Почему не стоит больше верить в «индикаторы», такие как MACD, RSI, BOLL?
Потому что они по сути являются просто функциональным преобразованием OHLCV.
Согласно закону DPI, основанному на информации энтропии: Любой индикатор Z (например, MACD), вычисленный на основе X (например, OHLCV), не может содержать больше информации о целевой переменной Y (будущая прибыль), чем X. То есть: I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
Это означает: - Информация не будет создаваться, объем информации о будущих рыночных тенденциях, содержащийся в MACD или BOLL, безусловно, не превысит объем информации, содержащийся в исходных данных OHLCV. - Информация обычно теряется из-за сжатия, большинство расчетов индикаторов являются сжатыми с потерями, например: невозможно восстановить конкретные цены за последние 20 дней на основе 20-дневной MA.
Таким образом, с точки зрения теории информации, OHLCV содержит максимальное количество информации, необходимое для прогнозирования будущего (говоря только о количестве и ценах, не учитывая другие измерения). Прямое использование OHLCV является теоретически оптимальным решением.
Суть проблемы заключается в том, как повысить соотношение сигнал/шум. Финансовые данные всегда были данными с очень высоким соотношением сигнал/шум. Нам следует подумать о том, как повысить соотношение сигнал/шум для данных OHLCV, а не о том, как изменить индикаторы.
Например, последовательность цен K-линий нестационарна (ее статистические характеристики, такие как среднее и дисперсия, меняются со временем), что противоречит основным предположениям статистики/МЛ. Тогда мы можем отказаться от временных свечей и перейти на объемные бары, создавая новые бары, чтобы данные лучше соответствовали статистическим предположениям.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Почему не стоит больше верить в «индикаторы», такие как MACD, RSI, BOLL?
Потому что они по сути являются просто функциональным преобразованием OHLCV.
Согласно закону DPI, основанному на информации энтропии:
Любой индикатор Z (например, MACD), вычисленный на основе X (например, OHLCV), не может содержать больше информации о целевой переменной Y (будущая прибыль), чем X.
То есть: I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
Это означает:
- Информация не будет создаваться, объем информации о будущих рыночных тенденциях, содержащийся в MACD или BOLL, безусловно, не превысит объем информации, содержащийся в исходных данных OHLCV.
- Информация обычно теряется из-за сжатия, большинство расчетов индикаторов являются сжатыми с потерями, например: невозможно восстановить конкретные цены за последние 20 дней на основе 20-дневной MA.
Таким образом, с точки зрения теории информации, OHLCV содержит максимальное количество информации, необходимое для прогнозирования будущего (говоря только о количестве и ценах, не учитывая другие измерения). Прямое использование OHLCV является теоретически оптимальным решением.
Суть проблемы заключается в том, как повысить соотношение сигнал/шум.
Финансовые данные всегда были данными с очень высоким соотношением сигнал/шум. Нам следует подумать о том, как повысить соотношение сигнал/шум для данных OHLCV, а не о том, как изменить индикаторы.
Например, последовательность цен K-линий нестационарна (ее статистические характеристики, такие как среднее и дисперсия, меняются со временем), что противоречит основным предположениям статистики/МЛ.
Тогда мы можем отказаться от временных свечей и перейти на объемные бары, создавая новые бары, чтобы данные лучше соответствовали статистическим предположениям.