une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 59

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<br / translate="no">Je me pose quelques questions :
1. Que prendre pour l'afflux ? Le prix total, la différence modulo, seulement la différence positive ? En d'autres termes, le concept d'"influx" dans la méthode en question a-t-il un effet sur la préparation préalable des données ? Ou bien faut-il considérer les données à examiner comme l'afflux. Par exemple, j'ai intuitivement pris le prix de clôture dans mes calculs.


L'afflux est aussi l'afflux en Égypte. C'est-à-dire que dans l'interprétation classique, il est nécessaire de prendre la différence Close[i]-Close[i+1]. D'après ma lecture de Peters.
 

Есть несколько вопросов:
1. Что брать за приток? Полную цену, разность по модулю, только положительную разность? Другими словами, имеет ли понятие «приток» в рассматриваемом методе влияние на предварительную подготовку данных? Или следует за приток принимать данные, которые надо исследовать. Я интуитивно, к примеру, взял в расчетах цену закрытия.


Un afflux est aussi un afflux en Égypte. L'interprétation classique consiste donc à prendre la différence Close[i]-Close[i+1]. D'après ma lecture de Peters.


Merci. Mais la différence Close[i]-Close[i+1] est souvent négative (elle peut être OK en Egypte).
La différence est-elle modulo ou telle quelle ? Et où puis-je lire les œuvres de M. Peters ?
 
C'était ici - http://stock01.narod.ru/ Et en fait, Solandr a donné un lien dans ce fil de discussion vers un département d'astronomie, et il fait 3 pages de long.
 
C'était ici - http://stock01.narod.ru/ Et en fait, Solandr a donné un lien dans ce fil de discussion vers un département d'astronomie, et il fait 3 pages de long.


Je l'ai probablement manqué en lisant les documents du forum.
 
J'ai lu plusieurs chapitres de "Chaos and Order in Capital Markets" de E. Peters sur le calcul de l'indice Hearst. Je n'ai rien trouvé sur "ce qu'est un flux entrant".

De mon point de vue d'ingénieur, la série Close[i]-Close[i+1] est très différente de la série Close[i]. Dans son essence, il s'agit d'une série très différente. Si vous le prenez en modulo, il ressemble probablement à un graphique de profits potentiels, et il semble discutable de faire des hypothèses pour Close[i] sur la base de sa différence. Mais que faire si, par exemple, je veux analyser les bénéfices ? Dois-je prendre la différence de la différence ? Il me semble que je devrais simplement prendre Close[i] pour le flux entrant, si je veux analyser Hearst pour lui et non pour sa différence.

Dans mes calculs, je suis confus par la moyenne des entrées. Ou dois-je prendre un seul nombre calculé pour N pour toutes les n observations ou pour chaque n sur un segment de 1 à N je dois calculer son débit entrant ? Qui répondrait ?
 
Le niveau du réservoir... ça change... de façon aléatoire. Plus d'eau entre, moins d'eau sort. Il y a donc une différence entre les entrées et les sorties. C'est la différence qui fait fluctuer le niveau. Nous devons comprendre si les changements de niveau sont aléatoires ou ont une tendance, nous devons savoir s'il s'assèche ou déborde. Ainsi, nous mesurons le niveau de l'eau chaque année et obtenons un graphique. Nous devons également comprendre, à partir du graphique, s'il s'agit d'un accident ou d'une tendance. Le niveau d'eau maximum moins le minimum est notre écart. Les changements entre les années successives sont des variables aléatoires. Mesurez l'écart-type pour N années et comparez-le à la dispersion. Si le ratio est trop grand - ce n'est pas une chance, s'il est petit - cela signifie que le niveau ne sera franchi ni à la hausse ni à la baisse. C'est la même chose avec le prix - nous devrions comparer la fluctuation du prix avec les incréments aléatoires de ce prix.
 
grasn, page 12 montre l'algorithme pour calculer l'indice Hearst selon les recommandations de Vladislav. Lire les messages
solandr 15.05.06 19:09
Vladislav 15.05.06 21:18
 
Sur le même site, on trouve l'ouvrage Fractal Analysis d'E. Peters.
Il y a là, quelque part à la page 69, une recette pour compter. 69 il y a une recette pour le calcul.
Si je comprends bien, on utilise log(Close[i]/Close[i+1]), et toutes les partitions en segments égaux de longueurs de 1 à N.
 
Sur le même site, on trouve "Fractal analysis" de E. Peters. <br/ translate="no">Il y a une recette pour compter quelque part sur p. 69 il y a une recette pour le calcul.
Si je comprends bien, il utilise le log(Close[i]/Close[i+1]), et utilise également toutes les partitions en segments égaux de longueurs de 1 à N.


La log-normalisation est principalement pertinente pour les actions sur un horizon temporel long.
 
Le niveau du réservoir... ça change... de façon aléatoire. Plus d'eau entre, moins d'eau sort. Il y a donc une différence entre les entrées et les sorties. C'est la différence qui fait fluctuer le niveau. Nous devons comprendre si les changements de niveau sont aléatoires ou ont une tendance, nous devons savoir s'il s'assèche ou déborde. Nous mesurons le niveau de l'eau chaque année et obtenons un graphique. Nous devons également comprendre, à partir du graphique, s'il s'agit d'un accident ou d'une tendance. Le niveau d'eau maximum moins le minimum est notre écart. Les changements entre les années successives sont des variables aléatoires. Mesurez l'écart-type pour N années et comparez-le à la dispersion. Si le ratio est trop grand - ce n'est pas une chance, s'il est petit - cela signifie que le niveau ne sera franchi ni à la hausse ni à la baisse. C'est la même chose avec le prix - nous devons comparer l'écart de prix avec les incréments aléatoires de ce prix. <br / translate="no">.


Est-ce que je comprends bien que dans notre cas nous prenons Close[i] "comme si" pour le niveau dans le réservoir ? Si c'est le cas, le flux entrant sera le module de la différence Close[i]-Close[i+1] ?
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