uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 205
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Vamos lá, Sergey. Tenho os contornos gerais, mas os detalhes não importam.
De alguma forma, esta abordagem não me impressiona.
Vocês me entenderam mal. Tudo o que eu estava tentando dizer é que os problemas resolvidos neste tópico são de alguma forma semelhantes aos problemas de controle de qualidade, que por sua vez são mais "matematicamente" formulados no problema de decomposição. 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.
No contexto do problema de descontinuidade, sua aplicação prática ao comércio por Gorchakov é interessante
Quanto aos meus métodos no mercado, eles estão divididos em "curto prazo" e "longo prazo". "Curto prazo" consiste em construir critérios de descontinuidade por um(i) invariante com respeito ao processo médio a(i) e sigma do processo s(i) dentro de um modelo condicionalmente não estacionário
http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/195.html
Ou seja, é um modelo que assume que os aumentos de preços relativos representam uma resposta não estacionária a uma seqüência estacionária inobservável. Esta é uma situação comum na teoria da extração de sinais no fundo do ruído. O modelo é paramétrico porque os comprimentos de constância a(i) (d(i) também são variáveis aleatórias) podem ser pequenos e critérios não paramétricos produzirão grandes erros.
É nisto que se baseiam meus sistemas comerciais.
Os métodos de "longo prazo" consistem no monitoramento permanente da estacionaridade do processo médio a(i) e sigma processo s(i) dentro do mesmo modelo. Eles regulam o peso dos calções e dos sistemas de curto e longo prazo.
Na verdade, as funções que escrevi sobre a estacionaridade das distribuições são funções invariantes em relação ao processo médio a(i) e sigma. Foi feito apenas para verificar o modelo e não havia outro sentido prático em detectar alguma estacionaridade nos preços. A aplicação prática é o trabalho dentro do modelo.
Mais: http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/192.html
Vamos lá, Sergei. Entendo os contornos gerais, mas os detalhes não importam. De alguma forma, esta abordagem não me impressiona.
Eu não disse que era o melhor, e sugiro que você pense sobre isso. Neste momento, por exemplo, estou investigando a autocorrelação.
{0: 20}
{0: 21}
{0: 22}
...
{0: 4000}
Continuo pesquisando e pensando como definir melhor o critério, com estatísticas tudo é claro.
PS: Neste momento estou apenas aprendendo a definir (identificar) uma tendência em dados históricos, ou seja, a encontrar seu início e fim.
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Mais: http: //www.howtotrade.ru/forum3/posts/192.html
O que você pode dizer, é óbvio que um estatístico o escreveu. :)
Acrescentarei também, parece que o que Pastukhov escreveu em sua dissertação não é tudo o que ele quis dizer. Parece que a volatilidade H, também pode ser ligada à solução deste problema.
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r[i]=SUM{(Open[i+1+k]-Open[i+k])*(Open[i+k]-Open[i-1+k])}/SUM{|Open[i+1+k]-Open[i+k])*(Open[i+k]-Open[i-1+k]|}, onde a soma é feita através da janela k=0...100 (por exemplo).
...
Sim, esqueci de acrescentar em um post anterior que não uso uma janela deslizante sobre os dados para calcular a autocorrelação e considero sua introdução injustificada, a menos, é claro, que o Neutron mostre sua vantagem.
PS:
Neutron:
Vamos ter um comportamento OPTIMAL não só no mercado, mas também na pesquisa!
Então, lá vai você, decidiu fazer minha pesquisa da melhor maneira possível. :о)
...
Еще: http://www.howtotrade.ru/forum3/posts/192.html
O que posso dizer, é óbvio que um estatístico o escreveu. :)
Devo acrescentar também que parece que o que Pastukhov escreveu em sua dissertação não é tudo o que ele quis dizer. Parece que a volatilidade H, também pode ser ligada à solução deste problema.
Sim, minha educação não foi suficiente para entender o que diz. Embora, é claro, você possa descobrir isso.
Parece que o que se esperava num futuro próximo já está acontecendo - os profissionais da área da ciência passam da teoria à prática.
Por que não? O MT4 oferece excelentes oportunidades para isso.
Tão logo não haverá nada para as donas-de-casa fazerem aqui. :-)))
PS Vento Norte, o que é H-volatilidade ?
...
PS Vento Norte, o que é H-volatilidade ?
Aqui http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=9, cerca da metade da página, há um pequeno trecho da fonte original.
Asas, asas.... pernas
bem... )))
o problema é que ele não fez os cálculos corretamente.
Isto é, na prática acontece que se você pegar a soma de qualquer número de Sistemas Dinâmicos Auto-Organizadores, você recebe o mesmo SDS na saída.
(com os mesmos trands e flats. ;D)
Eu gostaria de sugerir outro artigo fascinante...
http://www.fractals.ru/pdf/23Mavrikidi.pdf
(Para aqueles que estão interessados apenas no mercado e no enriquecimento pessoal não pode abrir - não diz nada sobre o mercado, portanto não há nada de interessante para eles).
P.S. Obrigado, solandr, por sugerir um teórico em resposta aos meus preconceitos...
Parece que o que era esperado num futuro não muito distante já está acontecendo - profissionais da ciência estão passando da teoria para a prática.
Errado, os profissionais da ciência estão no mercado há muito tempo. E os profissionais têm resultados muito diferentes desde a formação de capital até a ruína total.