Цитата:
Без учета комиссий все стратегии дают одинаковое ожидание прибыли.
На данном этапе интересует "лучшая" оценка средней цены. Очевидно, что она не зависит от размера комиссии.
Цитата:
В самом деле, пусть есть какая-то, дающая ненулевое ожидание прибыли. Без ограничения общности считаем его положительным (иначе просто инвертируем стратегию). Теперь замечаем, что на рынке много агентов (почти все деньги у таких), которые способны реализовать эту стратегию, и которые из всех стратегий выбирают максимизирующие ожидание прибыли. Получим, что на рынке много агентов, имеющих положительное ожидание прибыли. Но так не бывает, т.к. средняя прибыль по всем агентам нулевая.
Это было бы верно, только в случае, если бы все агенты выставляли ордера в соответствии со своей прибыльной стратегией и в этом случае сделок просто бы не было :).
Однако, сделки - есть, и это означает (с учетом существования комиссии за сделку), что, либо у всех агентов, либо у части агентов стратегия трейдов убыточная. Но мы не знаем размер этой части.
Это, кстати, отдельная интересная задача - можно ли только по объемам сделок и средней комиссии за сделку делать выводы о проценте сделок с прибыльной стратегией (хотя бы о том, растет она или падает...) :). Как-то очевидно, что нельзя (но может быть и тут есть какая-то "физика" из-за которой - иногда можно делать такие выводы... :)).
=====
На самом деле, общую архитектуру этого метода можно описать в общем виде:
- есть исторические данные с ценами (считаем, что все данные - без разрывов по времени).
- все данные разбиваются на окна данных, размером
- для каждого окна можно построить описательный вектор
и значение цели предсказания
- задача состоит в построении наиболее точного предсказания
для исторических данных
Очевидно, что
- это функции частот, а
- это медиана цены в некотором интервале.
Вопрос в том, как разложить
в некоторый ряд и взять в нем первые члены так, чтобы "не выплеснуть ребенка вместе с водой" и дальше найти оптимальное значение на исторических данных.
Это первая часть для разработки реального робота. Вторая часть - добавить оценки риска и давать советы с учетом значений цены и значения риска.