ALGORYTMICZNE KONWENCJE PREDYKCJI WYDARZEŃ GIEŁDOWYCH

Jako cel monografii wyznaczono poszukiwanie złożonego wskaźnika giełdowego, pozwalającego na podstawie aktualnej sytuacji podjąć decyzję o wykonaniu (lub nie) zlecenia zakupu lub sprzedaży konkretnego instrumentu giełdowego. Jako instrumenty wykorzystujemy pary walutowe (w przykładach opisujących koncepcje), ale można odnieść przedstawione propozycje do wszystkich innych typów instrumentów. Złożoność wskaźnika polega na kilku etapach jego uwierzytelnienia. Ogólne podejście nie jest skomplikowane i nawiązuje do analizy fundamentalnej. Koniunktura rynku sprzyja pewnym zachowaniom giełdowym, co znajduje odwzorowanie w strukturze notowań. Jednak nie sięgamy do analizy fundamentalnej bezpośrednio, a wykorzystujemy pośrednie efekty sytuacji gospodarczo-biznesowo-rynkowej, czyli cechy zachowań grupy "wpływowych" instrumentów. Te zachowania to wybrane przez nas struktury charakterystyk, takie jak trendy, średnie, kowariancje, korelacje, ich lokalizacje oraz wzajemne usytuowania. Znajduje to odzwierciedlenie w szablonach, których budowa i zatwierdzenie (przez testy) zajmuje gros czasu odnoszącego się do utworzenia wskaźnika i nadania mu charakteru ewaluacyjnego. Spodziewamy się, że po algorytmizacji i implementacji otrzymamy wartość odpowiadającą prawdopodobieństwu sukcesu, wartość ryzyka, podpowiedz co do skali wolumenu lub podobne "porady", poprzedzające zawieranie transakcji.

ze Wstępu

SPIS TREŚCI

Wstęp

1. Wizualne symptomy kontynuacji lub zmiany trendu oparte na strukturach poprzedzających
Streszczenie
Wprowadzenie
1.1. Parametry wektorowe opisujące wizualną strukturę notowań
1.2. Lokalizacja poprzedzających wydarzeń znamionujących aprecjację (deprecjację) wybranej waluty (lub innego instrumentu)
Podsumowanie

2. Ocena przewidywalności na bazie znaczników opisujących zachowania notowań
Streszczenie
Wprowadzenie
2.1. Elastyczność odwzorowań w realnych wyszukiwaniach podobieństw zachowań instrumentów giełdowych
2.2. Wielowymiarowy charakter powtarzalności zależności i zjawisk giełdowych
2.3. Cykle algorytmu wykorzystywane do identyfikacji podobieństw szablonu i aktualnych notowań Podsumowanie

3. Śledzenie dynamiki zmian notowań giełdowych
Streszczenie
Wprowadzenie
3.1. Najprostsze metody odnotowania zmian na skalę przerastającą przeciętne fluktuacje
3.2. Algorytmizacja wyszukiwania podobieństw zachowań na bazie śledzenia dynamiki zmian notowań
Podsumowanie

4. Samouczący szablon predykcji wydarzeń giełdowych
Streszczenie
Wprowadzenie
4.1. Wektorowy parametr zbudowany z zakresów lokalizacji relatywnych notowań instrumentów giełdowych
4.2. Wariant śledzenia struktur notowań połączonych z tworzeniem trendu
4.3. Aspekty dotyczące samouczenia, czyli jednoczesne tworzenie szablonu i aktualnych struktur trendu Podsumowanie

5. Wykorzystanie rozkładów średnich do wykazania powtarzalności wydarzeń giełdowych
Streszczenie
Wprowadzenie
5.1. Prezentacja danych w postaci zestawów odpowiadających ich lokalizacji
Podsumowanie

6. Korelacyjna sygnalizacja - zapowiedź wydarzeń giełdowych
Streszczenie
Wprowadzenie
6.1. Koncepcja funkcjonowania wyprzedzającej, korelacyjnej sygnalizacji wydarzeń giełdowych
6.2. Korekta szablonu w trakcie eksploatacji systemu predykcji
Podsumowanie

7. Wykorzystanie kowariancji i korelacji do wyszukiwania zapowiedzi wydarzeń giełdowych
Streszczenie
Wprowadzenie
7.1. Poszukiwanie narzędzi do wyznaczania zgodności między szablonem i badaną sytuacją
7.2. Wykorzystanie pasmowej zgodności bazującej na inkluzji w zakresie zmiennych interwałowych do akceptacji podobieństwa struktur notowań
Podsumowanie

8. Wykorzystanie wolumenów i parametrów spektralnych do identyfikacji podobieństwa sytuacji
Streszczenie
Wprowadzenie
8.1. Koncepcje budowy szablonu do opisu sytuacji odnoszącej się do struktury wolumenów
Podsumowanie

9. Wrażliwość systemu transakcji giełdowych
Streszczenie
Wprowadzenie
9.1. Określenie czasowego spektrum transakcji (zakupów i sprzedaży)
9.2. Modyfikacja metody - dynamiczny zakres mierzenia średniej ruchomej
Podsumowanie

10. Emulowanie perspektywicznych konfiguracji notowań na bazie rozkładów prototypów i w odniesieniu do przewidywanej koniunktury
Streszczenie
Wprowadzenie
10.1. Strukturalizacja algorytmu emulacji notowań
10.2. Generowanie prototypów zgodnie z wieloargumentowymi rozkładami prawdopodobieństwa
10.3. Prototypy struktur notowań
Podsumowanie

Literatura