una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 265
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Intento ser fuerte. :о)
Si dividimos los objetos mencionados en estadísticos, fenomenológicos y microscópicos, los primeros, en mi opinión, son los menos diseñados para la evolución, ya que se basan totalmente en el pasado. Estos últimos son probablemente los más. Mis últimos mensajes son sólo eso... sueña con un modelo así. :)
También pasé mucho tiempo recopilando estadísticas similares, pero luego llegué a la conclusión de que usarlo para construir una estrategia es esencialmente un ajuste de la historia, aunque sea más correcto que usar parámetros en el probador. Sin embargo, esto no significa que sea inútil en absoluto.
No se debe permitir que la filosofía se acerque a la práctica. ¿Por qué, por ejemplo, no se puede considerar un objeto microscópico como un objeto estadístico? Y qué son los objetos fenomenológicos no lo sé, pero tengo la sospecha de que pueden ser cualquier objeto, incluso microscópico. Aunque no discuto, porque no entiendo.
No estoy de acuerdo con lo de recopilar estadísticas. Si se plantea el problema correctamente, es sólo la estadística la que finalmente da la posibilidad de obtener leyes empíricas de las posibles evoluciones del sistema.
Existe una especie de clasificación de las teorías. Microscópico es cuando se escriben ecuaciones basadas en la comprensión de los primeros principios (y luego se ajustan los datos a esta teoría :). Fenomenológico es cuando se elige alguna ecuación lo suficientemente general, se determinan los valores de los parámetros a los que describe satisfactoriamente los datos y se dice: A quién le importa lo que realmente está pasando ahí. Estadística es cuando no se elige ninguna ecuación específica para los datos, sino que simplemente se asume que todo volverá a ser igual que siempre. Estas no son definiciones canónicas, sino mis propias interpretaciones libres :)
Parece claro, pero resbaladizo de alguna manera. :о)
¿Y si intentamos simular lo más posible el proceso de formación de precios del par EUR/USD, por ejemplo? Tomemos una historia real de ticks, por ejemplo durante un año, y calculemos de forma conocida todos los coeficientes del modelo AR de orden p para una serie de primeras diferencias:
X[i]=SUMA(a[k]*X[i-k])+s, donde k va de 1 a p, y construyamos nuestra serie de ticks ajustando el término estocástico apropiado s, coincidiendo con la serie real de características integrales(CI) como funciones de distribución residual (¡en todos los desfases temporales!) y sus correlogramas. Esto se hizo. Los CI correspondientes coincidieron satisfactoriamente y podemos decir que no hay manera de distinguir dónde la serie de ticks es real y dónde es artificial (bueno, casi imposible). El resultado de la modelización puede verse en la imagen:
Ha surgido un punto interesante. La cuestión es que la serie modelo de los residuos no pertenece a la clase de los números naturales y tiene que ser redondeada de antemano (al fin y al cabo, los puntos son siempre enteros) y sólo se utilizan los términos que son >1. Equivale a influir sobre la serie modelo inicial un filtro que pasa sólo valores enteros y rechaza todos los demás (muchas otras cosas), incluidas las cifras interesantes con amplitud inferior a 1 punto... Si, como yo, te has tomado una buena cerveza antes, no es difícil adivinar que los informadores regalan en forma de indicador el material agotado y, por tanto, inútil, y lo más interesante y sabroso está dentro de la difusión y no está disponible para nosotros, los usuarios finales. Pero alguien comercia con estas cosas. ¿Qué te parece?
¿Y si intentamos simular el proceso de fijación de precios de la forma más completa posible, por ejemplo, para el par EUR/USD?
....
Hola Sergey. Es una idea interesante, salvo que no entiendo el "¿por qué?". ¿Y estás realmente seguro de que ahora sabes cómo se forma el precio?
¿Qué estás haciendo? - La estrategia H de Renco está ganando poco a poco estadísticas en la cuenta, y al mismo tiempo se está afinando el código... Todo lo que se puede contar - contó, por lo que sólo queda para beber cerveza, y las ideas en el foro para plantar con la esperanza de una respuesta.
Así es, ahora terminaré el trabajo y me iré a beber cerveza también. Las estadísticas no han recogido todo, y el experimento debe ser establecido competente. Y eso se puede hacer después de una cerveza. Por cierto, escribiste que te "rendiste" con las construcciones y que tu estrategia actual da más posibilidades de ganar. Aunque probablemente me haya equivocado de nuevo. :о)))
No sé la realidad, pero es de esperar que el tick sea el resultado de promediar un cierto número de operaciones reales. En ese sentido, debería haber, por supuesto, una parte de pico fraccionado. Pero si puede hacer algo más que atrapar estos mismos pips, me sorprenderá. Aunque, por supuesto, no he visto estas cifras y puede pasar cualquier cosa.
¿Es posible dar más detalles sobre el tipo de miembro estocástico s? Al menos el tipo de cerveza :)
Así es como resulta: "¡Todo es brillantemente simple!".
En realidad, el redondeo provoca ruido blanco en las cotizaciones que miden más o menos siete puntos.
Hizo los resultados de los cálculos aquí
http://forum.fxclub.org/showthread.php?p=717988&posted=1#post717988
Lo mismo se puede encontrar en posts donde se han hecho cálculos similares.
En realidad es extraño que hagas esa pregunta, porque puedes usar tu modelo para calcular cuánto afecta el ruido blanco en la serie del modelo a la predicción o estoy entendiendo algo mal?