Форум трейдеров » Торговые стратегии » Моделирование рыночных реалий
+ Подписаться
Страница 1 из 34 12311 ... ПоследняяПоследняя
  1. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей

    Моделирование рыночных реалий

    Испытательные полигоны:
    1) --- BT.classic-86328
    2) --- BT.mini-201693



    В качестве таких полигонов возможно также использование ШУ и Бакалавров


    ================================================== ========

    Общая идея, методы, примеры - всё это излагается далее в ветке.
    Недоступно! Pro 0
    Поделиться
    Просмотров: 45,633
  2. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Цитата Сообщение от Марк Аврелий Посмотреть сообщение
    с нереальным нетерпеньем ждём-с)))
    :) пока я готовлю вступительное слово, можно в качестве, так сказать, общего обзора, посмотреть картинки и видео: (начиная с п.581)
    http://www.procapital.ru/showthread.php?t=10728&page=39
  3. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    да... вот я долго думал, как бы получше представить это всё в удобоваримой форме...
    И пришёл к выводу, что сначала надо обрисовать общую картину, так сказать, базовый общий фон, некоторые теоретические соображения, терминологию. Далее можно уже будет рассматривать конкретные рыночные инструменты - фьючерсы, акции, валюты.
    Здесь необходимо сказать, что законченной строгой метОды (иначе говоря, ТС) по рассматриваемой здесь технологии на данный момент не существует, я на лету буду вносить коррективы, изменения, уточнения.
    А поскольку прагматики правы, по крайней мере с точки зрения методологии, - безусловно, нет лучшего способа обоснования метода, чем установить, что "он работает" для каких-то конкретных задач, - то я устрою полигон для обкатки этих идей в рамках шу33, которая начнётся уже через два дня. Там же, в шу33, открою ветку по работе ТС. Таким образом, здесь будет представлена общая информация по инструментам, а там - результаты.
    Вот такой, в общих чертах, план действий.
    Работаем :thumbsup_002:
  4. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Основным методом исследования сложных систем является метод математического моделирования.
    Под математическим моделированием понимают описание поведения физических систем при помощи математических уравнений или соотношений (математических моделей).
    Отличительная особенность моделирования как метода исследования заключается в возможности изучения, прогнозирования и оптимизации таких процессов и объектов, физический (натурный) эксперимент с которыми очень затруднителен или экономически невыгоден. Во многих случаях натурный эксперимент опасен и может быть выполнен лишь один раз, он требует много времени или попросту невозможен.


    Системный подход – есть методология познания частей на основании целого и целостности, в отличие от классического подхода, ориентированного на познание целого через части.
    Системотехника опирается на эксперимент и ориентирована на выявление закономерностей, непосредственно следующих из наблюдений и экспериментов. Эксперименты ставятся исходя из целей и задач исследователя, поэтому они заведомо носят прагматический и ситуационный характер. На основании выявленных факторов и закономерностей создаётся модель объекта, среды и ситуации. В дальнейшем исследователь имеет дело с моделью, модель заменяет ему теорию, модель ориентирована на потребности исследователя и становится источником последующих выводов, домыслов и гипотез.
    Системный подход расширил возможности познания, а системотехника позволила решить немало практических задач. Вместе с тем строго обоснованного метода и рабочего аппарата построения моделей пока не создано. Одна из главных причин этого состоит в неполноте концепции системотехники и, в частности, определения, описания и объяснения способа действия сложных систем.
  5. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Сложные системы и принципы системотехники.
    Будем называть системой объект любой природы (либо совокупность взаимодействующих объектов любой, в том числе различной природы), обладающий выраженным «системным» свойством, т.е. свойством, которого не имеет ни одна из частей системы при любом способе членения и не выводимым из свойств частей. Части системы, имеющие аналогичные свойства, назовём подсистемами. Объединение нескольких систем, обладающее системным свойством, будем называть надсистемой или системой более высокого порядка (2-го, 3-го и т.д.). Элементом системы является объект (часть системы) с однозначно определёнными известными свойствами.
    Система (подсистема, элемент) имеет входы и выходы. Входом называется дискретное или непрерывное множество «контактов», через которые воздействие среды передаётся системе. Выход – множество контактов, через которые система воздействует на среду. Любой элемент системы имеет, по крайней мере, один выход и один вход. Воздействие может состоять в передаче вещества, энергии, информации или комбинации этих компонентов. Соответственно будем говорить о вещественном, энергетическом, информационном обмене между системой и средой (метаболизме).
    Таким образом, понятия «элемент», «подсистема», «система», «надсистема» взаимно преобразуемы: система может рассматриваться как элемент системы более высокого порядка, а элемент – как система (при углублённом анализе); отношение к системе определяется не только её содержанием, но и точкой зрения, позицией, задачей исследователя.
    В практике нередко применяется термин «большая» система. Под большой (крупномасштабной) системой будем понимать систему, число подсистем которой очень велико, а состав разнороден.
    Среда есть окружение, с которым система взаимодействует. Взаимодействующие со средой системы называются «открытыми». «Закрытые» («замкнутые») системы среды не имеют. Средой для одной из подсистем системы могут служить остальные подсистемы или часть из них, а также другие «сторонние» системы. Среда – тоже система.
    Под состоянием системы будем понимать упорядоченную совокупность значений параметров, внутренних и внешних, определяющих ход процессов, происходящих в системе. Множество состояний системы может быть конечным, счётным или континуальным.
    Поведение системы есть развёрнутая во времени последовательность реакций системы на внешнее воздействие.
    Детерминированные системы назовём S1-системами, стохастические – S2-системами, хаотические – S3-системами; сложные системы будем называть S0-системами.
    Новые определения будем вводить по мере надобности.
    Сложные системы обладают особыми свойствами. Назовём эти свойства.
    Уникальность: каждая система этого класса не имеет полных аналогов поведения, во всяком случае, аналоги настолько редки, что с их наличием в исследованиях и практике можно не считаться.
    Слабопредсказуемость: никакое, сколь угодно подробное знание морфологии и функций элементов (подсистем) не позволяет определить функций объекта, никакое, сколь угодно подробное и точное знание поведения объекта на интервале (-T, 0] не позволяет точно предсказать его поведение на интервале (0, t].
    Негентропийность или целенаправленность: система в состоянии (в определённых пределах) управлять своей энтропией (уменьшать её, сохранять, тормозить увеличение) при случайном и неблагоприятном воздействии среды или (и) способна осуществлять поведение, преследующее достижение определённой цели.
    Негентропия – (мера вероятности пребывания в данном состоянии) определяет «стремление» системы к основному процессу, способность устранять последствия внешних и внутренних случайных воздействий.
    Целенаправленность – «стремление» к достижению цели – выражает именно эту тенденцию: сохранения и усиления основного процесса, ведущего к цели. Поэтому понятия «негентропийность» и «целенаправленность» – родственные.
    В простых физических системах энтропия вычисляется относительно просто. В сложных системах основной процесс может быть скрыт от наблюдателя, поэтому выявить случайные отклонения непросто. Вычислить негентропию и использовать её сложно, а иногда – невозможно. Здесь удобнее оперировать понятием целенаправленности.
    Итак, сложные системы обладают свойствами уникальности, слабопредсказуемости и негентропийности (целенаправленности). Свойство уникальности является внешним по отношению к системе и влияет на отношение к ней исследователя (пользователя). Свойство негентропийности (целенаправленности) является внутренним, труднораспознаваемым и не всегда доступным пониманию исследователя, особенно на относительно коротком (по сравнению с временем существования системы) интервале времени.
    Для исследователя (пользователя) на первый план выступает свойство слабой предсказуемости поведения, которое, в сущности, и является практическим признаком сложной системы, остальные же свойства могут быть выявлены только в процессе исследования, т.е. при условии, что исследование их обнаружит.
    Сложные системы могут иметь различную природу. Это и «чисто физические» термодинамические неравновесные необратимые системы (вулкан, солнце), и технические системы (производство), и биологические системы (клетка, живое существо, экологический комплекс), и общественные системы различного уровня (человек, отрасль промышленности, экономика страны). Можно ли предположить, что столь различные объекты основаны на одинаковых принципах? Прежде чем искать обобщённые законы, необходимо изучить законы, действующие в конкретных системах – иначе нечего обобщать. Но это как раз и невозможно, поскольку сложные системы уникальны и каждый раз исследователю приходится иметь дело с новым объектом.
    По принятым правилам закон должен выражать устойчивые, имманентные причинно-следственные связи между объектами, процессами и величинами. Ввиду различного понятийного аппарата, используемого для описания систем различной природы, найти такие всеобщие связи, которые охватывали бы все сложные системы и в то же время допускали конкретизацию, не удаётся. Понятие принципа является более широким и в данном случае более подходящим. Поэтому мы будем искать единые принципы существования и действия сложных систем.
    Любые принципы основаны на опыте и общественном соглашении, это касается и принципов системотехники. Опыт исследования объектов различного состава, содержания и области применения (физических, технических, биологических, эргатических, мысленных конструкций т.д.) позволяет сформулировать три основных принципа системотехники, которые можно положить в основу исследования, использования и создания сложных систем:
    1) принцип физичности;
    2) принцип моделируемости;
    3) принцип целенаправленности.
    Принцип физичности: всякой системе (независимо от её природы) присущи физические законы (закономерности), возможно уникальные, определяющие внутренние причинно-следственные связи, существование и функционирование. Никаких других законов (кроме физических) для объяснения действия систем любой природы (в том числе живых) не требуется.
    Принцип моделируемости. Сложная система представима конечным множеством моделей, каждая из которых отражает определённую грань её сущности. Этот важный принцип даёт возможность исследовать определённое свойство или группу свойств сложной системы при помощи одной или нескольких упрощённых (узкоориентированных) моделей. Модель, ориентированная на определённую группу свойств сложной системы, всегда проще самой системы. Создание полной модели для сложной системы вообще бесполезно, так как в силу теоремы Тьюринга, такая модель будет столь же сложной, как и система. Ориентированная модель строится на основании измерений, которые всегда ограничены.
    Принцип целенаправленности. Этот принцип определяет особое место и роль сложных систем. Целенаправленность в системотехнике мы будем понимать как функциональную тенденцию, направленную на достижение системой некоторого состояния, либо на усиление (сохранение) некоторого процесса. При этом система оказывается способной противостоять внешнему воздействию, а также использовать среду и случайные события.
  6. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Моделирование в системотехнике реализует одну из основных кибернетических идей Винера о «чёрном ящике» – устройстве, о котором известно состояние входов и выходов, но неизвестно внутреннее строение и принцип действия. Винер предлагал следующий способ раскрытия «черного ящика»: рядом с «чёрным» ставится «белый» ящик, с полностью известным и изменяемым в широком диапазоне устройством. На входы обоих ящиков подаётся одинаковый по свойствам белый шум, а затем устройство белого ящика изменяется до тех пор, пока выходные функции совпадут.






    С точки зрения исследователя ящики станут тождественными. Мы говорим «с точки зрения исследователя», поскольку физическое содержание их может быть различным: белый ящик – не копия, а модель чёрного (допустим, белый ящик построен на электронных, а чёрный – на механических компонентах).

    Оперируя сложными системами, нельзя использовать в качестве средства идентификации белый шум. Во-первых, исследуя систему, мы не можем делать с ней всё, что пожелаем: систему недопустимо выводить из рабочего диапазона условий. Во-вторых, при создании новой, реально не существующей системы сами условия плохо известны. В-третьих, применительно к сложным системам трудно определить, что такое «белый шум». Поэтому вместо белого шума берётся некоторый ансамбль важных для представления ситуации внешних воздействий, уточняемый в процессе моделирования.
    Тождественности модели и системы ожидать не приходится, но она не только не нужна, но и вредна, так как будет мешать тому уровню упрощения, который требуется. Поэтому модель может иметь иной физический принцип и главное: она должна быть «намного проще», но «достаточно хорошо» отражать «интересующие нас свойства» сложной системы. Эти три термина «намного проще», «достаточно хорошо» и «интересующие нас свойства» в системотехнике имеют вполне строгий смысл и количественное представление. Эксперимент Винера позволяет устранить субъективную сложность (незнание) по крайней мере, в принципе.
    Черный ящик тем «чернее», чем новее по назначению и замыслу вновь создаваемая система. Как показал Тьюринг, при сложности системы выше некоторого уровня её адекватная (полная) модель не может быть сделана более простой. Это положение является фундаментальным.
  7. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Объективно сложные системы не поддаются исследованию с помощью эксперимента Винера. Это – «таинственные ящики», способные целенаправленно перестраивать свою деятельность. Живое существо – типичный пример такой системы. Законы, управляющие поведением таинственного ящика, зависят от ситуации.
    В раскрытии таинственных ящиков моделирование играет выдающуюся роль. Основной задачей является выявление реакций сложной системы на ситуацию и систематизация способов и форм поведения. В силу ограниченных возможностей натурного эксперимента (не говоря уже о допустимости экспериментирования в ряде случаев) моделирование оказывается единственным средством познания. Кроме того, что чрезвычайно важно, в моделирование можно включить неформальные, эвристические факторы, характерные для человеческого мышления. Строгие теории пока к этому не приспособлены.

    На рисунке приведена схема раскрытия таинственного ящика с помощью моделирования.




    Относительно новой несуществующей системы обычно известны (и то – неполностью) входы (определяемые средой) и выходы (определяемые назначением системы). Экспериментировать с такой системой невозможно – её нет, в нашем распоряжении только «белый ящик» – модель, отражающая замысел, которую и требуется совершенствовать до уровня соответствия заданному назначению. Модель позволяет проверять идеи, выдвигаемые в процессе разработки, методы и средства их реализации и оценивать предполагаемый результат. Но – не только. Модель – это самостоятельно действующая система, хотя и упрощённая. Она уступает теории в общности, зато превосходит её в конкретности и ясности получаемых данных, целенаправленности, она точнее ориентирует мысль разработчика в том направлении, которое соответствует замыслу. При использовании нескольких моделей с различной целевой ориентацией возникает потребность в интерпретации и согласовании результатов моделирования, что создаёт предпосылки к объединению моделей и помогает созданию теории. В этом смысле модель является предтечей теории несуществующей системы, заменяя гипотезу и недоступный исследователю эксперимент. Теория имеет дело с идеализацией реальности, модель – с самой реальностью.
  8. 3,072
    Комментарии
    110
    Темы
    3094
    Репутация Pro
    Аватар для marimay  
    Мастер форумных наук

    5 Медалей
    почитала, поностальгировала по трудам Норберта Винера (Norbert Wiener) the father of cybernetic
    интересно! буду следить - видно, мы с Вами одни книжки в студенчестве читали и одни модели оптимизации изучали :)
  9. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    эх... золотое время :)
  10. 8,511
    Комментарии
    45
    Темы
    15157
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    … это качественное изучение (дифференциальных уравнений)
    будет иметь первостепенный самостоятельный интерес …
    Анри Пуанкаре, 1881

    Эволюционный процесс математически описывается векторным полем в фазовом пространстве. Точка фазового пространства задаёт состояние системы. Приложенный в этой точке вектор указывает скорость изменения состояния.
    В некоторых точках вектор может обращаться в нуль. Такие точки называются положениями равновесия (состояние не меняется с течением времени).




    Кривые в фазовом пространстве, образованные последовательными состояниями процесса, называются фазовыми кривыми или траекториями.
    Системы, описывающие реальные эволюционные процессы, как правило, общего положения. Действительно, такая система всегда зависит от параметров, которые никогда не бывают известны точно. Малое общее изменение параметров превращает систему необщего положения в систему общего положения.


    Это очень богатое направление исследований – теория динамических систем, теория катастроф, теория устойчивости и др. – охватить которое в рамках форума совершенно невозможно. Но я подготовлю несколько наглядных примеров, чтобы картина прояснилась, т.к. в дальнейшем будут рассматриваться, помимо собственно процесса, фазовые траектории процесса.

Вверх
РегистрацияX

чтобы писать, читать, комментировать