Una estrategia comercial eficaz basada en el análisis multidivisa de múltiples CD - página 10
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Piligrimm
Espero que el número de personas escépticas sobre el análisis multidivisa haya disminuido, y que los resultados ayuden a alguien a encontrar su propia estrategia de negociación eficaz.
Tengo que reconocer que es una idea muy interesante y significativa.Y la transformación vyvelet parece muy constructiva. Hay que cogerle el tranquillo.
¡Bravo!
Pero al igual que los indicadores, las transformadas wavelet no pueden dar un pronóstico, mientras que la imagen que pintan refleja sólo el pasado, y hacer cualquier conclusión seria sobre el futuro por esta imagen no tiene sentido, debemos construir un sistema de previsión, la única manera de decir acerca de la tendencia del mercado con más o menos confianza.
Piligrimm, ¿puedes decirme cómo puedes usar MT para graficar un cierre de cualquier par de divisas en un gráfico de otro par de divisas?
Con la ayuda de iClose, formarás un archivo con todos los instrumentos que necesites, luego para cada instrumento obtienes un ratio de promediación, por ejemplo, sumas las últimas 100 barras de cada instrumento y las divides entre 100. Después de eso, todos los datos, para cada instrumento se dividen por su coeficiente, como resultado obtendrá los valores de todos los instrumentos que fluctúan alrededor de uno (por cierto, es conveniente para el procesamiento posterior utilizando las redes neuronales, todos los datos se normalizan), después de eso se multiplican los valores del instrumento, que desea mostrar en otro gráfico por el coeficiente, que se obtuvo para el instrumento en el gráfico que va a mostrar.
Brevemente, la esencia de la transformada wavelet, si alguien no está familiarizado con ella, es que descompone la señal en componentes espectrales, luego corta parte del espectro y utiliza los armónicos restantes para formar una nueva señal.
El principal problema de las transformadas de Fourier es que sólo son aplicables a funciones periódicas. Si los utilizas para una función no periódica, basándote en un trozo de historia finito, el resultado es una función periódica que repite infinitamente el trozo de referencia.
A juzgar por su cita, las transformaciones vivelet deben sufrir el mismo defecto. ¿Es así?
No se debe a la sobrecarga del servidor o a la llegada más rápida de las cotizaciones modificadas, sino a la diferencia en la configuración de los filtros, cada uno lo configura como cree que debe ser. Sí, por eso los EA de piel gruesa son una necesidad, porque una empresa de corretaje hará una cosa y otra hará otra. El filtro funciona de manera que selecciona las cotizaciones más realistas, teniendo en cuenta los plazos, pero no emula las cotizaciones, sino que sólo rechaza algunas variantes, dejando sólo las más plausibles. Desgraciadamente, esta no es la verdad que quieren ver para el usuario o el programa, por eso empiezan estos temas como el análisis entre las empresas de corretaje.
Tenga en cuenta que utilizo dos indicadores a la vez, intervalos de tiempo del servidor y del cliente, por lo que casi no hay diferencia en los gráficos, sólo en estas áreas filtradas en el lado del servidor.
La diferencia de tiempo, se calcula en tiempo de ocho bytes, donde la fecha del servidor se convierte en (gcnew DateTime( 1970, 1, 1 ))->AddSeconds( iSrv ), luego se utiliza la suma de la diferencia de tiempo de los ticks, del servidor y del cliente, dividida por nueve a la octava potencia, en este gráfico, para obtener la diferencia en segundos, se debe dividir por diez a la séptima potencia. De esta manera puedo inferir con alta precisión excluyendo los problemas en la tasa de actualización de datos. Salvo que se consume un píxel por tic, pero creo que para algunos modos, como la salida del tiempo dentro de los tics, voy a eliminar el consumo, entonces será perfectamente comparable incluso en tamaño. Qué se le va a hacer, soy un cavador, incluso sin querer cavar hasta la raíz:)
Estimado peregrino, me interesa saber qué tiene que decir en respuesta a esta afirmación.
¡Sigue cavando!
Bueno, en serio, lo primero es definir el objetivo final, lo que quieres conseguir y cómo vas a utilizar la información obtenida, de esto dependerá la forma y el formato en que mejor se presente. Si va a hacer MTS sobre la base de análisis de ticks, entonces necesita sincronizar los ticks de diferentes instrumentos en el tiempo, y esto es lo más difícil en todo este trabajo, de lo contrario no obtendrá una imagen objetiva, y como consecuencia, el MTS no funcionará eficientemente.
La correcta preparación de los datos iniciales es el 90% del éxito en cualquier tarea y en el trading es aún más importante y muchas personas que intentan hacer pronósticos fracasan porque no lograron formar los datos de acuerdo con el algoritmo de procesamiento de datos.
Brevemente, la esencia de la transformada wavelet, si alguien no está familiarizado con ella, es que descompone la señal en componentes espectrales, luego corta parte del espectro y utiliza los armónicos restantes para formar una nueva señal.
El principal problema de las transformadas de Fourier es que sólo son aplicables a funciones periódicas. Si se utilizan para una función no periódica, basándose en un trozo de historia finito, el resultado es una función periódica que repite infinitamente el trozo de referencia.
A juzgar por su cita, las transformaciones vivelet deben sufrir el mismo defecto. ¿Es así?
No, las transformadas wavelet se basan en principios diferentes a los de las transformadas de Fourier y tienen una ventaja sobre otros métodos de análisis espectral, aunque me parece que sería un error hablar de análisis espectral en general; más bien deberíamos hablar de un método de filtrado específico. La transformación da como resultado el llamado mapa de coeficientes y también puede utilizarse para el análisis visual y la búsqueda de patrones en el proceso estudiado. Pero no soy un experto en este campo y no he estado interesado en este tema durante los últimos 3-4 años, ahora hay mucha información nueva sobre las transformaciones de vyvelet en Internet, creo. Estoy acostumbrado a llamarlos así, aunque el nombre correcto sería transformaciones wavelet.
Por cierto, aquí hay un enlace sobre el uso de las transformadas wavelet junto con las redes neuronales: http://library.mephi.ru/data/scientific-sessions/2001/Neuro_Lect/2343.htm hay un ejemplo:
"Análisis de series temporales financieras y significación de los factores en la modelización de redes neuronales".
Y otro enlace: http://www.tradeways.org/wave_4.php
Por cierto, si añado interacción al programa podré combinar los resultados de varias empresas de corretaje y añadir los datos que faltan en ambas direcciones, por ejemplo en las capturas de pantalla de arriba podemos ver que ambas empresas de corretaje sufren un filtrado inherente, en realidad en la dirección opuesta, en el gráfico del EURUSD se nota fácilmente al principio. Y como de lo que se trata es precisamente de cortar los datos de las garrapatas por medio de filtros, de esta manera el filtrado desaparecerá en una pequeña medida. Todo depende de los corredores que se comparen. Pero llegará más tarde :)
Puede que no sea tan sencillo. ¿Y si las diferencias se deben principalmente al hecho de que los CCs están recibiendo información de diferentes fuentes? En ese caso sólo estarás introduciendo distorsiones adicionales. Pero inténtalo de todos modos, sólo ten cuidado de no introducir interferencias adicionales.
Claro, para eso está la visualización de los gráficos, para ver estas distorsiones:) En cualquier caso, tienes que escribir un servidor, que también distinguirá las interferencias, todo en principio ya está claro, sólo tienes que hacerlo:) Siempre he dicho que el cerebro humano es un virus:) Tenía un gran problema, como rastrear el cierre del servidor en el Metatrader, porque no se reciben eventos, ahora he encontrado la forma más segura de no hacerlo :) Al fin y al cabo, si un DC cae, hay otro DC. Con todo lo dicho, aquí no hay olor a cracking ya que sólo se pueden utilizar los drawdowns para el pipsing, que es exactamente lo que absorben los filtros, y cuando todo esto es sólo una imagen para el análisis, entonces estos datos sólo se pueden utilizar para el análisis y no para el pipsing en las vulnerabilidades. Además, llegué a la conclusión de que no hay necesidad de sobrecargar el historial de ticks del terminal, todo se almacenará en el servidor, y los gráficos pegados al terminal, o más bien en diferentes modos, que reflejan tanto los datos del servidor y sólo su cliente por separado, sino también desde el servidor:)
P.D.: Espero que nadie más me convenza de que las garrapatas son innecesarias o inútiles para trabajar:))))