une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 285
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En m'amusant avec des graphiques de séries de prix, j'ai découvert par hasard un algorithme très simple et entièrement automatique pour trouver des niveaux de support/résistance.
Voici une photo :
Nous effectuons une transformation simple sur la courbe des prix (ses paramètres peuvent être modifiés), puis nous recherchons les zones plates.
Si je suis trop lent, j'enfonce une porte ouverte, et tout est connu et inintéressant pendant longtemps.
Si je me trompe, je serai heureux de vous donner les détails.
Bonne chance à tous et bonne chance avec les tendances !
Bonsoir à tous
Veuillez me donner les détails de cet algorithme.
Merci d'avance
Je n'ai pas normalisé l'échelle de l'axe des abscisses. Je ne l'ai pas encore fait spécifiquement, car la normalisation dépend de l'ondelette spécifique et aussi du schéma de calcul spécifique et du choix de l'échelle de mesure (ces deux dernières choses sont constantes pour moi jusqu'à présent). Les coefficients de normalisation ne sont pas trop différents de 1, mais quand même... Pour les graphiques que j'ai cités ici, la longueur d'onde harmonique de l'ondelette correspondant à un certain pic peut être calculée comme suit : prenez la distance entre le sommet du pic et le bord droit du graphique, puis multipliez ce nombre par 1,25. C'est-à-dire que les pics correspondent, en tenant compte de ce qui a été dit plus haut, à la distance moyenne (en faisant la moyenne sur l'axe du temps) entre les maxima/minima. Oui... Pour compter plus précisément - le bord droit sur les graphiques du spectre est 2048.
S'il vous plaît dites-nous les enfants de cet algorithme.
Merci d'avance
Voici l'histoire.
Nous appliquons un filtre médian multiple à la courbe des prix. Qu'est-ce que c'est ? Nous prenons une fenêtre de taille impaire (>=3) et la faisons passer par toutes les valeurs de la courbe initiale. A chaque point courant, trier par valeur les points inclus dans la fenêtre. Le point actuel se voit attribuer une valeur moyenne (dans le sens où il est situé au milieu du tableau) à partir du tableau trié. Une fois encore, nous appliquons le même filtre au résultat obtenu. Nous le répétons plusieurs fois (20 à 30 fois suffisent généralement).
Pour obtenir les niveaux de résistance, nous inversons la courbe des prix et faisons de même. Ensuite, nous retournons le résultat obtenu à l'envers.
C'est tout !
Les deux paramètres sont la taille de la fenêtre et le nombre de répétitions. En faisant varier ces paramètres, nous pouvons optimiser le résultat. En général, cela s'avère être intéressant !
Bonne chance et bonnes tendances !
Ce sont des détails, mais je suis intéressé par une question générale : est-il possible de prédire un motif naissant en utilisant cette méthode ? Quelle est la partie délicate de la méthode. Vous, en tant qu'expert dans le domaine, suggérez une direction de recherche possible.
Mon avis est que vous ne pouvez pas prédire (reconnaître) un modèle naissant. Et l'attrait est dans les belles images, elles captivent vraiment (en tout cas quand je les "dessinais", je les regardais comme un lapin hypnotisé), et on a l'impression que l'on sait déjà tout sur le marché et qu'on le ressent et qu'il en reste un peu, juste un peu ......
PS : et aucun réseau neuronal ni aucune reconnaissance des formes n'aideront.....
Attendez une minute, Sergei ! Et vos images et calculs de l'évolution future des prix ?
PS: и никакие нейросети и никакое распознавание образов не поможет….
Attendez une minute Sergei ! Qu'en est-il de vos photos et de vos calculs des futurs mouvements de prix ?
Je ne prédis pas (ou ne reconnais pas) les modèles (c'est le mot clé) et je pense que c'est juste une utopie. En utilisant le squelette, je calcule les caractéristiques dynamiques du système, ces caractéristiques sont simplement substituées dans la formule comme coefficients et j'obtiens le mouvement futur du prix.
PS: и никакие нейросети и никакое распознавание образов не поможет….
Минуточку, Сергей ! А как же Ваши картинки и расчеты будущего движения цены ?
Je ne prédis pas (ou ne reconnais pas) les modèles (c'est le mot clé) et je pense que c'est juste une utopie. Par squelette, je calcule les caractéristiques dynamiques du système, ces caractéristiques sont simplement substituées dans la formule sous forme de coefficients et j'obtiens le mouvement futur du prix.
Le futur peut aussi être considéré comme un mot clé, alors toi, Sergey, tu te contredis, ou tu essaies de nous mener à quelque chose (de manière sournoise)...
Vous avez probablement raison. Je l'ai obtenu assez facilement et complètement par accident. J'ai été fasciné par le fait que c'est très simple et sans ambiguïté. Si au moins une personne peut s'en servir - j'en serai heureux, sinon - ce doit être mon destin. Je n'ai absolument aucune prétention à quoi que ce soit ici !
P.S. Merci pour votre excellent matériel sur les propriétés statistiques des séries aléatoires et de prix ! Je l'ai lu avec grand plaisir. J'ai beaucoup apprécié et je l'ai trouvé utile.