|
Стохастического программирования
То, что рынок находится в состоянии перекупленное™ по данным индикатора, не стоит автоматически считать сигналом к продаже или признаком неизбежного разворота тренда. На рынке с сильными трендами состояние перекупленно-сти/перепроданности может существовать значительное время. Один из наиболее мощных сигналов, получаемых от стохастического осциллятора, — расхождение. Впрочем, ключ к успешному использованию осцилляторов состоит в совместном их применении с другими индикаторами и методами анализа для определения состояния сильной перекупленности/ перепроданности.
2. Диаграмма, изображающая графики стохастического осциллятора %D, разделена на сектора А и В. Это образцы «бычьего» и «медвежьего» расхождения. Где «бычье» и где «медвежье» расхождение?
2. Диаграмма, изображающая графики стохастического осциллятора %D, разделена на сектора А и В. Это — образцы «бычьего» и «медвежьего» расхождения. Где «бычье» и где «медвежье» расхождение?
%RJIappu Уилъямса (Larry Williams Percent Rate). Индикатор «%R Ларри Уильямса» (сокращенно W%R) является вариантом стохастического осциллятора. Он рассчитывается по формуле для стохастика %К, но для 10 торговых периодов. График индикатора W%R строится со шкалой от 0 до 100% (см. рис. 4.68). Бычьим разворотным сигналом (buy) считается достижение индикатором уровня 80%, а медвежьим (sell) - падение до 20%. Интерпретация показаний этого индикатора аналогична таковой для стохастиков.
Индикатор «%R Ларри Уильямса» является вариантом стохастического осциллятора. Он представляет собой измененную формулу для расчета стохастика %К для периода 10 дней. График %R Ларри Уильямса строится со шкалой от 0 до 100%. Бычьим разворотным сигналом (на продажу) считается достижение индикатором уровня 80%, а медвежьим (на покупку) - падение до 20%. Интерпретация показаний аналогична интерпретации стохастиков (см. рисунок 5.45.).
Количество ложных сигналов у таких осцилляторов, как 12дневный ROC, стохастический осциллятор или К81 можно уменьшить с помощью короткого скользящего среднего (с периодом 210 дней) —хотя и за счет небольшого запаздывания сигналов. Например, вместо того, чтобы продавать при падении стохастического осциллятора ниже 80, можно осуществить эту операцию только тогда, когда ниже 80 опустится его Зпериодное скользящее среднее.
Существует несколько способов интерпретации стохастического осциллятора, из которых мы рассмотрим три наиболее распространенные
На следующем рисунке показаны графики курса акций Са Energy и Юдневного стохастического осциллятора. Стрелками «покупка» отмечены места, где линия %К сначала опускалась ниже, а затем поднималась выше уровня 20. По аналогии, стрелками «продажа» отмечены места, где линия %К сначала поднималась выше, а потом опускалась ниже уровня 80.
Для расчета стохастического осциллятора используются четыре переменные:
1. Периоды %К. Это число единичных периодов, используемых для расчета стохастического осциллятора.
Значение 37,5% в данном примере показывает, что сегодняшняя цена закрытия находится на уровне 37,5% относительно диапазона цен за последние 10 дней. Если бы сегодняшняя цена закрытия была 42, то значение стохастического осциллятора составило бы 50%. Это означало бы, что рынок закрылся на уровне 50%, или в средней точке Юдневного диапазона.
Если коэффициенты ограничений и коэффициенты оптимизируемой функции являются случайными величинами, то применяют метод стохастического программирования.
Модель (1)-(9) представляет собой задачу нелинейного стохастического программирования, которая может быть сведена к эквива -лентной детерминированной задаче заменой условий (3) соответствующими детерминированными эквивалентами. Как следует из (I), ее минимизация осуществляется как по глобальным переменным системы Pj , Pj , Ц ц так и по техническим решениям элементов ц^- , Их оптимальные значения могут определяться, например, бозградиент-ными методами минимизации по векторам Р;- , 9j , QIJ • При этом в ходе решения (при фиксированных /^ ; Р',•, Q^j ) выбираются технические решения по газопроводным участкам и компрессорным станциям.
2. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М., "Наука", 1976, 239 с.
С их помощью формируется представление о плане как о сложной системе, имеющей многообразные разрезы изучения, характеристики и свойства. Мы видели свою задачу в том, чтобы отчасти дополнить эти представления «разрезами» адаптивных характеристик, сделать реализуемыми (для планов) идеи стохастического программирования, пути конкретизации и упрощения некоторых подходов. Кроме того, мы стремились сформировать дополнительные инструменты для анализа зоны неопределенности (все адаптивные характеристики) и отчасти расширить подходы к оптимальному планированию путем учета в нем некоторых новых категорий (маневренность, эластичность, надежность и др.).
В любом случае эти затраты определимы, и существуют различные подходы к их обоснованию, соответствующие различным постановкам задач стохастического программирования. (Здесь мы не имеем в виду трудностей информационного обеспечения.)
них коэффициентов, как организована целевая функция. В этих общих постановках трудности информационного, методологического и вычислительного характера таковы, что с помощью аппарата стохастического программирования можно сформировать либо весьма узкую задачу, либо более широкую, но с такого рода упрощениями в информационном обеспечении, что на нет сводится весь положительный эффект стохастического подхода.
Применение аппарата теории надежности помогает расчленить сложнейшие задачи стохастического программирования, выделить из них собственно задачи управления топологией плана, резервами, «элементной» надежностью, которая в нашем случае может быть интерпретирована как определенная модификация эластичности плана.
Ниже будет описана модификация локальной постановки задачи оптимизации кратности запасов газа, которая предельно упрощена с точки зрения учета различных распределительных аспектов плана. Учет в основном только адаптивной характеристики надежности плана и соответственно небольшая размерность задачи позволяют поставить и реализовать ее как задачу стохастического программирования.
Первые два направления могут обеспечить некоторое количественное уточнение оптимальной кратности запасов газа. Наиболее же перспективно третье направление, которое, однако, могут ограничить вычислительные возможности методов стохастического программирования. Дело в том, что задача учета в модели нескольких адаптивных характеристик в некоторых случаях реализуема только при статической постановке.
5. Юдин Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации (задачи и методы стохастического программирования). М., «Сов. радио», 1974. 400 с.
Задачи, в которых с/, a*/, bt — случайные величины, относят к задачам стохастического программирования.
Структуре промышленного Структуре собственности Следовательно предприятие Структурные особенности Структурных диспропорций Структурных параметров Структурных составляющих Структурным изменениям Структурной инвестиционной Структурной реорганизации Структурное построение Структурном отношении Структурно инвестиционной вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
