una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 309

[Flash555]

Денис Панкратов:
analisi delle onde cosa molto utile))))

Scriverò un post separato sull'analisi delle onde. A proposito, l'analisi delle onde è solo un caso speciale di trading sui pattern (IMHO), ed è più logico parlare di un ampio senso della parola, piuttosto che esclusivamente di onde. Perché anche le configurazioni delle onde non sono univoche.

C'è l'opinione che l'analisi dei modelli sia (se posso dire così) analoga al grado di frattalità di una serie, o alla dimensione della frattalità.

Il che dovrebbe cambiare la tendenza in modo più regolare. Ho alcune idee in che direzione guardare, ma ovviamente non ho abbastanza cervello per codificarle.

Poiché i volumi sono enormi in vista della varietà di condizioni di galleggiamento e delle lunghezze di galleggiamento dei campioni su cui queste condizioni saranno

da identificare.

1-La prima pietra è che il modello può avere dimensioni completamente diverse in entrambi gli assi.

Inoltre, un modello è una condizione, e si possono impostare molte condizioni per ogni singolo studio.

E più lungo è un modello (il numero di punti del modello o il numero di gradi di libertà), più velocemente cresce il consumo di energia per il suo controllo.

2- Lo stesso schema non deve andare strettamente consecutivo alla fine della sua controparte estrema,

Può andare con dei vuoti. O potrebbe anche essere in grado di coprire l'ultimo modello a grandi linee. Proprio come una tendenza con un piatto.

Ecco perché è un problema identificarli. Ci sono settori che appartengono sia al trend che al flat.

Entrambi i problemi possono essere risolti solo all'interno di un compito specifico.

In generale, l'idea era quella di cercare ogni modello nel tempo minimo.

Per esempio, prendiamo un certo modello di 5 punti - la farfalla di Gartley. E cerchiamo dal bordo nella storia e troviamo il primo,

poi dal bordo del primo cominciamo a cercare il secondo e così via. Poi ogni schema sarà una nuova riga (una specie di

di un TF non lineare) dove cercheremo lo stesso modello nelle stesse condizioni. E così via, aumentando l'ottava astratta.

Inoltre, possiamo contemporaneamente calcolare la significatività statistica dei modelli sulla storia (ma penso che non sia necessario in questo metodo di calcolo).

Come risultato prendiamo il primo modello della gamma più bassa, diciamo che consiste di 20 barre. Poi prendiamo il primo modello di alto - il modo in cui consiste di 25

Poi prendiamo il primo modello di quello più basso (nominalmente 25 battute) e quello più alto, ecc. Possiamo vedere che avranno un aspetto simile se li confrontiamo fianco a fianco.

Ma saranno costituiti da un numero diverso di "barre" proprie e da ampiezze diverse, analogamente ai frattali di ordine diverso.

Sembra che questa informazione debba essere presa in considerazione quando si sceglie un modello iniziale da controllare. Qui o sulla storia

e vedere come le caratteristiche del funzionamento del modello variano a diversi livelli di frattalità a seconda dei cambiamenti delle condizioni del modello stesso.

Oppure possiamo confrontare il cambiamento di dimensioni per il numero di barre e le ampiezze a diversi livelli di frattalità. È possibile identificare il modello sulla tf superiore

anche prima che si sia formato attraverso le informazioni su come si è formato nei bit inferiori.

O qualcos'altro, possiamo pensare più in dettaglio se vogliamo. Mi sembra che si tratti di modelli ben noti come le spalle o i triangoli,

o anche le onde, sembrerebbero essere forme di pattern statisticamente significative, ma le loro dimensioni sarebbero ancora fluttuanti e avrebbero bisogno di essere adattate.

E se guardate il numero di punti dei modelli comunemente conosciuti, è composto da 3 a 6 circa. E sono stati derivati proprio dall'esperienza

persone. Ma siccome prima non c'erano i computer, e la gente poteva cercare i modelli anche più velocemente, ma ancora solo quelli che sono più familiari all'occhio.

Penso che ci siano molti altri di questi modelli statisticamente significativi, solo che non hanno una forma così distinta come quelli ben noti.

E le entità informi sono più difficili da trovare con gli occhi. Ma nell'era delle macchine, penso che possiamo controllare anche questo.

Ricordo che qualcuno sullo spider stava già maciullando i modelli. E ha detto che più un modello è raro, più è probabile che venga eseguito.

Quindi la rarità del modello è un aumento del numero di punti che lo compongono e della forma. E poiché ci sono più punti, ci vuole più storia

più storia per trovarlo, ed è più raro. Ma il suo compimento è più probabile. L'impulso non può crescere o decadere per sempre, perché il mercato diventerà prevedibile dopo il fatto.

Questo bilancerà l'inefficienza/efficacia.

Ma in virtù dell'inerzia (o delle tendenze globali, o qualsiasi altra cosa) nel mercato - questo stesso impulso non può sempre andare senza smorzamento, che in linea di principio da

logicamente e dovrebbe permettervi di guadagnare sul principio di seguire il mercato dopo l'impulso o la serie di impulsi.

A causa di questi due esempi il mercato si bilancia costantemente tra questi stati e tende all'equilibrio.

a caso. Ma allo stesso tempo, può essere non casuale in alcuni momenti. Ora, a causa di tutto questo, quando si sbilancia

dall'impulso dopo la stasi e viceversa dalla stasi dopo l'impulso e sforzandosi di tornare all'equilibrio, lo squilibrio stesso non può essere

all'infinito. E quindi la lunghezza del pattern di 3-6-10 battute è sufficiente per ottenere un vantaggio statistico. Anche se galleggia.

Cioè, con l'aumento del numero di punti del modello, la sua percentuale di funzionamento aumenta, e significa che possiamo aumentare il livello di rischio delle scommesse,

o per gli amanti di Martin-aumentare la scommessa con un coefficiente maggiore dopo la perdita, perché

a causa della già probabile elaborazione di un modello dopo aver perso una scommessa, la probabilità di elaborare la prossima aumenta.

Ma allo stesso tempo la rarità di questo modello aumenta con l'aumentare del numero di punti sulla storia, e si scopre che gli accordi sono più grassi, ma sono più rari, che alla fine neutralizza il

il vantaggio della maggiore probabilità di risolvere questo schema.

Rispettivamente, più il modello è corto, meno grasso è, perché la probabilità che funzioni è più bassa - ma più spesso apparirà sullo stesso

un pezzo di storia.

Penso che ci sia un compromesso tra la lunghezza del modello e la sua "redditività", "significatività statistica", o battibilità,

o come volete chiamarlo. E questo valore ottimale è solo in numeri non grandi, quindi elaborare un modello con 30 punti di lunghezza, per esempio,

non solo richiede molte risorse, ma non ha nemmeno molto senso.

Questo apre un'altra cosa interessante: impostando i parametri del modello come funzione di destinazione, è possibile

impostare il livello di redditività necessario, o viceversa, impostando una redditività ragionevole, possiamo variare i parametri del modello necessari per esso

O forse intendeva l'idea sbagliata di cui parlava Henium su uno dei forum. Solo che è costruito attraverso la dimensione del tasso.

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Tuttavia dobbiamo capire che un modello non è una figura grafica in quanto tale, è un insieme di condizioni. Che può o non può avere qualcosa

con la forma di queste condizioni, o piuttosto la forma a cui queste condizioni porteranno. Quindi, quando dico sopra di paragonare

la forma del modello a diversi livelli di frattalità, forse ha senso, e forse questo confronto dovrebbe essere fatto in un senso più ampio, quando l'impostazione delle condizioni

del modello non è legato alla sua forma, e come risultato otterremo che le stesse condizioni, daranno forme assolutamente diverse del modello a diverse

livelli di frattalità. Quindi, la frattalità sarà mostrata non in forma formale ma in qualche altro modo (l'ho esposto in modo non scientifico ma penso che il senso sia chiaro).

Per esempio, una fila può essere frattale per forma, dimensione e numero dei suoi componenti. Può essere di dimensioni frattali, composto da 5 barre per ogni

Può essere di dimensioni frattali composto da 5 barre su ogni livello e in questo caso può non avere la stessa forma. Oppure può essere frattale nella piattezza della figura, ma avere i contorni sfumati

in ampiezza e in confini "temporali". Quindi non possiamo confrontare solo la forma del modello. O forse la forma non è così importante

importante e la "frattalità per volatilità" è più importante quando si definiscono le condizioni del modello. Deve essere controllato.

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PS.

Ma l'essenza del ramo non è nell'analisi delle onde, abbiamo pensieri assolutamente diversi, è solo successo che questi pensieri si trovano in un ramo con tali argomenti. E dovete leggerlo dalla quarta pagina.