eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 225
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Außerdem scheinen Sie anstelle der "einfachen" Formel zur Berechnung der H-Volatilität
Anstelle der "richtigen" Formel scheinen Sie Ihre eigene zu verwenden, die falsch ist, und deshalb ist auch das Ergebnis falsch.
Sie haben Recht!
Ich habe bei der Einführung einer neuen Definition der H-Volatilität falsch gehandelt.
Zu meiner Entschuldigung kann ich sagen, dass wir durch die Normalisierung der H-Volatilität einen großartigen Indikator erhalten, der den Markt als einen Trend oder einen flachen Markt charakterisiert und nicht mit der Amplitude der Preisbewegung verbunden ist.
ZZY: Ich werde die von Ihnen vorgeschlagenen Serien nach dem Schlafen zählen.
...Neue Definition der H-Volatilität...
Wir brauchen also einen neuen Namen für die neue Methode.
...Ich kann sagen, dass wir durch die Normalisierung der H-Volatilität einen ausgezeichneten Indikator erhalten, der einen Markt als trendig oder flach charakterisiert und der nicht an die Amplitude der Preisschwankungen gebunden ist...
Das bestreite ich nicht, aber zunächst müssen wir seine Eigenschaften untersuchen.
Eine weitere Zeile, z.B. 3,-1,3,-1, usw. Ich behaupte, dass der FAC =-1 und die H-Volatilität =2 wäre.
Die H-Teilung wird bei h=1 vorgenommen. Es müssen keine Unterschiede gemacht werden, die Serie ist rein.
Übrigens, ein weiteres interessantes Beispiel für eine Reihe: 1,2,-3,1,2,-3. Was wird Ihrer Meinung nach geschehen?
Los geht's.
Für die Reihen 3,-1,3,-1, usw.
Die Serie ist stationär, nicht zentriert. Wir führen das Zentrierverfahren durch, indem wir den Erwartungswert m=1 von jedem Term der Reihe abziehen.
Für die Serien 1,2,-3,1,2,-3 usw.
Die Serie ist stationär und zentriert. Die Verteilung der Amplituden der Preissprünge ist nicht symmetrisch zur Ordinatenachse. Wir werden einen allgemeineren Ausdruck für FAC verwenden:
denn bei FAC=-1 müsste H=1 und bei FAC=-0,5 müsste H=4/3 sein.
Habe ich die Zusammenfassung richtig verstanden?
Ich interessiere mich nicht so sehr für die Beziehung zwischen der H-Volatilität und dem FAC, sondern vielmehr für ihre Beziehung zum Hurst-Index.
Im Fall der Reihen 3,-1,3,-1 usw. ergibt sich:
aus FAC=-1 folgt h=0, was falsch ist, und aus H=2 folgt h=0,5, was ebenfalls falsch ist, weil die Spanne in diesem Fall mit T und nicht mit sqrt(T) wächst und h=1 sein sollte.
Im Fall der Reihen 1,2,-3,1,2,-3 usw. erhalten wir:
aus FAC=-0.5 folgt h=1/4, was falsch ist, da hier die Spreizung überhaupt nicht zeitabhängig ist und h=0 sein sollte. Aus H=3 folgt h=2/3, was ebenfalls falsch ist.
Genauer gesagt, gilt die FAC=1-2/H-Identität für eine Renko-Partition mit Schritt 1, die eine Zeitreihe mit normalverteilten (oder annähernd normalverteilten) ersten Differenzen erzeugt. Wenn der Teilungsschritt m ist, dann gilt: FAC=1-2*m/H. Für die Kagi-Partition gilt: FAC=1-2*sigma/H, wobei sigma die Standardabweichung ist. Die Identität FAC=2h-1 gilt für ALLE integralen Zeitreihen (typisch Forex) mit normalverteilten (nahe der Normalverteilung) ersten Differenzen.
Die von uns betrachteten Beispiele für künstliche Reihen (3,-1,3,-1 usw.) haben Verteilungsgesetze, die weit von der Normalverteilung entfernt sind. Es überrascht nicht, dass auch die Ergebnisse seltsam aussehen.
...Genauer gesagt, die Identität FAC=1-2/H gilt für eine Renko-Partition mit Schritt 1, die eine Zeitreihe mit normalverteilten (oder annähernd normalverteilten) ersten Differenzen erzeugt. Wenn der Aufteilungsschritt m ist, dann gilt: FAC=1-2*m/H. Für die Kagi-Partition gilt: FAC=1-2*sigma/H, wobei sigma die Standardabweichung ist. Die Identität FAC=2h-1 gilt für ALLE integralen Zeitreihen (typisch Forex) mit normalverteilten (nahe der Normalverteilung) ersten Differenzen.
Die von uns betrachteten Beispiele für künstliche Reihen (3,-1,3,-1 usw.) haben Verteilungsgesetze, die weit von der Normalverteilung entfernt sind. Es überrascht nicht, dass auch die Ergebnisse seltsam aussehen.
Korrekter ist es, FAC=1-2/H als FAC=1-2/H=-1 zu schreiben.
Die Gleichstellung gilt nur für diesen Fall, in anderen Fällen funktioniert sie nicht.
Der Algorithmus ist identisch mit dem, den Northwind auf http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=8 beschrieben hat. Beitrag vom 12.12.2006, 15:44
Die Frage, die uns interessierte, war: Welchen Wert würde der Preis im Verhältnis zur vorherigen Bewegung nach der Bildung des nächsten Extremums überschreiten. Mit anderen Worten: Der Schwellenwert wurde von der rechten Seite des durch drei Extrema gebildeten imaginären Dreiecks subtrahiert und die sich ergebende Differenz durch den vollen Wert der linken Seite geteilt. Dies ist, was wir für EURUSD 2006 tick Quotes für die Schwelle von 2 Punkten erhalten. Die Abszissenachse stellt den Wert des Seitenverhältnisses dar und die Ordinatenachse den relativen Betrag dieser Bewegungen. Das Integral der erhaltenen Verteilungsfunktion ist 1, was offensichtlich ist.
Was können wir sagen, wenn wir das erzielte Ergebnis analysieren? Wahrscheinlich ist nur, dass der Kurs nach der Bildung des nächsten Extremums umkehrt und in die entgegengesetzte Richtung geht, ohne eine Chance auf Gewinn zu geben. Diese Situation ist typisch für ein breites Spektrum von Schwellenwerten für EURUSD, EURCHF und EURGBP. Dies wiederum erlaubt es uns, den Markt als "trendlos" zu charakterisieren. In der Tat, sonst hätte der Preis wahrscheinlich seine Bewegung fortsetzen müssen...
Zu Nordwind
Zum Beispiel für eine Reihe von Ticks EURUSD 2006:
Sie sehen, dass der Wert -0,512=FAC=1-2*sigma/H=-0,51 mit einer Genauigkeit von mindestens 1% ist.
Ich wurde von den hervorgehobenen Wörtern süchtig. Was sind die Bedingungen für die Bildung eines Extremums? Ist der Umzug nicht mindestens um den Schwellenwert rückwärts gerichtet? Wenn ja, kann Ihre Zusammenfassung ein wenig präzisiert werden, indem Sie ihr den Stempel des Pessimismus nehmen.
Die Bildung eines Extremums bedeutet, dass sich der Kurs bereits umgekehrt hat und sich mindestens um den Schwellenwert in die entgegengesetzte Richtung bewegt hat. In der Verteilungsgrafik liegen die Fälle, in denen der Preis den Abstand<=Schwelle+vorherige Bewegung überschritten hat, im Intervall [0,1] und betragen 95% (nach Augenmaß). Dies scheint auf die absolute Dominanz der Renditen auf dem Markt hinzuweisen. Es gibt aber auch eine andere Sichtweise.
Nach meinen eigenen Beobachtungen beträgt die durchschnittliche Tickrate (MQ-Demo) etwa 4 Ticks pro Minute. Nach dem Archiv von Neutron sind es etwa 5. Laut GainCapital-Archiv - ca. 5,5
Und wie lange dauern kurzfristige Kursbewegungen, die tatsächlich die Möglichkeit zum Handeln bieten? Nun, nicht viel, wenn wir uns daran erinnern, was bei der Veröffentlichung von Nachrichten und bei abrupten Kursbewegungen auf dem Markt passiert. Was wird der Preis die restliche Zeit tun, wenn die Ticks mit einer solchen Geschwindigkeit folgen.
5 % der Zeit, die nach den Berechnungen von Sergey für die Trends verbleiben, sind meiner Meinung nach recht gut. Jeden Tag ist es mehr als eine Stunde! Die einzige Frage ist die Formulierung des Problems. Es scheint mehrere Lösungsmöglichkeiten zu geben.
1. Identifizierung des sich abzeichnenden Trends. Ich denke, dass dies dem Problem der Diskontinuität, über das North Wind geschrieben hat, am nächsten kommt . Welche Kriterien sind erforderlich, um sagen zu können, dass die Stationarität der Rückgabepreisbewegung nicht mehr gegeben ist?
2. Konventionell gesprochen - "Marktwetten" . Solange der Preis niedrig ist, können Sie jederzeit einsteigen. Der Markt wird zum richtigen Zeitpunkt selbst die Richtung des Trends bestimmen. Das Einzige, was Sie brauchen, ist das richtige Setzen eines Stopps bei einer Umkehrung, was wiederum ein geeignetes Kriterium oder den geschickten Einsatz von MM erfordert, das eben diese Umkehrbarkeit ausnutzt.
3. Die tatsächliche Verwendung von Reversion in der Preisbewegung. Zu diesem Zweck müssen wir den Rahmen (Ticks ? Zeiten ? H- ?) bestimmen, auf dem dieser Rebound am deutlichsten zu sehen ist. Ihr Beitrag, Sergey, nach der Lektüre von Pastukhovs These, hat perfekt gezeigt, dass es möglich ist und wie man es macht.
Ich denke, dass es viele konstruktivere Ansätze geben kann.
Ich verstehe, dass Ihr Pessimismus ironisch gemeint ist. Sie hatten nicht vor, mit jeder Tickbewegung Geld zu verdienen, oder? ? :-)) Und wenn das der Fall ist, dann könnten Sie vielleicht Ihren Schwerpunkt bei der Recherche von Marktstatistiken etwas verlagern? Was ich meine, ist Folgendes.
Große, richtungsweisende Bewegungen kommen selten vor, aber sie sind das, was uns interessiert. Vielleicht können wir sie vom allgemeinen Trampeln unterscheiden und ihre Struktur statistisch untersuchen. Die Fälle, die in Ihrer Verteilung dem Abszissenpunkt 0 entsprechen (94 % aller Fälle), bedeuten zum Beispiel, dass der Preis genau den Schwellenwert in der entgegengesetzten Richtung überschritten hat. Wenn er 2 Schwellenwerte in der ursprünglichen Richtung überschritten hat, dann ist die Summe der beiden Bewegungen bereits ein Schwellenwert, und nach einer weiteren Umkehrung bewegt sich der Kurs wieder in die ursprüngliche Richtung. Es wäre interessant, die Statistik des 3. Zickzack-Knies unter der Bedingung 1. Knie >> 2. Knie zu sehen.
Ich habe mich auch lange mit dem Tick-Zick-Zack beschäftigt und versucht, die Marktstruktur zu untersuchen. Meine mangelnde Ausbildung im Bereich der mathematischen Statistik setzt jedoch auch den von mir gemachten Problemaussagen gewisse Grenzen. Ich denke in ganz anderen Kategorien als ihr Statistiker. Deshalb wäre es sehr interessant, beide Problemformulierungen über die Untersuchung zweier benachbarter Zickzack-Knie und die Ergebnisse ihrer Lösungen hinaus zu diskutieren.
...
Meine H-Volatilität für diese Serie lag immer sehr nahe bei 2, Ihre bei 1,35.
Bei vielen anderen Personen, die diesen Parameter berechnet haben, stellt sich die Zahl 2 als dieselbe heraus.
Auch für die H-Volatilität sollten Sie nicht a, sondern b verwenden,
dann wäre es wirklich H-Volatilität, sonst ist es wieder etwas anderes.