une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 81

 
Juste au cas où vous ne le feriez pas correctement - "Comment insérer des images dans ce forum (explicatif)".
 
OK, c'est peut-être mes mains, mais ça n'a pas marché.
 
Comme on pouvait s'y attendre, il existe une corrélation entre les paires de devises. Sur l'Eura, la probabilité moyenne est proche de celle du Néo-Zélandais.

 
Effectué la sortie dans l'indicateur des deux variantes. Au même moment, j'ai eu une idée.



Ici les valeurs, et ici la différence




Je pense que, le week-end (lorsque les marchés sont fermés), il serait bon de comparer les calculs de la StdDev, au cas où quelqu'un aurait fait une erreur de calcul. Je peux le poster sous forme de fichier Excel, avec les numéros de barre et les valeurs de cette barre.
 
Je pense qu'en fin de semaine (lorsque les marchés sont fermés), ce serait une bonne idée de comparer les calculs de StdDev entre eux, au cas où quelqu'un aurait une erreur dans les calculs. Je peux le poster sous forme de fichier Excel, avec le numéro de la barre et les valeurs de cette barre.
Dans ce cas, il vous faut également une méthode identique de sélection des chaînes. En fait, mes images de StdDev et StdDev23 sont présentes depuis un certain temps :). A propos des zones de stabilité : et en dehors d'elles considérer qu'il n'y a pas de canal ? Ces images Matlab montrent que malgré la variabilité des caractéristiques, les canaux ont des trajectoires continues et existent donc aussi en dehors des zones de stabilité. Il me semble qu'il y a de plus en plus de moments propices au calcul des caractéristiques du canal. C'est-à-dire qu'il est nécessaire de définir d'une manière ou d'une autre le point dans le passé où le calcul a donné les caractéristiques les plus adéquates.
 
Je veux poser une question enfantine. En utilisant une distribution conditionnelle ou normale, on trouve la valeur de l'intervalle de confiance exprimée en RMS. Par exemple, nous avons trouvé un intervalle avec une probabilité de 90%, ce qui signifie que la VS sera dans cet intervalle avec une probabilité de 90%. En d'autres termes, étant à la limite de cette fourchette, nous pouvons dire que le prix, avec une probabilité de 90%, reviendra à l'intérieur et avec une probabilité de 10%, il ira plus loin. Si mon raisonnement est correct, cela signifie qu'en approchant de la ligne médiane, la probabilité de 90% deviendra 0 et la probabilité de 10% deviendra 1, ce qui n'est évidemment pas vrai puisqu'à la ligne médiane la probabilité est de 50%. En quoi mon raisonnement est-il erroné ?
 
2 Rosh et autres

Vous ne pensez pas que vous vous accrochez trop à la condition RMS23>SCO. Il s'agit essentiellement d'un simple critère de convergence, et la convergence en elle-même ne peut être ni une condition d'identification du canal, ni une condition de point de basculement.
En outre, l'algorithme de sélection des canaux qui a été étudié ici pour plusieurs pages suppose que le recalcul est effectué sur chaque nouvelle barre. Le résultat, comme vous l'avez tous vu, est que les canaux flottent. Il s'avère donc que vous appliquez le critère RMS23>RMSCO à chaque fois aux autres canaux. Mais en même temps, vous les comparez les uns aux autres. Je pense que c'est juste un exemple d'optimisation pas très correcte. Nous savons tous que, quelle que soit la partie de l'histoire que nous prenons, nous pouvons toujours trouver des paramètres avec lesquels même un mauvais EA sera rentable.
Je pense que le réglage correct du problème devrait être le suivant. 1. Formation de canaux à l'aide d'un algorithme stable distinct. Cela signifie qu'un déplacement relativement faible sur l'historique ne devrait pas entraîner le changement de chaîne. 2. Sélection de 3 ou 4 chaînes qui sont liées à des services sensiblement différents. RMS23>SCO peut également être un critère de sélection. Mais cette condition seule n'est pas suffisante. 3. Surveillance des canaux fixes, notamment à l'aide de RMS23>RMS. Il faut toutefois noter que les critères sont appliqués à un canal fixe plutôt que de conduire à un réalignement. Dans ce cas, le non-respect des critères permet de conclure que le canal s'effondre. En revanche, si nous le modifions en permanence, nous nous trompons nous-mêmes. 4. Une fois que la destruction d'un canal a été confirmée (perforation fiable, par exemple), une recherche de nouveaux canaux a lieu à cet endroit. Cette recherche est répétée sur chaque nouvelle barre jusqu'à ce que TOUS les critères du canal soient satisfaits.
Tout à partir du premier point.
IMHO
 
En s'approchant de la ligne médiane, la probabilité de 90% devient 0, et la probabilité de 10% devient 1.


Exactement ! A la ligne médiane, la probabilité que le prix se rapproche encore plus de la ligne médiane =0 (ce qui, je l'espère, est évident :)
Et la probabilité qu'il commence à s'éloigner de la ligne médiane =1 (ce qui me semble également évident :))
 
Je veux poser une question enfantine. En utilisant une distribution conditionnelle ou normale, nous trouvons la valeur de l'intervalle de confiance exprimée en RMS. Par exemple, nous avons trouvé un intervalle avec une probabilité de 90%, ce qui signifie que la VS sera dans cet intervalle avec une probabilité de 90%. En d'autres termes, étant à la limite de cette fourchette, nous pouvons dire que le prix, avec une probabilité de 90%, reviendra à l'intérieur et avec une probabilité de 10%, il ira plus loin. Si mon raisonnement est correct, cela signifie qu'en approchant de la ligne médiane, la probabilité de 90% deviendra 0 et la probabilité de 10% deviendra 1, ce qui n'est évidemment pas vrai puisqu'à la ligne médiane la probabilité est de 50%. En quoi mon raisonnement est-il erroné ?

Vous êtes un peu confus sur les concepts. Vous travaillez avec un intervalle de confiance en parlant des probabilités de mouvement de prix à ses limites, en utilisant des chiffres de manière directe.
Vous faites une erreur là. Lorsque le prix se situe au niveau de confiance de 90 %, cela signifie qu'il n'y a que 10 % de probabilité que le prix monte ou descende. La probabilité est calculée sur la base de la largeur de l'intervalle de la ligne de régression centrale. Ainsi, la probabilité que le prix revienne dans l'intervalle sera égale à 90%+10%/2=95%, et plus loin au taux de 100%-95%=5% correspondant. C'est-à-dire que l'intervalle de 10% appartient à 2 parties égales de 5% en haut et en bas du niveau de confiance de 90%, par conséquent, nous devons diviser 10% par 2 pour obtenir les données sur ces parties de probabilité.
Ainsi, lorsque le prix est sur la ligne médiane, la probabilité est de 0%+100%/2=50%, 100%-50%=50%, c'est-à-dire que nous obtenons une probabilité égale de mouvements à la hausse et à la baisse.
 
Merci, cela a du sens maintenant.
Raison: