eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 19
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Wenn Sie den in MT4 integrierten Indikator verwenden, wählen Sie automatisch den gleitenden Durchschnitt als Prognosepreis. Sie können etwas anderes auswählen. Der Algorithmus zur Berechnung des RMS selbst ist korrekt: die Quadratwurzel aus der Summe der Quadrate geteilt durch die Anzahl der Freiheitsgrade.
Viel Glück und viel Erfolg mit den Trends.
Vladislav, ich möchte auch klären, ob ich Ihre Empfehlung richtig verstehe.
Wir geben Ihnen die Taylor-Formel:
Betrachten Sie die Ableitungen der Parabel f(x)=Ax^2+B
f'(x)=2Ax,
f''(x)=2A,
f''(x)=0, alle Ableitungen ab dem dritten und darüber gehen nach 0.
Nach der Taylor-Formel haben wir dann eine Reihe, die nur aus den ersten drei Termen besteht. In diesem Fall wird die Entwicklung der Funktion f(x)=Ax^2+B in der Taylor-Reihe exakt sein (d. h. der letzte Term für den Expansionsfehler wird zu Null). Als nächstes müssen wir die Qualität der Annäherung der Preisreihen durch die optimale Parabel bewerten. Das heißt, unsere Hauptanforderung ist, dass die Reihe der Approximationsfehler konvergent sein muss (d.h. die Summe der Fehler konvergiert zu einer endlichen Zahl). Dies lässt sich einfach feststellen, indem man den berechneten Näherungsfehler mit dem dritten Term der Expansion vergleicht. Habe ich Recht oder nicht? Wenn wir also eine Parabel und die Stichprobe selbst auswählen, verwenden wir das Kriterium, dass der Effektivwert der Approximationsfehler den Wert des dritten Terms der Reihe nicht überschreiten sollte, für eine Stichprobe von Werten, die im Intervall von a bis x? liegen. Verfolgen Sie bei Ihrer Strategie das gleiche Prinzip oder nicht?
Übrigens gibt es hier einige Ungereimtheiten. Wir optimieren die Parabel mit Hilfe der Eigenschaft des Preispotentials (durch die Senkrechte zur Parabel) und schätzen die Approximationsfehler auf die übliche Weise.
Was ist hier falsch? Wie lassen sich die Suche nach der optimalen Parabel und die Schätzung des Approximationsfehlers miteinander vereinbaren?
Viel Glück und viel Erfolg mit den Trends.
A mozet sdelajem v all vmeste konstruktivnuju rabotu?
Say, napisat' sovmestno indikator, katoryj beget 4erez vs vs istoriju do teku4ej ceny i s4ityvajet Elliot waves :)))
Developery MT4 tol'ko pablogodorit za takoje.
Neskol'ko moix idej dlia na4ala:
1) Gleich zu Beginn istoriji opredelit' v kakuju toru cena ili FLAT
2) if FLAT, zdiom poka probivajutsia granitsia flata, tokda smotrim v kakuju storonu dvigajetsia cena, tak opredelajem na4alo ods4iota, s4itajem tol'ko 1-2-3 i A-B-C volny
3) is4em tol'ko "grundlegende" Elliot Wave Muster 1-2-3 i 1-2-3-4-5 + A-B-C volny nach okon4anija dvizenija ceny(Trend)
4) Jesli imejem "failed Elliot Wave", zna4it ploxoj ods4iot i tot kusok istroriji nada jes4io raz peresmatret' nas4iot v kakuju storonu dvigajetsia cena intervale pabolshe teku4evo.
5) K etim grafikam xorosho godosho cifra Fibonacci, sami lookit s indikator MT4 v istoriji ot Elliot Wave 1 na4ala do na4ala Elliot Wave 4 - http://www.market-harmonics.com/elliott_wave2.htm
Dopolnitel'no doli poniatija o 4iom re4' pro4itaite http://www.elliottician.com/showpage.asp?p=47 i postaraites' ponat' kak kotritsia "bassic Elliot Wave pattern". Polnoje opisanije na ruskom ses' : http://www.alpari-idc.ru/ru/textbook/tech_an/ew/
V rezultat kod indikatora patom mozno podkrutit' k novojiji versi MT4 kak standartnyj indikator :)
Sie tun also wahrscheinlich Folgendes.
Schritt 1. Nehmen Sie eine Probe
Schritt 2. Annäherung mit einem linearen Regressionskanal
Schritt 3. Finden Sie Näherungsfehler.
Schritt 4. Analysieren Sie das Diagramm der Fehler. Die Vermutung, dass die Ordnung der approximierenden Funktion höher sein sollte oder die gegebene Stichprobe überhaupt nicht durch eine kontinuierliche Funktion approximiert werden kann, ergibt sich, wenn die Fehlerreihe divergiert oder einige starke, mit dem Auge erkennbare Abweichungen aufweist, die aus dem akzeptablen Konfidenzintervall herausfallen (der Algorithmus zur Automatisierung der Berechnung ist noch nicht ganz klar).
Schritt 5. Wiederholen Sie die Schritte 1-4 für die Approximation durch eine Parabel (oder etwas anderes)
Schritt 6. Bewerten Sie die Fehler; wenn die Fehler eine angemessene Grenze überschreiten, verwerfen Sie einfach die betreffende Stichprobe. Wenn der Fehlergraph eine vernünftige Struktur hat, dann speichern wir die Informationen über die Stichprobe, die Näherungsmethode und zusätzliche Informationen über die Näherungsfunktionen in einem Feld.
Schritt 7. Nachdem wir wiederholt alle möglichen Stichproben ausprobiert und für jede Stichprobe die optimalen Varianten von Näherungsfunktionen gesucht haben, bleiben wir bei den Stichproben stehen, die unsere Anforderungen am besten erfüllen. Es ist natürlich auch wünschenswert, die von Ihnen empfohlene Methode der Funktionsannäherung nicht für die gesamte Stichprobe anzuwenden, sondern nur für 2/3, wobei das letzte Drittel zum Testen der Annäherungsergebnisse übrig bleibt (dies ist ein sehr wertvoller Vorschlag!).
Schritt 8. Zeichnen Sie Extremwertannäherungen auf dem Preisdiagramm mit Fortschreibung in die Zukunft. Es versteht sich von selbst, dass für jede Annäherung ein Konfidenzintervall eingezeichnet wird.
Schritt 9. Wir werden also sehen, wo sich die Grenzen der Intervalle schneiden. Dann legen wir die ungefähren Daten fest.
Schritt 10. Während der Annäherung der Kurse an die Wendepunkte berechnen wir die Wahrscheinlichkeit einer Trendumkehr mit Hilfe der Methode der integralen Fehlerschätzung. Es wird wahrscheinlich notwendig sein, die Pivot-Schätzungen für alle Näherungskanäle zu mitteln. Für den linearen Regressionskanal muss auch der Hearst-Koeffizient berechnet werden, um ihn als zusätzlichen Parameter zu haben. Es ist auch gut, sich die Murray-Ebenen anzuschauen. Auf diese Weise können wir mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Entscheidung über die Platzierung schwebender Aufträge und die Festlegung von Stopps mit minimalem Risiko treffen.
Natürlich wird der Expert Advisor, der all das berechnet, sehr umfangreich sein (Sie sagten, er enthält 6000 Zeilen)! Und bis jetzt ist noch nicht alles klar, was die automatische Entscheidungsfindung für jede der Proben betrifft. Nun, ich denke, man muss einfach versuchen, diesen Algorithmus zu programmieren, und dann kann man beim Experimentieren etwas herausfinden, das selbst auf theoretischer Ebene schwer zu verstehen ist, das aber während des Experiments von selbst klar wird. Und in der Tat wird die Berechnungszeit beträchtlich sein. Sie sagten, dass die ersten Varianten 30-40 Minuten lang auf einer schwachen Maschine funktionierten. Nun, auf einem P4 2,4 GHz sollten Sie etwa 10 Minuten Rechenzeit erwarten.
Zum Thema Näherungsmethoden habe ich das folgende interessante Tutorial gefunden.
Da man die Parabel selbst nicht braucht, kann man die Ableitungen gleich approximieren. Der Regressionskoeffizient ist das, was Sie brauchen (daher die Taylor-Reihe ;) ). Dann ist es egal, welche Form die Trajektorie hat - Hauptsache, das Konfidenzintervall wird richtig geschätzt. Bitte lesen Sie die empfohlene Literatur sorgfältig durch, sie enthält genügend Informationen.
Viel Glück und gute Trends.
Ich hab's... :)
Vot odin iz moix staryx mql3: