una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 280
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El gráfico de precios es el mismo que en mi imagen anterior. Abajo en rojo está el indicador, por así decirlo. Hecho rápidamente a partir de dos curvas wavelet de la primera imagen, simplemente restándolas y escalándolas. En realidad está en torno a cero, pero aquí está elevado sólo a efectos ilustrativos. Todavía no está claro si es útil. Tendré que comprobarlo.
Además, hay muchas combinaciones de resultados de la transformada wavelet y debemos buscar las mejores. El algoritmo para calcular estas curvas es bastante sencillo y no es caro. Creo que se puede implementar fácilmente en MQL.
Yo mismo no voy a hacerlo en un futuro próximo (por mis propios motivos). Si alguien está interesado, puedo ayudar con consejos sobre wavelets y algoritmos.
Por cierto... Tras buscar en la inmensidad de Internet, no he encontrado ningún indicador basado en ondículas. Esto me resulta extraño. ¿Quizás no entiendo nada?
Gracias, ha sido un comienzo interesante.
Sin embargo, cuando escribes y en tu cabeza todo está mejor empaquetado.
No te preocupes por el tamaño de tus mensajes. Está en la tradición de este hilo escribir posts largos, lógicamente conectados, científicamente sólidos 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.
Gracias.
¿Incluye el diferencial o no?
Se lo agradezco de antemano.
И..?
Observando la imagen, podemos hablar de un método particular de interpolación de una serie numérica no equidistante (obtenida de la serie temporal del EUR/USD por varios métodos) utilizando polinomios lineales o cuadráticos. Pero necesitamos la EXTRAPOLACIÓN. ¿Cómo se llevará a cabo esta transición?
Además, quiero resaltar el hecho de que nosotros, como traders, tenemos que trabajar todo el tiempo en el lado DERECHO de una serie numérica, y debido a la casualidad habrá inevitablemente un retraso de fase de nuestros cálculos, que de una manera u otra depreciará el resultado obtenido. Por lo tanto, la pregunta puede plantearse de la siguiente manera: ¿El método de la transformada wavelet para los circuitos casuales da menos retardo de fase en comparación con un filtro LF ideal (en este sentido ).
Tenga en cuenta que la TS implementada mediante IFNF no ofrece ninguna ventaja estadística sobre la DC en el mercado actual.
a Andre69
10% al mes es con diferenciales y 2 meses de historia, es decir, la muestra no es fiable. Con el fin de obtener estadísticas y abrirá una cuenta real.
¿Quizás no entiendes los problemas del algoritmo que trabaja en tiempo real y traza los datos históricos? Sólo tiene que cerrar cualquier parte del gráfico de la derecha (por ejemplo, desde 1230) y verá que las líneas trazadas se curvan antes de que el precio llegara allí.
Ya me estoy regocijando. :о)))) Por cierto, ¿no puedes contarnos un poco más sobre el hallazgo?
¿Y si es el Grial? :) O, lo que es más probable, la cosa es bastante trivial e inútil en la práctica. En ambos casos es demasiado pronto para anunciarlo a todo el mundo :)
La ondícula Morlet es bastante buena. Es una buena ondícula, también desde el punto de vista matemático. No te preocupes. No es bueno para DWT porque no es compacto y no tiene función de escalado, pero funciona bien para CWT sin ninguna limitación. No entiendo muy bien qué hacías con él. Si sólo estás convolucionando una función wavelet con tus datos, entonces estás haciendo una transformada de Fourier con ventana gaussiana fija sobre tus datos. Si eso es lo que necesitas, entonces estás bien.
No lo tomes como una instrucción, sólo una aclaración.
¡Mucha suerte y buen rollo con la tendencia!
¿Supongo que no puedes imaginar los problemas del algoritmo trabajando en tiempo real y trazando datos históricos? Basta con cerrar cualquier parte de la derecha del gráfico (por ejemplo, a partir de 1230) y verá que las líneas trazadas se curvan antes de que el precio llegara allí.
¿Conoce algún indicador que se incline de forma fiable en la dirección correcta antes del futuro movimiento de los precios? ¡Entonces es el Grial!
A todos.
Citando al autor http://monetarism.ru/article.pl?sid=05/03/13/0625201&mode=flat, observo que el folio es realmente excelente. Tengo 2 volúmenes de esta obra en formato DjVu, de 4 metros cada uno, si el público está interesado puedo ponerlo.
La cita real es:
La hipótesis del paseo aleatorio y el concepto de mercado eficiente
Modelo de valoración de activos financieros, CAPM - Capital Asset Pricing Model
Teoría de los precios de arbitraje, APT
Martingales, submartingales y supermartingales
Descomposición del roble en componentes de martingala y predecibles
Modelos gaussianos condicionales no lineales: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, HARCH, etc.
Modelos de volatilidad estocástica
Movimiento browniano fractal: un resumen de los resultados clásicos
Integrales estocásticas en el movimiento browniano
Procesos y fórmula de Ito
Modelos de difusión para la evolución de los tipos de interés, los precios de las acciones y los bonos
La fórmula de Ito para los semimartingales
Análisis estadístico de los datos financieros
Teoría del arbitraje en modelos financieros estocásticos
Criterio de Martingala para la ausencia de oportunidades de arbitraje
El primer teorema fundamental
Teorema de Girsanov
Fórmula de Black y Scholes
El libro concluye con una lista de referencias de casi medio millar de nombres, y el propio libro está bastante repleto de referencias a materiales adicionales.
Se puede encontrar una versión djvu del libro en Internet, pero resulta que es bastante difícil leer una base de este tipo en un ordenador: todo tipo de icqs, correos electrónicos, gráficos y el mercado distraen. Se necesita mucha concentración para entender las fórmulas y las pruebas. Tuve que comprar un libro de 2 volúmenes de Shiryaev en Bolero por 80 dólares, y recluirme con los libros lejos del ordenador.
Un consejo: ¡no se le ocurra meterse en los mercados financieros sin entender la monografía seminal de Shiryaev!
De las críticas:
El texto de la monografía es muy completo y no requiere la referencia a fuentes primarias (a las que en realidad tenemos poco acceso). El lector puede tomar cualquier modelo de la parte enciclopédica del libro e intentar aplicarlo a los datos reales de tal o cual segmento del mercado financiero ruso (o extranjero). Se puede garantizar que los resultados serán muy interesantes y completamente no triviales.
Más de mil páginas es, por supuesto, una hazaña científica. Y muchas páginas son enunciados de problemas ya hechos sobre el tema: qué saldrá si se compara tal o cual idea o modelo matemático con la realidad. Sin duda, este libro está destinado a tener una larga vida - y como base teórica para un proceso creativo colectivo que creará y mejorará el mercado financiero ruso (y mundial) y como fuente para establecer nuevos problemas matemáticos, ... bueno, no puedo enumerar todo.
Tengo muchas ganas de poner en práctica algunas de mis propias ideas con wavelets. No puedo decir que haya leído suficiente teoría, pero sí he leído algunas cosas y tengo algunas ideas. En cuanto a la práctica, aún no tengo nada. Por desgracia, todo lo que he leído no contiene prácticamente nada en términos de cálculos y algoritmos concretos. Las fotos bonitas y los resultados finales no son lo que necesito. Y lo que necesito lo escribí en mi post (último post de la página 139).
Por cierto, las posibilidades de extrapolación con wavelets es un tema muy candente y será de interés para todos.