Пояснения дает автор программы:
Это один из самых важных параметров - вы можете найти его в Q-Spectrum, Spectrum, Trading Spectrum и других модулях, которые работают с циклами. Вот примеры, где этот параметр находится в разных модулях:
Параметр Stock Memory (SM, в вольном переводе - "память фондового рынка") показывает нам, сколько ценовой истории (котировок) необходимо для выявления некоторого цикла. Например, если мы анализируем 100-дневный цикл и используем в настройках SM=12, то это означает, что мы используем для расчета важности этого цикла не всю доступную ценовую историю, а только ее часть: 12x100=1200 дней ценовой истории. Иначе говоря, сколько бы вы не загрузили в программу котировок, из них программа возьмет только 1200 самых последних баров. Данные параметр отображает неравнозначную ценность информации, которая имеется в загруженных в программу котировках; чем ближе к текущему дню - тем важнее, тем актуальнее данные котировок в деле выявления циклов.
Какое значение SM лучше использовать? Мы считаем, что оптимальное значение находится между значениями 5 (самый минимум) и 20 (самый максимум); но, вообще, лучше брать от 7 до 16. Рассмотрим два крайних случая слишком больших и слишком малых значений параметра SM:
Пример №1. Параметр SM имеет слишком высокое значение: здесь мы устанавливаем SM на 100 и работаем с модулем Spectrum, вычисляя периодограмму:
В статистической науке это явление называется "белым шумом". Что есть "белый шум" в циклическом анализе? Это когда все (или почти все) циклы имеют одинаковую (почти равную) интенсивность. По картинке практически невозможно понять, какой цикл здесь менее или более важен. Мы можем с равной уверенностью сказать, что здесь "все работает "и"ничего не работает". (Если быть точным, это не совсем белый шум, а серый шум (шум с некоторой структурой). Хотя для нас это не имеет большого значения.)
Пример №2. Параметр SM слишком мал - вот, мы установили SM=3 и рассчитали периодограмму с тем же модулем Spectrum. И получили еще одно лицо Хаоса:
Здесь мы видим два цикла, которые можно было бы считать самыми важными. Но увы - их пики здесь слишком широки (имеют плоскую вершину), по сути, мы здесь не можем точно понять - это может быть какой-то цикл с периодом между 215 и 250 днями. Иногда это еще называется "качеством" цикла. Если вершина плоска - у цикла плохое качество, если острая - то качество цикла высокое. Чтобы получить более определенную картину, увидеть циклы с высоким качеством, мы должны применить большее значение SM, т. е. нужно использовать в расчетах больше ценовой истории.
Пример 3. Давайте установим SM на значение 5 (SM=5). Вершины становятся более узкими, т. е. более определенными, наши циклы получают уже более высокое качество:
Пример 4. Установив значение SM=7, мы видим два циклических пика, которые соответствуют 202 и 251 дням:
Пожалуй, только здесь циклы обретают необходимое качество - их пики достаточно остры. Теперь нам есть с чем работать.
--------------------
На английском -
здесь Также читайте:
Как подбирать значение SM при циклическом анализе Наш глоссарий: Forecast Stock Memory (FSM) О различиях между SM и FSM читайте также здесь:
Модуль Trading Spectrum: что означает FSM в Options