una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 33
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Sólo una pregunta general.
Yuri, en cuanto a la aplicación práctica, o más bien a los métodos subyacentes, todo es bastante sencillo: la función cuadrática tiene coeficientes que hay que seleccionar de forma óptima - la regresión da un lineal, o más bien una estimación para su construcción. Y, en consecuencia, podrá estimar hasta qué límites (amplitudes) en la expansión de Taylor (construcción de la forma cuadrática) se puede utilizar este coeficiente. Además, en cuanto a otros coeficientes, piense usted mismo. Y para encontrar el mínimo de energía potencial no es necesario conocer la trayectoria del precio, sino lo que es más importante conocer - el gradiente potencial ;). Es decir, el estado dinámico de su potencial cero - hay que contar algo para el potencial cero. Y todo esto es suficiente para estimar - la diferenciación directa no es necesaria.
Si en sentido figurado, "sobre los dedos", aplicando imágenes geométricas:
imagina que sobre la superficie (análoga de algún terreno accidentado) rueda una pelota (este es el precio). No es necesario conocer los entresijos de la elaboración del balón para determinar las zonas de atracción de su trayectoria. Es mucho más útil conocer las propiedades de este "terreno accidentado".
Creo que esto es realmente el final: los comentarios han terminado.
Lo anterior es suficiente para construir, si no exactamente repetir, una estrategia similar, y los comentarios solandr bastante confirmarlo :).
Buena suerte y buenas tendencias.
HZZ leer su último post. Lo diré de nuevo - sólo un consejo - no trate de buscar/identificar los diferenciales para la trayectoria de los precios. Los errores de aproximación cuando hay muchos factores que influyen en la trayectoria y si la influencia de estos factores es más o menos la misma, si convergen con el aumento de los grados de libertad (orden de aproximación, tamaño de la muestra), entonces convergen a una distribución normal y esto es un hecho comprobado, úsenlo ;). Y esto significa que los intervalos de confianza para ellos (errores) pueden estimarse de forma más razonable que para la propia trayectoria. (Mucho si en una frase, pero no puedo formularlo más simple...) De lo contrario, se corre el riesgo de no ver el bosque por los árboles.
¿Ha querido decir una secuencia de "colas" de una barra a partir de aproximaciones de submuestras por una función de la forma seleccionada? Aun así, es una aproximación ligeramente diferente. ;-) Y obtendremos una respuesta a la pregunta de cuánto se parece esta secuencia de "colas" a la fuerza motriz, más que a la función original.
¿Lo he entendido bien?
Gracias por sus recomendaciones y consejos.
Por desgracia, por alguna razón desconocida, no podemos entendernos.
Todo lo que has escrito en este post es efectivamente una repetición de lo que has dicho más de una vez. Sin embargo, no necesitaba repetirlo. Aprecié la solidez y coherencia de tu planteamiento desde el principio (en cuanto me di cuenta :-) y te expresé mi admiración ya en la página 5 de este hilo.
Pero no estoy tratando de repetir su enfoque, no estoy buscando distribuciones y no estoy diferenciando nada.
No soy capaz de hacer nada en absoluto sin entender lo que estoy haciendo. La discusión en este hilo me ha llamado la atención sobre algunos puntos (por ejemplo, la estimación de la probabilidad) en los que no había pensado antes. Y esto es bastante útil para mi propio sistema. Por eso intento entender algunos detalles técnicos y participar en la discusión.
Construyes intervalos de confianza usando calambres, ¿no? Y su anchura en unidades de sco está determinada inequívocamente por la distribución. Por eso he preguntado cómo lo hacéis precisamente porque no voy a buscarlo y me conformo aquí (a falta de la mía) con la experiencia de otro.
En cuanto al cálculo del índice de Hurst, no entiendo su falta de voluntad para comentarlo. Un simple punto técnico. Nada que ver con las sutilezas de la estrategia o los secretos de sus métodos. Para obtener un resultado significativo es necesario tener un algoritmo de cálculo significativo. En el colegio me enseñaron a doblar manzanas y peras :-)
Lo que has escrito sobre los errores de aproximación, lo entiendo y lo uso. Gracias.
En principio es correcto, pero sólo cuando se construyen los límites de confianza del canal la acción, o la dirección de esa función de aproximación muy conductora se extenderá obviamente más de 1 barra si es realmente la función que está conduciendo el precio en este momento y no una función que se recoge al azar. Es bastante comprensible que al calcular el canal, los propios canales se "desvíen" dentro de algunos límites. Bueno, estamos tratando de entender la interdependencia de cada transacción sucesiva con la anterior, ¿no es así? (Ver el mismo libro.) Y para entender cómo las operaciones son interdependientes podemos tener en cuenta aquellos factores que influyeron exactamente en ese momento (qué canal o precanal de la muestra principal existía en ese momento), cuando se conocían los datos anteriores y en base a los cuales la multitud estaba tomando una decisión media para la siguiente barra, por así decirlo.
Si le preocupa el hecho de que la siguiente barra pueda romper el canal, de hecho, si no hubo algún evento extremo, sino alguna noticia estándar, a la que la multitud estaba esperando ir, entonces varias barras siguientes permanecerán en el mismo canal aproximado por esta función. Si la noticia resulta ser errónea, la reacción del mercado suele ser bastante floja. En esos casos, las noticias son del tipo "El mercado reaccionó débilmente a la subida de los tipos de interés". En los casos en que se produce una noticia que nadie esperaba, la multitud puede correr hacia el lugar equivocado (no en el canal correcto), pero después de un corto tiempo, la multitud simplemente no sabe qué hacer a continuación. Y sólo después de algún tiempo, cuando se empiezan a formar nuevos canales, la multitud empieza a actuar de forma más consciente. Y muy a menudo, el precio intenta volver al canal, del que se cayó accidentalmente debido a una noticia inesperada.
Así que, más o menos, escribí cómo lo hago: por el intervalo de confianza. Me explico con más detalle: si el canal de regresión describe correctamente el movimiento, lo ideal es que todos los precios se sitúen en la línea de regresión. ¿Qué significa la anchura del intervalo de confianza? Que con una probabilidad determinada la trayectoria se encontrará dentro. Si el canal es verdadero y hemos clavado uno de los límites, es fácil volver a calcular la probabilidad de que volvamos.
Construyes intervalos de confianza usando calambres, ¿no? Y su anchura en unidades sko está determinada inequívocamente por la distribución. Por eso he preguntado cómo lo hacéis precisamente porque no voy a buscarlo y me conformo aquí (a falta de la mía) con la experiencia de otro.
Sí. Lo hago de forma sencilla: lo comparo con la "peor" distribución que aún converge.
En cuanto al cálculo del índice de Hurst, no entiendo su falta de voluntad para hablar del tema.
Como ya he dicho muchas veces, después de identificar la muestra calculo el índice de Hurst para el canal seleccionado para hacer una conclusión sobre la forma en que éste (el canal) participa en el pronóstico.
Buena suerte y felices tendencias.
Po4itav o 4iom vy sdies' govorite s kooficientom Xersta ja pdumal 4to mozet vam prigoditsia i moja narabotka kokda tryu opuoznat' ods4iot voln na UP or DOWN or flat. Fragmento de piel de svojevo indikatora (u menia priviazka s Fibonacci golden ratio):
extern int HighLowPeriod=350; extern int PriceShift=0; extern double TrendFactor=0.38197; int start() { int MaxPriceBar=0; int MinPriceBar=0; double MaxPrice=0; double MinPrice=0; int WaveAngle=0; MaxPriceBar = Highest (NULL,0,MODE_HIGH,HighLowPeriod,1); MinPriceBar = Lowest (NULL,0,MODE_LOW,HighLowPeriod,1); MaxPrice = High[MaxPriceBar]; MinPrice = Low[MinPriceBar]; //additional conditions for WaveAngle goes here if (MinPriceBar < MaxPriceBar) // Counting UP { if (WaveAngle == 0) { if ((Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) < (Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 2; // Possible DOWN trend if ((Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) >= (Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 3; // Possible trend end } } else { if (WaveAngle == 0) { if ((Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) < (Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 1; // Possible UP trend if ((Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) >= (Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 4; // Possible trend end //if (Symbol() == "EURUSD") Print("WaveAngle:",WaveAngle, " MaxPriceBar:",MaxPriceBar," MinPriceBar:",MinPriceBar," (MinPriceBar - PriceShift) * TrendFactor:", MathRound((MinPriceBar - PriceShift) * TrendFactor)); } } Comment("WaveAngle:",WaveAngle); }Eto davolno prastoj metod, no. o4en efektivnyj, kokda vash kooficient Xersta byvajet 0.5+, v etom kode dumaju WaveAngle budet imet zna4enije 1 or 2 :) Eto dajot verojatnost' 85%+ 4to ods4iot na4ala (UP/DOWN) voln Elliota - pravil'nyj.
Что же касается расчета показателя Херста, то мне совершенно непонятно Ваше нежелание высказаться по этому вопросу.
Ya he dicho más de una vez que tras identificar la muestra, calculo el índice de Hearst para el canal seleccionado con el fin de sacar una conclusión sobre la forma en que éste (el canal) participa en la previsión.
Vladislav,
Debes estar bromeando, ¿repitiendo lo que ya has dicho más de una vez?
Pero si no es así y me equivoqué, entonces repetiré por tercera vez la cuestión en torno a la cual se desarrolla realmente la discusión.
solandr, al calcular el índice de Hurst, utiliza las escalas de errores de aproximación y cuenta el diferencial como precios altos - bajos (y no errores). ¿Es correcto?
Ahorro de tiempo. ¿Sólo sí o no?
Buena suerte.