une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 197
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C'est seulement si p=const. pour toutes les paires. Et c'est peu probable.
Imaginez p=0.55. Ensuite, des fluctuations de seulement 2-3 points changent fondamentalement la situation de la paire. D'ailleurs, je ne suis pas contre la diversification en général, mais contre le choix de la diversification au lieu de p=0,8.
Si vous aviez la possibilité de choisir, qu'est-ce que vous préféreriez :
1. travailler avec 2-3 indicateurs, qui fournissent une prédiction fiable 0,8 et une fréquence acceptable des transactions
2. diversification par un ensemble d'instruments ayant la même précision de prédiction de 0,55.
Mais, qu'est-ce qui vous fait penser que nos résultats divergent ?
Sergei, je n'ai pas dit ça non plus, je discutais des détails avec Yuri. On vous a demandé d'expliquer les détails de l'expérience. Merci. :о)
PS : Je soupçonne vraiment Yuri d'avoir écrit plus d'un indicateur et d'essayer de les "adapter" à vos recherches (c'est une blague :o)).
Intéressant ! J'ai donc mal compris les méthodes de votre expérience. Maintenant, j'ai beaucoup de questions.
Quelles positions ont été considérées comme réussies à l'ouverture, et lesquelles ne l'ont pas été ? La réussite est une notion indéfinissable. Et si elle va dans la mauvaise direction, elle peut aussi se retourner. Et vice versa.
Comment avez-vous assuré une probabilité fixe pour vos indicateurs ? Après tout, si vous pouvez le faire avec une garantie, cela signifie qu'ils ne proviennent pas d'une liste de standards, mais de quelque chose d'artificiel. Ceci est d'autant plus intéressant que vous avez expérimenté sur des données de marché, ce qui signifie que la probabilité p pour eux correspond à votre définition d'une ouverture chanceuse.
Comment avez-vous assuré leur indépendance ?
A moins, bien sûr, que tout ceci soit un secret.
Intéressant ! J'ai donc mal compris la méthodologie de votre expérience. Maintenant, beaucoup de questions se posent. Quels sont les postes que vous avez considérés comme ouverts avec succès, et ceux qui ne l'ont pas été ? La chance est un concept indéfini. Et si elle va dans la mauvaise direction, elle peut aussi se retourner. Et vice versa. Comment avez-vous assuré une probabilité fixe pour vos indicateurs ? Après tout, si vous pouvez le faire avec une garantie, cela signifie qu'ils ne sont pas issus de la liste des standards, mais quelque chose d'artificiel. Ceci est d'autant plus intéressant que vous avez expérimenté sur des données de marché, ce qui signifie que la probabilité p pour eux correspond à votre définition d'une ouverture chanceuse. Comment avez-vous assuré leur indépendance ? A moins, bien sûr, que tout ceci soit un secret.
Une analyse incomplète des TS les plus populaires d'aujourd'hui nous permet d'affirmer avec une certaine certitude que toute la variété du comportement du marché revient, en fait, à prédire la direction du mouvement des prix après l'ouverture de la position et l'amplitude probable de ce mouvement. La réponse au dernier point peut être donnée de manière statistiquement fiable par l'analyse de l'écart type à l'horizon temporel sélectionné :
s=SQRT{SUM{(Close[i-k]-Open[i-k])^2}/(n-1)}.
Pour un joueur unique, nous pouvons obtenir une estimation du temps moyen passé sur le marché. Ainsi, après avoir généré la série de prix sur le TimeFrame égale au temps moyen de maintien de la position, nous ouvrons une position (s'il y a un signal d'indicateur) à l'ouverture de la barre suivante et la fermons à la fermeture de la même barre. Il est clair que la solution adéquate de ce problème maximisera la rentabilité de TS.
Le code dispose de toute la série de prix, et l'"indicateur" connaît à l'avance la couleur "future" de la bougie. Un générateur de nombres aléatoires dont l'espérance est décalée d'une valeur fixe, "mélange" l'indicateur de sorte que la probabilité d'une prédiction correcte coïncide avec l'exigence des conditions de la tâche. Dans cette définition, le type de série de prix n'a pas d'importance - il peut s'agir d'un méandre d'amplitude unique et d'une longueur telle qu'elle satisfait à l'exigence de validité statistique des résultats.
Dans ce contexte, un résultat positif est considéré comme tel lorsque la couleur de la barre suivante coïncide avec la prédiction de l'indicateur, et leur indépendance découle de la formulation même de l'expérience.
C'est seulement si p=const. pour toutes les paires. Et c'est peu probable. Imaginez que p=0,55. Ensuite, des fluctuations de seulement 2-3 points changent
fondamentalement la situation de la paire. D'ailleurs je ne suis pas contre la diversification en général, mais contre le choix de la diversification au lieu de p=0.8. Si vous aviez le choix, qu'est-ce que vous préféreriez : 1. travailler avec 2-3 indicateurs, qui fournissent une fiabilité de prévision de 0.8 et une fréquence acceptable de transactions 2. diversification par un ensemble d'instruments avec la même fiabilité de prévision de 0.55
Si p=0.55, ou pire encore, vous devrez utiliser 7-8 indicateurs. Où pouvons-nous trouver de tels indicateurs indépendants ? Eh bien, même si nous les prenons, nous devrons attendre le fonctionnement simultané de tous les appareils pendant toute l'année (c'est mon intention et mon but). Et tout ça pour quoi ? Pour réduire le tirage au sort. Estimons de combien.
La valeur moyenne du drawdown D est approximativement proportionnelle à la durée moyenne de ces drawdowns en puissance de 1-P, où P-fiabilité prévisionnelle de l'indicateur ou du groupe d'indicateurs :
D(t)=t^(1-P).
Dans le cas d'un portefeuille multidevises, la taille du drawdown dépend du nombre n d'instruments utilisés comme suit :
Dm(t)=SQRT(1/n)*t^(1-P).
A son tour, la rentabilité des TS utilisant le principe MM chute de façon exponentielle avec l'augmentation du drawdown. De plus, nous rappelons que le rendement (en $ par longue période) des TS multidicateurs diminue exponentiellement avec l'augmentation de P ou de la même manière avec l'augmentation du nombre n d'indicateurs utilisés (voir le dernier post avec une image). En supposant que le temps caractéristique t pour le premier et le second cas est comparable, nous obtenons que pour les TS multidevises , le logarithme du rendement augmente avec le nombre d'instruments :
SQRT(n)*const^(1-p).
Et en cas de multi-instrument, comme :
const^(1-P)-n.
La première fonction croît de façon monotone lorsque le nombre de paires augmente, tandis que la seconde fonction diminue lorsque le nombre d'indicateurs augmente. Par conséquent, il est préférable d'augmenter le nombre d'instruments utilisés plutôt que le nombre d'indicateurs ! C'est pourquoi je choisis beaucoup de devises et peu d'indicateurs.
Yura, je suis bien conscient de la gravité ahastique de cette déclaration. Mais vous devez convenir qu'elle reflète au moins la dynamique générale et nous permet d'analyser en détail les critères de comportement optimal sur le marché.
Vous m'avez bien convaincu. Je dois reconsidérer mon approche intuitive dans ce domaine.
Il y a des discussions occasionnelles sur ce forum et les forums parallèles de MQ sur la valeur des mathématiques dans le commerce.
Je crois que ce que vous avez dit est suffisant pour que même un adversaire partial reconnaisse cette valeur.
Je ne peux dire qu'une chose sur votre expérience : très instructive. Logique, structuré et, surtout, simple. C'est presque évident. Il y a quelque chose à en tirer. Merci, Sergey.
Il existe une théorie et une pratique assez bien développées concernant l'utilisation de nombreux instruments et TSs dans un portefeuille. Par exemple, nous savons qu'un portefeuille optimal doit être composé d'instruments ou de TS ayant une corrélation minimale. Et donc l'augmenter au maximum ne sera pas bon. Il doit être spécifiquement sélectionné et géré avec le montant du capital pour chaque TS selon les considérations décrites ci-dessus. Mais le seul objectif de la diversification sera le lissage de l'équité résultante (qui réduit les risques).
Concernant la construction d'un système basé sur plusieurs indicateurs ou modèles. On croit à tort que le système ne fait qu'afficher des signaux UP ou DOWN. Ce n'est certainement pas le cas. Chaque système tente de tirer parti d'un scénario possible de comportement des prix. Si deux systèmes présentent la possibilité d'un seul et même scénario, cela signifie qu'ils sont dépendants et qu'il faut donc en choisir un, le plus fiable. Si deux systèmes montrent la possibilité de scénarios différents, mais qui se chevauchent d'une certaine manière (par exemple, à partir de différentes TF), il sera toujours nécessaire de négocier un scénario particulier (système) plutôt qu'un mélange de ceux-ci. Et sa probabilité restera la même. Et le scénario mixte efficace peut ne pas exister du tout. Nous négocions différents systèmes avec des achats et des ventes à des moments discrets dans le temps, et non des prédictions arbitraires de hausse ou de baisse.
Le résultat positif est que j'ai finalement compris la différence et pourquoi le centrage X[i]=Open[i]-Open[i-1] est effectué. En conséquence, j'ai compris où je m'étais trompé dans mes présentations précédentes.
Le résultat négatif est que tout n'est pas comme il me semblait.
1. J'ai effectué deux variantes de centrage : la précédente et en supprimant la régression linéaire construite sur l'ensemble de l'intervalle. Les résultats sont fondamentalement différents.
Le coefficient d'autocorrélation r[k] pour la série X[i] ne dépend pas de l'intervalle de corrélation k et (sauf pour k=1) ne dépasse pas 0.01. Je n'ai pas calculé FAC séparément, mais pour EURUSD à t=5,15,30, etc. les résultats sont les mêmes que ceux présentés par Neutron. Et à t=1, il est de -0,16, ce qui est un peu plus élevé que celui de Neutron.
Pour la série Y[i] obtenue en supprimant le LR, l'image est complètement différente. r[k] diminue lentement de 1 à 0.70 pour GBPUSD, M15 et 0.97 ( !!!) pour EURUSD, M1 à k=1000. De mon point de vue, ce résultat n'a aucun sens physique. L'autocorrélation des séries de prix ne peut être aussi forte et baisser aussi lentement. Par conséquent, cette variante du centrage n'est pas appropriée ? Pourquoi pas ? Sergei, pouvez-vous expliquer de quoi il s'agit ?
2. J'ai calculé le coefficient de corrélation de plusieurs oscillateurs standards, ainsi que le mien, avec la série X[i]. Dans tous les cas, j'ai obtenu que r[k] soit presque indépendant de k, les différences de valeurs n'apparaissent que dans le cinquième signe (même à k=0). Bien que la valeur de r[k] dépende de l'horizon temporel. En même temps, les valeurs r[k] des différents oscillateurs diffèrent également les unes des autres.
Ce n'est pas ce que j'attendais. Dans le pire des cas, la même situation : un maximum à k=0 et une diminution rapide vers zéro lorsque k augmente. La constance de r[k] à différents k me fait penser que quelque chose ne va pas ? Quoi ?
X[i]=Open[i] et X[i]=Open[i]-Open[i-1].
Le coefficient d'autocorrélation a été trouvé en utilisant la formule :
r(Step)=SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])*(X[i+Step+k]-X[i+k])}/SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])^2}, où la somme est prise sur tous les membres de la ligne k=Step...n-Step, n- le nombre complet de membres de la ligne, Step-l'horizon de corrélation.
Dans le premier cas, on parle de fonction d'autocorrélation, qui varie normalement de -0,5 à 0, tandis que dans le second cas, on parle de corrélogramme, dont le signe est variable. Les deux séries se dégradent rapidement de manière exponentielle.
Jura, une valeur d'autocorrélation importante et non décroissante est obtenue si la composante constante n'est pas supprimée. En effet, tous les termes de la série sont presque égaux et égaux à 1,23, par exemple.
Au fait, j'ai reçu analytiquement l'expression de la probabilité de prédiction correcte P pour un groupe de N indicateurs indépendants avec une prédiction arbitraire p chacun :
P=1-2^(N-1)*P{1-p[i]}