una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 279
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Intentaré entrar en más detalles sobre las ondículas. Me disculpo de antemano por un post largo - no puedo hacerlo corto, el tema es demasiado rico.
Una pequeña digresión. Cuando vi las tablas de cotizaciones por primera vez, me sorprendió su similitud con las curvas que había estado procesando y estudiando durante muchos años. Por supuesto, eran de otra zona, y ahora vuelvo a estar convencido de que la naturaleza es la misma. En ese momento las wavelets ayudaron mucho, y me gustaron. Ahora quiero aplicarlos a las series de precios y ver qué consigo y qué ventajas pueden ofrecer para construir un buen ST.
Procedamos por orden.
1. ¿Por qué las ondículas?
El análisis wavelet es un caso especial del análisis multiescala, que se utiliza con gran éxito para estudiar objetos no lineales, no estacionarios, fractales y cuasiperiódicos. Y así es exactamente el mercado financiero. Y todo el mundo parece estar de acuerdo con ello. Me parece que las ondículas son justo lo que recetó el médico.
2. ¿Qué métodos debo utilizar?
Hay muchos métodos diferentes de transformación y análisis de ondículas y, de un vistazo, podemos contar al menos diez muy conocidos y muchos más exóticos. Tenemos que elegir algo. Hasta ahora, me parece que tres métodos antiguos, ya clásicos, van a funcionar muy bien aquí. Sin embargo, no descarto la idea de probar algo nuevo y exótico más adelante.
Estos son los tres métodos:
- transformada wavelet discreta (DWT), algoritmo Mull;
- transformada wavelet continua (CWT);
- wavelets en intervalo y algoritmo de elevación (LA).
No quiero hablar aquí de lo que es una ondícula (función wavelet, función de escalado, etc.), ya que ocuparía demasiado espacio y tiempo, y me parece que muchos de los presentes ya lo saben. En principio, hay mucha literatura sobre este tema en Internet. El problema es que puede ahogarse en esta información. Para aquellos que estén seriamente interesados en esta cuestión, puedo recomendar la Ayuda de MATLAB para la familiarización primaria con las ondículas - todo es claro y detallado allí. Cuando lo leí, me gustó. Aunque entonces sólo estaba en inglés -puede que ahora se haya traducido, no lo sé. Sí, una cosa más... Tengo varios artículos generales sobre el tema en ruso y mucho material en inglés. Si alguien está interesado, que me lo haga saber: se lo enviaré por correo electrónico.
Lo siento... me distraje...
Cada uno de estos métodos tiene su propio encanto y sus propias características. Y los puse juntos por una razón. Como conjunto, pueden compensar algunas de las deficiencias de cada uno.
Otra cosa importante. Hay muchos wavelets (no métodos) diferentes y, como ya sabes, no todos los yogures son igual de útiles. El problema de la elección no es fácil, y el resultado puede depender en gran medida de ello. Pero esto es lírica, sigamos adelante...
3. ¿Por qué demonios necesitas todo esto en FOREXe?
Me gusta explicar todo de diferentes maneras. No puedo abstenerme de hacerlo aquí. Pasemos a los métodos...
- DWT. Un algoritmo de cálculo muy sencillo y rápido. Descomponemos secuencialmente la serie objeto de estudio en series cada vez más cortas, lo que la hace más gruesa. En cada paso pasamos la función original a través de dos filtros de descomposición: uno de paso bajo y otro de paso alto. (Los coeficientes de estos filtros son bien conocidos para cada wavelet en particular). A continuación, simplemente eliminamos cada segundo valor de las secuencias obtenidas. Lo que tenemos después del primer filtro se pone en una pila - las aproximaciones estarán aquí, lo que tenemos después del segundo se pone en otra pila - estos son detalles. A continuación, tomemos la última aproximación del primer montón y hagamos lo mismo con ella. Y así sucesivamente... Hasta que el proceso termine, es decir, hasta que quede un valor. Eso es todo. Por supuesto, he omitido algunos detalles menores aquí, pero no son esenciales.
Cualquiera puede decir como "¿y qué hay de interesante aquí?"
Y aquí está la cosa...
En primer lugar, la DWT tiene la propiedad de la reconstrucción perfecta.
Sencillamente -hizo la conversión de ida y vuelta- obtuvo lo que tenía sin perder nada.
En segundo lugar, la cantidad de información en los coeficientes de la DWT (y su número en sí) es exactamente la misma que en la secuencia inicial. No hemos perdido ni añadido ningún trozo. Es decir, son dos caras de una misma medalla. Es posible que quiera analizar la serie de precios inicial, o que quiera analizar su representación en ondículas. A quién le gusta qué.
Básicamente, se puede decir lo mismo de la transformada de Fourier. Pero... ¡Hay un gran pero! Una función wavelet es un medio compacto y, por tanto, al observar los coeficientes wavelet, siempre podemos relacionar las características visibles con la serie original. A grandes rasgos, no perdemos resolución temporal, lo que no ocurre con Fourier. Esto es fundamental, y está en la tercera.
En cuarto lugar, podemos hacer todo tipo de bromas con los coeficientes wavelet en detalle. Podemos reducirlos, ponerlos a cero, en todas las escalas, o selectivamente, y luego hacer la transformación inversa. Básicamente: "Señor, ¿qué quiere?" Es una poderosa herramienta de filtrado.
Bien, basta de generalidades...
¿Qué he hecho exactamente con las series de precios utilizando la DWT?
En este hilo se han debatido intensamente dos cuestiones: qué es una tendencia y cómo buscarla mejor, y la aproximación de las tendencias mediante una parábola. Me interesé.
Tomé la serie de precios del EURUSD, el gráfico horario de los precios de cierre (para qué período no recuerdo, y no es importante), dos spline wavelets - uno lineal a trozos, el otro cuadrático a trozos. Hice una DWT, y luego en el mismo gráfico dibujé aproximaciones para ambas wavelets (parece ser A6, pero puedes probar otras). Está claro que serán líneas, formadas por segmentos de recta en el primer caso y por trozos de parábolas (y la curva completa en este caso resulta ser de forma troceada) en el segundo. Resulta interesante.
Por supuesto, se puede discutir si los segmentos de la línea corresponden a tendencias y a qué corresponden las parábolas, y en qué medida. Lo siento, publicaré una foto un poco más tarde (cuando haya aprendido a hacerlo) por separado, porque ya he escrito mucho aquí. Una vez visto todo esto, me pareció que las dos curvas obtenidas con tanta facilidad pueden servir de aproximación de partida para una localización más precisa de la tendencia y para la previsión de la misma ya con métodos estadísticos (CNA y regresión, autocorrelación, Hirst, etc. - se ha hablado mucho aquí). También parece que combinando estas dos curvas es posible obtener un buen indicador de tendencia, al menos no peor que muchos otros. Pero no estoy seguro, no lo he probado. Lo tengo en la memoria y lo comprobaré más tarde.
- CWT. Para mí es el mejor de todos los métodos de wavelet. Hay algunos resultados e ideas muy prometedoras (en lo que a mí respecta).
........................
Pero señores, disculpen, mis manos están cansadas de teclear. He escrito demasiado... Un charlatán es un buscador de espías.
Sin embargo, cuando escribes y en tu cabeza todo está mejor empaquetado.
Permítanme que posponga la narración (al menos hasta mañana).
En general, si la gente quiere, que continúe.
¡Buena suerte a todos y buenas tendencias!
PS. Lo siento, eso resultó ser un montón de simple teoría. Si me aburro, me corrijo y ajusto el nivel y el estilo de la exposición.
A Andre69, gracias por el interesante material introductorio sobre las ondículas. Estoy esperando la secuela.
Busqué en mis almacenes y encontré material excelentemente recopilado y comprensible sobre la teoría y la práctica de las transformadas wavelet. Si alguien está interesado, no dude en enlazarlo:
https://c.mql5.com/mql4/forum/2007/06/1.zip
https://c.mql5.com/mql4/forum/2007/06/2.zip
P.D. No he ido a ninguna parte.
Hasta ahora he estado trabajando con la estrategia Kagi según la versión de Pastuhov, avanzando lentamente hacia mi objetivo. Mientras tanto, se han realizado trabajos rutinarios para mejorar la CT. Ahora escaneo automáticamente más de cincuenta símbolos para elegir los más rentables del momento y los utilizo para operar con MTS. El cambio de líderes entre los instrumentos tiene lugar una vez al día. La rentabilidad media de la estrategia H de Cagi es de un 10% mensual. Lo más probable es que abra una cuenta real la próxima semana para probar el TS. Curiosamente, el análisis de la estrategia H+ (!) sobre el historial de ticks ya acumulado, muestra su potencial aplicabilidad a algunos pares de divisas!!! Si este hecho se verifica mediante pruebas en la cuenta real, entonces podemos hablar de un avance. La cuestión es que utilizando la estrategia H tenemos que ceñirnos al principio de "limitar el beneficio y dejar que la pérdida crezca", esto a su vez lleva a la posibilidad potencial de tomar una pérdida de 5-7 H y como consecuencia, la necesidad de trabajar con un apalancamiento de no más de 5 con H alrededor de 30-50 puntos. La explotación de la estrategia H+ no se contradice con el principio de "limitar las pérdidas y dejar que los beneficios crezcan", lo que nos permite utilizar el apalancamiento hasta 20 y, en consecuencia, tener más rentabilidad en comparación con la estrategia H+.
He aquí un resumen de lo que he conseguido en el periodo de referencia y en lo que estoy trabajando actualmente.
Creo que yo también haré un informe de situación :)
Creo que he conseguido descubrir una invariante: no es más que la relación R/S de los sitios seleccionados según un determinado procedimiento. Al menos desde 1999 en las actas del euro la distribución por años es casi constante, aunque bastante amplia. Creo que esto debería tratarse más a fondo. Para que veas, empezaré a contar Hurst de nuevo, después de haberlo rodeado. Eso le hará feliz :)
2 Neutrón:
He ojeado a Pastuhov y mi resumen preliminar: No ofrece ninguna estrategia nueva, estamos hablando de tácticas de ruptura o rebote ya conocidas. Pero ofrece un método para determinar la idoneidad de un instrumento para tocar estas tácticas.
Además, concluyo lo siguiente: Siempre que lo haya hecho correctamente, si existían instrumentos líquidos adecuados para ese juego, ahora no quedará ninguno. Los ilíquidos pueden quedarse, quién los necesita :). Afortunadamente, para jugar con DC en una pequeña la liquidez del instrumento no parece importar. Sin embargo, no profundicé en su funcionamiento.
Gracias, fue un comienzo interesante.
No te preocupes por el tamaño de tus mensajes. Está en la tradición de este hilo escribir posts largos, lógicamente conectados, científicamente fundamentados y bien ilustrados. :-)))
Tampoco deberías tener dudas sobre tu nivel. El público aquí, aunque pequeño, es muy diverso. Lo que uno ha pasado hace tiempo, el otro lo escucha por primera vez. Así que...
Que continúe sin dudas.
http://grasn.narod.ru/tutorial.pdf
En realidad, quería que Andre69 compartiera los aspectos prácticos de la aplicación.
Así es, no soy Andre69. Realmente, ¿por qué me involucré? Todo es por la sed de comunicación.
Sergei, ¡no exageres! El énfasis no estaba en el nombre, sino en los aspectos prácticos del uso.
Y lo sabes muy bien. :-)
Además, quería saber cómo aplicar las ondículas en general, y no cómo aplicarlas al forex. Tengo el objeto de investigación y he seleccionado la herramienta. Pero no sé cómo utilizarlo. :-))
2 Neutrón.
Gracias por los materiales, les echaré un vistazo y los analizaré.
Y lo sabes muy bien. :-)
Lo sé, era sólo una broma. :о)))
Y además me interesaba cómo aplicar las wavelets en principio, y no cómo aplicarlas para trabajar en Forex. Tengo el objeto de investigación y he seleccionado la herramienta. Pero no sé cómo utilizarlo. :-))
¿Y qué herramienta, si no es el secreto comercial? Por cierto, recomiendo prestar atención a los esqueletos, cosa útil, al menos yo calculo mis coeficientes en base a ellos.
PD: Me acuerdo del cálculo de Hearst basado en el análisis wavelet, pero no encuentro materiales. Pero estoy seguro de que estaban en alguna parte. En cuanto los encuentre los publicaré.
al Candidato
Creo que he encontrado una invariante - no es otra cosa que la relación R/S para las secciones seleccionadas por un determinado procedimiento. Al menos desde 1999 en las actas del euro la distribución por años es casi constante, aunque bastante amplia. Creo que esto debería tratarse más a fondo. Para que veas, empezaré a contar a Hurst de nuevo, después de haberlo rodeado. Eso le hará feliz :)
Ya estoy contento. :о)))) Por cierto, ¿no puedes contarnos un poco más sobre el hallazgo?
¡Oh, sí! Ha funcionado. Pero no a la primera.
Curva azul - EURUSD, precios de cierre por hora, tomados del historial, durante aproximadamente 1,5 meses.
La curva roja - aproximación de A7 obtenida como resultado de la transformación wavelet utilizando una wavelet spline lineal a trozos. Anticipando posibles preguntas - este wavelet en MATLABe llama bior2.2 .
La curva negra es la misma, pero la ondícula es diferente: cuadrática a trozos o bior3.3. Aunque no se ve claramente en la imagen, esta curva está formada por trozos parabólicos. ¡Eso es seguro!