Меню

Сравнение двух выборок eviews



Сравнение двух выборок eviews

Группа: Пользователи
Сообщений: 4
Регистрация: 13.08.2014
Пользователь №: 26587

Я начинающий специалист, поэтому, с вашего позволения, задам вполне себе глупый вопрос. Есть 2 довольно небольших выборки, объемом 21 и 70, распределение не нормальное. Нужно сравнить средние. Как это лучше сделать? В применении anova я вижу слишком много ограничений, а выбор адекватных ситуации непараметрических критериев для меня вдруг стал затруднением. В идеале — как реализовать именно в eviews.

Заранее огромное спасибо!

Сообщение отредактировал shepsesankh — 13.08.2014 — 16:34

Я начинающий специалист, поэтому, с вашего позволения, задам вполне себе глупый вопрос. Есть 2 довольно небольших выборки, объемом 21 и 70, распределение не нормальное. Нужно сравнить средние. Как это лучше сделать? В применении anova я вижу слишком много ограничений, а выбор адекватных ситуации непараметрических критериев для меня вдруг стал затруднением. В идеале — как реализовать именно в eviews.

Заранее огромное спасибо!

Адекватных задаче непараметрических критериев тьма:
— критерий Крамера-Уэлча
— Ван дер Вардена
— Смирнова
— Манна_уитни
— Лемана-Розенблатта
— Хеттманспергера и др.

Про идеал не понял. Вам надо сравнить две выборки и получить статистический вывод или вволю понажимать кнопки в любимом Евьюсе?

Группа: Пользователи
Сообщений: 760
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694

Я начинающий специалист, поэтому, с вашего позволения, задам вполне себе глупый вопрос. Есть 2 довольно небольших выборки, объемом 21 и 70, распределение не нормальное. Нужно сравнить средние. Как это лучше сделать? В применении anova я вижу слишком много ограничений, а выбор адекватных ситуации непараметрических критериев для меня вдруг стал затруднением. В идеале — как реализовать именно в eviews.

Заранее огромное спасибо!

Лучше, вернее даже идеально — вычислить доверительный интервал (а лучше просто распределение) для разницы средних групп бутстрепом.

Группа: Пользователи
Сообщений: 1085
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699

100$,
для меня проблемой как раз и стало то, что их тьма. Вроде, как правило, и используют несколько тестов. Но какой именно набор выбрать (чтобы осознанно), с учетом особенностей выборок, я хз: то ли просто тупо взять самые ходовые манн-уитни и смирнова, то ли, то ли.

Про любимый евьюс — просто предполагается, что работать я буду именно в нем. Поэтому мне было бы неплохо именно на него и ориентироваться (в том числе неплохо бы мне знать, как его принудить к тому, чтобы он не обрезал бОльшую выборку до размеров меньшей).

спасибо. этому методу можно быстро научиться? Каюсь, пока не умею (не кидайтесь помидорами, да, я сейчас вообще мало чего умею и знаю).

Upd. Тут спрашивала про хороший и максимально детальный учебник по матстату, который можно систематизирует все критерии для выборок любого типа (ненормальных, разного объема и проч.). Нашла Кобзаря, + на этом форуме рекомендовали Холлендера (где как раз про непараметрические вроде много). Вроде книги хорошие, вопрос снят (хотя если еще что-то объемное и систематизированное подскажете, премного благодарна)

Сообщение отредактировал shepsesankh — 14.08.2014 — 18:44

Группа: Пользователи
Сообщений: 4
Регистрация: 13.08.2014
Пользователь №: 26587

100$,
для меня проблемой как раз и стало то, что их тьма. Вроде, как правило, и используют несколько тестов. Но какой именно набор выбрать (чтобы осознанно), с учетом особенностей выборок, я хз: то ли просто тупо взять самые ходовые манн-уитни и смирнова, то ли, то ли.

Про любимый евьюс — просто предполагается, что работать я буду именно в нем. Поэтому мне было бы неплохо именно на него и ориентироваться (в том числе неплохо бы мне знать, как его принудить к тому, чтобы он не обрезал бОльшую выборку до размеров меньшей).

спасибо. этому методу можно быстро научиться? Каюсь, пока не умею (не кидайтесь помидорами, да, я сейчас вообще мало чего умею и знаю).

Upd. Тут спрашивала про хороший и максимально детальный учебник по матстату, который можно систематизирует все критерии для выборок любого типа (ненормальных, разного объема и проч.). Нашла Кобзаря, + на этом форуме рекомендовали Холлендера (где как раз про непараметрические вроде много). Вроде книги хорошие, вопрос снят (хотя если еще что-то объемное и систематизированное подскажете, премного благодарна)

1. Осознанность в статистике появляется тогда, когда исследователю ясно, какую статистистическую гипотезу он проверяет. В этом смысле все перечисленные критерии очень даже осознаны. Так что тупо берите Манна с Уитни и вперед и с песней.

2. Однако вопрос имею. Евьюс заточен под анализ временных рядов. Мое знакомство с ним ограничилось пятой версией. В ней все названные критерии отсутствуют. Появились ли оне в последующих версиях, или придется напрягаться на встроенном языке (назовем его условно Бейсиком). И есть ли в нем этот самый Бейсик?

3. Ну, и по поводу литературы вот вам Ссылка
Не знаю ничего лучшего, когда надо быстро научиться ориентироваться в той или иной теме.

Сообщение отредактировал 100$ — 15.08.2014 — 01:01

Источник

Сравнение скорости построения линейных моделей в R и Eviews

Если Вам необходимо оценить эконометрическую модель с небольшим количеством наблюдений, то софт, в котором это можно сделать определяется исключительно Вашими предпочтениями и финансовыми возможностями. Но если количество наблюдений большое? Регрессия не всегда оценивается в одно мгновение. В этом посте я сравниваю время оценки линейной регрессии в R и Eviews в зависимости от количества наблюдений.

Для проведения этого теста будем использовать простую линейную регрессию:

Количество наблюдений N в регрессии будем менять и сравнивать время оценки для каждого. Я взял N oт 100 000 до 10 000 000 с шагом в 100 000.

Что из этого получилось

Результаты R (Линейная и логарифмическая модели)

Я добавил переменную dum — дамми на одно из наблюдений (видно выброс на графике, в этот момент мне нужно было открыть браузер). Как и ожидалось, количество наблюдений значимо влияет на время построения регрессии. Мультипликативная модель дает более красивые результаты. Даже есть намёк на нормальность остатков в регрессии. По линейной модели получаем, что каждый дополнительный миллион наблюдений увеличивает время построения на 1.39 секунды, а модель в логарифмах показывает эластичность количества наблюдений по времени 1.014 (т.е. если количество наблюдений увеличится на 1%, то время расчета регрессии увеличится на 1.014%).

Гистограммы остатков

Визуально гистограммы остатков моделей не похожи на нормальное распределение, а значит оценки, полученные в моделях смещенные, т.к., скорее всего, не учитываем значимую переменную — уровень загрузки процессора. Тем не менее в логарифмической модели можно принять гипотезу о нормальности (т.к. критическое значение тестовой статистики Харки-Бера 8.9% и превышает стандартный критический уровень значимости в 5%).

Результаты Eviews (Линейная и логарифмическая модели)

Модели, полученные в Eviews не так качественно описывают зависимость времени построения от количества наблюдений. Линейная модель предсказывает, что дополнительный миллион наблюдений увеличит время оценивания модели на 0.018 секунд (в 75.8 раз меньше, чем в R). В логарифмической модели эластичность — 0.306 (в 3.3 раза меньше чем в R)

На графиках видно значительное количество выбросов, что, скорее всего, говорит о намного более значимом влиянии загрузки процессора на время вычисления в Eviews. Присутствует гетероскедастичность в ошибках, что свидетельствует в пользу включения переменной — уровня загрузки процессора в модель. Нужно отметить, что Eviews практически не потребляет оперативную память, в то время как R кумулятивно увеличивает объем потребляемой памяти для своих нужд и не освобождает ее до закрытия программы.

Опять же, остатки в моделях не нормальные, нужно добавлять ещё переменных.

В конце хочу сказать, что не стоит сразу записывать это в R как минус. Возможно, такое разное время вычисления получилось потому, что функция lm(), которую я использовал в R создает большой объект типа lm в котором содержится много информации об оцененной модели и для 100 000 наблюдений уже весит около 23 Mb, который опять же, хранится в оперативной памяти. Если вам будет интересно можно повторить похожий тест, используя какие-либо другие функции из R или, например, реализовать алгоритм gradient descent, о котором можно посмотреть здесь.

Источник

Эконометрика: прогноз EURUSD на один шаг вперед

Введение

В статье рассматривается прогноз пары EURUSD на один шаг вперед с помощью пакета EViews с последующей оценкой результатов прогнозирования с помощью программы на EViews и советника на MQL 4. Данная статья является продолжением статьи «Анализ статистических характеристик индикаторов», положения которой будут использоваться без дополнительных разъяснений.

1. Построение модели

Предыдущая статья заканчивалась анализом следующего уравнения регрессии:

EURUSD = C(1)*EURUSD_HP(1) + C(2)*D(EURUSD_HP(1)) + C(3)*D(EURUSD_HP(2))

Это уравнение было получено в результате реализации идеи постепенной декомпозиции исходных котировок цен Close. В основе идеи лежит выделение из исходной котировки детерминированной составляющей с последующим анализом полученного остатка.

Начнем построение модели для символа EURUSD часового таймфрейма на барах за одну неделю: с 12.09.2011 по 17.09.2011.

1.1. Анализ исходной котировки EURUSD

С самого начала проанализируем исходный ряд EURUSD с целью составления плана на следующий шаг.

Для начала сформируем файл котировок для последующего анализа в EViews . Для этого я использую индикатор, который вешается на соответствующий график и формирует необходимый файл котировок.

Текст индикатора приведен ниже и, по-моему мнению, в комментариях не нуждается.

Задав указанные выше даты, я получил файл котировок, состоящий из 119 строк, последняя из которой имеет вид «Прогноз,0» – это место для будущего прогноза. Замечу, что работаю я с ценами Open . Также обращаю внимание, что порядок котировок в файле противоположный тому, который принят в MQL 4, т.е. как в языках программирования.

Индикатор, естественно, формирует файл kotir.txt в папке терминала \expert\files\. Рассмотренный ниже советник в режиме DEMO или REAL торгов будет брать файл котировок из этой папки, но в режиме тестера этот файл необходим в папке \tester\files\, поэтому я вручную перемещаю файл kotir.txt в папку \tester\files\ терминала.

Рис. 1. График котировок EURUSD, таймфрейм Н1

Визуально наблюдаем то ли один, то ли много трендов, но наша цель состоит в прогнозе будущей стабильности торговой системы. Поэтому проведем анализ на стационарность исходных котировок EURUSD_H1.

Вычислим описательные статистики:

Рис. 2. Описательные статистики

Из описательной статистики следует, что:

  • Имеется скос вправо (должен быть ноль, а имеем 0.244950);
  • Вероятность нормального распределения нашей исходной котировки 9.64%.

Конечно, визуально гистограмма не имеет никакого отношения к нормальному распределению, но вероятность в 9.64% порождает определенные иллюзии.

Давайте наглядно сравним с теорией:

Рис. 3. Сравнение гистограммы EURUSD с теоретической кривой нормального распределения

Визуально мы находим подтверждение, что котировка EURUSD _Н1 крайне далека о нормального распределения.

Однако делать выводы пока рано, так как визуально мы видим тренд, что говорит о наличии в котировках детерминированной составляющей, а наличие такой составляющей может полностью исказить статистические характеристики случайной величины (котировок).

Вычислим автокорреляцию котировок.

Она имеет следующий вид:

Рис. 4. Автокорреляционная функция котировок EURUSD_H1

При построении графика была получена вероятность отсутствия зависимостей межу лагами — для первых 16 лагов она не равна нулю. По графику и вероятности можно смело утверждать, что в EURUSD_H1 имеются зависимости между лагами, т.е. в котировке имеется детерминированная составляющая.

Какими статистическими характеристиками будет обладать этот остаток, если из исходной котировки вычесть детерминированную составляющую?

Для это проведем тест на единичный корень, который должен показать нам, будет ли более перспективной работа с первой разностью (остатком) исходной котировки.

Таблица 1. Тест на единичный корень

Проведенный тест показывает, что:

  • Вероятность, что исходная котировка имеет единичный корень (первая разность имеет нормальное распределение), равна 41%;
  • Статистика DW (Durbin-Watson) чуть больше 2.2, что также говорит о нормальном распределении первой разности.

По аналогии с предыдущей статьей для выделения детерминированной составляющей котировки EURUSD будем использовать сглаживание Ходрика-Прескотта (Hodrick-Prescott filter).

Цифра «10» в именах рядов означает параметр «лямбда» в сглаживании Ходрика-Прескотта. Из теории этого сглаживания известно, что величина лямбды имеет большое значение для результата, который имеет следующий вид:

Рис. 5. Результат сглаживания ряда фильтром Ходрика-Прескотта

Из предыдущей статьи будем использовать уравнение, которое в обозначениях EViews выглядит следующим образом:

kotir = C(1) * HP(-1) + C(2) * D(HP(-1)) + C(3)*D(HP(-2))

т.е в данном уравнении мы учитываем детерминированную составляющую и шум, под которым мы понимаем разность между исходной котировкой и ее детерминированной составляющей.

При анализе данной модели исходной котировки получаем следующие показатели уравнения регрессии:

Таблица 2. Оценка уравнения регрессии

Конечно, крайне неприятным является вероятность в 39% того, что коэффициент при НР1_D(-1) равен нулю. Оставляем все как есть, так как строим демонстрационный пример.

Получив оценку уравнения регрессии (оценку коэффициентов уравнения) можно сделать прогноз на один шаг вперед.

Результат выглядит следующим образом:

Рис. 6. Прогноз EURUSD на один шаг вперед (на 0 часов понедельника)

1.3. Оценка остатков от уравнения регрессии

Проведем ограниченный анализ остатка от уравнения регрессии. Этот остаток получен путем вычитания из исходных котировок EURUSD значений, вычисленных по уравнению регрессии.

Напомню, что по характеристикам этого остатка можно будет судить о будущей устойчивости торговой системы.

Первый тестом будет тест на анализ зависимостей между лагами в остатке:

Рис. 7. Автокорреляционная функция остатка

К сожалению, зависимости между лагами остались, а наличие зависимостей ставит под сомнение статистический анализ.

Следующий тест, который проведем — это тест на нормальность распределения остатка.

Результат имеет следующий вид:

Рис. 8. Гистограмма остатка от уравнения регрессии

Вероятность того, что остаток распределен по нормальному закону, равна 25.57%, это достаточно большая величина.

Проведем тесты на наличие гетероскедастичности в остатке.

Получаем следующие результаты:

  • Вероятность отсутствия гетероскедастичности типа GARCH = 16.08%
  • Вероятность отсутствия общей гетероскедастичности типа White = 0.0066%

Так как я ставлю перед собой цель демонстрации построения торговой системы на основе прогноза, то продолжу расчеты с целью получения интересующих трейдеров характеристик – прибыли или убытка.

2. Оценка результатов прогнозирования

При торговле нас интересует прибыль, а не ошибка прогноза, которую следует воспринимать как вспомогательное средство анализа для сравнения разных моделей, и не более того.

Для оценки прогноза была написана программа на языке EViews . В программе сравниваются приращения фактических движений котировок EURUSD с прогнозируемыми. Если эти приращения совпадают, то имеем прибыль, если не совпадают, то получаем убыток. Далее подсчитывается прибыль, которая равна сумме всех приращений, совпавших с приращениями прогноза, и соответствующий убыток.

Отношение прибыли к убытку обозначено как профит-фактор. Подсчитывается отношение прибыльных и убыточных приращений (отношение прибыльных и убыточных сделок). Также подсчитываем количество подряд убыточных сделок и отношение убытка в подряд убыточных сделках к прибыли (фактор восстановления).

Программа на языке EViews для оценки результатов моделирования в терминах торговой системы состоит из основной программы и двух подпрограмм.

Основная программа (головная) имеет следующий вид:

Предполагается, что основных программ столько, сколько подпрограмм, содержащих модели (см. ниже), это сделано для упрощения работы.

С изменением модели в основной программе надо менять две строчки, связанные с изменением имени подпрограммы для модели.

Подпрограмма, в которую вынесена модель (уравнение регрессии):

Этих подпрограмм должно быть равно количеству моделей.

Для другой модели следует изменить имя подпрограммы и, соответственно, имена в основной программе.

Подпрограмма, которая вычисляет показатели прибыли/убытка по модели:

Результат приведенных выше простых программ на EViews для нашего уравнения следующий:

Таблица 3. Результат оценки прибыльности в EViews

До сих пор в статье котировки EURUSD_H1 анализировались средствами программы EViews.

Однако очень заманчивым является использование результатов прогноза в советнике терминала МetaТrader 4 для торговли.

Далее рассмотрим обмен данными между программами EViews и МetaТrader 4, а затем с помощью советника в МetaТrader 4 еще раз проанализируем результаты.

3. Обмен данными между EViews и МetaТrader 4

В данной статье используется обмен данными между EViews и МetaТrader 4 при помощи файлов типа .txt.

Алгоритм обмена выглядит следующим образом:

Советник в МetaТrader 4:

  • Формирует файл котировок;
  • Запускает EViews.
  • Запускается по команде из советника;
  • Выполняет программу вычисления прогноза для полученной из советника котировки kotir.txt ;
  • Записывает в файл EViewsForecast.txt результаты прогноза.

Советник в МetaТrader 4:

  • Дождавшись окончания формирования результатов в EViews , читает файл с прогнозом;
  • Принимает решение о входе в позицию или выходе из позиции.

Несколько слов по поводу размещения файлов.

Файлы терминала МetaТrader 4 размещаются в своих обычных каталогах: советник в папке \expert, а индикатор (который не нужен для тестирования) в папке \expert\indicators. Все это находится в папке терминала. Советник устанавливается вместе с другими советниками.

Файлы, которыми обменивается советник с EViews , при работе советника находятся в \ expert \ files , при тестировании советника — в папке \tester\files.

Файл, который советник отправляется для EViews , имеет имя kotir . txt , которое не зависит от выбранного символа и таймфрейма. Поэтому советник можно прикреплять к любому символу, а размер шага прогноза указывается в параметрах советника при его запуске.

EViews возвращает файл с именем EVIEWSFORECAST.txt. В каталог терминала помещается рабочий файл EViews под именем worf.wf1.

В программах EViews, которые прилагаются к статье, указаны каталоги, которые скорее всего не будут совпадать с каталогами, установленными на вашем компьютере. У меня эти программы установлены в корневую папку диска. В EViews придется разобраться с каталогом по умолчанию или указать ваши каталоги (каталоги по умолчанию, которые использует сам EViews, я не использовал).

4. Советник на MQL4

Алгоритм работы советника упрощен по максимуму:

  • Советник прикрепляется к таймфрейму М1 любого символа;
  • Шаг прогноза указывается в минутах в параметрах советника. По умолчанию – шаг прогноза 60 минут (Н1). Прикрепление советника к М1 дает наглядность при рассмотрении результатов тестирования, так как можно сжать график тестирования, переходя к любому старшему таймфрейму;
  • Для прогнозирования в EViews советник формирует файл kotir .txt с количеством баров (наблюдений), указанных в параметрах советника;
  • Если прогноз больше текущей цены, то открывается long ;
  • Если прогноз меньше текущей цены, то открывается short ;
  • Советник открывает не более одной позиции (работает без долива позиции);
  • Вне зависимости от прогноза предыдущая позиция закрывается, а новая открывается. Этот алгоритм открытия позиций совпадает с алгоритмом подсчета прибыльности/убыточности в программе на EViews;
  • Объем открываемой позиции равен 0.1 лота;
  • Стоп лоссы и тэйк профиты не используются (указаны равными в 100 пипсов, хотя в советнике имеется код для установки стопов на расстоянии ошибки прогноза);
  • Рисуется график с указанием величины прогноза и двух линий на расстоянии одной стандартной ошибки прогноза. При просмотре графика из тестера на более мелких таймфреймах, чем тот на котором был прикреплен советник, следует иметь ввиду, что линия прогноза смещена назад, т.е. рисуется прогноз, к которому текущая цена должна прийти в конце периода.

Советник прикрепляем к таймфрейму М1, график из тестера удобнее просматривать на таймфрейме М5.

Исходный код советника на MQL4 для торговли по паре EURUSD в статье не привожу из-за его объемности (около 600 строк). Текст можно посмотреть в файле EvewsMT4.mq4 в архиве EViews_MetaTrader_4.zip, прикрепленном к статье.

5. Результаты тестирования советника

Запустим советник в тестере на таймфрейме М1.

Входные параметры показаны ниже.

Рис. 9. Входные параметры советника

Фрагмент графика тестирования приведен ниже:

Рис. 10. Тестирование советника в режиме визуализации

Результаты тестирования советника, который использует прогнозы на один час (шаг) вперед, показаны ниже.

Strategy Tester Report

EURUSD (Euro vs US Dollar)

1 Минута (M1) 2011.09.12 00:00 — 2011.09.16 21:59 (2011.09.12 — 2011.09.17)

Все тики (наиболее точный метод на основе всех наименьших доступных таймфреймов)

StepForecast=60; NumberBars=101; MultSE=2;

Баров в истории

Ошибки рассогласования графиков

Короткие позиции (% выигравших)

Длинные позиции (% выигравших)

Прибыльные сделки (% от всех)

Убыточные сделки (% от всех)

непрерывных выигрышей (прибыль)

непрерывных проигрышей (убыток)

непрерывная прибыль (число выигрышей)

непрерывный убыток (число проигрышей)

Рис. 11. Результаты тестирования советника

Результаты лучше, чем полученные в EViews.

Отмечу, что вычисление результата в EViews и тестере различаются исходными данными. В EViews берется 118 баров и вычисляется прогноз, начиная с 3 бара слева, и постепенно прогноз на один шаг вперед движется к концу временного периода, увеличивая количество баров, на который производится оценка уравнения регрессии.

Советник сдвигает окно в 118 баров и вычисляется прогноз на 119 бар, т.е. оценка уравнения регрессии всегда производится на 118 барах, поскольку EViews расширяет окно в пределах выборки, а советник двигает окно фиксированной ширины.

С помощью советника мы получили расширенную таблицу оценки модели. Если выше она состояла из одной строчки, то теперь в ней 117 строк – для каждой даты, на которую был получен прогноз.

Таблица имеет следующий вид:

Группа: Пользователи
Сообщений: 760
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694

Начало
выборки
Конец
выборки
Факт на
конец
Прогноз
на 1 шаг
Ошибка
прогноза
Прибыль
выборки
Убыток
выборки
Maксимум
просадки
Кол-во
убытков
P/F в
пипсах
P/F в наблюд. Фактор восстан.
12.09.2011 0:00 16.09.2011 21:00 1,3791 1,3788 0,0019 0,0581 0,1531 0,0245 7 0,38 0,67 2,37
12.09.2011 0:00 16.09.2011 21:00 1,3791 1,3788 0,0019 0,0581 0,1531 0,0245 7 0,38 0,67 2,37
09.09.2011 21:00 16.09.2011 20:00 1,3784 1,3793 0,0019 0,0569 0,1619 0,0245 7 0,35 0,64 2,32
09.09.2011 20:00 16.09.2011 19:00 1,3794 1,3796 0,002 0,0596 0,1609 0,0245 7 0,37 0,67 2,43
09.09.2011 19:00 16.09.2011 18:00 1,3783 1,3782 0,0021 0,0642 0,1554 0,0245 7 0,41 0,69 2,62
09.09.2011 18:00 16.09.2011 17:00 1,3783 1,3806 0,002 0,0616 0,1606 0,0245 7 0,38 0,68 2,51
09.09.2011 17:00 16.09.2011 16:00 1,3829 1,3806 0,002 0,0642 0,1586 0,0245 7 0,4 0,71 2,62
09.09.2011 16:00 16.09.2011 15:00 1,3788 1,3793 0,002 0,0626 0,1565 0,0245 7 0,4 0,71 2,56
09.09.2011 15:00 16.09.2011 14:00 1,3798 1,38 0,0021 0,063 0,1633 0,0245 7 0,39 0,73 2,57
09.09.2011 14:00 16.09.2011 13:00 1,3808 1,381 0,0022 0,062 0,1656 0,0318 9 0,37 0,71 1,95
09.09.2011 13:00 16.09.2011 12:00 1,3809 1,3813 0,0021 0,0602 0,1679 0,0318 9 0,36 0,66 1,89
09.09.2011 12:00 16.09.2011 11:00 1,3792 1,3808 0,0021 0,0666 0,1613 0,0245 7 0,41 0,73 2,72
09.09.2011 11:00 16.09.2011 10:00 1,3795 1,3826 0,0021 0,0666 0,167 0,0245 7 0,4 0,73 2,72
09.09.2011 10:00 16.09.2011 9:00 1,3838 1,3847 0,0022 0,0652 0,1668 0,0318 9 0,39 0,71 2,05
09.09.2011 9:00 16.09.2011 8:00 1,3856 1,3854 0,0022 0,0675 0,165 0,0318 9 0,41 0,73 2,12
09.09.2011 8:00 16.09.2011 7:00 1,386 1,3856 0,0022 0,0671 0,1652 0,0318 9 0,41 0,71 2,11
09.09.2011 7:00 16.09.2011 6:00 1,3861 1,3857 0,0022 0,067 0,1663 0,0318 9 0,4 0,68 2,11
09.09.2011 6:00 16.09.2011 5:00 1,3852 1,3855 0,0022 0,0655 0,1681 0,0318 9 0,39 0,63 2,06
09.09.2011 5:00 16.09.2011 4:00 1,3844 1,3851 0,0022 0,0662 0,1674 0,0318 9 0,4 0,66 2,08
09.09.2011 4:00 16.09.2011 3:00 1,3848 1,3869 0,0022 0,0654 0,1683 0,0318 9 0,39 0,68 2,06
09.09.2011 3:00 16.09.2011 2:00 1,3879 1,3875 0,0022 0,0694 0,1624 0,0318 9 0,43 0,73 2,18
09.09.2011 2:00 16.09.2011 1:00 1,3865 1,3879 0,0022 0,0698 0,1634 0,0318 9 0,43 0,71 2,19
09.09.2011 1:00 16.09.2011 0:00 1,3881 1,3883 0,0022 0,0726 0,1604 0,0245 7 0,45 0,76 2,96
09.09.2011 0:00 15.09.2011 23:00 1,3876 1,3882 0,0022 0,0721 0,162 0,0245 7 0,45 0,73 2,94
08.09.2011 23:00 15.09.2011 22:00 1,3885 1,3884 0,0022 0,0718 0,1614 0,0245 7 0,44 0,72 2,93
08.09.2011 22:00 15.09.2011 21:00 1,3888 1,3883 0,0022 0,0737 0,1597 0,0245 7 0,46 0,77 3,01
08.09.2011 21:00 15.09.2011 20:00 1,3885 1,3874 0,0022 0,0729 0,1604 0,0318 9 0,45 0,74 2,29
08.09.2011 20:00 15.09.2011 19:00 1,3867 1,386 0,0022 0,0721 0,1604 0,0318 9 0,45 0,74 2,27
08.09.2011 19:00 15.09.2011 18:00 1,3856 1,3834 0,0022 0,0721 0,1628 0,0318 9 0,44 0,72 2,27
08.09.2011 18:00 15.09.2011 17:00 1,385 1,3861 0,0023 0,0702 0,1651 0,0318 9 0,43 0,72 2,21
08.09.2011 17:00 15.09.2011 16:00 1,3885 1,3824 0,0023 0,0739 0,1638 0,0245 7 0,45 0,72 3,02
08.09.2011 16:00 15.09.2011 15:00 1,3773 1,3784 0,0021 0,0719 0,1556 0,0318 9 0,46 0,72 2,26
08.09.2011 15:00 15.09.2011 14:00 1,3795 1,3794 0,0021 0,0726 0,1537 0,0318 9 0,47 0,72 2,28
08.09.2011 14:00 15.09.2011 13:00 1,3814 1,3792 0,0021 0,0736 0,1564 0,0318 9 0,47 0,74 2,31
08.09.2011 13:00 15.09.2011 12:00 1,3802 1,3764 0,0021 0,0712 0,159 0,0318 9 0,45 0,74 2,24
08.09.2011 12:00 15.09.2011 11:00 1,3769 1,3753 0,0021 0,0719 0,1568 0,0318 9 0,46 0,72 2,26
08.09.2011 11:00 15.09.2011 10:00 1,3765 1,3732 0,0021 0,0721 0,1564 0,0318 9 0,46 0,74 2,27
08.09.2011 10:00 15.09.2011 9:00 1,3722 1,3718 0,0021 0,0716 0,1538 0,0318 9 0,47 0,72 2,25
08.09.2011 8:00 15.09.2011 7:00 1,371 1,3716 0,0021 0,0729 0,1542 0,0318 9 0,47 0,74 2,29
08.09.2011 8:00 15.09.2011 7:00 1,371 1,3716 0,0021 0,0729 0,1542 0,0318 9 0,47 0,74 2,29
08.09.2011 7:00 15.09.2011 6:00 1,3723 1,3727 0,0021 0,0716 0,1547 0,0318 9 0,46 0,72 2,25
08.09.2011 6:00 15.09.2011 5:00 1,3726 1,3725 0,0021 0,0711 0,1564 0,0318 9 0,45 0,69 2,24
08.09.2011 5:00 15.09.2011 4:00 1,3719 1,3731 0,0021 0,0711 0,1563 0,0318 9 0,45 0,69 2,24
08.09.2011 4:00 15.09.2011 3:00 1,374 1,3744 0,0021 0,0713 0,1547 0,0318 9 0,46 0,69 2,24
08.09.2011 3:00 15.09.2011 2:00 1,3748 1,3747 0,0021 0,0705 0,1547 0,0318 9 0,46 0,68 2,22
08.09.2011 2:00 15.09.2011 1:00 1,3743 1,3742 0,0021 0,0715 0,1544 0,0318 9 0,46 0,7 2,25
08.09.2011 1:00 15.09.2011 0:00 1,3738 1,3743 0,0021 0,0714 0,1544 0,0318 9 0,46 0,7 2,25
08.09.2011 0:00 14.09.2011 23:00 1,375 1,3743 0,0021 0,0724 0,1532 0,0318 9 0,47 0,73 2,28
07.09.2011 23:00 14.09.2011 22:00 1,375 1,3736 0,0021 0,0727 0,1532 0,0318 9 0,47 0,74 2,29
07.09.2011 22:00 14.09.2011 21:00 1,3751 1,3735 0,0021 0,0734 0,1532 0,0318 9 0,48 0,74 2,31
07.09.2011 21:00 14.09.2011 20:00 1,3748 1,3716 0,0021 0,0722 0,1555 0,0318 9 0,46 0,72 2,27
07.09.2011 20:00 14.09.2011 19:00 1,3714 1,3712 0,0021 0,0812 0,145 0,0189 6 0,56 0,74 4,3
07.09.2011 19:00 14.09.2011 18:00 1,371 1,3697 0,0021 0,0692 0,1577 0,0318 9 0,44 0,69 2,18
07.09.2011 18:00 14.09.2011 17:00 1,3673 1,369 0,0021 0,0695 0,154 0,0318 9 0,45 0,72 2,19
07.09.2011 17:00 14.09.2011 16:00 1,3687 1,3693 0,0021 0,0695 0,1548 0,0318 9 0,45 0,72 2,19
07.09.2011 16:00 14.09.2011 15:00 1,3704 1,3704 0,0021 0,066 0,1591 0,0318 11 0,41 0,69 2,08
07.09.2011 15:00 14.09.2011 14:00 1,373 1,37 0,002 0,066 0,1577 0,0318 10 0,42 0,69 2,08
07.09.2011 14:00 14.09.2011 13:00 1,3712 1,3681 0,002 0,066 0,1562 0,0318 9 0,42 0,69 2,08
07.09.2011 13:00 14.09.2011 12:00 1,3685 1,3653 0,002 0,0665 0,1534 0,0318 9 0,43 0,74 2,09
07.09.2011 12:00 14.09.2011 11:00 1,3655 1,3646 0,002 0,0673 0,1504 0,0318 9 0,45 0,77 2,12
07.09.2011 11:00 14.09.2011 10:00 1,3656 1,3634 0,002 0,0709 0,15 0,0318 9 0,47 0,77 2,23
07.09.2011 10:00 14.09.2011 9:00 1,3625 1,3625 0,002 0,0725 0,1461 0,0318 9 0,5 0,83 2,28
07.09.2011 9:00 14.09.2011 8:00 1,3631 1,3638 0,002 0,0719 0,1465 0,0318 9 0,49 0,8 2,26
07.09.2011 8:00 14.09.2011 7:00 1,3641 1,3643 0,002 0,0707 0,1481 0,0318 9 0,48 0,77 2,22
07.09.2011 7:00 14.09.2011 6:00 1,3635 1,3648 0,002 0,0724 0,1481 0,0318 9 0,49 0,8 2,28
07.09.2011 6:00 14.09.2011 5:00 1,3647 1,3656 0,002 0,0724 0,1476 0,0318 9 0,49 0,8 2,28
07.09.2011 5:00 14.09.2011 4:00 1,3665 1,3676 0,002 0,0667 0,1536 0,0318 9 0,43 0,72 2,1
07.09.2011 4:00 14.09.2011 3:00 1,3694 1,3683 0,002 0,0675 0,1504 0,0318 9 0,45 0,74 2,12
07.09.2011 3:00 14.09.2011 2:00 1,3682 1,3682 0,002 0,0672 0,1498 0,0318 9 0,45 0,74 2,11
07.09.2011 2:00 14.09.2011 1:00 1,3684 1,3686 0,002 0,067 0,1512 0,0318 9 0,44 0,72 2,11
07.09.2011 1:00 14.09.2011 0:00 1,3679 1,3686 0,002 0,067 0,1514 0,0318 9 0,44 0,72 2,11
07.09.2011 0:00 13.09.2011 23:00 1,3678 1,3691 0,002 0,0679 0,1507 0,0318 9 0,45 0,74 2,14
06.09.2011 23:00 13.09.2011 22:00 1,3692 1,3698 0,002 0,066 0,1517 0,0318 9 0,44 0,69 2,08
06.09.2011 22:00 13.09.2011 21:00 1,3708 1,3705 0,002 0,0652 0,1512 0,0318 9 0,43 0,69 2,05
06.09.2011 21:00 13.09.2011 20:00 1,3719 1,3709 0,002 0,0652 0,1512 0,0318 9 0,43 0,69 2,05
06.09.2011 20:00 13.09.2011 19:00 1,371 1,3691 0,002 0,0652 0,1517 0,0318 9 0,43 0,69 2,05
06.09.2011 19:00 13.09.2011 18:00 1,3677 1,3669 0,002 0,0666 0,1485 0,0318 9 0,45 0,72 2,09
06.09.2011 18:00 13.09.2011 17:00 1,3678 1,3677 0,002 0,0666 0,149 0,0318 9 0,45 0,72 2,09
06.09.2011 17:00 13.09.2011 16:00 1,3698 1,3659 0,002 0,0625 0,1555 0,0318 9 0,4 0,64 1,97
06.09.2011 16:00 13.09.2011 15:00 1,3658 1,3643 0,002 0,065 0,1513 0,0318 9 0,43 0,72 2,04
06.09.2011 15:00 13.09.2011 14:00 1,3665 1,3636 0,002 0,0643 0,1527 0,0318 9 0,42 0,69 2,02
06.09.2011 14:00 13.09.2011 13:00 1,3639 1,3619 0,002 0,0659 0,1552 0,0318 9 0,42 0,74 2,07
06.09.2011 13:00 13.09.2011 12:00 1,3617 1,3628 0,0021 0,0824 0,1432 0,0189 6 0,58 0,8 4,36
06.09.2011 12:00 13.09.2011 11:00 1,3616 1,361 0,0021 0,0824 0,1435 0,0189 6 0,57 0,8 4,36
06.09.2011 11:00 13.09.2011 10:00 1,3582 1,3631 0,002 0,0795 0,1435 0,0189 6 0,55 0,8 4,21
06.09.2011 10:00 13.09.2011 9:00 1,3654 1,3656 0,002 0,077 0,146 0,0189 6 0,53 0,74 4,07
06.09.2011 9:00 13.09.2011 8:00 1,3655 1,3664 0,0021 0,0813 0,1442 0,0189 6 0,56 0,77 4,3
06.09.2011 8:00 13.09.2011 7:00 1,3679 1,3673 0,0022 0,0834 0,1435 0,0189 6 0,58 0,77 4,41
06.09.2011 7:00 13.09.2011 6:00 1,3685 1,3668 0,0022 0,0828 0,1448 0,0189 6 0,57 0,74 4,38
06.09.2011 6:00 13.09.2011 5:00 1,3676 1,3669 0,0022 0,0879 0,1406 0,0189 6 0,63 0,85 4,65
06.09.2011 5:00 13.09.2011 4:00 1,3669 1,3653 0,0022 0,0821 0,1458 0,0189 6 0,56 0,8 4,34
06.09.2011 4:00 13.09.2011 3:00 1,3635 1,3639 0,0022 0,0821 0,1428 0,0189 6 0,57 0,8 4,34
06.09.2011 3:00 13.09.2011 2:00 1,3637 1,3646 0,0022 0,0821 0,1428 0,0189 6 0,57 0,8 4,34
06.09.2011 2:00 13.09.2011 1:00 1,3657 1,364 0,0022 0,0825 0,1407 0,0189 6 0,59 0,8 4,37
06.09.2011 1:00 13.09.2011 0:00 1,366 1,3639 0,0022 0,085 0,1384 0,0141 6 0,61 0,83 6,03
06.09.2011 0:00 12.09.2011 23:00 1,3678 1,3655 0,0022 0,083 0,1416 0,0141 6 0,59 0,8 5,89
05.09.2011 23:00 12.09.2011 22:00 1,366 1,3613 0,0022 0,0806 0,1424 0,0123 6 0,57 0,8 6,55
05.09.2011 22:00 12.09.2011 21:00 1,3572 1,3585 0,002 0,0731 0,1414 0,0152 6 0,52 0,77 4,81
05.09.2011 21:00 12.09.2011 20:00 1,3576 1,3601 0,002 0,0714 0,1432 0,0152 6 0,5 0,74 4,7
05.09.2011 20:00 12.09.2011 19:00 1,3607 1,3637 0,0021 0,0712 0,1406 0,0129 6 0,51 0,74 5,52
05.09.2011 19:00 12.09.2011 18:00 1,3632 1,3619 0,0021 0,0712 0,1405 0,0129 6 0,51 0,74 5,52
05.09.2011 18:00 12.09.2011 17:00 1,3609 1,3641 0,0021 0,073 0,1378 0,0129 6 0,53 0,77 5,66
05.09.2011 17:00 12.09.2011 16:00 1,3684 1,3659 0,002 0,0713 0,1334 0,0083 6 0,53 0,74 8,59
05.09.2011 16:00 12.09.2011 15:00 1,3665 1,3636 0,002 0,0727 0,1343 0,0083 6 0,54 0,77 8,76
05.09.2011 15:00 12.09.2011 14:00 1,363 1,3601 0,002 0,072 0,1348 0,0083 6 0,53 0,77 8,67
05.09.2011 14:00 12.09.2011 13:00 1,3603 1,3594 0,002 0,0752 0,1304 0,0083 6 0,58 0,83 9,06
05.09.2011 13:00 12.09.2011 12:00 1,3623 1,3589 0,002 0,0742 0,1304 0,0083 6 0,57 0,83 8,94
05.09.2011 12:00 12.09.2011 11:00 1,3597 1,3561 0,0019 0,0737 0,1291 0,0083 6 0,57 0,8 8,88
05.09.2011 11:00 12.09.2011 10:00 1,3561 1,3551 0,0019 0,0729 0,1275 0,0083 6 0,57 0,8 8,78
05.09.2011 10:00 12.09.2011 9:00 1,3556 1,3552 0,002 0,072 0,1283 0,0083 6 0,56 0,77 8,67
05.09.2011 9:00 12.09.2011 8:00 1,3536 1,3532 0,002 0,072 0,1271 0,0083 6 0,57 0,77 8,67
05.09.2011 8:00 12.09.2011 7:00 1,3519 1,3554 0,0019 0,0703 0,1288 0,0083 6 0,55 0,74 8,47
05.09.2011 7:00 12.09.2011 6:00 1,3583 1,3579 0,0019 0,072 0,1224 0,0083 6 0,59 0,77 8,67
05.09.2011 6:00 12.09.2011 5:00 1,3591 1,3582 0,0019 0,0715 0,1224 0,0083 6 0,58 0,77 8,61
05.09.2011 5:00 12.09.2011 4:00 1,3593 1,3589 0,0019 0,0713 0,1224 0,0083 6 0,58 0,75 8,59
05.09.2011 3:00 12.09.2011 2:00 1,3583 1,361 0,0019 0,0746 0,1192 0,0083 6 0,63 0,78 8,99

Таблица 4. Результаты тестирования в EViews

Из таблицы видно, что наша модель (столь примитивная и недоделанная) практически безнадежна. Необходимо ее дорабатывать.

Построим график двух колонок: P/F в пипсах и P/F в наблюдениях.

Рис. 12. Графики прибыльности модели на выборке в 118 баров

Этот график представляет собой зависимость профит-факторов от количества баров в анализе. Очевиден растущий тренд.

Проверим на выборке в 238 баров. Получаем следующий график:

Рис. 13. Графики прибыльности модели на выборке в 236 баров

Источник

Читайте также:  Сравни две точки зрения