整个小东西给大家一笑：预测第二天的high和low

Quantum

有时候还可以，有时候差得比较远。
[ 本帖最后由 Quantum 于 2008-8-2 01:59 编辑 ]

Brainteaser

如果偶没有看错的话,这个是孔氏指标
用到预测方向的
正确率就只有62%
几乎没有使用价值.

lisa

原帖由 Quantum 于 2008-8-2 01:51 发表 有时候还可以，有时候差得比较远。

很好， 谢谢。 你是怎么预测第二天的拐点的呢？

Quantum

lisa

原帖由 Brainteaser 于 2008-8-2 02:21 发表 如果偶没有看错的话,这个是孔氏指标用到预测方向的正确率就只有62%几乎没有使用价值.

啊？ 那应该已经不错的吧， 我看 john piper 说只要指标正确率超过50%, 加上有效的money management to cut loss, 就可以稳定赚钱了。

Brainteaser

原帖由 Quantum 于 2008-8-2 02:22 发表

一个用close 价格来算的指标,也是预测up low的
很久前研究过,不过backtest 结果很不理想,就没有再研究,所以具体的细节忘记了.

Quantum

[ 本帖最后由 Quantum 于 2008-8-2 02:41 编辑 ]

Brainteaser

原帖由 lisa 于 2008-8-2 02:23 发表 啊？ 那应该已经不错的吧， 我看 john piper 说只要指标正确率超过50%, 加上有效的money management to cut loss, 就可以稳定赚钱了。

还要考虑预测的变动幅度. 幅度太小money manage 再好也没有用.

Brainteaser

原帖由 Quantum 于 2008-8-2 02:27 发表

好像就是这个样子的.

效果不怎么样.

lisa

原帖由 Quantum 于 2008-8-2 02:27 发表

收到， Thanks！

Quantum

俺用的是least square的polynomial approximation. It turns out linear approximation with one day data is the best.

lisa

原帖由 Brainteaser 于 2008-8-2 02:28 发表 还要考虑预测的变动幅度. 幅度太小money manage 再好也没有用.

That's actually the beauty of this method. Currently my system can only tell me whether it will go up or down tomorrow, but not the exact range. Now if I have a rough estimate of the range of high and low tomorrow, I can evaluate whether it is worth to trade.

[ 本帖最后由 lisa 于 2008-8-2 02:51 编辑 ]

Brainteaser

原帖由 lisa 于 2008-8-2 02:39 发表 That's actually the beauty of this method. Currently my system can only tell me whether it will go up or down tomorrow, but not the exact range. Now if I have a rough estimate of the range of high and ...

great!

lisa

原帖由 Quantum 于 2008-8-2 02:34 发表 俺用的是least square的polynomial approximation. It turns out linear approximation with one day data is the best.

I see. Thanks again! 

xiaobailong

原帖由 lisa 于 2008-8-2 02:39 发表 That's actually the beauty of this method. Currently my system can only tell me whether it will go up or down tomorrow, but not the exact range. Now if I have a rough estimate of the range of high and ...

有道理啊，用这个方法结合老亥的预测，不是方向和幅度都有了吗？

xiaobailong

原帖由 Brainteaser 于 2008-8-2 02:21 发表 如果偶没有看错的话,这个是孔氏指标用到预测方向的正确率就只有62%几乎没有使用价值.

62%的准确率很好了啊，就算每次都用一样的资金，长期下来也是赚的，对吗？

lisa

原帖由 xiaobailong 于 2008-8-2 08:10 发表 62%的准确率很好了啊，就算每次都用一样的资金，长期下来也是赚的，对吗？

*hand, hand*, 小白龙深得我心。

lisa

原帖由 xiaobailong 于 2008-8-2 07:51 发表 有道理啊，用这个方法结合老亥的预测，不是方向和幅度都有了吗？

对啊， 然后如果几个老大的预测方向都是一样的话， 准确率就更高了。 不过还有一个潜在的问题就是到达的先后顺序问题。如果long 的话， 只有先低后高才有的赚。 前天阔八预测黄金要涨， 结果 AEM 先高后低， 只能望洋兴叹呐。

Quantum

看过我在7楼post的Tom DeMark算法，就会发现他用今天的Open, High, Low, and Close的线性组合来预测第二天的high和low。那么一个很自然的推广就是，用当天的[O, H, L, C]，平方项[O^2, H^2, L^2, C^2], 以及更高项，加上昨天、前天和更以前的数据，然后用一个线性组合来预测明天的High和Low。这个线性组合的系数可以通过简单的最小方差求出，其实就是一个matrix pseudo inverse的问题。

实际实施中，可以用walk forward optimization。比如说05/31/2007到05/31/2008的数据优化参数，05/31/2008至今的数据测试。

如果假定客观上存在一个因果关系的非线性函数可以预测第二天的high和low，并且这是一个足够光滑的函数的话，那么我们就可以至少在小范围内用多项式函数无限逼近。

xiaobailong

原帖由 Quantum 于 2008-8-2 02:34 发表 俺用的是least square的polynomial approximation. It turns out linear approximation with one day data is the best.

你是不是说，在一楼的图算法和七楼的算法并不完全一致？least square的polynomial approximation的算法是怎么样的呢？