Стохастический – это… Стохастическая математика

Стохастическая модель в экономике. Детерминированные и стохастические модели

Стохастический - это... Стохастическая математика

Стохастическая модель описывает ситуацию, когда присутствует неопределенность. Другими словами, процесс характеризуется некоторой степенью случайности. Само прилагательное «стохастический» происходит от греческого слова «угадывать». Поскольку неопределенность является ключевой характеристикой повседневной жизни, то такая модель может описывать все что угодно.

Однако каждый раз, когда мы ее применяем, будет получаться разный результат. Поэтому чаще используются детерминированные модели. Хотя они и не являются максимально приближенными к реальному положению вещей, однако всегда дают одинаковый результат и позволяют облегчить понимание ситуации, упрощают ее, вводя комплекс математических уравнений.

Основные признаки

Стохастическая модель всегда включает одну или несколько случайных величин. Она стремится отразить реальную жизнь во всех ее проявлениях.

В отличие от детерминированной модели, стохастическая не имеет цели все упростить и свести к известным величинам. Поэтому неопределенность является ее ключевой характеристикой.

Стохастические модели подходят для описания чего угодно, но все они имеют следующие общие признаки:

  • Любая стохастическая модель отражает все аспекты проблемы, для изучения которой создана.
  • Исход каждого из явлений является неопределенным. Поэтому модель включает вероятности. От точности их расчета зависит правильность общих результатов.
  • Эти вероятности можно использовать для прогнозирования или описания самих процессов.

Детерминированные и стохастические модели

Для некоторых жизнь представляется чередой случайных событий, для других – процессов, в которых причина обуславливает следствие. На самом же деле для нее характерна неопределенность, но не всегда и не во всем. Поэтому иногда трудно найти четкие различия между стохастическими и детерминированными моделями. Вероятности являются достаточно субъективным показателем.

Например, рассмотрим ситуацию с подбрасыванием монетки. На первый взгляд кажется, что вероятность того, что выпадет «решка», составляет 50%. Поэтому нужно использовать детерминированную модель. Однако на деле оказывается, что многое зависит от ловкости рук игроков и совершенства балансировки монетки.

Это означает, что нужно использовать стохастическую модель. Всегда есть параметры, которые мы не знаем. В реальной жизни причина всегда обуславливает следствие, но существует и некоторая степень неопределенности.

Выбор между использованием детерминированной и стохастической моделей зависит от того, чем мы готовы поступиться – простотой анализа или реалистичностью.

В последнее время понятие о том, какая модель называется стохастической, стало еще более размытым. Это связано с развитием так называемой теории хаоса.

Она описывает детерминированные модели, которые могут давать разные результаты при незначительном изменении исходных параметров. Это похоже на введение в расчет неопределенности.

Многие ученые даже допустили, что это уже и есть стохастическая модель.

Лотар Брейер изящно объяснил все с помощью поэтических образов. Он писал: «Горный ручеек, бьющееся сердце, эпидемия оспы, столб восходящего дыма – все это является примером динамического феномена, который, как кажется, иногда характеризуется случайностью.

В реальности же такие процессы всегда подчинены определенному порядку, который ученые и инженеры еще только начинают понимать. Это так называемый детерминированный хаос». Новая теория звучит очень правдоподобно, поэтому многие современные ученые являются ее сторонниками.

Однако она все еще остается мало разработанной, и ее достаточно сложно применить в статистических расчетах. Поэтому зачастую используются стохастические или детерминированные модели.

Построение

Стохастическая математическая модель начинается с выбора пространства элементарных исходов. Так в статистике называют перечень возможных результатов изучаемого процесса или события. Затем исследователь определяет вероятность каждого из элементарных исходов. Обычно это делается на основе определенной методики.

Однако вероятности все равно являются достаточно субъективным параметром. Затем исследователь определяет, какие события представляются наиболее интересными для решения проблемы. После этого он просто определяет их вероятность.

Пример

Рассмотрим процесс построения самой простой стохастической модели. Предположим, мы кидаем кубик. Если выпадет «шесть» или «один», то наш выигрыш составит десять долларов. Процесс построения стохастической модели в этом случае будет выглядеть следующим образом:

  • Определим пространство элементарных исходов. У кубика шесть граней, поэтому могут выпасть «один», «два», «три», «четыре», «пять» и «шесть».
  • Вероятность каждого из исходов будет равна 1/6, сколько бы мы ни подбрасывали кубик.
  • Теперь нужно определить интересующие нас исходы. Это выпадение грани с цифрой «шесть» или «один».
  • Наконец, мы может определить вероятность интересующего нас события. Она составляет 1/3. Мы суммируем вероятности обоих интересующих нас элементарных событий: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

Концепция и результат

Стохастическое моделирование часто используется в азартных играх. Но незаменимо оно и в экономическом прогнозировании, так как позволяют глубже, чем детерминированные, понять ситуацию. Стохастические модели в экономике часто используются при принятии инвестиционных решений. Они позволяют сделать предположения о рентабельности вложений в определенные активы или их группы.

Моделирование делает финансовое планирование более эффективным. С его помощью инвесторы и трейдеры оптимизируют распределение своих активов. Использование стохастического моделирования всегда имеет преимущества в долгосрочной перспективе.

В некоторых отраслях отказ или неумение его применять может даже привести к банкротству предприятия.

Это связано с тем, что в реальной жизни новые важные параметры появляются ежедневно, и если их не учитывать, это может иметь катастрофические последствия.

Источник: https://FB.ru/article/289973/stohasticheskaya-model-v-ekonomike-determinirovannyie-i-stohasticheskie-modeli

Стохастический • ru.knowledgr.com

Стохастический - это... Стохастическая математика

В теории вероятности чисто стохастическая система – та, государство которой беспорядочно определено, имея случайное распределение вероятности или образец, который может быть проанализирован статистически, но не может быть предсказан точно.

В этом отношении это может быть классифицировано как недетерминированное (т.е., «случайный») так, чтобы последующее государство системы было определено вероятностно.

Любая система или процесс, который должен быть проанализирован, используя теорию вероятности, стохастические, по крайней мере, частично.

Стохастические системы и процессы играют фундаментальную роль в математических моделях явлений во многих областях науки, разработки и экономики.

Стохастический прибывает из греческого слова  (stokhos, «нацельтесь»).

Математическая теория

Использование термина, стохастического, чтобы означать основанный на теории вероятности, возвращается к публикации 1917 года Ладислоса Борткивича (1868–1931).

Борткиевич использовал его в смысле создания догадок, которые греческий термин перенес со дней древних философов, и после названия Ars Conjectandi, который Джэйкоб Бернулли дал своей работе (изданный в 1713) на теории вероятности.

В математике, определенно в теории вероятности, область вероятностных процессов была крупнейшей областью исследования.

Стохастическая матрица – матрица, у которой есть неотрицательные реальные записи, которые суммируют одному в каждой колонке, ряду или обоих.

Искусственный интеллект

В искусственном интеллекте стохастические программы работают при помощи вероятностных методов, чтобы решить проблемы, как в моделируемом отжиге, стохастических нейронных сетях, стохастической оптимизации, генетических алгоритмах и генетическом программировании. Сама проблема может быть стохастической также, как в планировании под неуверенностью.

Естествознание

Один из самых простых непрерывно-разовых вероятностных процессов – Броуновское движение. Это сначала наблюдалось ботаником Робертом Брауном, просматривая микроскоп в частицах пыли в воде.

Физика

Имя «Монте-Карло» для стохастического метода Монте-Карло было популяризировано исследователями физики Стэнислоу Улэмом, Энрико Ферми, Джоном фон Нейманом и Николасом Метрополисом, среди других.

Имя – ссылка на Казино Монте-Карло в Монако, где дядя Улэма занял бы деньги, чтобы играть на деньги. Использование хаотичности и повторная природа процесса походят на действия, проводимые в казино.

Случайные методы вычисления и экспериментирования (обычно рассматриваемые формы стохастического моделирования) могут быть возможно прослежены до самых ранних пионеров теории вероятности (см.

, например, игла Буффона и работа над небольшими выборками Уильямом Сили Госсетом), но более определенно прослежены до предэлектронной вычислительной эры.

Общее различие, обычно описываемое о форме Монте-Карло моделирования, – то, что оно систематически «инвертирует» типичный способ моделирования, рассматривая детерминированные проблемы первым нахождением вероятностного аналога (см. Моделируемый отжиг).

Предыдущие методы моделирования и статистической выборки обычно делали противоположное: использование моделирования, чтобы проверить ранее понятую детерминированную проблему. Хотя примеры «перевернутого» подхода существуют исторически, их не считали общим методом до популярности распространения метода Монте-Карло.

Возможно, самое известное раннее использование было Энрико Ферми в 1930, когда он использовал случайный метод, чтобы вычислить свойства недавно обнаруженного нейтрона.

Методы Монте-Карло были главными в моделированиях, требуемых для манхэттенского Проекта, хотя были сильно ограничены вычислительными аппаратами в то время.

Поэтому, это было только после того, как электронно-вычислительные машины были сначала построены (с 1945 на), что методы Монте-Карло начали изучаться подробно.

В 1950-х они использовались в Лос-Аламосе для ранней работы, касающейся разработки водородной бомбы, и стали популяризированными в областях физики, физической химии и операционного исследования. RAND Corporation и американские Военно-воздушные силы были двумя из крупнейших организаций, ответственных за финансирование и распространение информации о методах Монте-Карло в это время, и они начали находить широкое применение во многих различных областях.

Использование методов Монте-Карло требует больших сумм случайных чисел, и именно их использование поощрило разработку псевдогенераторов случайных чисел, которые были намного более быстрыми, чтобы использовать, чем столы случайных чисел, которые ранее использовались для статистической выборки.

Биология

В биологических системах, вводя стохастический «шум», как находили, помог улучшить силу сигнала внутренних обратных связей для баланса и другой вестибулярной коммуникации. Это, как находили, помогло страдающим от диабета и пациентам, перенесшим инсульт, с контролем за балансом.

Много биохимических событий также предоставляют себя стохастическому анализу. У экспрессии гена, например, есть стохастический компонент через молекулярные столкновения — как во время закрепления и развязывания полимеразы РНК генному покровителю — через Броуновское движение решения.

Медицина

Стохастический эффект, или «случайный эффект» является одной классификацией воздействий радиации, которая относится к случайной, статистической природе повреждения. В отличие от детерминированного эффекта, серьезность независима от дозы. Только вероятность эффекта увеличивается с дозой.

  • Стохастическая теория hematopoiesis

Геоморфология

  • Стохастическая теория формирования извилины

Креативность

Simonton (2003, Бюллетень Psych) утверждает, что креативность в науке (ученых) является ограниченным стохастическим поведением, таким образом, что новые теории во всех науках – по крайней мере частично, продукт вероятностного процесса.

Информатика

Стохастическое отслеживание луча – применение моделирования Монте-Карло к поисковому алгоритму луча компьютерной графики.

«Распределенное отслеживание луча пробует подынтегральное выражение во многих беспорядочно выбранных пунктах и составляет в среднем результаты получить лучшее приближение.

Это – по существу применение метода Монте-Карло к 3D компьютерной графике, и поэтому также названо Стохастическим отслеживанием луча».

Хотя большинство компьютеров – детерминированные машины, их сложность делает детерминированный анализ невозможным. Следовательно, стохастическая судебная экспертиза анализирует компьютерное преступление, рассматривая компьютеры как вероятностные процессы.

Музыка

В музыке математические процессы, основанные на вероятности, могут произвести стохастические элементы.

Вероятностные процессы могут использоваться в музыке, чтобы составить фиксированную часть или могут быть произведены в работе. Стохастическая музыка была введена впервые Иэннисом Ксенакисом, который ввел термин стохастическая музыка.

Определенные примеры математики, статистики и физики относились к музыкальному составу, использование статистической механики газов в Pithoprakta, статистическом распределении пунктов в самолете в Diamorphoses, минимальных ограничениях в Achorripsis, нормальном распределении в СВ.

/10 и Atrées, цепях Маркова в Analogiques, теории игр в Duel и Stratégie, теории группы в Номос Альфе (для Зигфрида Пальма), теория множеств в Herma и Eonta и Броуновском движении в N'Shima.

Ксенакис часто использовал компьютеры, чтобы произвести его очки, такие как ряд СВ. включая Morsima-Amorsima и Atrées, и основал CEMAMu.

Ранее, Джон Кейдж и другие сочинили алеаторическую или неопределенную музыку, которая создана случайно процессы, но не имеет строгого математического основания (Музыка Кейджа Изменений, например, использует систему диаграмм, основанных на Ай-Чинге).

Цветное воспроизводство

Когда цветное воспроизводство сделано, изображение разделено на его составляющие цвета, беря многократные фотографии, фильтрованные для каждого цвета. Один проистекающий фильм или пластина представляют каждые из голубых, пурпурных, желтых, и черных данных.

Цветная печать – двоичная система счисления, где чернила – или подарок или не существующие, таким образом, все цветные разделения, которые будут напечатаны, должны быть переведены на точки на некоторой стадии технологического процесса.

Традиционные экраны линии, которые являются смодулированной амплитудой, имели проблемы с moiré, но использовались, пока стохастический показ не стал доступным. Стохастическое (или смодулированная частота) точечный образец создает более острое изображение.

Язык и лингвистика

Недетерминированные подходы в языковых исследованиях в основном вдохновлены работой Фердинанда де Соссюра, например, в функционалистской лингвистической теории, которая утверждает, что компетентность основана на работе.

Это различие в функциональных теориях грамматики нужно тщательно отличить от различия досрочного условного освобождения и языка.

До такой степени, что лингвистическое знание составлено опытом с языком, грамматика обсуждена, чтобы быть вероятностной и переменной, а не фиксированной и абсолютной.

Эта концепция грамматики как вероятностная и переменная следует из идеи, что компетентность изменяется в соответствии с опытом с языком. Хотя эта концепция была оспорена, она также предоставила фонду для современной статистической обработки естественного языка и для теорий языкового изучения и изменения.

Общественные науки

Стохастическая теория социологии подобна теории систем в этом, события – взаимодействия систем, хотя с отмеченным акцентом на не сознающие процессы. Событие создает свои собственные условия возможности, отдавая его непредсказуемый если просто для числа включенных переменных.

Стохастическая теория социологии может быть замечена как разработка своего рода 'третьей оси', в которой можно расположить человеческое поведение рядом с традиционной 'природой против питания' оппозиция.

Посмотрите Юлию Кристеву на ее использовании 'семиотического', Люса Иригарэ на обратной эпистемологии Heideggerian и Пьера Бурдье на политетическом пространстве для примеров стохастической теории социологии.

Нефтехранилища

Стохастические методы широко используются по причине неопределенности оценка в будущих исполнительных предсказаниях нефтехранилищ и газохранилищ.

Производство

Производственные процессы, как предполагается, являются вероятностными процессами. Это предположение в основном действительно или для непрерывных производственных процессов или для пакетных производственных процессов.

Тестирование и контроль процесса зарегистрированы, используя диаграмму управления процессом, которая готовит данный параметр управления процессом в течение долгого времени. Как правило, дюжина или еще много параметров будут прослежены одновременно.

Статистические модели используются, чтобы определить линии предела, которые определяют, когда меры по ликвидации последствий должны быть приняты, чтобы возвратить процесс его намеченному эксплуатационному окну.

Этот тот же самый подход используется в сфере услуг, где параметры заменены процессами, связанными с соглашениями о сервисном обслуживании.

Финансы

Финансовые рынки используют стохастические модели, чтобы представлять на вид случайное поведение активов, таких как запасы, предметы потребления, относительные цены валюты (т.е.

, цена одной валюты по сравнению с тем из другого, такие как цена Доллара США по сравнению с тем из Евро), и процентные ставки.

Эти модели тогда используются количественными аналитиками, чтобы оценить варианты курсами акций, ценами облигаций, и процентными ставками, видеть модели Маркова. Кроме того, это в основе индустрии страхования.

СМИ

Маркетинг и изменяющееся движение вкусов аудитории и предпочтений, а также ходатайства и научного обращения определенного фильма и телевизионных дебютов (т.е.

, их вводные выходные, сарафанное радио, знание вершины ума среди рассмотренных групп, звездной узнаваемости имени и других элементов поддержки социальных медиа и рекламы), определены частично стохастическим моделированием.

Недавняя попытка повторного бизнес-анализа была сделана японскими учеными и является частью Кинематографических Систем Инфекции, запатентованных Женевскими Медиа холдингами, и такое моделирование использовалось в сборе данных со времени оригинальных рейтингов Нильсена в современную студию и телевизионных испытательных зрителей.

Дополнительные материалы для чтения

  • . от советников индексных фондов IFA.com
  • Формализованная музыка: мысль и математика в составе Иэнниса Ксенакиса, ISBN 1-57647-079-2
  • Частота и появление лингвистической структуры

Источник: http://ru.knowledgr.com/00192862/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9

Что такое стохастический осциллятор и как это работает

Стохастический - это... Стохастическая математика

Продолжаю рассказывать про самые популярные инструменты для трейдинга на финансовых рынках.

Сегодня поговорим о том, что такое стохастический осциллятор, он же просто стохастик — это простейший базовый индикатор технического анализа, который показывает зоны перекупленности или перепроданности актива, то есть сигнализирует о том, что в скором времени может начаться разворот основного тренда.

В большинстве простейших стратегий Форекс этот индикатор используется в качестве подстраховывающего, подтверждающего основной сигнал.

Интересны стратегии, построенные на средних скользящих, которые при правильных настройках в совокупности с осциллятором часто позволяют открывать прибыльные сделки.

О том, как работает стохастик, какие сигналы для входа он дает, о его преимуществах и недостатках читайте ниже.

Суть и настройки стохастического осциллятора

Цена на актив определяется спросом и предложением.

Как только цена начинает расти по каким-либо весомым причинам (например, для акций положительный отчет о прибыли за отчетный период), в игру вступает спекуляционный капитал.

Чем выше цена, тем больше её продолжают подталкивать вверх трейдеры. В определенный момент наступает осознание того, что цена актива слишком завышена и спрос останавливается. Эта зона называется зоной перекупленности.

Стохастический осциллятор — индикатор, который отображает значение цены в данный момент в сравнении с диапазоном цен за определенный прошедший период. Значение стохастика измеряется в процентах.

Поскольку цена не может выйти за мнимый коридор 0-100%, значение осциллятора свыше 80% означает, что цена на актив слишком завышена, ниже 20% — занижена. Нахождение индикатора в этих зонах означает скорый разворот цены.

Формула стохастика была разработана в 1950-х годах Джоржем С.

Лейном и со временем претерпела некоторые изменения. Сегодня формула стохастика настолько усложнена, что рассчитать его значение вручную практически не представляется возможным.

https://www.youtube.com/watch?v=LokdRNhRNuc\u0026list=PLW2OYR3nu3TJite6SNOYjdsbZ9Dk2jTVm

В Метатрейдере 4 найти стохастик можно в меню «Вставка-Индикаторы-Осцилляторы». Его базовые настройки:

Значение настроек стохастика:

  • период %К;
  • период % D;
  • замедление — сглаживание линий %К и %D, устранение ценового шума (аномальных колебаний);
  • цены — выбор значения цены, по которой будет делаться расчет. Low/High — по верхним и нижним значениям свечей, Close/Close — по цене закрытия;
  • метод МА — принцип расчета линии %D, все аналогично параметрам стандартной средней скользящей;
  • цвета — цвет линий и тип отображения основной и сигнальной линий (сплошная и пунктиры);
  • уровни — отображение уровней, пересечение которых будет подтверждающим сигналом на открытие позиции;
  • отображение — выбор таймфрейма.

Графически стохастический осциллятор отображается двумя линиями: основной (в базовых настройках сплошная) и сигнальной (пунктирная).

Сигналы на открытие позиции по стохастическому осциллятору

Несмотря на то, что пересечение уровней 20 и 80 указывает на скорый разворот тренда, этот сигнал является слабым, поскольку осциллятор может находиться в зонах перекупленности и перепроданности длительное время. Пример этого вы видите на рисунке.

Простейшие точные сигналы на вход:

  • обе линии осциллятора находятся выше уровня 80, разворачиваются вниз. Как только обе линии пересекают уровень 80, можно открывать позицию на продажу;
  • обе линии осциллятора находятся ниже уровня 20, разворачиваются вверх. В тот момент, пока обе линии еще не пересекли 20-й уровень и сигнальная (пунктирная) линия пересекает главную (сплошную) сверху вниз, можно открывать позицию на покупку;
  • дивергенция стохастика — один из самых сильных сигналов. Дивергенцией называется ситуация, когда график индикатора и цены направлены в противоположные стороны. Например, цена идет вверх, а стохастик наоборот стремится к 20-му уровню. Это сигнал к тому, что рынок сильно перепродан и цена скоро развернется вниз. Пример дивергенции ниже на рисунке.

Если вникнуть в формулу расчета осциллятора, изменить его базовые настройки и проанализировать его поведение в разных рыночных ситуациях, то вы увидите, что есть еще несколько способов точно определять точку входа. Но это приходит с опытом.

Производные инструменты стохастического осциллятора

Простейшие ручные стратегии Форекс основаны на одновременном применении 2-3 индикаторов. Те, кто предпочитают искать максимально точные точки входа в рынок, пытаются накладывать на график 4 индикатора и более, получая в результате перенасыщенность информации. Для таких случаев и создаются комбинированные инструменты, которые объединяют информацию нескольких индикаторов.

Например:

  • jurik BrainTrend1Sig. В его основе лежит алгоритм, который рассчитывается по значениям классических базовых индикаторов ATR и Stochastic Oscillator. Даже основанные только на одном этом комбинированном инструменте стратегии показывают прибыль;
  • Hooya Map. В его основу входит три классических индикатора: осциллятор стохастик, средняя скользящая (МА) и MACD. Комбинированный индикатор выводит сводное значение, дабы не загромождать построение графиков;
  • Slow Stochastic. От базового индикатора отличается тем, что в его расчетах используется сумма значений последних трех свечей, деленная на три. Замедление показаний позволяет частично нивелировать шум и получить более сглаженную линию;
  • Индикатор основан на теории стохастических нитей, разработанной в 2007-м году. Представляет собой 8 стохастических осцилляторов, имеющих одинаковые значения замедления и периода %D, но отличающихся между собой значениями периода %К;
  • Индикатор, основной алгоритм которого рисует канал, а дополнительный индикатор (стохастик) подтверждает силу сигнала на покупку или продажу.

Все эти индикаторы не входят в стандартные настройки Метатрейдер 4, но скачиваются и устанавливаются в течение 5-ти минут.

Пример торговой стратегии с применением стохастического осциллятора

График индикатора стохастик можно накладывать непосредственно на график цены — это одна из простейших стратегий, которая полностью базируется на этом индикаторе.

Увы, точность входов оставляет желать лучшего, потому повторюсь — стохастический осциллятор отлично срабатывает в качестве подтверждающего инструмента.

В качестве примера приведу простейшую стратегию стохастика, в которой анализируется комбинация свечей, а фильтруются сигналы с помощью стохастика.

Вводные параметры стратегии:

  • валютная пара — EUR/USD;
  • тип стратегии — внутридневная (таймфрем 1D);
  • базовые параметры индикатора: период %К = 5; период %D = 3; Замедление = 3, Цены = Low/High; Метод МА = Simple. Уровни оставляем базовыми — 20, 80.

Суть стратегии — открытие позиции на развороте после сильного тренда.

Сигналы открытия позиции на продажу:

  • ожидаем появления 4 и более растущих свечей тело которых составляет не менее 20 пунктов (доджи игнорируем);
  • на последней свече осциллятор расположен выше 80-го уровня (зона перекупленности);
  • ожидаем возникновения первой падающей свечи и открываем позицию;
  • стоп-лосс выставляется за ближайший локальный максимум, но не более 100 пунктов.

Сигналы открытия позиции на покупку:

  • ожидаем появления 4 и более падающих свечей тело которых составляет не менее 20 пунктов;
  • на последней свече осциллятор расположен ниже уровня 20 (зона перепроданности);
  • ожидаем образования первой растущей свечи и открываем позицию.

Закрытие позиции для обоих случаев: 50% в момент образования новой дневной свечи, затем переносим стоп-лосс на уровень безубыточной позиции, при образовании новой свечи перемещаем стоп к цене открытия предыдущей дневной свечи.

https://www.youtube.com/watch?v=762uOjVzgQE\u0026list=PLW2OYR3nu3TJite6SNOYjdsbZ9Dk2jTVm

Вместо обычного стоп-лосса можно ставить трейлинг-стоп, но помните, что при обрыве интернет-соединения брокер его проигнорирует.

Еще одна относительно простая стратегия основана на том, что нахождение осциллятора в диапазоне от 100 до 50 означает восходящий тренд, от 0 до 50 — нисходящий. Суть стратегии показана на рисунке (рекомендуется указать большой период индикатора):

Красные круги на стохастике — рекомендованный вход  в сделку, зеленые — закрытие позиции, оранжевый круг — ложный сигнал, синие круги — вариант еще одного входа в рынок.

P.S. Стохастический осциллятор относится к простейшим инструментам технического анализа. Эффективность стратегии стохастического осциллятора в совокупности с другими индикаторами может поспорить с торговыми советниками, которые редко используют этот индикатор.

Начинающим трейдерам рекомендую поработать на демо-счете или исключительно со стохастиком и построением свечей (фигур), или совместив его со средними скользящими.

Кого заинтересовали производные индикаторы на основе стохастика, поделюсь ссылкой на обучающие видеофайлы со стратегиями.

Источник: https://zen.yandex.ru/media/id/5e76d8f938319e230cc2f935/chto-takoe-stohasticheskii-oscilliator-i-kak-eto-rabotaet-5ecbd01e6507207c615f2cf5

О бизнесе
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: