une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 179
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solandr, merci pour votre réponse.
Je viens de le relire, je suis moi-même surpris )))))
Je ne me souviens pas de ce que je voulais dire. ))
Je voulais distraire Johnny de son désir de s'exhiber. ))
je dois arrêter de regarder 10 heures par jour )))))
bien qu'il soit possible qu'une pensée valable ait été présente mais se soit perdue dans le processus de rédaction du billet... ))))
ou peut-être que ce n'était pas perdu.... (J'ai sommeil, je n'ai pas les idées claires en ce moment)
Nous essayons de prédire les canaux de régression linéaire stables (ou tendances), et la durée de vie de ces canaux.
En outre, nous montrons des données non encore entièrement traitées de l'indice Hearst (il est vrai, une de ses variantes) pour l'échantillon selon les règles générales de son calcul. Mais certaines conclusions peuvent déjà être tirées. Pour les parties longues (en comptant à partir de la barre actuelle de 499 dans l'historique), nous pouvons voir une tendance claire à changer la "relation" en une relation opposée, sans mentionner qu'au début l'indicateur saute dans la zone de - 0,5. Pour la section autour de 250 bar, l'indicateur prend la valeur zéro, ce qui indique un changement exact (100%) de la tendance. A partir de 320 comptes, il y a des pics d'indice de Hurst de 0,8 et jusqu'à 1.
Les conclusions suivantes peuvent être tirées (sur la base de l'échantillon prélevé uniquement) :
1. La durée de vie des longs tronçons (tendances linéaires) diminue progressivement, et à 250 ans, la tendance s'inverse. Cela signifie que le prix devrait se retourner.
2. Quelques fortes parties courtes sont formées, dans lesquelles une nouvelle tendance (ou plutôt un canal de régression linéaire, selon ce qui est le plus commode) est née.
Il est possible de vérifier si la prévision est vraie. Regardons l'histoire dans l'image. La couleur bleue représente la série de prix utilisée pour calculer H, la couleur grise représente le futur. La couleur rouge représente le graphique de l'indice Hearst.
Jugez-en par vous-même, tout est clair... :o))))
En général, des résultats plutôt bons sont obtenus, pour toutes les parcelles et avec différentes longueurs d'échantillons. L'exemple donné est tout à fait "typique" pour mon indice Hurst, même sans utiliser de critères supplémentaires.
PS : Peut-être que quelqu'un d'autre pourrait partager ses résultats ? Ce serait intéressant.
Je n'ai pas fait de telles expériences moi-même, mais je suis sûr que je calculerai quelque chose de similaire.
Je n'ai pas fait de telles expériences moi-même, mais je suis sûr que je calculerai quelque chose de similaire.
H(k) est l'indice de Hurst. Le fait qu'il aille au-delà de 0 et 1 n'est pas lié à la précision des calculs. Si vous regardez les formules, rien n'empêche qu'il soit inférieur à zéro ou supérieur à 1. Ces données sont préliminaires, et elles doivent encore être traitées (sur lesquelles je travaille).
PS : Le seul endroit où des "erreurs" peuvent se produire (rien à voir avec la précision des calculs ou l'algorithme) est dans les très petits échantillons.
Le compte 380 prévient d'un possible changement de situation, bien que, comme je l'ai écrit plus haut, pas tant que ça (j'ai un peu étudié la "sensibilité" de l'indice), et est de 0.0732
. Oui, je comprends que sur l'histoire, on peut devenir intelligent, mais c'est de la recherche et seulement une partie du système, et le vieux Hirst révèle lentement ses secrets. :о)))
en retour, je peux vous offrir une citation d'un de mes amis... (elle travaille dans un centre de développement de la mémoire)
le truc c'est que...
je lui ai dit ce que je faisais, ce que j'étudiais... voilà ce qu'elle a dit :
vous lui parlez pendant 10 minutes et vous commencez à croire qu'il y a quelque chose, même si vous n'arrivez pas à savoir ce que c'est.
depuis lors, j'ai souillé la notion de "numéroteur" comme étant quelqu'un qui se plonge dans un sujet sans intérêt ; et qui articule clairement la tâche avant de faire des recherches ;)))
P.S. (ajouté après 2 semaines... :) )
il s'avère qu'ils ont aussi un site web... http://www.chislonautics.ru/
Très intéressant ce que vous avez posté. Surtout la méthodologie des calculs et le fait que Hurst va au-delà de l'intervalle (0,1).
Sur le deuxième point, je peux partager quelques réflexions. Le point est que Hurst est lié à D, une mesure de la dimension fractale, par la formule D=2-H. Ou vice versa H=2-D.
La quantité que nous mesurons, le prix, se déplace dans le plan (P,T). Sa trajectoire, selon sa forme, peut être unidimensionnelle (une simple courbe lisse) ou couvrir une partie ou la totalité du plan (enfin, le chaos total :-). Dans le premier cas, la dimension de la trajectoire est D=1, tandis que dans le second cas, elle est D=2. Il s'agit évidemment de variantes extrêmes. Dans le cas général, la trajectoire est un mouvement de prix aléatoire-déterministe, c'est-à-dire 1<D<2. Par conséquent, 0<H<1.
Peut-être que pour d'autres systèmes, H peut être en dehors de cette fourchette, mais pas pour le mouvement à deux variables.
Au fait, sur ce lien http://stocktrade.narod.ru/indicators/FRAMA.pdf
Vous trouverez un article qui donne un algorithme assez simple pour calculer D.
Je pense que l'on peut l'utiliser pour vérifier Hearst "de l'autre côté" :-))
L'article peut également vous intéresser car il présente une variante de la construction d'une MA adaptative.
Bien sûr, on ne peut pas utiliser les données du calcul du ratio de Hearst sous la forme présentée dans les posts mentionnés (elles sont chaotiques et bruyantes mais il y a des tendances visibles à l'œil nu). Vous devez détecter le signal principal et travailler avec lui. A titre d'exemple, j'ai pris un échantillon arbitraire (il ne coïncide pas avec les exemples, mais cela n'a pas d'importance). La figure ci-dessous montre le signal filtré de l'indice de Hearst (rouge), l'échantillon utilisé pour le calcul (bleu) et le gris est le fait. Notez la structure de l'échantillon calculé (bleu), il n'est pas si trivial pour la prédiction.
Il serait souhaitable de passer en revue tous les extrema, mais nous nous limiterons à cinq d'entre eux, les plus intéressants :
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Extrema Hearst Counting Channel Length
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[1]......................51........................0.781..........................549
[2]......................197......................1.113..........................403
[3]......................369......................0.921..........................231
[4]......................441......................0.223..........................159
[5]......................554......................0.701..........................46
Extreme 1
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Extreme Counting Hurst Channel Length
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[1] 51 0.781 549
Most Reliable !!! (Je n'ai délibérément pas pris l'échantillon complet où Hearst est 1.16.) Il est vrai que les premières valeurs réelles de ce canal sortent de la plage de 1*SCO (et si nous prenons 1.5*SCO, elles ne sortent pas du tout), mais elles fluctuent avec le lot, ou plutôt pas loin et reviennent à la bonne place. Il faut noter que de toutes les variantes, il s'agit du canal le plus long, avec plus de puissance (non liée à la longueur de l'échantillon), et en général (autres critères pour l'instant silencieux), plus adapté à la survie.
Extrême 2
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Extrême Comptage Hearst Longueur du canal
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[2] 197 1.113 403
L'élément de la structure du signal est répété et, à peu près à la moitié de l'échantillon, les données réelles ne s'éloignent pas du canal, ce qui n'est rien moins que gratifiant étant donné la longueur du canal.
Extrême 3
Continue de fonctionner. D'après les observations, si des comptages dépassent 1*SCO sur l'échantillon pris comme base, il est probable que la plupart (ou à peu près) des données réelles se situent autour de ces limites (mais ce sont des observations "à l'œil")
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Extremum Hearst counts Channel length
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[3] 369 0.921 231
Extremum 4
Du point de vue de Hearst, la structure devrait définitivement changer en sens inverse. Ou plutôt, il y a une très forte probabilité d'un tel résultat. Ce qui a de grandes chances d'arriver, pardonnez le jeu de mots. :о)
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Extremum Counting Hearst Channel Length
-----------------------------------------------------------------------------------------------
[4] 441 0.223 159
Extremum 5
----------------------------------------------------------------------------------------------
Extremum Counting Hearst Channel Length
-----------------------------------------------------------------------------------------------
[5] 554 0.701 46
(Augmentation). Les changements dans la direction opposée et devrait sembler montrer 0,0 ou environ. Il y a quelques subtilités liées à la courte durée de l'échantillon, comme 0,7 n'est pas du tout 1,2 et quelque part proche de 0,6, et où 0,6 est 0,5 :o))). Je plaisante. Il est tout aussi stable si l'on tient compte de sa longueur. Continue à vivre longtemps, dans toute sa longueur initiale.
Un peu de philosophie
La conclusion sur l'utilisation d'un Hearst approprié est assez évidente et confirmée par mes nombreuses expériences (croyez-moi, ou je vais "gaffer" avec mes images :o)
Voici quelques réflexions (j'espère que quelqu'un en aura besoin) :
(1) Chacun des canaux trouvés a déjà une stabilité suffisante (en fait, les données suivantes se maintiennent dans une fourchette de 1-1,5 RMS, et dans une fourchette de 2*SCO même plus, et conservent leur structure) pour des valeurs de H proches de 1,0 (ou un peu plus). Pour les valeurs proches de 0,0, un renversement précoce de la structure établie est confirmé.
(2) Le canal le plus fiable se cache pratiquement toujours derrière l'un des extrêmes du signal R/S et des critères supplémentaires sont donc nécessaires pour l'identifier
(3) De bons résultats sont également observés pour toutes les valeurs de la série de prix : Open, High, Low, Close et leurs combinaisons arithmétiques. Et pour les calculs, j'utilise, comme il se doit, une seule série de prix (je veux dire la variante calculée par Vladislav)
(4) Lorsque l'on fait des hypothèses sur la fiabilité, il faut toujours tenir compte de la longueur de l'échantillon sous-jacent. Un échantillon court ne fonctionnera pratiquement jamais pour de longues distances
(5) Il est nécessaire de choisir la bonne structure pour son étude ultérieure (vous pouvez bien sûr ne pas la choisir). La précision des prédictions est grandement améliorée en réfléchissant de manière "structurelle" à ce que je veux étudier pour la robustesse. En d'autres termes, un canal est un canal (il peut être construit sur n'importe quelle donnée), mais il est important de regarder ce qui se trouve dans le canal. Il est parfois utile de revenir en arrière dans l'histoire à partir de la barre actuelle
. Dans cet exemple, si vous saisissez plus de données, les canaux trouvés resteront (la barre actuelle est fixée), mais il y aura de nouvelles variantes possibles de canaux longs et éventuellement stables.
(6) Sujet intéressant sur la prédiction de la durée de vie des canaux.
PS1 : Donc, merci à Vladislav pour ses idées. Il me manquait juste la partie prévisionnelle du système. Ce qui est le plus surprenant, c'est que je connaissais Hirst depuis longtemps (de par ma profession indirectement liée aux diagnostics), mais que je n'ai pas pensé à l'utiliser, mec, à quoi je pensais... connaissant moi-même la bière et les gonzesses :o)
PS2 : Solandr, en général essayé pour toi, sachant ce que tu penses du vieux Hirst :o)