엘리엇 파동 이론에 기반한 거래 전략 - 페이지 278

 

맞습니다. Hurst 지수는 0:1을 넘지 않아야 하지만, 반면에 입증된(이것이 Hurst 지수임) 웨이블릿 변환을 기반으로 한 잘 설명된 계산(예로)은 문자 그대로 특히 작은 샘플에서 이러한 한계.


Sergey, 이 계산에 대한 링크를 게시해 주시겠습니까? 저는 Hurst(이미 다루었습니다)가 아니라 웨이블릿 변환의 실행에 관심이 있습니다. 알다시피, 나는 최근에 이것에 관심이 있습니다. 불행히도, 나는 지금까지 거의 진전이 없었다는 것을 인정해야 합니다. 이론적으로 모든 것이 명확합니다. 그러나 실질적으로 고려해야 할 사항과 방법 - 완전한 어둠. :-(
 
나는 링크를 기억하지 못하지만 자료를 찾으려고 노력할 것입니다. 처음에는 작동하지 않았습니다 (분명히 직장에서). 일부 소스에 대한 링크가 포함된 개념적 프레젠테이션만 만났습니다. MathLab에서 계산의 세부 사항을 공부했습니다. 거기에 "wfbmesti"와 같은 기능이 있습니다. 이 기능은 m 파일로 구현되며 모든 m 파일과 마찬가지로 열려 있습니다. 당신은 그것을 볼 수 있습니다. "….\MATLAB\toolbox\wavelet\wavelet" 디렉토리에 있어야 합니다. 설명이 첨부되어 있습니다.
이 주제를 실제로 공부하고 싶다면 적극 추천합니다. 그러나 나는 예측을 위한 웨이블릿에 실망했습니다. 이렇게 나온 최대값은 " "Elliot Wave Theory에 기반한 거래 전략" post "grasn 04/18/07 20:03"입니다. 이것이 최선의 근사치였습니다.
 
나는 링크를 기억하지 못하지만 자료를 찾으려고 노력할 것입니다. 처음에는 작동하지 않았습니다 (분명히 직장에서). 일부 소스에 대한 링크가 포함된 개념적 프레젠테이션만 만났습니다. MathLab에서 계산의 세부 사항을 공부했습니다. 거기에 "wfbmesti"와 같은 기능이 있습니다. 이 기능은 m 파일로 구현되며 모든 m 파일과 마찬가지로 열려 있습니다. 당신은 그것을 볼 수 있습니다. "….\MATLAB\toolbox\wavelet\wavelet" 디렉토리에 있어야 합니다. 설명이 첨부되어 있습니다.
이 주제를 실제로 공부하고 싶다면 적극 추천합니다. 그러나 결국 나는 예측을 위한 웨이블릿에 실망했습니다. 이렇게 나온 최대값은 " "Elliot Wave Theory에 기반한 거래 전략" post "grasn 04/18/07 20:03"입니다. 이것이 최선의 근사치였습니다.
 
모두 좋은 하루 되세요, 여러분! 몇 마디 해주세요.

비록 오랜 시간이 걸렸지만 나는 전체 지점을 주의 깊게 읽었습니다. 나는 많은 즐거움을 얻었고 가장 중요한 것은 유용한 아이디어와 사실을 얻었습니다. 특히 가격 시리즈와 관련된 통계 방법과 관련하여. 이것이 바로 내가 놓치고 있던 것입니다! 토론의 모든 참가자에게 큰 존경을 표합니다!

다른 쪽에서 파고 있습니다. 이것은 웨이블릿 분석, 이미지 처리 및 패턴 인식, 퍼지 논리 분야의 방법을 적용하려고 시도합니다.

FOREX 자체는 말하자면, 바에 대한 첫 번째 접근 방식입니다. 그러나 이러한 주제에 대해서는 다른 주제 영역(자체 개발, 타사 라이브러리 및 소스 코드, 인터넷에서 발굴한 많은 문헌)에서 큰 발전이 있습니다. , 등.).

가격 시리즈(주로 웨이블릿)에 무언가를 적용하려고 했습니다. 결과는 비록 매우 예비적이었지만 나에게는 흥미로워 보였습니다. 아직 검증되지 않은 아이디어도 많다. 원하시면 토론하시면 됩니다.

모두에게 행운을 빕니다. 트렌드를 통과하십시오!

추신. 이 지점의 사람들은 이미 피곤한 것 같습니다. 내가 틀렸다면 환영합니다 ...
 
가격 시리즈(주로 웨이블릿)에 무언가를 적용하려고 했습니다. 결과는 비록 매우 예비적이었지만 나에게는 흥미로워 보였습니다. 아직 검증되지 않은 아이디어도 많다. 원하시면 토론하시면 됩니다.

여기에서 여러분의 생각과 제안을 자유롭게 공유하세요. 그러면 포럼의 독자들이 이해할 것입니다. 아마도 그것은 흥미롭고 응답 질문과 제안이 갈 것입니다. 모든 사람이 아직 웨이블릿을 실험한 것은 아니기 때문에 즉각적인 반응은 아닐 수도 있습니다. 그러나 어쨌든 모든 것은 당신이 말하고 싶은 것에 달려 있습니다.
 

가격 시리즈(주로 웨이블릿)에 무언가를 적용하려고 했습니다. 결과는 비록 매우 예비적이었지만 나에게는 흥미로워 보였습니다.


이것은 나에게 매우 흥미로운 것입니다. 웨이블릿에 대한 경험을 공유할 수 있습니까?
 
 
예를 들어 내 경험은 매우 간단합니다. 어쨌든 지금까지는 개념적으로 공유합니다.

우리 모두는 시장이 시간에 따라 변할 수 있다는 것을 알고 있거나 추측합니다. "무언가"는 시간이 지남에 따라 변합니다. 예를 들어 "추세"가 있고 움직이는 것처럼 보이고 가격은 여전히 "추세"를 따라 오르고 있지만 일부 일반화 된 특성에서 이미 눈에 감지 할 수없는 일이 발생하여 강세를 기다립니다. 변경.

그래서 몇 가지 계수가 있는 시장의 프랙털리티를 기반으로 n번째 카운트다운 시 가격 공식을 생각해 냈습니다. 알고리즘은 매우 간단합니다.

(1) 현재 기준에서 어떤 종류의 최소값부터 시작하여 순차적으로 과거 채널(또는 시계열)을 가져옵니다.
(2) 그러한 각 채널에 대해,
- Hurst 지수의 계산(내 자신의 공식에 따르면, 그러나 위에서 인용한 것에 따르지 않고 당신에게 상기시켜 드리겠습니다. 그러나 나는 이것에 대해 이미 썼습니다)
- 스케일링 지표의 계산
- 공식에 대한 누락 계수를 계산하는 웨이블릿 변환
(3) 가격 자체를 계산합니다.

가장 가능성 있는 궤적의 구성은 다음과 같습니다. 최소 채널은 각각 현재 채널에서 가장 가까운 판독값의 가격을 계산하고 긴 채널은 "원거리 판독값"의 가격을 계산합니다. 즉, "하나의 채널" - "하나의 가격"입니다. 일부 채널은 Hurst 지수 및 스케일링 지수 값으로 인해 고려되지 않을 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

궁극적인 목표는 상대적으로 정확한 궤적을 구축하는 것이 아니라 여전히 반전 영역을 평가하고 동일한 Murrey 수준과 비교하는 것입니다.

그게 다야. 결과가 인용되었습니다: " "Elliot Wave Theory에 기반한 거래 전략" 포스트 "grasn 04/18/07 20:03". 이제서야 이 모델을 어느 정도 정상적인 수준으로 적용하려면 전체 연구 기관이 필요하지만 나는 그것을 가지고 있지 않습니다. o(
 
안녕, 세르게이!

사실 저는 Andre69 가 응용 프로그램의 실용적인 측면을 공유하기를 원했습니다. 즉, 어떤 고려 사항에서 웨이블릿 형성 함수가 선택되는지 , 확장 계수 가 계산되는 방법, 나중에 수행되는 작업 등입니다. 그러나 당신이 쓴 것도 매우 흥미롭습니다. 마지막으로 미래 가치의 예측 계열이 어떻게 나타나는지 이해했습니다. 이 질문은 당신이 첫 번째 예측을 발표한 이후로 저를 괴롭혔습니다. :-)

일반적으로 모든 것이 좋아 보입니다. 모델의 가장 약한 부분도 최소 채널을 통해 가까운 미래를 예측하고 최대 채널을 통해 먼 미래를 예측합니다. 그러나 이것은 나름의 논리가 있습니다!
그러니 존경심을 가지세요. 그리고 이게 왜 그렇게 오래 걸린다고 생각하세요?

그리고 그것에 관해서 질문의 주제에 대해 말할 수 있습니까? :-)
 
안녕하세요 유리님! :에 대한)


사실 저는 Andre69 가 응용 프로그램의 실용적인 측면을 공유하기를 원했습니다.


맞아요, 저는 Andre69 가 아닙니다. 진짜 내가 왜 들어갔지? 그것은 모두 의사 소통에 대한 열망에 관한 것입니다.


그리고 이게 왜 그렇게 오래 걸린다고 생각하세요?


Long은 이 모델을 고려하지 않습니다. 나는 현재 3개의 모델을 가지고 있지만 일반적으로 이 모델을 고려하지 않습니다. 결과가 중요하지 않고 이 아이디어를 구체화하기 위해 연구소를 고용하는 것과 같이 더 많은 작업을 수행해야 하기 때문입니다.


그리고 그것에 관해서 질문의 주제에 대해 말할 수 있습니까? :-


"내가 들어간 이후로 ..."로 읽어야합니다. o)))))))

... 어떤 고려 사항에서 웨이블릿 형성 기능이 선택되는지, 확장 계수가 계산되는 방법, 나중에 수행되는 작업 등


자료를 다시 읽은 후 웨이블릿에 대한 일반적인 주제를 제외하고는 아직 주제를 찾지 못했습니다. 나 자신의 목적을 위해 Morlet 웨이블릿을 사용했고(수학적 관점에서 웨이블릿이 아니라는 것을 알고 있음) 나머지는 실험하지 않았습니다. 그 속성은 당면한 작업에 적합합니다. 나는 " 팽창 계수 가 어떻게 계산되는지"라는 질문을 정말로 이해하지 못했습니다. 웨이블릿 분석의 큰 전문가는 아니지만 나는 이것에 문제가 없었습니다.

"나중에 무엇을 할 것인가 등" - 끝에 "etc." 가격 공식에 대한 집계 계수가 계산됩니다. 매우 중요한 점을 추가하는 것을 잊었습니다. 각 기록 채널에 대해 다음이 수행됩니다.
(1) 현재 카운트다운 이후 그의 삶에 대한 평가.
(2)살아가는 안정적인 '구조' 공개!!!
이 최대 예측 채널 길이에 대해 미래 가격이 계산됩니다. 하나의 예측 샘플에 대해 여러 예측 가격이 있는 경우 문제가 발생합니다(즉, 길이가 다른 여러 과거 채널이 동일한 수명 추정치를 가짐). 지금까지는 제안된 값 중에서 평균값을 선택하여 복잡성을 제거하였다. 따라서 이러한 계수는 다음과 같이 추정됩니다.
(1) 채널 경계를 "떠나지 않는" 시간.
(2) 채널을 넘어서지 않는 것

궁극적으로 내 계수의 본질은 구조의 안정성에 대한 평가(어쨌든 얻었기 때문에 그림을 상기시켜 드리겠습니다)와 결과적으로 이러한 조각을 하나의 전체로 조립하는 것입니다.



이 구조는 자세히 보면 알 수 있습니다.




또는 여기에 명시적으로는 아니지만 다음과 같이 나타납니다.



추신: 알겠습니다. 더 이상 간섭하지 않겠습니다.