uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 9
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Em minha estratégia para obter um valor como 93% de lucro dentro de 2 meses, deve-se fixar o máximo de saque em 50-60% na administração do dinheiro. É claro que eu não posso permitir isso no mercado real.
Sua estratégia provavelmente merece atenção com tais parâmetros. Mas as informações apresentadas não são suficientes para que eu tente desenvolver um Expert Advisor usando sua estratégia. Basicamente, se você acredita que a estratégia não está sujeita a publicidade, eu posso entendê-la. Mas se você ainda quiser apresentá-lo em uma aplicação prática, talvez alguém queira automatizá-lo (talvez até eu possa tirar algo útil para mim).
Obrigado por sua abertura e por seus cargos interessantes ! Eu gosto da lógica e da base de sua abordagem.
Você poderia, por favor, dar algum link para o critério da Hirst?
Você tocou muito brevemente em seus postos e eu, infelizmente, não sei nada sobre isso. No entanto, o tópico - estimar
É interessante para muitas pessoas, inclusive as que estão neste fórum.
Se possível, não a matemática abstrata, mas algo mais ou menos prático,
do qual se poderia entender tanto a idéia quanto como ela conta com os conjuntos de contagem.
E outra pergunta.
Esta é sua metodologia ou algo de código aberto?
Talvez você possa dizer um pouco mais sobre isso ?
http://forex.kbpauk.ru
Sim, talvez, mas eu gostaria de uma recomendação de alguém que entenda o que ele recomenda.
Por que eu, novo no assunto, gostaria de cavar uma montanha de lixo onde a grande maioria está
são novatos como eu? Perda de tempo.
Sim, mais uma vez lembro a vocês - tudo isso faz sentido dentro do problema que formulei e o resultado é interpretado dentro do mesmo problema. Embora os métodos sejam comuns. Quanto à significância estatística dos níveis - ficará claro para você quando você construir intervalos de confiança - por exemplo, quanto mais sobre-vendido, maior a probabilidade de retornar ao ponto de equilíbrio e possivelmente até mesmo ao limite oposto (isto se torna claro ao se aproximar do ponto de equilíbrio) - então os intervalos de confiança cortam os níveis de probabilidade. Imagine que você interpreta numericamente a área sobre-vendida em unidades de probabilidade retornando ao ponto de equilíbrio (em porcentagem - daí a probabilidade de retornar 60\40, daí 80\20, etc... ;) ) e os níveis de reversão por Murray em um dado momento cairiam, por exemplo, em 90\10 - seria fácil negociar? E há menos ambigüidade, não é mesmo? Então é essa a solução para este problema que dá tal estimativa.
Ao reverter todas estas estruturas, bem apenas uma olhada - então a probabilidade é máxima. Eu negociava em modo de demonstração sem nenhuma parada). Não estou arriscando na conta real, embora me sinta tentado a abrir uma conta por algum preço pequeno e a tentar :).
Se me derem licença, não vou mostrar-lhes uma solução pronta, embora eu tenha poupado muito tempo.
Boa sorte e boas tendências.
O que é R/S ?
Olá novamente! R / S - estatística é um critério Hurst (estatística) - sua fórmula, se você não conseguir encontrá-la na web - escreva para nós, eu a enviarei - R - a superposição de disparidades, S - RMS (desvio padrão). Na fórmula há um logaritmo desta relação - é por isso que eles a chamam desta e daquela maneira.
O que mais esqueci de prestar atenção ontem - e é essencial - a duas coisas:
1. Surgimento de um problema de otimização. Infelizmente, sem isso não consegui obter uma clareza - este problema surge de uma hipótese (a hipótese deve ser levada em consideração ao definir o problema) de que o preço segue o único caminho possível, ao longo de uma trajetória que não conhecemos com 100% de probabilidade. Uma vez que o campo de preços é potencialmente preciso em termos de troca (aqui o termo "campo" é usado em seu sentido matemático - ou seja, a função juntamente com sua área de definição, e a função é a trajetória procurada ;) ) - Provando rigorosamente que não é difícil: um campo potencial é aquele campo cujo trabalho de forças em loop fechado (integral em loop fechado ;) ) é igual a zero - assim "nos dedos" parece assim - não importa onde a trajetória sobe/desce, mas se você retornar ao ponto de partida, então seus ganhos são zero. A partir disto, pode-se supor que a função de trajetória pode ser adequadamente representada por uma certa forma quadrática - é quase simples: a busca de extremos de critérios funcionais de qualidade para tais formas é uma área altamente pesquisada. Ou seja, precisamos selecionar amostras que satisfaçam extremamente os critérios de qualidade.
2. Se uma metodologia permite "desenhar" algumas regularidades objetivas, então o resultado não deve ser sensível ao "ruído" - é logicamente compreensível. Assim, desde janeiro de 2006 tenho conseguido obter métodos de solução, que fornecem níveis idênticos e fronteiras de zona de inversão em qualquer datafeed (disponível para mim), ou seja, em qualquer corretora, apesar de algumas diferenças nas cotações e eu não uso algoritmos de suavização - todos eles com atraso.
Eu realmente quero acreditar que o aumento da eficácia da previsão tem algo a ver com isso (parece ser justificado logicamente).
Embora ainda possa vir a não ser assim :) - tudo é possível.
Vou usar o simulador comercial da Scientific Consultant Services, Inc. (scicon) - espero que isso me ajude a esclarecer a situação.
Agora, ao que parece, isso é tudo. Porque nós temos frustrado outro fio com informações desnecessárias :). Boa sorte.
2 Iniciado - se tudo isso já é conhecido há muito tempo (estou em uma aranha no momento em que encontrei apenas os pontos de partida) - você compartilharia informações, pelo menos em termos metodológicos, caso contrário eu poderia estar perdendo meu tempo na construção de uma bicicleta?
Boa sorte e boa sorte com as tendências.
Eu pesquisei na Internet. Só foi possível encontrar algum software para cálculo no Excel http://megafx.fromru.com/FRAGKTVBA.xls.
Mas não é fácil de entender, porque eu nunca codifiquei no Excel.
Por favor, escreva a fórmula aqui. Será interessante para muitas pessoas. E também de preferência um código que você usa para calcular este valor.
É estranho, eu não o encontrei em meus arquivos - meu CD foi destruído :(. Mas eu o encontrei na web - em geral é ainda mais interessante do que eu pensava inicialmente:
1.1 Avaliação do Índice Hurst
Vamos primeiramente delinear os antecedentes teóricos da análise matemática quantitativa das séries de taxas de câmbio abaixo.
O Hurst H ou, como eles dizem, a estatística Hurst R/S, indica a presença ou ausência de um viés na série em questão. No RC tal viés é gerado por participantes do mercado que reagem com um viés ao ambiente econômico atual. Este viés continua até que novas informações aleatórias surjam e mudem este viés em magnitude, direção ou ambos.
A análise R/S de Hurst nos dá duas características importantes de uma série cronológica. Em primeiro lugar, a duração média do ciclo necessária para estimar a inércia do movimento. A duração média do ciclo de um sistema refere-se ao período de tempo após o qual a memória das condições iniciais é perdida.
Em segundo lugar, o expoente Hurst é estável, contém suposições mínimas sobre o sistema em estudo e pode classificar as séries cronológicas diferenciando uma série aleatória de uma não aleatória, mesmo que esta série aleatória não seja gaussiana. Por exemplo, se o índice Hurst difere de 0,5, isso significa que a distribuição de probabilidade da série temporal estudada não é gaussiana. Se 0 < H < = 1, mas H não é igual a 0,5, então a série é um fractal cujo comportamento é significativamente diferente das caminhadas aleatórias quando H = 0,5.
Assim, se H = 0,5, a série temporal em estudo é movimento browniano, as observações são independentes e têm distribuição gaussiana. Mas se H > 0,5, isso significa que as observações não são independentes. Cada observação traz uma memória de todos os eventos precedentes, e esta não é uma memória de curto prazo chamada "Markovian". É uma memória de longo prazo diferente e, em teoria, é sempre retida. Eventos recentes têm um impacto mais forte do que eventos anteriores. Em uma escala de longo prazo, o sistema que fornece as estatísticas da Hearst é o resultado da interação de um longo fluxo de eventos inter-relacionados. O que acontece hoje afeta o futuro. Onde estamos agora é determinado por onde estivemos no passado. O tempo acaba sendo um fator muito importante aqui.
As aplicações mais importantes do índice Hurst são as seguintes.
Se H = 0,5, então a Hipótese de Mercado Eficiente (EMH) é confirmada, ou seja, os eventos de ontem não têm efeito hoje, e os eventos de hoje não têm efeito no futuro. Os eventos não estão relacionados e já foram utilizados e depreciados pelo mercado.
Em contraste, com H > 0,5 os eventos de hoje serão importantes amanhã, ou seja, as informações recebidas continuam a ser levadas em conta pelo mercado algum tempo depois. Isto não é simplesmente autocorrelação, onde a influência da informação cai rapidamente, mas é uma memória de longo prazo, que condiciona a influência da informação durante longos períodos de tempo. É claro que tal influência diminui com o tempo, mas ainda é mais lenta do que as correlações de curto prazo. Esta influência se caracteriza pela duração do ciclo, quando ele cai a um valor indistinguível. Nas estatísticas, é chamado de tempo de decorrelação em série.
Assim, se a natureza fractal da série temporal for comprovada, significa que a Hipótese do Mercado Fractal (FMH) é comprovada, o que por sua vez contradiz o RGE e todos os modelos quantitativos que são derivados desta hipótese.
Para quantificar H, Hurst derivou uma lei empírica na forma:
H = Lg(R/S)/Lg(n/2)
R - alcance máximo da série estudada
S - RMS (desvio padrão)
n - número de observações (tamanho da amostra)
Os códigos dificilmente lhe dirão algo: há muitos links, pois todas as matrizes são preenchidas em lugares correspondentes - já escrevi o procedimento é iterativo, mas mesmo assim:
//--------------- Coeficiente Hurst duplo R = 0,0, pMax = 0,0, pMin = 0,0, S = 0.0, nHrst = N_BG[i_StdChnl][1]-N_ND[i_StdChnl][1]; if(nHrst>minChnlBars){ S = std_div[i_StdChnl][1]; pMin = Baixo[Baixo(NULL,0,MODE_LOW, N_BG[i_StdChnl][1] ,N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack) pMax = High[Highest[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,N_BG[i_StdChnl][1], N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)]; R = MathAbs(pMax-pMin); if( (R>0)&&(S>0)) Chnl_Hrst[i_StdChnl][1] = MathLog(R/S)/MathLog(nHrst*0.5); }Boa sorte e boa sorte com as tendências.
Você tem os seguintes módulos de cálculo (ou partes da estratégia) em sua estratégia:
1. Cálculo dos níveis de Murray (isto é, em princípio, suficientemente claro em termos de implementação, tanto mais que o próprio indicador é dado neste tópico).
2. Cálculo de um canal de regressão que inclui know-how (o critério para selecionar um canal correto do conjunto de possíveis), que você não vai compartilhar.
3. Cálculo do índice Hurst para a amostra, que é determinado, mais uma vez, por algum critério que você também não vai compartilhar com o público. Ou será que estou enganado e você só conta diretamente, por exemplo, pelas últimas barras? Em seguida, novamente, especifique o número de barras e o prazo. O número soou como 30, mas talvez você esteja usando outros valores.
E então você obtém os dados calculados a partir dos módulos acima e faz as seguintes conclusões sobre o mercado. Eu mostrei todas as variantes figurativamente:
1. O mercado está aumentando. Agora está perto da linha Murray, o que implica em uma parada e inversão. O preço está na parte superior do canal de regressão, o indicador Hearst está se movendo em direção a zero. Conclusão: Não há problema em entrar abreviadamente. Uma parada é colocada atrás da próxima linha Murray, que é uma forte resistência. O alvo inicial é a linha de apoio forte mais próxima. Então, com base nas leituras obtidas dos módulos calculados quando nos aproximamos do alvo, decidimos manter a posição ou fechá-la, caso os indicadores recomendem fazê-lo.
2. O mercado está em queda. Agora está perto da linha Murray, sugerindo uma parada e inversão. O preço está na parte inferior do canal de regressão, o indicador Hearst está se movendo para zero. Conclusão: É possível entrar em uma posição longa. Uma parada é colocada atrás da próxima linha Murray, que é um forte apoio. O alvo inicial é a linha de resistência forte mais próxima. Então, com base nas leituras obtidas dos módulos calculados quando nos aproximamos do alvo, decidimos manter a posição ou fechá-la, caso os indicadores recomendem fazê-lo.
3. O mercado é plano. Fazemos suposições sobre a continuação do movimento, com base nas leituras da linha Murray. Se temos uma posição aberta e sua direção coincide com as leituras das linhas e com o Índice Hurst (por exemplo, quando o movimento previsto coincide com a posição, o indicador está próximo de 1 ou 0), não tomamos nenhuma ação com a posição, e esperamos que os objetivos sejam alcançados.
4. O mercado está em plano, a leitura Hurst está próxima de 0,5. Não entramos no mercado; todas as ordens são retiradas. Se quisermos, podemos usar o pipsing).
Estou ou não certo em meu raciocínio sobre sua estratégia?