uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 42
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Eu concordo! o) Tudo já está mastigado - agora só quem pode ;o) pode engoli-lo.
Estamos falando apenas de metodologia sem entrar em detalhes.
Não posso responder com mais precisão e ainda não tenho muito tempo a perder - ainda estou tentando implementar várias abordagens para a construção de estratégias.
Vladislav, mais uma vez obrigado!
Espero que minha abordagem sirva como um ponto de convergência entre você e Yurixx.
Prezada Yurixx!
Você escreveu:
A regressão linear remove apenas o componente linear dos dados originais, ou seja, simplisticamente, reduz o RMS geral pelo RMS da regressão linear.
Se houvesse um componente não linear, a falta de dependência de tempo do RMS da série detrended não é óbvia.
Como ilustração, podemos olhar o GBPCHF W1 de 2002.03.31 até hoje.
No intervalo final aqui, o RMS parece estar diminuindo.
Obrigado.
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
A qualidade da amostra será essencial aqui. Ao selecionar um comprimento "off-trend", você corre o risco de capturar parte da tendência que desapareceu, ou de subamostragem de parte da tendência atual. Com todas as conseqüências daí decorrentes.
Boa sorte e boa sorte com as tendências passageiras.
Eu passo pelos canais de 45 (é claro) a 1000 barras. (1000 barras em gráficos de 15 minutos são 10 velas diárias, acho que isso é suficiente para gráficos de 15 minutos). Nestes 955 Kanais eu encontro valores RMS e escolho o canal onde o RMS é menor (no momento), embora eu não esqueça o princípio de potencialidade :) É verdade que ainda não apliquei este método - um, e visualmente este método de seleção nem sempre capta canais distantes - são dois.
Talvez, quando eu organizar os três principais canais, muitas perguntas desapareçam por não terem importância.
Encorajo uma maior cooperação/desenvolvimento sem a publicação dos códigos. A metodologia é suficiente e muito mais interessante. Como último recurso, poderíamos ter uma troca um a um.
Prezado Yurixx!
Você escreveu:
A regressão linear remove apenas o componente linear dos dados brutos, ou seja, simplisticamente, reduz o RMS geral pelo RMS da regressão linear.
Se um componente não linear estivesse presente, a falta de dependência de tempo do RMS da série detrended não é óbvia.
Como ilustração, podemos olhar o GBPCHF W1 de 2002.03.31 até hoje.
No intervalo final aqui, o RMS parece estar diminuindo.
Obrigado.
Errado. Duas séries aleatórias que diferem apenas pelo componente linear de tendência têm a mesma variação. Os números no arquivo Excel confirmam isso, na verdade, eu deliberadamente coloquei uma seta vermelha para acentuar .
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Удачи и попутных трендов.
Eu passo pelos canais de 45 (isso é compreensível) a 1000 barras. (1.000 barras em 15 minutos são 10 velas diárias, acho que isso é suficiente para 15
minutos). Nestes 955 Kanais eu encontro valores RMS e escolho o canal onde o RMS é menor (no momento), embora eu não esqueça o princípio de potencialidade :) É verdade que ainda não apliquei este método - um, e visualmente este método de seleção nem sempre capta canais distantes - são dois.
Talvez, quando eu organizar os três principais canais, muitas perguntas desapareçam por não terem importância.
Encorajo uma maior cooperação/desenvolvimento sem a publicação dos códigos. A metodologia é suficiente e muito mais interessante. Como último recurso, poderíamos ter uma troca um a um.
Já escrevi brevemente: construir baloiços sobre extremos a partir de cerca de 180 dias atrás. Não há necessidade de ir mais longe - o resultado será o mesmo. Todas as barras que compõem a tendência devem ir de extremo a extremo (extremos devem ser incluídos nas zonas de inversão ;) ) - então é uma questão de técnica - você identifica o último canal ativo e o desenha. A partir daí, o grau de aninhamento ou detalhamento.
Escolha a partir do subconjunto resultante.
Boa sorte e boas tendências.
Os valores no início e no final da seta vermelha em seu arquivo são diferentes, e geralmente quanto maior a diferença, mais forte é a inclinação da regressão linear.
Entretanto, a diferença não é igual ao RMS numérico da regressão linear, e falando sobre esta diminuição na Yurixx eu quis dizer, figurativamente, a causa de sua ocorrência, não o método de estimativa.
Não vi imediatamente que a diferença se revela insignificantemente pequena, e na verdade não deveriam ser diferentes, já que o componente linear é removido ao calcular o RMS, levando em conta a expectativa de erro.
Mas em meu posto eu não quis dizer RMS de erros LR, mas RMS de linha LR. E também o RMS dos dados brutos, não o RMS das diferenças entre os valores sucessivos.
Peço desculpas por não ter sido claro novamente.
Escolha a partir do subconjunto resultante.
Boa sorte e boas tendências.
Esquecemos o elefante, obrigado. Às vezes existe tal cegueira psicológica, quando não se pode ver a floresta para as árvores. Já fiz um roteiro que coloca limites de canais (primeira e última barra), a única coisa que falta fazer é ensinar os canais a reconstruir de acordo com o movimento destas linhas verticais, mas não é difícil.
Algo como este ziguezague?
Eu concordo. Apesar de que seria melhor fazer sem fragmentos de código.
Por exemplo, a foto Vladislav me disse mais do que qualquer fragmento.
E, em geral, acredito que a questão da distribuição do sistema, assim como sua distribuição comercial (não para uso pessoal) é a única prerrogativa do autor do método.
Rosh, em princípio, a derivação das próprias equações é óbvia. Tudo está claro com isso. Mas eu entendo que você está usando médias para x e y. Ou seja, você está simplesmente resolvendo uma equação através de métodos claros de álgebra linear. Mas o que eu não entendo é o seguinte. É realmente possível simplesmente substituir as médias das amostras nestas fórmulas e obter exatamente o que precisamos? Você poderia dar uma prova disso? O indicador ANG3110 funciona de acordo com este princípio? Penso que
seria mais lógico resolver N tais sistemas para N barras e a partir da amostra de matrizes obtidas a,b,c determinar a expectativa de cada parâmetro e usá-lo como parâmetro para a parábola aproximada. Ou eu estou enganado?
Houve tal pensamento, em princípio eu até pensei em fazer a média dos coeficientes de regressão linear por esta metodologia, mas até agora não tive sorte. Vale ou não a pena cavar nessa direção?