uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 204
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Vamos começar com um tópico hipotético e muito distante para a maioria dos comerciantes e especuladores. Suponha que haja uma fábrica onde algumas peças sejam moídas e que haja um controle de qualidade dessas peças nessa fábrica. Este controle é concluído no fato de que eles medem alguns parâmetros de peças já fresadas. Assim, enquanto o processo está em andamento sob condições e tecnologias específicas estão sendo observadas, o controle de qualidade mostra que tudo é normal, dentro das tolerâncias, mas assim que os desvios de processo ocorrem, isso se reflete nos resultados. A tarefa é simples, identificando quaisquer irregularidades no processo, com base em alguns sinais formais. Esta é a primeira parte do problema, a segunda parte do problema, é a detecção "oportuna" do distúrbio. Nas estatísticas matemáticas há alguns métodos que permitem resolver estes problemas, dentro de certos limites.
De modo mais geral, um problema de descontinuidade do processo estocástico. Foi estudada por Kolmogorov e Shiryaev no século passado. Suponha que haja um processo estocástico, ele tem algumas características (pode ser médio, variado, etc. a seu gosto, incluindo Hurst). Deixe algo acontecer, e o processo estocástico muda suas características, ou seja, decai, a definição do fato e do momento da decadência é a solução do problema da decadência. O problema uma vez foi proposto para a busca de alvos no fundo da interferência e para o rastreamento de alvos. O problema de construção do filtro ideal adaptável é adjacente a este problema. E assim por diante.
Como entendi da leitura deste tópico, é o que todos vocês têm feito desde o início. Você encontra uma região "estacionária" no processo, ou melhor, em sua implementação nos videadados de preços, e a descreve através de uma regressão (linear ou não). Assumir, implicitamente, que tais áreas de "estacionariedade" existem. Tanto quanto entendi, foi sugerido determinar o momento de mudança das áreas de "estacionariedade" pela Hearst ou por "quebra" de significância estatística...
É horrível como o motor do fórum não é amigável...
Não é exatamente o que fazemos (há várias, se me permitem dizer, "escolas de artes marciais forex" no fio o), pelo menos para mim é um pouco mais complicado.
A regressão linear, ou similar, em minha opinião, não descreve uma tendência como tal, ou seja, a "força de relacionamento" entre amostras não é avaliada de forma alguma, mas apenas "cabe a função analítica nos dados brutos pelo método NK". É claro que há critérios, como o coeficiente de determinação, que só pode ser usado para avaliar quão bem a função "se encaixa", ou em outras palavras, quão bem os dados brutos são "explicados" pelo modelo selecionado. O canal (e nas modificações discutidas de estratégias ele é a base) é freqüentemente comparado à LR, o que, em minha opinião, não é muito correto. Assim, decidi compartilhar minhas opiniões e experiências com abordagens alternativas.
Sim, muito próximo do tema.
Este, por sinal, poderia ser um ponto de partida. Não começar com uma tendência, mas com uma série estacionária. Tanto quanto sei, o critério de estacionaridade de uma série é uma coisa bem definida. E a tendência está além da estacionaridade. Portanto, uma condição necessária (mas não suficiente) para a presença de uma tendência pode ser que as condições de uma série de preços estacionários não sejam cumpridas.
O que é uma série estacionária? Quais critérios de estacionaridade são os mais aceitáveis nesta situação?
Provavelmente, o quadro geral da dinâmica do mercado pode ser apresentado da seguinte forma: áreas de "estacionariedade" temporária e "tendência" temporal ligadas por áreas de transientes. Neste caso, a definição do problema se resume à identificação das fronteiras destes setores e dos parâmetros mais adequados que definem estas fronteiras. Isto é, em termos gerais - decomposição e controle de qualidade. :-))
2 grasn
Desculpe, Sergey, mas isso não me explica nada.
O que é "estatísticas e critérios são analisados" ? O que é "tendência encontrada", "tendência desaparece", "tendência não detectada" ? O que tudo isso tem a ver com os números que são obtidos pelas fórmulas que você deu? Qual é o significado de transições acima de 0 ?
...Não fazer realmente isso (há várias, se me permitem dizer, "escolas de artes marciais forex" no fio o), pelo menos para mim é um pouco mais complicado.
Isto é bastante perceptível, especialmente levando em conta a total inconsistência da discussão com o tópico original.
A regressão linear, ou similar, na minha opinião, não descreve uma tendência como tal, ou seja, não avalia de forma alguma a "força da relação" entre as amostras, mas apenas "encaixa a função analítica nos dados brutos pelo método NK". É claro que existem critérios, como o coeficiente de determinação, que só pode ser usado para avaliar quão bem a função "se encaixa", ou em outras palavras, quão bem os dados brutos são "explicados" pelo modelo selecionado. O canal (e nas modificações discutidas de estratégias ele é a base) é freqüentemente comparado à LR, o que, em minha opinião, não é muito correto. Assim, decidi compartilhar minhas opiniões e experiências com abordagens alternativas.
Eu apenas sugeri que o problema fosse analisado mais amplamente do que foi discutido até agora e apenas informei que tal problema já foi resolvido e que talvez valesse a pena ver como. De forma alguma estou impondo meu ponto de vista.
Afinal de contas, o que é um canal? Se você subtrair os valores LR correspondentes dos valores de série, você obtém os chamados "residuais". A análise dos "resíduos" é uma coisa longa e bem estabelecida. Esta é uma delas. Segundo, alguém já mencionou, mas ninguém prestou atenção, que estes "resíduos" devem ter uma distribuição normal se o RH descrever adequadamente o processo. Além disso, há uma opinião de que, assim que a normalidade da distribuição for violada, podemos considerar que o processo também é violado. E assim por diante...
Sim, muito próximo do assunto.
Este, por sinal, pode ser um ponto de partida. Não começar com uma tendência, mas com uma série estacionária. Tanto quanto sei, o critério de estacionaridade de uma série é uma coisa bem definida. E a tendência está além da estacionaridade. Portanto, uma condição necessária (mas não suficiente) para a presença de uma tendência pode ser que as condições de uma série de preços estacionários não sejam cumpridas.
O que é uma série estacionária? Quais critérios de estacionaridade são os mais aceitáveis nesta situação?
Provavelmente, o quadro geral da dinâmica do mercado pode ser apresentado da seguinte forma: áreas de "estacionariedade" temporária e "tendência" temporal ligadas por áreas de transientes. Neste caso, a definição do problema se resume à identificação das fronteiras destes setores e dos parâmetros mais adequados que definem estas fronteiras. Isto é, em termos gerais - decomposição e controle de qualidade. :-))
A estacionaridade é, de fato, uma coisa muito ambígua. Assim é o conceito de tendência, pois são dois lados da mesma moeda.
Tenha em mente que "estacionariedade" é "tendência", e não importa se está "para cima" ou se tem um coeficiente de inclinação zero.
Desculpe, Sergei, mas isso não me explica nada.
O que é "estatísticas e critérios são analisados" ? O que é "tendência encontrada", "tendência desaparece", "tendência não detectada" ? O que tudo isso tem a ver com os números que são obtidos pelas fórmulas que você deu? Qual é o significado das transições através do 0 ?
Yuri, este é apenas um dos critérios para a detecção de tendências. Não estou de modo algum afirmando que é o melhor critério, o mais confiável, e continuo persistentemente minhas pesquisas nesta área, inclusive com a autocorrelação. Eu não o inventei, e neste caso eu "jogo" pelas regras destes camaradas Woodyer, Woodward, Gielchrist. Não há arbitrariedade, apenas adesão estrita às regras:
Para esta amostra específica:
n=1000
estatística (número de transições até zero)
R(1000)=0
este é apenas o parâmetro cujos valores determinarão a presença ou ausência de uma tendência de acordo com o critério. Para a autocorrelação, a estatística será algo mais, talvez a própria autocorrelação. O número de travessias zero é uma medida de conectividade de dados
PS: para sentir a "fisicalidade" da travessia zero, você pode traçar à mão uma linha reta de 45 graus, ou uma onda sinusoidal, e estimar a forma da função V, contando o número de travessias.
Critério para estatísticas
Eu escolho probabilidade de confiança alfa=0,95
Valores críticos para n=1000 e alfa=0,95:
R1(0,95, 1000)=6
R2(0,95, 1000)=83
Critério em si: condição R1<R<R2 não é satisfeita
Conclusão
Amostra contém tendência. É isso aí. Sem arbitrariedade, tudo está de acordo com as regras.
Como usar
Simples, consertar a barra atual e com o passo 1 (ou diferente dele) colher amostras:
{100: 0} está R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) satisfeito? Se sim "nenhuma tendência", nenhuma "tendência"
{101: 0} está R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) satisfeito? Se sim "nenhuma tendência", nenhuma "tendência"
{102: 0} está R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) satisfeito? Se sim "nenhuma tendência", nenhuma "tendência"
{103: 0} está R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) satisfeito? Se sim "nenhuma tendência", nenhuma "tendência"
{104: 0} está R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) satisfeito? Se sim "nenhuma tendência", nenhuma "tendência"
...
{Bars: 0} está R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) satisfeito? Se sim "nenhuma tendência", não "tendência"
(1) A tendência pode ser encontrada imediatamente em {100: 0}, então precisamos encontrar sua origem.
(2) A tendência pode não estar presente na primeira amostra, então pode haver várias opções:
2.1 pare de procurar uma tendência, espere a chegada de uma nova barra
2.2 continue procurando, assumindo que pode haver uma tendência, mas de uma "ordem superior".
... Pode haver mais variantes em sua busca
Casos mais complicados, citados anteriormente, quando a estatística R está em um dos limites críticos, mas não chega a uma transição. Pensando ... o que fazer.
PS: Yuri, eu tentei, esgotei todo o meu magro vocabulário... :o)
Apenas sugeriu uma análise mais ampla do problema do que foi discutido até agora, e apenas aconselhou que um problema semelhante já foi resolvido, e talvez valesse a pena analisar como exatamente. De forma alguma estou impondo meu ponto de vista.
A latitude pode matar qualquer tentativa, é muito perigosa. Você sugeriu, por exemplo, a introdução de um controle de qualidade, como nas fábricas. Minha profissão está conectada com TI e posso afirmar com autoridade que o controle de qualidade é o módulo HARDEST a ser implementado nas fábricas. Mas isto é uma digressão lírica.
É melhor dar referências, onde foi resolvido, e quais os problemas que você listou?
Северный Ветер
Всего лишь навсего предложил посмотреть на проблему шире, чем она обсуждалась до сих пор, и всего лишь сообщил, что подобная задача уже решалась, и может быть стоит посмотреть как именно. Ни в коем случае не навязываю свою точку зрения.
grasn 07.01.07 19:31
A latitude pode matar qualquer tentativa, é muito perigosa. Você sugeriu, por exemplo, que o controle de qualidade deveria ser introduzido, como nas fábricas. Estou ligado à TI por profissão e posso afirmar com autoridade que o controle de qualidade é o módulo STRONGEST a ser implementado nas fábricas. Mas isto é uma digressão lírica.
É melhor dar referências, onde foi resolvido, e quais os problemas que você listou?
Você me entendeu mal. Tudo o que eu estava tentando dizer é que os problemas que estão sendo resolvidos neste fio, de alguma forma semelhantes aos problemas de controle de qualidade, que por sua vez, mais "matematicamente" formulados no problema da divergência. Não se trata do processo de organização do controle de qualidade, embora também haja pontos interessantes. Tratava-se do problema de determinar a violação de um processo estocástico (por estranho que pareça, mas, por exemplo, o tamanho das peças em produção é um processo estocástico, e com 'memória'). Se você deixar de lado as convenções, verá que em sua essência, o cronograma de mudanças de preço (os processos de mercado por trás disso) é muito semelhante ao controle de qualidade (leia-se: controle do processo de produção).
A descrição mais curta e sucinta dos termos-chave está no manual eletrônico de estatísticas matemáticas do programa Statistica, em seu website, em russo.
E a propósito, já que estamos falando de letras, há uma digressão. O sucesso do comércio não é tão fácil quanto organizar o controle de qualidade em uma fábrica.
Você me entendeu mal...
Não, eu acertei, foi uma espécie de brincadeira e também olhei o site de "estatísticas" para cima e para baixo. Mas há alguma verdade em cada piada...
A única coisa que posso acrescentar é que, se alguém decide seguir o caminho da "matemática oficial", inevitavelmente chegará à análise da série cronológica. E aqui ele será um desastre esperando por ele, sob a forma de ARIMA e outros. Métodos maravilhosamente bem fundamentados, mas infelizmente (minha opinião pessoal) não funcionam no mercado.
Para ser claro, a análise de séries cronológicas consiste em três coisas simples, apesar da matemática complexa. A primeira é a suposição de que a série de preços é uma série temporal (uma série em que os valores chegam em intervalos de tempo estritamente definidos, o que não é o caso, deveríamos falar de uma série de amostras estocásticas). Em segundo lugar, é estacionário em certo sentido e tem uma tendência. Em terceiro lugar, a série tem componentes sazonais e cíclicos e ruído.