uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 213
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... Порой, умираю от смеха, сталкиваясь с замечаниями воинствующих флудеров! Это просто цирк какой-то, им бы в детсад - математику подучить, ан нет, возраст не тот! Генералы, блин...
:::) Não preste atenção, é um teste enviado de cima para baixo, pela graça de nosso pai e seu filho e seu espírito, como um teste da força de nossa fé ::::))
Amém!
Estou envolvido em tudo, mas principalmente, é claro, do ponto de vista dos métodos estocásticos. O mesmo problema de decomposição, mas aparentemente não de uma forma pura, como é formulado pelos clássicos.
Vento do Norte, em poucas palavras, por favor, sobre a "discórdia".
Li este tópico na íntegra, com interesse, pelo menos porque eu mesmo percorri este caminho. Pessoalmente, gostei da "lagarta" dos métodos de análise do tempo. Mas novamente, eu não poderia usar o método puro de análise de séries temporais.
E o caminho levou a um beco sem saída?
Eu, em algum momento, também estive envolvido na Caterpillar.... Obviamente, o método não é adequado para prever a taxa de câmbio dos instrumentos cambiais. Ela se baseia em algoritmos para detectar o componente cíclico e as tendências determinísticas das séries em estudo, nenhuma das quais temos. Com tudo o que isso implica.
Mas, ao que parece, "desacoplar" é a mesma coisa?
...E a pista levou a um beco sem saída?
Eu, em algum momento, também gostei da Lagarta. Obviamente, o método não é adequado para prever o preço dos instrumentos de moeda. Ela se baseia nos métodos de detecção do componente cíclico e das tendências determinísticas das séries em estudo, nenhuma das quais temos. Com tudo o que isso implica. Mas a descontinuidade parece ser a coisa certa, não é mesmo?
Não que seja um completo beco sem saída. Vocês, participantes desta linha, parecem estar começando a chegar à mesma coisa, mas do outro lado.
Sim, não há estacionaridade e ciclicidade em toda a série (exceto aquela que diz "o preço volta de qualquer forma"), mas em alguns segmentos tanto a estacionaridade (na forma de alguma direção geral) quanto a ciclicidade (mais ou menos visível no movimento de preços dentro do "canal") estão presentes. Em termos do problema de descontinuidade, estes são os segmentos onde um processo "estável" muda suas características para outros, mas "estáveis". Em termos de cambistas e especuladores, estes não são necessariamente seções de "tendência", eles também são "planos" (a mesma tendência, mas com deslocamento zero) e até mesmo seções de "tendências" em mudança, eles também têm algumas "características estáveis". Há apenas uma questão: encontrar aquelas características que descrevem adequadamente o estado de "estabilidade". Por um lado, estas características devem ser estáveis ao "ruído" (movimentos de preços menores e não tão interessantes), por outro lado, devem advertir oportunamente sobre mudanças de tendências. Bem, isto é algo assim, se tentarmos colocar as idéias nas categorias que já foram mencionadas aqui.
Como idéia prática, podemos ver como a lagarta se comporta nas áreas selecionadas, também selecionamos tendências usando a LR, para que possamos olhar para estas áreas. Se houver um algoritmo de pista. (Eu não o tenho mais, está perdido).
Às vezes, morro de riso quando sou confrontado com os comentários de militantes de inundações! É como um circo, eles deveriam estar no jardim de infância para matemática, mas não, eles são muito velhos! Generais.
E eu estava começando a me perguntar se eu sou o único que gosta. Afinal de contas, links como Vento do Norte já foram dados há muito tempo, mas nenhuma reação. E as pessoas lá são realmente sombrias, ok analfabetismo, é sempre e em todos os lugares militantes. Mas isto é uma completa falta de cultura de pensamento! Afinal, mesmo um leigo em geral, no nível das idéias, pode entender estas publicações simples e claras e aprender muito. Mas não! Todos consideram seu dever exibir-se sem nenhuma razão.
Honestamente, você é o primeiro que foi capaz de dizer/mostrar algo inteligível sobre a diferença entre prazos e quadros de seleção! Antes disso, havia apenas declarações de muitos no sentido de "me dê carrapatos, pois o mercado é completamente diferente em carrapatos e isso é óbvio". A meus pedidos de mais informações sobre este assunto, recebi "está em toda a web" ou algo parecido. Bem, agora você simplesmente forneceu provas reais desta diferença. Obrigado!
Eu estava interessado em uma frase sua deste post
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=594864&postcount=52
Se não é segredo, você poderia compartilhar algumas informações sobre algumas transformações não lineares que levam em conta a densidade da distribuição do carrapato ao longo do tempo? Com isso você quer dizer que ter dados estatísticos sobre distribuição de carrapatos por tempo (apenas a uma determinada hora do dia) poderíamos de alguma forma transformar os dados de citação padrão de prazos em um novo tipo, o que dobraria esse tipo de dados para uma distribuição normal ou algo mais? Seria interessante ouvir suas idéias, se ainda não é um segredo comercial.
Yurixx, infelizmente este é um infortúnio comum em nosso país. Você começa a entender isso assim que vai para o exterior. Acho que tudo começa com garotos mijando em elevadores e brotos em quase todas as áreas da vida. Não tenho estado em muitos lugares, claro, mas acho que você só vê isso na Rússia! Há algo aqui que simplesmente está na própria fundação da própria sociedade. Mas o que é e como erradicá-lo - é absolutamente obscuro. Provavelmente, na Rússia, só irá embora junto com a própria sociedade :o(.
Além disso, gosto mais do motor do fórum lá (embora também não seja o ideal), aqui ele é muito ascético.
...
Se não for um segredo, você poderia compartilhar algumas informações sobre algumas transformações não lineares que levam em conta a densidade da distribuição de carrapatos no tempo? Com isso você quer dizer que ter dados estatísticos sobre a distribuição temporal de carrapatos (apenas a uma hora concreta do dia) poderíamos, de alguma forma, transformar os dados de citação padrão de prazos em um novo tipo, que seria capaz de encaixar os dados em uma distribuição normal ou algo mais? Seria interessante ouvir suas idéias, se ainda não é um segredo comercial.
Talvez não diretamente, mas vou tentar responder à sua pergunta. Duas tarefas. Basta converter uma distribuição para a outra. Em princípio, isto é uma coisa bem conhecida e os métodos não são novos. No mesmo Excel, você pode usar ferramentas padrão para converter dados distribuídos uniformemente em dados distribuídos normalmente, etc. Trata-se da distribuição de valores de dados diretamente, mas você também pode olhar para a taxa de tick ao longo do tempo em termos de distribuição. Os dados aceleram e desaceleram dependendo da hora do dia, mas se essas velocidades podem ser reduzidas a uma distribuição familiar (ou seja, normal), então provavelmente é possível julgar algo... Em geral, neste caso, uma série de preços se transforma para a forma biparamétrica na forma de distribuições, e em essência, o "tempo" deixa de existir, e as acelerações e seus derivados se tornam importantes. Como conseqüência, se de repente começar uma mudança na distribuição, provavelmente podemos falar de uma quebra do processo anterior... etc.
E agora mesmo elaborei o primeiro rascunho do meu "astrolábio". Exatamente o rascunho, porque ainda não introduzi toda a lógica de processamento de dados no sistema (4 módulos em 9), e é claro, nem tudo é perfeito ainda, nem todos os critérios são ótimos e há muita pesquisa e pesquisa pela frente.
Como funciona
? Teoria Elliott, teoria Hearst, função potencial, potencial e ... senso comum. É importante dizer que o sistema não tem nenhum parâmetro de entrada. Nada mesmo. Inicialmente não há um número previsível de contagens para as quais o sistema fará uma previsão. Podem ser 7, 30 ou 3.000 amostras. Não sei dizer com que probabilidade o sistema fará uma previsão, ele escolherá a melhor de acordo com os dados atuais.
Neste momento tenho apenas um parâmetro no MathCAD sobre dados históricos - a barra atual (eu a utilizo para caminhar através do histórico). É evidente que ela não estará disponível na versão de produção. A partir da referência selecionada como a atual, o sistema procura por uma "tendência" na história. Esta é uma das fraquezas até agora. Bem, está parecendo de alguma forma - é a primeira iteração sobre a seleção de dados históricos.
O sistema está "dissecando" a memória de dados, a propósito, Sergey I admito, sua pontuação Hurst foi melhor que a minha. E outro ponto muito importante, em termos de nossa discussão atual: o cálculo é feito apenas no relógio, sem minutos, muito menos com carrapatos.
Selecionamos vários canais (juntos eles podem formar um ventilador ou um cone por seu rMS marginal) para o qual o potencial é calculado e então cada canal "corre" uma onda e não apenas uma onda, mas uma onda herdando a fractalidade dos dados atuais, como resultado - os possíveis valores de previsão. Uma série de novos valores de previsão forma novos canais a serem corrigidos por uma onda de "canal" de ordem superior (nenhuma correção está ocorrendo no momento).
Para esclarecer possíveis extremos (zonas de inversão), é hora de usar parábolas apenas à direita da linha vermelha com base nos dados da previsão com possível captura de dados da parte esquerda. E aqui é onde o problema de otimização realmente surge devido à simples razão de obtermos uma matriz de valores de previsão - uma contagem de x pode corresponder a várias contagens de y.
Exemplo de previsão
Primeiros testes e primeiros resultados. A parte esquerda da linha vertical vermelha são os dados que foram selecionados para análise. As marcas vermelhas na parte direita são valores de preços previstos em novos canais, respectivamente.
Leitura 6200
Leitura 6205
Leitura 6210
Precisão da previsão
Você pode ver que a previsão está ligeiramente errada, embora a nova estrutura se repita mais ou menos (para os críticos, "mais ou menos" é a palavra-chave nesta frase). A tendência geral é para baixo, que é exatamente o que não foi levado em conta, ou seja, a correção pela onda de "canal de alta ordem" não foi feita. E não deve haver apenas um deslocamento "linear" para baixo nos dados, mas levando em conta a energia potencial do novo canal, e a "força de ligação" das novas leituras.
Primeiros resultados
Consegui o que esperava. O sistema não está "errado" (dentro das restrições aceitas, naturalmente) se "estruturas similares" de movimentos futuros existirem nos dados históricos selecionados. Se não, é, da maneira mais descarada, mas se apega ao "curso da festa".
PS
...
Nunca testei minha estratégia na história, porque acredito que
o futuro e o passado NUNCA se repetem.
Assim como não se pode entrar duas vezes no mesmo rio... :)))
Alex, a história, sempre se repete. Você entra na mesma água no rio. Leia Hirst, ele lhe dirá, inclusive sobre a precipitação..., afinal ele não foi geofísico por nada.
Sergey, a dimensão da volatilidade e da dispersão deve ser a mesma. Se são metros - então metros, e se são quilômetros - então tudo está em quilômetros:-)
Eu utilizo o modelo TS "ideal" nos cálculos de estimativa que chega a prever apenas um parâmetro - a direção do salto esperado no preço. A amplitude deste salto pode ser assumida igual à volatilidade de um instrumento em um período de tempo selecionado ou seu desvio padrão, que é quase o mesmo. Considerando que o FAC pode ser interpretado como um valor relativo de prevalência de um tipo de movimento de preços sobre o outro (os saltos opostos e contra-direcionais), então podemos afirmar, sem perda de precisão, que o TS, baseado no "indicador de previsão ideal", NÃO cometerá um erro ao escolher a direção da posição aberta, com a probabilidade proporcional ao valor absoluto do FAC, subjacente no "indicador de previsão ideal". O lucro ou perda em pips de cada comércio é razoável para estimar o valor do desvio padrão do instrumento. Então o lucro do TS em um intervalo de tempo suficientemente longo pode ser estimado como a diferença entre todas as negociações bem-sucedidas e as não bem-sucedidas, cada uma das quais é multiplicada pela volatilidade. Além disso, relacionamos o retorno bruto obtido com o número de operações executadas e obtemos a estimativa média s do retorno TS "ideal" por uma operação:
s(TF)=Volatilidade(TF)*{(n+)-(n-)}/N=FAC(TF)* desvio padrão(TF), onde (n+) é o número de negócios com saldo positivo, (n-) é o número de negócios "negativos", N é o número total de negócios.
O que era necessário para provar.
PS: diga-me os limites dos valores de volatilidade para eurosd. Eu simplesmente não calculo a volatilidade de forma alguma. E neste momento não posso fazer tais cálculos.
Se você não pode estimar a volatilidade, estime o desvio padrão). Não haverá diferença.
Sergey, obrigado, ele explicou tudo muito claramente.
Eu só tive coragem de elaborar a menor pergunta, ele não era geofísico, era hidrografista. Ele monitorou os níveis de água em bacias abertas, daí seu método de enchimento e esvaziamento do reservatório. Bem, isso é apenas uma pequena coisa.