توقع بيانات السوق عن طريق تصفية كالمان

توقع بيانات السوق عن طريق تصفية كالمان ريك مارتينيلي ونيل رودز مرشح كالمان هو خوارزمية مرحلتين التي تفترض وجود خط الاتجاه على نحو سلس ضمن البيانات التي تمثل القيمة الحقيقية للسوق قبل منزعجة من الضوضاء السوق. ويمكن استخدام هذا الفلتر لتوقع تحركات سعر السهم؟ F igure 1 في الصفحة 46 العروض تفتح يوميا لمدة سنة واحدة (252 يوما) من شركة فورد موتور (F). وفقا لمبادئ الهندسة المالية الحديثة، تعتبر بيانات السوق مثل هذا الحركة البراونية، وهو ما يعني أن تغيرات الأسعار اليومية تشكل عملية أبيض الضوضاء. الضوضاء البيضاء هي عملية عشوائية في القيم التي متتالية مستقلة عن بعضها البعض، من بين أمور أخرى، وهو ما يعني أن كل يوم، هو مجرد يحتمل مثل انخفاض الزيادة في الأسعار. في الواقع، ليس من غير المألوف لعنصر معين من السوق لديها عدة أيام متتالية أسفل أو أيام على مدى فترة زمنية قصيرة. خلال هذه الأوقات، ويقال إن الأسعار لتكون مرتبطة. والهدف هو تسخير هذه العلاقات المتبادلة مع مرشح كالمان حتى تتمكن من توقع تحركات الأسعار. الشكل 1: أسعار الافتتاح. على هذا الرسم البياني اليومي لشركة فورد موتور (F) تستطيع أن ترى في الطبيعة العشوائية لتحركات الأسعار. في المادة 2006 للأسهم السلع. كان يعمل على استقراء الخطي البسيط للتنبؤ الغد تغير الأسعار. ثم تم استخدام التنبؤ لحساب إحصائية ألفا، الذي يقارن بين تغير الأسعار يتوقع أن متوسط ​​مؤخرا من تغيرات الأسعار. وقيم إيجابية كبيرة نسبيا ألفا تشير إلى وجود موقف طويلة، والقيم السلبية الكبيرة نسبيا تشير قصيرة واحدة. وكان هذا الإجراء backtested على اختيار عشوائي من الأسهم والمؤشرات لاختبار فعاليتها. تم اتخاذ المواقف المشار إليها، أغلق بها في يوم التداول التالي، وكانت تراكمت جميع الأرباح والخسائر في مخطط يسمى فورتشن. والمثير للدهشة، من 28 البنود اختبار، 20 تنتج المزيد من الأرباح من وضع الانتظار شراء بسيط لنفس الفترة الزمنية. في هذه المقالة، سوف نتوسع في العمل السابق، لتحل محل بسيط مؤشرا ليوم واحد مع مرشح كالمان. وكالمان، كما ينطبق هنا، هو خوارزمية مرحلتين التي تفترض وجود خط الاتجاه على نحو سلس ضمن البيانات التي تمثل القيمة الحقيقية لهذا البند السوق قبل منزعجة من الضوضاء السوق. في المرحلة الأولى، على بعد بضعة القيم خط الترند السابقة صالحة لنموذج مناسب. ثم يتم استقراء إلى القيمة الزمنية التالية لتوليد التنبؤ والتباين خطئه. في المرحلة الثانية، يتم قراءة قيمة البيانات المناظرة ويتم احتساب قيمة الاتجاه الجديد كحل وسط بين التنبؤ وقيمة البيانات الفعلية. ويستند حل وسط بشأن الكميات النسبية للضوضاء في البيانات والتنبؤات. تصفية ثم يكرر دورة التنبؤ والتصحيح كما هو قراءة كل قيمة البيانات الجديدة. يتم الجمع بين تغير الأسعار المتوقعة والانحراف المعياري لها من المرشحات المرحلة الأولى لإنتاج الإحصائية ألفا، والذي يستخدم لتحديد إشارات البيع / الشراء. مخطط التداول محاكاة ينفذ تلك الإشارات و، كما كان من قبل، وتراكمت الأرباح و / أو الخسائر في الثروة. ويتم اختيار العناصر لمحاكاة استنادا إلى خاصية بيانات جديدة تسمى الربح المتاح. نسبة الحظ أن الربح المتاح تحدد سمة مميزة للمرشح دعا كفاءتها. تناقش المقاطع التالية مرشح كالمان وتفاصيل طريقة المحاكاة. تناقش المقاطع مشاركة نتائج المحاكاة على بيانات المخزون الحقيقي وتقديم بعض الاستنتاجات. . استمر في عدد يناير التحليل الفني للأسهم السلع مقتبسة من مقال نشر أصلا في عدد يناير 2010 التحليل الفني للأسهم مجلة السلع. جميع الحقوق محفوظة. &نسخ؛ 2009، التحليل الفني، وشركة