una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 202
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En este sentido, sugiero debatir este tema, además de que esta parte puede convertirse en la base o en un buen complemento para las estrategias en desarrollo. Si tiene alguna idea o quién ha hecho esos estudios, por favor, compártala.
PD: Gran esperanza para Sergei(Neutrón). Seguro que tiene un par, tres criterios interesantes.
¡Feliz Navidad a todos! ¡¡¡Y tendencias al alza en todos los empeños!!! :о))))
:) No, no en el sentido de que todo fue de forma cultural, no se vieron hombres lobo :)
Es que mi investigación se ha desviado un poco de la dirección de la rama... Así que decidió echar un vistazo más de cerca a Fibo tratar de anotar algunas estadísticas para ver lo que es ... algo como esto ... ...aunque está crudo. No sé si lo he hecho, pero me da pereza buscarlo y revisar el código de otros, el indicador en el que estoy escribiendo esto se ve fatal, pero el programa entiende qué y dónde.
Me refería, por ejemplo, a criterios estadísticamente fiables de detección de tendencias. Es decir, sugiero que se discutan métodos alternativos al análisis técnico para detectarlo. Y las cuestiones que plantea son igual de importantes e interesantes. Pero aquí probablemente deberíamos ir de forma secuencial, primero encontramos la tendencia y luego predecimos la vida útil.
PD: Por cierto, desde la página 90 hasta, creo, la página 93, "presenté" mi Hearst y estaba en, creo, la página 30. Pero, de hecho, la primera mención a él está fechada en la página 4. :о)
En cuanto a la duración de la "estructura", prácticamente aprendí (bueno, me lo parece, al menos los experimentos lo confirman hasta ahora) a determinar por Hearst. El motivo por el que necesitaba una tendencia "razonable" se expone brevemente, entre 90 y 92 pp.
En este sentido sugiero que discutamos este tema, además esta parte puede convertirse en una base o un buen complemento para las estrategias que desarrollemos. Si tiene alguna idea o quién ha hecho esa investigación, por favor, compártala.
PD: Gran esperanza para Sergei(Neutrón). Seguro que tiene un par, tres criterios interesantes.
¡Feliz Navidad a todos! ¡¡¡Y tendencias al alza en todos los empeños!!! :o))))
Me uno a la buena causa de Grasn. Consciente de que los aficionados somos capaces de convertir este tema en una charla de cocina de amas de casa, animo a los especialistas en series temporales a participar en el intento de aplicar los conocimientos científicos acumulados al mercado de divisas.
Me uno a la buena causa de Grasn. Consciente de que los aficionados somos capaces de convertir este tema en una charla de cocina para amas de casa, insto a los expertos en el campo de las series temporales dinámicas a participar en el intento de aplicar los conocimientos científicos acumulados al mercado de divisas Forex.
Parece una llamada de auxilio... :o))) broma. La ayuda de los profesionales de las filas dinámicas sería de gran ayuda, pero ahí es donde hay que conseguirla. Gracias por el apoyo de todos modos. :о)
Por cierto Sergey, dicen que en Estados Unidos las amas de casa "volcaron" alguna bolsa o algún actor importante (no recuerdo exactamente los detalles, y fue hace relativamente mucho tiempo).
Ahora estoy tratando de "cocinar" un plato sencillo (considerémoslo un glaseado) sobre la base del criterio de la suma conmutativa. En algún lugar de las profundidades de Internet. La esencia del criterio es simple: la suma se calcula
V(i)=SUMA{f(y(i) - mediana(y))}
donde
f(i)=1 si (y(i) - mediana(y))>=0
f(i)=-1 si (y(i) - mediana(y))<0
La estadística es el número de transiciones R a través de cero para una determinada probabilidad de confianza alfa. Si se cumple R1(alfa)<R<R2(alfa), la serie se considera aleatoria. He aquí un pequeño ejemplo:
Serie original
Parámetro V(i)
En este caso, el número de transiciones para este número de muestras, está cerca del límite R1 pero formalmente no hay suficiente 1 transición más para que esta muestra sea considerada aleatoria. Todavía estoy experimentando...
¿Puede alguien más compartir su investigación?
Grasn, ¿puedes ser más específico sobre lo que significa "detección de tendencias"? Una tendencia existente puede ser detectada por un simple cruce de MA, por ejemplo. Otra cosa es la estimación de su estabilidad y tiempo de vida (es decir, cuántos puntos cambia el precio antes de girar)... Esto es realmente una cuestión de preguntas...
ejemplo, me refería a criterios estadísticamente fiables de detección de tendencias. Es decir, sugiero que se discutan métodos alternativos al análisis técnico para su detección. Y las cuestiones que plantea son igual de importantes e interesantes. Pero probablemente deberíamos ser coherentes aquí, primero encontramos la tendencia y luego predecimos la vida útil.
No creo que en este asunto ni siquiera con un tramo, incluso con un tramo muy, se pueda confiar en el cruce de MA. No dice NADA sobre la fase de mercado. Por ello, todos los sistemas basados en cruces de MA fracasan. Además, 2 MAs son 2 parámetros. Este es un comportamiento arbitrario. Y donde hay arbitrariedad, no puede haber ni ciencia, ni objetividad.
Desgraciadamente, no sé cuáles son los métodos alternativos de AT. ¿No querrás decir FA, Sergey? :-)) Si no le importa explicar a qué se refiere.
Yo, por ejemplo, no puedo imaginarme cómo es posible hacerlo: "primero encontramos la tendencia, luego predecimos la vida útil", si no sé lo que es en absoluto. Un cambio de precio direccional en 5 minutos es una tendencia? ¿En 5 días?
Así que, para ser consecuentes, primero tenemos que ponernos de acuerdo sobre lo que es una tendencia. Me refiero a su definición formal.
Creo que la cuestión de una definición formal es una cuestión de principios. Y no porque sin ella no podamos identificar las tendencias. Cada uno de nosotros lo hace, aunque cada uno lo hace de manera diferente. Y lo más probable es que todos lo hagan a ojo y no con la ayuda de ningún criterio. Pero nos hemos reunido aquí porque todo el mundo está tratando de crear un experto, es decir, un programa de comercio. Y el programa no entiende de elocuencia y gesticulación.
Una cosa más. No creo que los expertos en el campo de la estadística matemática, el análisis gráfico, los sistemas dinámicos, la inteligencia artificial, etc., etc. sean menos valiosos en esta materia que los expertos en el campo de las series temporales dinámicas. Sin embargo, no hay que contar con ellos. También es un principio: en Forex uno debe confiar sólo en sí mismo. Ningún hombre bueno vendrá a traerte ni un experto preparado, ni una estrategia, ni siquiera una teoría. Pero una buena idea puede nacer como resultado de la discusión aquí en el foro. Y luego cada uno (que lo haya entendido y apreciado) puede (independientemente) intentar aplicarlo en su programa.
No estoy sugiriendo exprimir nada, sólo tengo curiosidad, ¿hay algún resultado positivo cuando se utiliza este método Hurst? ¿Sólo por curiosidad? Si es así, ¡¡¡grandioso!!! :)))))))))))))))
Complementario, dice usted :0) Bueno, si es así, aconseja, algo de literatura. Sólo para información general...
Le estaré muy agradecido. :)))
No creo que se pueda confiar en el cruce de MA ni por asomo, ni siquiera por asomo. No dice NADA sobre la fase de mercado en absoluto. Por eso ..........
Yuri, voy a empezar con una pregunta, aunque no sea de tacto, ¿qué es FA?
Totalmente de acuerdo con tu opinión sobre el MA, esa es la razón por la que decidí sacar este importante tema como la búsqueda de tendencias por métodos alternativos. Por métodos alternativos, hasta ahora me he referido modestamente al menos a la estadística matemática aplicada, quizá los ámbitos profesionales que ha enumerado también constituyan una base de ideas útil.
En términos de estadística matemática (tal y como yo la entiendo), el concepto de tendencia se basa en cierta fuerza abstracta de relación entre los valores de una serie. Y, aparentemente, todos los criterios revelan esta relación de un modo u otro. En mi post en esta página ("grasn 06.01.07 23:20") acabo de poner un ejemplo de ese criterio (supongo que estabas escribiendo una respuesta en ese momento :o). El criterio en este caso es el número de cruces de cero. En el caso de una línea, no habría ningún cruce de cero. En otras palabras, el número de cruces de cero es una estimación indirecta de la conectividad de los datos.
Estoy de acuerdo en que la definición de tendencia es muy importante, pero no puedo darla (no me refiero a una definición intuitiva, aunque se puede empezar con ellas), por la sencilla razón de que no sé en este momento qué es una tendencia. Si existiera una definición matemática rigurosamente aplicada (no algo como, la tendencia es un movimiento direccional del precio, la presencia de enlaces entre los datos, o el valor posterior debe ser mayor que el anterior, o similar), entonces encontrarla sería mucho más fácil, y no habría necesidad de discutir el tema.
Puede que tengas razón en que no hay que separar las nociones de duración de la tendencia y de tendencia propiamente dicha. En este caso, la tarea se volvería bastante más difícil, ya que habría que buscar una tendencia con esa duración. Es complicado. Como escribí antes (debo estar aburrido ya :o), es posible identificar la vida de una "estructura" basada en los datos de Hearst y algunos parámetros adicionales, pero el indicador de Hearst no puede encontrar una tendencia, aunque puede ser posible dotarlo de tan valiosa capacidad - si los valores diferentes de 0,5 se consideran una tendencia (cuánto diferente, más "tic" del indicador). Me parece más lógico y fácil encontrar primero una tendencia basada en algún criterio, y luego predecir su duración.
PD: Por cierto, mientras escribía, se me ocurrió una idea para definir una tendencia (terminología... definir significa encontrar): se divide una serie en segmentos de igual longitud, se suman todos los valores de estos segmentos y se normalizan. Si existe una dependencia del tipo siguiente: cada valor sucesivo es mayor que el anterior o viceversa, esto indica la presencia de una tendencia. Sin embargo, es más una búsqueda de una tendencia que una definición de la misma. :о)
Corrección, no me refería exactamente a MA. La suma normalizada se asigna a la mitad de dicho segmento, sin ventana deslizante, por ejemplo... :o)
Alex Niroba:
grasn No quiero forzar nada, sólo tengo curiosidad, ¿hay algún resultado positivo al utilizar este método de Hearst? ¿Sólo por curiosidad? Si es así, ¡¡¡grandioso!!! :)))))))))))))))
Complementario, dice usted :0) Bueno, si es así, aconseja, algo de literatura. Sólo para información general...
Le estaré muy agradecido. :)))
No puedo hablar por todo el mundo, pero yo tengo lo que yo llamo los resultados más positivos.
En cuanto a la adición de la teoría de las ondas de Hirst, no puedo aconsejar nada. Hasta ahora son mis propias ideas y mis propias investigaciones. Si los resultados son satisfactorios, sin duda escribiré. Voy a escribir y si no es en absoluto. :о)
V(i)=SUMA{f(y(i) - mediana(y))}
donde
f(i)=1 si (y(i) - mediana(y))>=0
f(i)=-1 si (y(i) - mediana(y))<0
La estadística es el número de transiciones R a través de cero para una probabilidad de confianza dada alfa. Si se cumple R1(alfa)<R<R2(alfa), la serie se considera aleatoria. He aquí un pequeño ejemplo:
En este caso, el número de transiciones para este número de muestras, está cerca del límite R1 pero técnicamente falta 1 transición más para declarar esta muestra como aleatoria. Todavía estoy experimentando...
¿Puede alguien más compartir su investigación?
Grasn, la expresión que has dado para el "criterio de suma acumulativa" es, de hecho, una expresión inexacta para el coeficiente de autocorrelación de la serie de residuos. En efecto, si este último puede definirse como la relación entre el número de saltos de precios codireccionales y el número total de saltos en una sección seleccionada de la serie temporal (definida por la TF) como:
r[i]=SUMA{(Open[i+1+k]-Open[i+k])*(Open[i+k]-Open[i-1+k])}/SUMA{|Open[i+1+k]-Open[i+k]*(Open[i+k]-Open[i-1+k]|}, donde la suma se realiza en la ventana k=0...100 (por ejemplo).
Obtendremos casi el mismo resultado. Pero el coeficiente de autocorrelación es conocido por todos, mientras que el "criterio de suma acumulativa" sólo lo conoce un pequeño círculo de amas de casa :-) Las propiedades del CAE se describen en los libros de texto de matemática y no se estudian las propiedades del "criterio de la suma conmutativa", sino que, por supuesto, se reducen a este último. Por lo tanto, hago un llamamiento a todos para que se abstengan de reinventar la rueda y utilicen el aparato matemático que ha sido probado durante siglos. ¡Consigamos un comportamiento ÓPTIMO, no sólo en el mercado sino también en la investigación!
De vuelta a nuestras ovejas.
Dispongo de material disperso sobre series temporales procedente de congresos científicos y de interesantes disertaciones en este ámbito aprobadas por la VAK. Lamentablemente, no guardé las referencias a los autores de las obras, así que si cito, lo haré sin cortes.
Cuando se construyen modelos de relaciones a largo plazo, se debe tener en cuenta la presencia o ausencia de una tendencia estocástica (no determinista) en las series temporales analizadas. En otras palabras, es necesario decidir si cada una de las series consideradas se atribuye a la clase de series que son estacionarias en comparación con la tendencia determinista (o simplemente estacionarias) - series TS (estacionarias de tendencia), o a la clase de series que tienen una tendencia estocástica (posiblemente, junto con la tendencia determinista) y que conducen a la serie estacionaria (o estacionaria en comparación con la tendencia determinista) sólo por una diferenciación única de series - series DS (estacionarias de diferencia).
La diferencia fundamental entre estas dos clases de series es que en el caso de las series TS, la deducción del componente determinista de la serie hace que la serie sea estacionaria, mientras que en el caso de las series DS, la deducción del componente determinista deja la serie no estacionaria debido a la presencia de una tendencia estocástica.
Obsérvese que el procedimiento de identificación de la tendencia sólo es posible en el caso de tendencias deterministas en las series. Este es un punto importante. Nuestra tarea, por lo tanto, se reduce a definir la clase a la que pertenece la serie temporal analizada y sólo entonces discutir el método de identificación de la tendencia. Ya he realizado algunos trabajos preliminares en este ámbito y el resultado es negativo: las series temporales del mercado de divisas contienen SOLO tendencias no deterministas (estocásticas). En la naturaleza NO hay forma de detectarlos a tiempo. Pero quizá me equivoque :-)
¿Trabajamos en ello?