une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 132
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Je donnerais des priorités différentes - la justesse des entrées devrait être égale à environ 50 %, mais les arrêts et les profits devraient donner un avantage. En d'autres termes, nous entrons là où nous pouvons prendre soit un petit stop, soit un gros profit .
Dans la limite d'une faible pente des canaux, ce serait le cas. En général, l'image est plus compliquée, car elle recoupe la réponse de Yurixx, il y aura quelques raisonnements supplémentaires ci-dessous.
J'ai posé la question sur votre niveau d'entrée car, pour comprendre votre approche de l'évaluation, j'avais besoin de voir le rapport entre SL et TP. Je comprends maintenant que c'est 1:4.
J'utilise les niveaux RMS actuels, non fixés au moment de l'entrée, c'est-à-dire que ce ratio n'est vrai qu'au moment de l'entrée. De plus, sur une entrée en tendance, le SL commence à se resserrer et le TP à s'éloigner. Et vice versa, respectivement, lorsqu'on entre à contre-courant de la tendance.
En général, j'imagine que les options sont les suivantes :
1. Évaluation de l'équilibre. SL = TP. J'aime cette option car elle est simple et donne une évaluation objective de la "justesse" de l'entrée. C'est-à-dire qu'il donne une estimation de l'augmentation de la probabilité de gagner du système.
2. Estimation de non-équilibre SL < TP. Cette variante vous permet d'estimer à quelle distance du point de retournement le système entre (pour une entrée en contre-tendance) ou à quelle distance il entre de la fin de la tendance (pour une entrée en tendance).
3. Estimations complexes. Il y en a beaucoup, bien sûr. Et chacun d'entre eux peut évaluer la propriété spécifique des entrées que le système fournit. Permettez-moi de vous donner un seul exemple, que j'ai également utilisé. SL n'est pas donné, le seul paramètre est TR. Pour chaque entrée, le drawdown maximum qui a été atteint avant que l'entrée n'atteigne le TP est estimé. En faisant varier le TP, on obtient une série qui peut être analysée statistiquement. Ce n'est qu'un exemple qui a ses inconvénients. En particulier, ТР peut ne jamais être atteint. Par conséquent, l'application de chacune de ces variantes d'estimation nécessite son propre raffinement.
En général, pour évaluer le système dans son ensemble, nous nous basons sur deux valeurs : le nombre de transactions positives pour chaque transaction négative et le rapport entre le bénéfice moyen des transactions rentables et la perte moyenne des transactions non rentables. Toutes ces valeurs sont obtenues de manière complexe lors des tests du système dans son ensemble. Par conséquent, ils ne sont pas indépendants dans le sens où nous ne pouvons pas dire pourquoi ces résultats apparaissent. Que ce soit parce que les entrées sont mauvaises, ou parce que les sorties sont mauvaises, ou parce que les SL et TR sont erronées, etc. Il serait donc bien sûr formidable de normaliser la méthodologie d'évaluation des intrants et des extrants (et ils sont liés). Il serait alors possible d'élaborer une méthodologie permettant d'évaluer indépendamment les deux principales caractéristiques du système. Cela permettrait de voir immédiatement quels sont les points forts du système et ce qui doit encore être amélioré.
J'ai eu une idée similaire, sauf que je considère l'entrée et le suivi des ordres comme des degrés de liberté (ce qui inclut la sortie). S'ils peuvent être optimisés séparément, ils permettront tout d'abord de réduire la quantité de travail (en gros, la somme au lieu du produit des quantités). En effet, dans les définitions standard, ils ne sont pas indépendants, d'où la nécessité de les reformuler, même si cela peut rendre les concepts moins évidents et plus difficiles à appliquer. C'est-à-dire qu'une sorte d'orthogonalisation serait nécessaire. En ce sens, votre troisième option, d'ailleurs, semble tout à fait intéressante, du moins comme introduction à la réflexion.
Je ne peux pas dire exactement quel algorithme serait correct pour résoudre ce problème de front (bien que je m'y sois intéressé moi-même), mais voici un algorithme approximatif.
Il est clair que les niveaux SL et TP peuvent changer. Il est également clair que cela peut résulter d'une modification des paramètres de calcul et de MM, c'est-à-dire du suivi, etc. Cependant, afin de normaliser et d'étudier l'efficacité des intrants (et des extrants), tous ces éléments doivent être éliminés. Si de bons résultats sont obtenus dans des conditions standard et fixes, une stratégie judicieuse et le MM peuvent encore les améliorer. Si de bons résultats ne peuvent être obtenus par eux-mêmes, alors MM ne fera qu'entacher cette image d'avertissement.
J'ai également testé les différences de résultat avec différentes longueurs d'échantillon. Si cela vous intéresse, les résultats ont été présentés ici "stratégie de trading basée sur la théorie des vagues d'Elliot" solandr 23.06.06 10:36
Les graphiques d'équilibre à 300 et 1000 bars présentent une corrélation assez élevée. Pour être franc, en dehors de la régression linéaire, j'utilise aussi la régression parabolique (j'ai déjà écrit à ce sujet plusieurs fois), et ensuite je fais la moyenne des données obtenues en utilisant les deux en me basant sur des informations provenant de différentes sources selon lesquelles cette méthode permet de se rapprocher des "vrais" paramètres des canaux (frontières des canaux qui existent réellement (et non ceux que nous choisissons dans notre calcul).
Je voudrais également rappeler aux estimés membres de la branche que la stratégie est un agrégat de plusieurs composantes (c'est-à-dire qu'il est impossible d'aller loin sur une seule voie de régression linéaire, même si les voies coïncident absolument avec celles définies par Vladislav sur la base de l'énergie potentielle minimale !) Je ne sais pas si vous utilisez les niveaux de Murray dans votre EA ou non, mais ils jouent un rôle important, ainsi que le ratio de Hearst et le money management (ce dernier, comme Yurixx l'a justement noté, n'est pertinent dans une plus large mesure que pour maximiser le profit, ce que les autres composants fournissent). Tout d'abord, je peux vous recommander d'entrer sur le marché par les conditions les plus strictes, en les adoucissant par la suite (pour augmenter le nombre de transactions et donc le profit total) au fur et à mesure que l'algorithme de gestion des positions est pratiqué. En d'autres termes, le succès d'une stratégie dépend pour moitié de la méthodologie décrite dans ce fil de discussion, et pour moitié de l'algorithme de gestion des positions réussi (ou plus précisément, rationnel). Le testeur de stratégie permet de répondre de manière indépendante à la question de savoir si l'algorithme de gestion des positions est efficace ou non. Et c'est précisément la seconde moitié que chacun peut (ou ne peut pas) trouver par lui-même et que Vladislav a refusé de présenter au public dès le début, et il ne s'agit pas seulement de l'énergie potentielle, autour de laquelle il y a des débats très intéressants dans ce fil.
Alors cette question : faites-vous des tests de signification statistique des paramètres d'approximation linéaire et parabolique ?
Autrement dit, pour un certain échantillon, nous avons une bonne approximation pour la régression linéaire Y=A*X+B et pour Y=A1*X^2+B1*X+C. Nous devons vérifier si ces approximations sont des approximations du même ordre. Si c'est le cas, alors la parabole peut être facilement rejetée comme étant artificielle, sinon, nous avons deux approximations différentes d'une seule et même série temporelle, et cela peut servir de critère de rupture du canal de régression linéaire.
Non, je ne le fais pas, bien que cette idée doive aussi être vérifiée. La parabole et la ligne droite approchent la série de prix exactement dans les limites de leurs possibilités. Mais la parabole a plus de possibilités d'approximation car elle est plus "puissante" (d'ordre 2, alors que la droite est d'ordre 1). C'est-à-dire que, selon la sélection, la parabole peut se transformer en ligne droite, mais la ligne droite ne se transformera certainement jamais en parabole. Bien qu'un ordre supérieur à 2 ne puisse pas être utilisé pour l'approximation, également parce qu'il existe une opinion stable selon laquelle les ordres d'approximation plus élevés n'approximent pas une tendance mais déjà des composantes aléatoires de la tendance, grâce à quoi Vladislav peut donc affirmer que le type de trajectoire n'est pas important et que deux courbes situées dans un intervalle donné sont équivalentes en termes d'approximation.
En ce qui concerne le critère de rupture du canal de régression linéaire, j'ai aussi jusqu'à présent des observations purement visuelles qu'un sommet de parabole est formé avant la rupture du canal de régression linéaire. C'est-à-dire que le point de renversement de tendance peut souvent (mais pas toujours) être approximé par une parabole dont le sommet se trouve dans la zone de renversement de tendance. Jusqu'à présent, je n'ai pas eu le temps de l'inclure dans l'algorithme pour vérifier la faisabilité de son utilisation. Maintenant, je suis surtout intéressé par la possibilité de créer des systèmes de trading qui refuseront complètement les indicateurs oscillatoires. En d'autres termes, est-il possible de faire des prévisions de marché uniquement au moyen de dessins graphiques sans utiliser les oscillateurs MACD, OsMA, Stochastique ?
En ce qui concerne les critères de rupture d'un canal de régression linéaire, j'ai aussi jusqu'à présent des observations purement visuelles qui montrent qu'avant la rupture d'un canal de régression linéaire, un sommet de parabole se forme. C'est-à-dire que le point de renversement de tendance peut souvent (mais pas toujours) être approximé par une parabole dont le sommet se trouve dans la zone de renversement de tendance. Pour l'instant, je n'ai pas eu le temps de le mettre dans l'algorithme pour vérifier l'opportunité de l'application.
Lorsque mes calculs ont montré la même dispersion des résidus pour certaines zones, tant pour la LR que pour la parabole, cela a été la principale confirmation de l'exactitude de mon algorithme de calcul de ces valeurs.
Il n'est pas difficile de saisir visuellement le sommet de la parabole lorsque le canal LR est brisé, mais il est plus difficile d'enseigner le programme. Par conséquent, le critère mentionné ci-dessus peut s'avérer utile. La déviation entre les centres de la LR et de la parabole, normalisée à la diffusion (en option) peut être impliquée. Pas encore vérifié.
Étrangement, l'algorithme permettant d'apprendre au programme à identifier le sommet m'a paru immédiatement évident. Si A>0, alors les branches de la parabole montent, alors pour déterminer que le sommet est déjà passé, vous pouvez utiliser la condition Yparabole_courante>Yparabole_précédente. Inversement, si A<0, les branches sont descendantes, et respectivement le sommet est passé à la parabole_courante<Үparabole_précédente. Je recherche une parabole satisfaisant les conditions de convergence dans un délai de 300 barres, par exemple.
Je n'ai pas encore essayé de l'insérer dans l'algorithme, mais le fait que cet algorithme montre le passage d'un sommet est visuellement évident. J'ai juste un ou des canaux linéaires et une ou des paraboles affichés sur le graphique.