una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 233
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Me he desviado un poco del proceso actual. Sergey, ya escribí que hace tiempo que no busco una tendencia como tal; estoy bastante satisfecho con la fuerza de la conexión entre las muestras calculada mediante la función de autocorrelación. No hace mucho escribiste que en general también hay variedades de tendencias en dichas series, pero es imposible encontrarlas.
Pero sería interesante para mí ver mi criterio sobre dicha serie. Te agradecería que me proporcionaras una forma de calcular el proceso de Wiener, preferiblemente una captura de pantalla de una fórmula de Matcad, o el propio archivo. Compruébalo.
Oh, ¿el archivo que he publicado no es suficiente? Son 10^6 ticks.
Pero me interesaría ver mi criterio sobre dicha serie. Te agradecería que me facilitaras la forma de calcular el proceso de Wiener, preferiblemente una captura de pantalla de la fórmula de matcad o el propio archivo. Compruébalo.
Oh, ¿el archivo que publiqué no es suficiente? Son 10^6 ticks.
No uso garrapatas por una cuestión de principios. Y no le veo ningún sentido. Además, no uso OHLC y combinaciones aritméticas de ellos como datos de entrada.
Y confieso que aún no he probado los componentes de mi sistema en un proceso Wiener "puro". Sergey, por favor, no hagas daño, a menos que no sea un secreto comercial. :о)
n es el número de miembros de la fila, sigma es la desviación estándar.
Sergey, gracias. Voy a probar mi criterio.
Sergey, mi criterio parece funcionar. Puede ser subjetivo, pero al menos las expectativas se confirmaron en general. Así, la generación del proceso Wiener se realizó en las mismas condiciones, y el dato actual se eligió como el más externo de la muestra. El gráfico de fuerza de conexión debe leerse hacia atrás, es decir, desde el valor más a la derecha hasta el principio (historia).
Serie de precios
EURUSD: Este es un caso bastante típico para un gran número de cálculos en una serie de precios. Se caracteriza por grandes valores de fuerza de conexión entre muestras (en unidades convencionales, desde 350 hasta algunos miles, aún no he encontrado valores menores) para las primeras y una caída prolongada y suave hasta cero.
Proceso Wiener.
Generalmente se realizan unas 200 generaciones del proceso según su algoritmo. Asumí que el criterio debería mostrar vínculos débiles desde el principio y un decaimiento muy rápido de la función de correlación a cero para el proceso de Wiener. He detectado tres variantes:
1 variante.
Esta variante se obtuvo en la mayoría de las pruebas. Valores muy pequeños en comparación con la serie de precios, y un decaimiento muy rápido hacia cero.
Variante 2
No era frecuente y se caracterizaba por la ausencia total de conexión entre las muestras (sencillamente no vi esos lugares en la serie de precios).
Variante 3
Es una variante muy interesante. Ocurre muy raramente. ¿Qué puede significar? No he encontrado esto en absoluto en la serie de precios. Es tan suave, hermoso:
Si no es la tercera variante, puedo distinguir (clasificar) con bastante facilidad, el proceso de Wiener de la serie de precios. He encontrado valores muy pequeños para los primeros recuentos, pero no tan pequeños. Por lo menos, está absolutamente claro, que es aconsejable no comerciar en tales lugares locales teóricos. En general, estos son los resultados.
Aquí el eje x es H, el eje y es la volatilidad H. Estos son gráficos de kagi, no los he calculado.
El color azul representa los datos de GainCapital sobre el EURUSD, unos 2 millones de ticks.
En rojo está la misma serie de números aleatorios publicada anteriormente por Neutron, 1 millón de ticks.
El rendimiento mostrado en los gráficos de Neutron se obtiene fácilmente utilizando la fórmula
f(H)=(Hvol - 2)*H
De este gráfico se desprende que a H>20 el arbitraje desaparece rápidamente.
Y Sergey muestra que para el EURUSD kagi no permite el arbitraje en absoluto.
Es más probable que se obtengan resultados similares para el EURCHF y menos para el EURGBP.
Sin embargo, (1,92-2)*20=1,6, es decir, menos de 2 puntos. Esto es apenas suficiente para cubrir el diferencial.
...Si no es la tercera opción, puedo distinguir (clasificar) con bastante facilidad, un proceso de Wiener de una serie de precios. He encontrado valores muy pequeños para los primeros recuentos, pero no tan pequeños. Por lo menos, está absolutamente claro, que es aconsejable no comerciar en tales lugares locales teóricos. En general, estos son los resultados.
Sergey, el hecho de que tu criterio para el proceso de Wiener no sea cero (o lo que deba ser. Si es cero, ¿qué tan cerca de cero debe estar el indicador?) sugiere un posible error en el código.
Por favor, comente la observación.
En mi último post, publiqué los resultados de la evaluación de la estabilidad del criterio para una serie de minucias para diferentes años. Lo correcto, en primer lugar, era dar una justificación de la aplicabilidad del método de construcción Kagi-renko que utilicé para una serie de puntos característicos. Para ello, construiremos un proceso de Wiener con una función de distribución (PDF) de las amplitudes de las primeras diferencias idéntica a la serie EURUSD 2004 1m.
Los FR se muestran a la izquierda. Los puntos azules son EURUSD, los rojos son RNGs, y sus correlogramas están a la derecha. Una mente inquisitiva habrá notado la diferencia en la fuerza de la correlación entre las muestras de las series EURUSD ticks y 1m...
Ahora podemos observar el comportamiento de f(H)=nt-2H, para un proceso Wiener idéntico al de los minutos. ¡Esperamos "cero" en toda la gama de averías!
Como se puede ver, "cero" para la construcción de kagi "1minuto" no funcionó... Aunque todo está bien para las garrapatas (ver dos posts más arriba). No lo he averiguado, pero seguro que los resultados de las estimaciones de rendimiento "minúsculas" del post anterior no se pueden utilizar.
El archivo del proceso de Wiener idéntico a las actas del EURUSD 2004 se puede encontrar aquí:
https://c.mql5.com/mql4/forum/2007/01/RNDUSD1m.zip
La volatilidad H, para los intervalos "grandes" suele ser de 2,
independientemente del valor H, como debería ser en teoría. En intervalos "cortos",
así como H-Hurst puede mostrar cualquier cosa. Dado que los datos son bastante
"aleatorio" el resultado (cálculo de la volatilidad H) también es "aleatorio".
La tarea, en principio, está planteada por Pastukhov: encontrar "mercados" con anomalías
Volatilidad H. A largo plazo.
Me pregunto cómo distingue entre intervalos "largos" e intervalos de larga duración.
Si para los intervalos "largos" la volatilidad H tiende a 2, y para los intervalos "cortos"
puede mostrar algo, entonces ¿cómo podemos determinar la volatilidad a largo plazo que se puede utilizar en la práctica?
que se puede explotar de forma práctica?
Creo que el punto culminante está en otra parte. La volatilidad H, al igual que el H-Hurst,
es una medida de la persistencia-antipersistencia del mercado. Pastukhov por sus experimentos
se llevaron los índices SP500 y NASDAQ. Estos índices han tenido una tendencia al alza durante siglos desde
desde su introducción. Como probablemente adivinen, tiene que ver con la economía. Incluso si
la economía estadounidense se detuviera, esa tendencia al alza seguiría existiendo. Aunque sólo sea porque...
porque los precios suben por la inflación y la devaluación y todas esas tonterías. Y estos índices
son un reflejo de los precios. La situación probablemente seguirá siendo la misma en el futuro.
En el mercado de divisas la situación es completamente diferente. Ninguna moneda puede estar en un estado constante de
hacia arriba o hacia abajo contra los demás. Eso sólo podría llevar al colapso de la
economía. Por lo tanto, el Forex, por su propia naturaleza, no permite tendencias perpetuas. Y así es,
que no puede existir ninguna anomalía a largo plazo en Forex. Así que el problema de Pastukhov
debe resolverse en otro lugar.
Me pregunto cómo ve usted la diferencia entre los intervalos "largos" y los de larga duración.
Si para los intervalos "largos" la volatilidad H tiende a 2, y para los "cortos" puede mostrar cualquier cosa.
Los intervalos pueden mostrar cualquier cosa, entonces cómo se determina el largo plazo,
que se puede utilizar en la práctica?
Al igual que este concepto se define en la estadística en general. Por lo general
valores distribuidos normalmente, existen medidas de confianza en los resultados. Por ejemplo, según los grados
de la libertad. En general, muchos números son más confiables, asumiendo la estacionariedad.
En realidad, a eso me refería cuando señalé la falta de
de métodos para determinar los límites de confianza. Y la transferencia de las propiedades de un proceso de Wiener
con una distribución gaussiana a los ticks del mundo real no es del todo correcto porque
son procesos diferentes. Desgraciadamente.
y H-Hurst's es una medida de la persistencia-antipersistencia del mercado.
Digamos que, a diferencia de H-Hurst, la volatilidad H es más comprensible y fácil
para estudiar. Con N-Hurst es mucho peor. Algún día me pondré las pilas y lo mostraré.
han tenido una tendencia al alza durante siglos desde que se introdujeron. Como probablemente pueda
como probablemente entiendas tiene que ver con la economía. Aunque la economía estadounidense
economía estuviera parada, seguiría habiendo una tendencia al alza. Aunque sólo sea porque..,
porque los precios suben por la inflación y la devaluación y todas esas tonterías. Y estos índices
son un reflejo de los precios. La situación probablemente seguirá siendo la misma en el futuro.
En el mercado de divisas la situación es completamente diferente. Ninguna moneda puede estar en un estado de
o a la baja en relación con otras monedas. Eso sólo podría llevar a un
el colapso de una economía nacional. Por ello, el mercado de divisas, por su propia naturaleza, no permite
de las tendencias seculares. Y se deduce que ninguna anomalía a largo plazo en forex
no puede existir. Es decir, el problema de Pastukhov debe resolverse en otro lugar.
Ya lo he dicho al menos dos veces en este hilo.