检验TA信号有效性 vs. 分析TA信号内在运作机理

武当人

It is probably getting too technical. Something like 二元市场模型 will attract a wider readership.

I have learnt quite a lot from all you guys, especially from Hai, thanks.

还在发呆

#40 & #41

 

POMDP / Stationary / believe state 确实是太专业了一点。只考虑二元模型确实也没有办法描述市场的复杂性。我来试着增加一点复杂性，同时也用“普通话”解释一下什么是critical state，什么是believe state。

 

把原来讨论过的FA/TA模型和捕食者/猎物模型结合起来，可以得到一个有四种状态的模型，如下图所示。这四种状态里面有两种状态，我用红色标明，就是所谓的critical state了。因为在这两种状态下，未来市场的走向是非常容易预期的。

 

突破关键点位/平衡态： 在捕食者/猎物模型中讨论过，在平衡状态下，发展方向是强者越强，弱者越弱。因此突破关键点位后，可以肯定突破方会越来越强，因此应当跟进。

未突破关键点位/极端态： 在捕食者/猎物模型中讨论过，在极端态下，发展方向是强弱更替。没有突破关键点位则再次肯定了强弱更替，因此应当反向。

 

这两种critical state的共同点是，他们的后续走法只有一种。下面我们会说明剩下的non-critical state的后续走法不确定，也就是既可以跟进，也可以反向。显然critical state对trader来说更具有指导意义，所以叫它critical。

 

剩下两种状态，未来的走向不确定。

 

突破关键点位/极端态： 所谓顶上有顶，底下有底说的就是这个了。

未突破关键点位/平衡态： 牛熊交战，胜负未分。

 

推而广之，每个TA信号都有两种状态，每两个TA信号组合起来，就有4中状态，在这四种状态里面，有两种可以交易。举个例子，同时看是否突破前期底部，和VIX spike的trader就比单看一个信号的胜算要大。同时看多个信号呢？胜算是不是更大？

 

这就牵扯到所谓的believe state了。40楼的帖子指出，我们未必能知道我们当前所在的状态。比如VIX，35算不算高？40呢？历史最高算不算？能不能打破历史纪录呢？再比如关键点位，有人看均线，有人看支撑阻力，有人看daily chart，有人看weekly chart。所谓believe state，用“普通话”说，就是我们确信的东西是不是真的，要打个折扣。我们可以有90%的信心确信，也可以只有80%。

 

粗略的讲，信心可以等同于概率。也就是说90%的信心就是说我们相信的东西有90%的概率是真的。这个概率就说明，并不是信号越多越好。因为信号越多，概率就会降低(两个90%的信号和在一起，就是0.9 x 0.9 = 81%的概率了)。反而不好。

还在发呆

With VIX dropped below 20, and SPX testing major resistance, this is a good live example for the 4-state model. Let's see.

武当人

楼主是高人啊！先敬佩一下！

楼主怎么取了个“还在发呆”的名字呢？搞得我前面还叫了两声“阿呆”，真的很抱歉。不知小白龙能否告诉我这“还在发呆”其实是否就是“匆匆过客”的马甲呢！另外，小白龙，我已经说过你的好话了，你可不能把我的马脚给露出来了。

这个贴子的内容很丰富，我得先抽点时间琢磨琢磨才能慢慢地消化。这里灌完这瓢水之后就先说一说我对"信号越多,概率可能会降低,反而不好”的理解。信号越多,概率可能会降低，主要是因为多出的信号是多余的信号，从而不会增加（很多）信息而只会增加（很多）干扰吧？例如Dow Jones Average和S&P 500 INDEX有很大的相关性，则同时用两个指数建立什么模型的话未必会比仅仅用一个指数建立模型会好或好很多。我猜测VIX与SPX应该不会有很大的相关性。

[ 本帖最后由 武当人 于 2008-4-24 17:27 编辑 ]

还在发呆

#44

 

发呆是我的trading style之一。 因为有时候发着呆，big loss就会break even，甚至变成big gain。不推荐使用啊。

 

叫我阿呆很欢迎，不过这个名号好像trader168上的呆56已经占了。叫发呆也挺好。我就可以证明我不是小小草，也不是匆匆过客等等马甲。在胡同我就一个ID。

 

确实correlation也是一个很总要因素。这个是我忽略了。如果两个信号在统计上correlation很高，一般说明两个信号在概率上并不互相独立，因此多加这个信号并不增加任何信息，反而会降低confidence level。SPX和VIX应该是比较独立的，因此一起看可以增加胜算。

jsl

believe state :: the prior (probability) distribution of the underlying states that are unobservable

 

if we are in believe state X == (40% in state A and 60% in state B) or in believe state Y == (90% state C and 10% others) and furthermore  A, B, C are all critical states that indicate the market will move south, then X and Y are also critical states.

 

Multipule indicators should not lower your confidence level, particularly when they are correlated. (Bayesian statistics) More doesn't necessarily mean more accuracy either. It is only when you get conflicting signals, things can be tricky. Most of the time, it is a multi-mode problem deserve you track separately.

还在发呆

#46

 

Good supplements for more technical-oriented readers!

 

Multipule indicators should not lower your confidence level, particularly when they are correlated

 

There is an assumption that all the information you have truely reflect the reality. What if there is noise in the information channel? (Even worse, do traders share the same set of reality?) Those noise also contributes to the decreasing confidence level. Positive correlation among signals doesn't necessarily mean their noise are also correlated. Hence one still need to discount more noise when combining them together.

 

Again, this is getting too technical. As pointed by #46, conflict among signals is the foremost disadvantage of having more signals.

[ 本帖最后由 还在发呆 于 2008-4-25 03:39 编辑 ]

jsl

原帖由 还在发呆 于 2008-4-25 03:36 发表 #46   Good supplements for more technical-oriented readers!   Multipule indicators should not lower your confidence level, particularly when they are correlated   There is an ...

Any indicators that have reasonable underlying hypothesis are useful. When there are conflicting signals, the questions we should ask are : which one fits the current situation, which one has been working recently.

 

If you can't decide, expect further information to separate them. If you can compute like an CPU, try something like particle filters.

 

The evil is that our lazy minds like to do equal weighting, which can put us in total confusion under complex conditions.

武当人

实在不忍心看着发呆这么好的帖子就这么沉下去了，百忙之中再前来顶一下！
 顶啊！

CoolMax

恭喜发兄。红钻耶！

还在发呆

原帖由 CoolMax 于 2008-4-28 00:37 发表 恭喜发兄。红钻耶！

 

 哇，真的是红钻耶。

 

谢谢班长。也谢谢积极掺和的诸位老大。

还在发呆

原帖由 武当人 于 2008-4-28 00:07 发表 实在不忍心看着发呆这么好的帖子就这么沉下去了，百忙之中再前来顶一下！ 顶啊！

 

谢谢支持！周末太忙，有时间再狗尾续貂。

还在发呆

计算机病毒传播模型和大圆底，大圆顶

 

附件是一篇关于计算机病毒传播模型的非常著名的文章。虽然著名，这个模型的内在结构却非常简单。考虑一个大型的计算机网络。假设在时间原点有且只有一台计算机有病毒（凡是染毒的计算机均称为宿主）。这个病毒会通过网络自我复制，也就是传染给其他计算机。进一步假设病毒的传染机制也很简单：病毒随机挑选若干台(给定常数a)和宿主直接相连的计算机，如果该计算机未被传染，则传染之；如果已经被传染，则什么都不做。问题：计算任给的时间点上，网络中被传染的计算机的数量。

 

在最开始的时候，被传染的计算机是以指数方式增长的。假设a = 1。那么在时刻1，有1台新的计算机被传染，被传染总数是2。在时刻2，有2台新的计算机被传染，被传染总数是4。在时刻n，有2^(n-1)台新的计算机被传染，被传染总数是2^n。

 

可是随着被传染的机器数量增加，传染速度就没法维持指数增长了。因为被随机挑中的计算机可能已经被传染了。当网络中绝大部分计算机都被传染之后，传染速度会下降到非常低的水平，可能很久才会有一台机器被传染。

 

假设网络里一共有N台计算机。在任意一个时刻，已被传染的计算机数量为m。那么传染速度可以表达为 a * m * (1 – m/N)。最后这个(1 – m/N)就是被选中的计算机未被传染的概率。因为这个传染速度就是该时刻的dm/dt，所以可以通过简单的微分方程来求解。具体计算大家可以看附件。计算结果如下图中红线所示。整个过程可以分为三段，初始段（传递速度快，但是被传染数量少），爆发段（被传染数量大幅增加，传递速度趋于平稳），尾声段（传递速度减慢，被传染人数增加缓慢）。

 

图1 (propogate.JPG)

 

啰里啰唆说了一大堆病毒传染模型。其实这个模型也可以用来描述消息传递。最开始的时候，一个利好消息只有圈内人士知道。可以假设所有知道的人都立刻去买股票，因为稍微等一等，更多人知道了消息，股价就会上涨，就不划算了。这时候就会出现股价上涨。圈内人士买了股票，当然也会透露给自己的亲朋好友。于是消息开始扩散。亲朋好友们也去买股票，于是股价继续上涨。等到媒体披露，就是股价暴涨的时候。可惜好景不长，因为潜在的买家，也就是还不知道消息的人越来越少，股票上涨开始失去动力。于是进入到最后尾声段。

 

初始段只能解释大圆底的后半个圆弧。要描述整个圆弧，一种可行的方法是把前半段圆弧考虑成上一个利空消息的尾声段。如下图绿线所示。这样就有了一个完整的大圆底。

 

图2 (roundbottom.JPG)

 

很自然的几个结论：
1． 如果只看到前半段圆弧，不要贸然进入。因为这只说明利空消息进入尾声段，并不说明利好消息已经出现
2． 最佳交易区间是褐色线中间的暴发段。
3． 在爆发段内，价格上升幅度大，但是上升速度趋于平稳。这个应该可以解释健康的爆发段只需要交易量不萎缩，保持平稳就行了。

[ 本帖最后由 还在发呆 于 2008-4-28 17:00 编辑 ]

littletiger

to还在发呆, your post does inspire me a lot. I have studied Ising model, critical phenomenon, and do computer simulation on physics for 8 years. till today, I get some hint on how to connect my knowledge with stock market. keep the great work.

turbulent

CoolMax, What charting service has this Volume Weighted Avg. Price? thanks!

CoolMax

我也不知道， 那位同学知道？

jsl

原帖由 CoolMax 于 2008-4-28 18:37 发表 我也不知道，那位同学知道？

bloomberg, if you can afford it. if you don't do DT, I don't think it is hugely important for you. You can do some of your own calc for daily data.

jsl

原帖由 littletiger 于 2008-4-28 18:20 发表 to还在发呆, your post does inspire me a lot. I have studied Ising model, critical phenomenon, and do computer simulation on physics for 8 years. till today, I get some hint on how to connect my kno ...

Since you have been working on ising model, you must know self-orgnization phenomenon. Why don't you post some of your thoughts on the support/resistence, consolidation etc. from that type of thinking. I am sure you can find something there.

Cheers

jsl

原帖由 还在发呆 于 2008-4-28 16:56 发表 计算机病毒传播模型和大圆底，大圆顶   附件是一篇关于计算机病毒传播模型的非常著名的文章。虽然著名，这个模型的内在结构却非常简单。考虑一个大型的计算机网络。假设在时间原点有且只有一台计算机有病毒（ ...

Do you think "大圆底，大圆顶" is a phenomina of information proliferation? There are many natrual relationships follow similar math models, can you think of some others?

littletiger

to JSL, although I did have 3 PRL papers on related area, I am not be able to find anything useful that can be directly applied to stocks. am I too dumb? but I will keep thinking any connections between Ising, self-assembly etc with stock market. However, one thing in my mind as I think of Ising model and Critical point is, in Ising model (E = J * S1 * S2), as J reached about 2.2 (critical value), phase transition will happen. Question is: What is J in stock market and any observation of J=2.2 for turning point? yesterday, first guess I have is that J might be related to "upvolume/downvolume" or sth related to volume. (J is the interaction between spins in Ising model while S can be related to price in market and J should be volume because price and volume are the most important variable in stock market) LT