uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 33
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Apenas uma pergunta geral.
Yuri, quanto à implementação prática, ou melhor, os métodos subjacentes, tudo é bastante simples: a função quadrática tem coeficientes que você precisa selecionar de forma ideal - a regressão dá uma linear, ou melhor, uma estimativa para sua construção. E, portanto, você poderá estimar até que limites (amplitude se espalha) na expansão de Taylor (construção da forma quadrática) você pode usar este coeficiente. Além disso, como para outros coeficientes, pense por si mesmo. E para encontrar o mínimo de energia potencial você não precisa saber a trajetória dos preços, mas o que é mais importante saber - gradiente potencial;). Ou seja, o estado dinâmico de seu potencial zero - você tem que contar algo para o potencial zero. E tudo isso é suficiente para estimar - a diferenciação direta não é necessária.
Se figurativamente, "em dedos", aplicando imagens geométricas:
basta imaginar que uma bola rola na superfície (analógica de algum terreno áspero) (este é o preço). Não é necessário conhecer os meandros do trabalho da bola para determinar as áreas de atração da trajetória da bola. É muito mais útil conhecer as propriedades deste "terreno acidentado".
Acho que isso é realmente o fim - os comentários terminaram.
O acima exposto é suficiente para construir, se não exatamente repetir, uma estratégia semelhante, e os comentários solandr confirmam-no bastante :).
Boa sorte e boas tendências.
Eu li seu último post. Vou dizer novamente - apenas um conselho - não tente procurar/identificar os spreads para a trajetória do preço. Erros de aproximação quando há muitos fatores que influenciam a trajetória e se a influência desses fatores é praticamente a mesma, se eles convergem com graus crescentes de liberdade (ordem de aproximação, tamanho da amostra), então eles convergem para uma distribuição normal e este é um fato comprovado, use-o ;). E isto significa que os intervalos de confiança para eles (erros) podem ser estimados mais razoavelmente do que para a trajetória em si. (Muito se em uma frase, mas não posso formulá-la mais simples...) Caso contrário, você corre o risco de não ver a floresta para as árvores.
Você quis dizer uma seqüência de "caudas" de uma barra a partir de aproximações de subamostras por uma função da forma selecionada? Ainda assim, é uma aproximação um pouco diferente. ;-) E teremos uma resposta para a questão de quanto esta seqüência de "caudas" se assemelha mais à força motriz do que à função original.
Eu acertei?
Obrigado por suas recomendações e conselhos.
Infelizmente nós, por alguma razão desconhecida, não conseguimos nos entender.
Tudo o que você escreveu neste post é de fato uma repetição do que você já disse mais de uma vez. No entanto, não precisei repetir. Apreciei a força e a coerência de sua abordagem desde o início (assim que percebi :-) e expressei minha admiração por você de volta na página 5 deste tópico.
Mas eu não estou tentando repetir sua abordagem, não estou procurando distribuições e não estou diferenciando nada.
Não sou capaz de fazer nada sem compreender o que estou fazendo. A discussão neste tópico chamou minha atenção para alguns pontos (por exemplo - estimativa de probabilidade) nos quais eu nem mesmo tinha pensado antes. E isto é bastante útil para o meu próprio sistema. É por isso que estou tentando entender alguns detalhes técnicos e participar da discussão.
Você constrói intervalos de confiança usando cãibras, não é mesmo? E sua largura em unidades sco é determinada sem ambigüidade pela distribuição. Então, perguntei como você faz isso precisamente porque não vou procurá-lo e estou satisfeito aqui (por falta da minha) com a experiência de outra pessoa.
Quanto ao cálculo do Índice Hurst, não entendo sua indisponibilidade para comentá-lo. Um ponto técnico simples. Nada a ver com as sutilezas da estratégia ou segredos de seus métodos. A fim de obter um resultado significativo é necessário ter um algoritmo de cálculo significativo. Fui ensinado a dobrar maçãs e pêras na escola :-)
O que você escreveu sobre erros de aproximação, eu o entendo e o uso. Obrigado.
Em princípio correto, mas somente ao construir os limites de confiança do canal a ação, ou direção dessa mesma função de aproximação de condução obviamente se estenderá por 1 barra se for de fato a função que está conduzindo o preço neste momento e não uma que é captada ao acaso. É bastante compreensível que, ao calcular o canal, os próprios canais "se desviem" dentro de alguns limites. Bem, estamos tentando entender a interdependência de cada transação sucessiva em relação à anterior, não estamos! (Veja o mesmo livro.) E para entender como os negócios são interdependentes podemos levar em conta aqueles fatores que influenciaram exatamente naquele momento (qual canal ou pré-canal da amostra principal existia naquele momento), quando os dados anteriores eram conhecidos e com base nos quais a multidão estava tomando uma decisão média para o próximo bar, por assim dizer.
Se você está preocupado com o fato de que o próximo bar pode quebrar o canal, na verdade, se não houve algum evento extremo, mas alguma notícia padrão, que a multidão estava esperando para ir aonde o preço deveria ir, então os próximos bares permanecerão no mesmo canal aproximados por esta função. Se as notícias se revelarem erradas, a reação do mercado é geralmente bastante lenta. Nestes casos, as notícias aparecem na forma de "O mercado reagiu de forma fraca ao aumento das taxas de juros". Quando a notícia acontece que ninguém esperava, a multidão pode correr para o lugar errado (não no canal certo), mas depois de pouco tempo, a multidão simplesmente não sabe o que fazer a seguir. E somente após algum tempo, quando novos canais começam a se formar, a multidão começa a agir de forma mais consciente. E com muita freqüência, o preço tenta voltar ao canal, do qual caiu acidentalmente devido a notícias inesperadas.
Então, eu meio que escrevi como o faço - pelo intervalo de confiança. Deixe-me explicar com mais detalhes: se o canal de regressão descreve o movimento corretamente, então idealmente todos os preços devem estar na linha de regressão. O que significa a largura do intervalo de confiança? Que com uma dada probabilidade a trajetória ficará dentro. Se o canal estiver correto e tivermos pregado um dos limites, é fácil recalcular a probabilidade de voltarmos atrás.
Você constrói intervalos de confiança usando cãibras, não é mesmo? E sua largura em unidades sko é determinada sem ambigüidade pela distribuição. Então, perguntei como você faz isso precisamente porque não vou procurá-lo e estou satisfeito aqui (por falta da minha) com a experiência de outra pessoa.
Sim. Faço-o simplesmente: comparo-o com a "pior" distribuição que ainda converge.
Quanto ao cálculo do índice Hurst, não entendo sua indisponibilidade para falar sobre o assunto.
Como já disse muitas vezes antes, após identificar a amostra, calculo o índice Hurst para o canal escolhido para tirar conclusões sobre a forma como ele (o canal) participa da previsão.
Boa sorte e tendências felizes.
Po4itav o 4iom vy sdies' govorite s kooficientom Xersta ja pdumal 4to mozet vam prigoditsia i moja narabotka kokda tryu opuoznat' ods4iot voln na UP ou DOWN ou flat. Fragmento Skinu de svojevo indikatora (u menia priviazka s Relação de ouro Fibonacci):
extern int HighLowPeriod=350; extern int PriceShift=0; extern double TrendFactor=0.38197; int start() { int MaxPriceBar=0; int MinPriceBar=0; double MaxPrice=0; double MinPrice=0; int WaveAngle=0; MaxPriceBar = Highest (NULL,0,MODE_HIGH,HighLowPeriod,1); MinPriceBar = Lowest (NULL,0,MODE_LOW,HighLowPeriod,1); MaxPrice = High[MaxPriceBar]; MinPrice = Low[MinPriceBar]; //additional conditions for WaveAngle goes here if (MinPriceBar < MaxPriceBar) // Counting UP { if (WaveAngle == 0) { if ((Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) < (Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 2; // Possible DOWN trend if ((Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) >= (Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 3; // Possible trend end } } else { if (WaveAngle == 0) { if ((Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) < (Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 1; // Possible UP trend if ((Time[PriceShift] - Time[MaxPriceBar]) >= (Time[PriceShift] - Time[MinPriceBar]) * TrendFactor) WaveAngle = 4; // Possible trend end //if (Symbol() == "EURUSD") Print("WaveAngle:",WaveAngle, " MaxPriceBar:",MaxPriceBar," MinPriceBar:",MinPriceBar," (MinPriceBar - PriceShift) * TrendFactor:", MathRound((MinPriceBar - PriceShift) * TrendFactor)); } } Comment("WaveAngle:",WaveAngle); }Eto davolno prastoj metodológico, não. o4en efektivnyj, kokda vash kooficient Xersta byvajet 0.5+, v etom kode dumaju WaveAngle budet imet zna4enije 1 ou 2 :) Eto dajot verojatnost' 85%+ 4to ods4iot na4ala (UP/DOWN) voln Elliota - pravil'nyj.
Что же касается расчета показателя Херста, то мне совершенно непонятно Ваше нежелание высказаться по этому вопросу.
Já disse mais de uma vez que, após identificar a amostra, calculo o índice Hearst para o canal selecionado, a fim de fazer uma conclusão sobre a forma como ele (o canal) participa da previsão.
Vladislav,
Você deve estar brincando, repetindo o que você já disse mais de uma vez?
Mas se você não está e eu estava errado, então vou repetir pela terceira vez a questão em torno da qual a discussão está realmente ocorrendo.
solandr, ao calcular o índice Hurst, utiliza as escalas de erros de aproximação e conta o spread como preços altos - baixos (e não erros). É correto?
Economizando seu tempo. Apenas sim ou não ?
Boa sorte.