Представление торговых сигналов на основе адаптивной скользящей средней Кауфмана в виде системы линейных неравенств

Михаил Михайлович Дышаев, Ирина Михайловна Соколинская

Аннотация


Рассматривается применение задачи сильной отделимости для получения решений о покупке или продаже финансовых активов, таких как акции, иностранная валюта, фьючерсы и т.д. на биржевом рынке. Для этого выполнено построение двух систем линейных неравенств, задающих области в n-мерном пространстве, которые описывают экспертные торговые сигналы на основе адаптивной скользящей средней Кауфмана.

Ключевые слова


задача сильной отделимости; фейеровское отображение; адаптивная скользящая средняя Кауфмана; торговые сигналы для робота

Полный текст:

PDF

Литература


Володин, С.Н. Проблемы распространения алгоритмической торговли на крупнейших мировых биржах / С.Н. Володин // Информационно-аналитический журнал «Политическое образование». — 2012. — URL: http://www.lawinrussia.ru/node/252999.

Ту, Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. Пер. с англ. Под ред. Ю.И. Журавлёва. — М.: Мир, 1978. — 411 с.

Еремин, И.И. Фейеровские методы сильной отделимости выпуклых полиэдральных множеств / И.И. Еремин // Известия вузов. Сер. Математика. — 2006. — № 12. — С. 33–43.

Ершова, А.В. Параллельный алгоритм решения задачи сильной отделимости на основе фейеровских отображений / А.В. Ершова, И.М. Соколинская // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. — 2011. — Т. 12. № 1. — С. 423–434.

Ершова, А.В. О сходимости масштабируемого алгоритма построения псевдопроекции на выпуклое замкнутое множество / А.В. Ершова, И.М. Соколинская // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. — 2011. — № 37 (254). — С. 12–21.

Ершова, А.В. Исследование устойчивости параллельного алгоритма решения задачи сильной отделимости на базе фейеровских отображений / А.В. Ершова, И.М. Соколинская // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. — 2012. — № 18 (277). — С. 5–12.

Kaufman, P.J. Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets / P.J. Kaufman. — McGraw-Hill, 1995. — 257 p.

Hyndman, R.J. Forecasting with Exponential Smoothing. The State Space Approach / R.J. Hyndman, A.B. Koehler, J.K. Ord, R.D. Snyder. — Springer, 2008. — 360 p.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse130408