа, и даже изменение самой цены могло бы здесь рассматриваться как такой случай (как это, например, в модели основанной на методе авторегресии). Обучаемая Нейросеть позволяет нам моделировать вероятное изменение цены относительно того ряда событий, которые в данном случае было нами выбрано. Для нас здесь более важно получить достоверную корреляцию между ценой и прогностической линией; как следствие, мы нуждаемся в коэффициенте корреляции, чтобы оценить точность прогноза и затем протестировать его результаты с помощью специального инструмента Back Testing, позволяющем получить свидетельство эффективности данной модели.