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

Автор: Дышаев Михаил Михайлович, Соколинская Ирина Михайловна

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика @vestnik-susu-cmi

Рубрика: Краткие сообщения

Статья в выпуске: 4 т.2, 2013 года.

Бесплатный доступ

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.

Задача сильной отделимости, фейеровское отображение, адаптивная скользящая средняя кауфмана, торговые сигналы для робота

Короткий адрес: https://sciup.org/147160508

IDR: 147160508   |   УДК: 519.6

Representation of trading signals based Kaufman adaptive moving average as a system of linear inequalities

This paper considers the adaptation of problem of strong separability for decisions about buying or selling financial assets, such as equities, currencies, futures, etc. on the stock exchange. There were constructed two systems of linear inequalities that define the regions in n-dimensional space. These systems describe the expert trading signals that based on adaptive moving average of Kaufman.

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

  • 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.
Еще