uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 237
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Sergey, aqui está uma simulação muito grosseira, mas correta, de um processo Wiener. Este processo aleatório é modelado pela soma de uma série convergente, onde N é, em geral, infinito.
Em geral, a questão é que o próximo elemento não é obtido como uma soma com o anterior. Os elementos são independentes, e esta é uma das propriedades dos processos aleatórios.
O método dado (ou melhor, não é um método, mas a fórmula derivada por N. Wiener) também não pode ser aplicada à modelagem. Normalmente, um processo Wiener é modelado usando o método Monte Carlo. Mas minha máquina é bastante fraca para este método.
Com satisfação, apresso-me a notar, que com o aumento do N, meu critério registra a diminuição da força de conexão das contagens e do "comprimento da memória":
N=50000
N=100000
Phew, a esta altura eu paro de provar qualquer coisa. Tudo o que eu queria - eu verifiquei e disse, eu dei todos os argumentos. Muito obrigado pelas idéias, Sergei, você me ajudou novamente. :о)))
Para modelagem, tomamos carrapatos para 2006 de EURUSD (Spread=1 pip), EURCHF (Spread=2 pip), EURGBP (Spread=2 pip). Como nas estimativas para estes pares foi obtido um grande retorno para o regime de renko-regime, a modelagem do verdadeiro comércio foi realizada apenas para o regime de renko-regime. Há apenas um parâmetro de otimização - a amplitude de partição (tamanho de tijolo vertical). O tamanho inicial foi retirado dos resultados das avaliações para cada par ("estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliot" 26.01.07 15:47), depois o cálculo foi realizado com um tamanho de divisão menor e assim por diante, até que o lucro máximo para o ano fosse extraído. Os resultados da simulação de comércio real são mostrados abaixo:
A figura abaixo mostra o comportamento da diferença entre a curva de juros e seu valor suavizado. Esta relação reflete o valor absoluto característico e a dinâmica de possíveis drawdowns expressos em pontos.
Conclusões:
1. A simulação de negociação real usando o esquema de arrendamento proposto por Pastukhov confirmou a possibilidade de obter o lucro de arbitragem sobre os instrumentos discutidos.
2. A taxa média de retorno para EURCHF e EURGBP no spread de 2 pontos é de 1,5 e 2,5 pontos para cada transação de acordo e 6 pontos para EURUSD no spread de 1 ponto, o que está de acordo com as estimativas recebidas pela fórmula nt-2H-Spread.
("estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliot" 26.01.07 15:47)
3. Durante a otimização, foi utilizado apenas um parâmetro - a amplitude rvazzle. O parâmetro mostrou boa estabilidade de tempo:
("estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliot" 27.01.07 09:28).
4. O Drawdown moderado do par EURCHF (até 50 pips), permite utilizar esta ferramenta com a alavancagem de até 50. Isto, com a renda anual de cerca de 400 pontos e reinvestimento de fundos permite esperar 100-200% da renda anual, com saque máximo de até 25%.
O Drawdown moderado do par EURGBP (até 20 pontos), permite utilizar esta ferramenta com uma alavancagem de até 100. Isto, com a renda anual de cerca de 100 pontos e reinvestimento de fundos permite esperar uma renda anual de 100%-150%, com saque máximo de até 50%.
O drawdown médio do par EURUSD (até 100 pips) permite utilizar esta ferramenta com uma alavancagem de até 30. Isto, com uma receita anual de cerca de 500 pips e reinvestimento de fundos, nos permite esperar uma receita anual de 100-150%, com drawdowns máximos de até 30%.
Estes são resultados preliminares. Peço a todos que participem da discussão.
Na verdade, meus corretores têm 2 pontos espalhados por EURUSD, e 4 pontos por dois outros pares.
Até onde entendo, a aditividade, que está presente na fórmula de cálculo de renda, não é violada ao modelar negócios reais. Isso significa que é elementar recalcular os resultados obtidos, e não precisamos modelar os ofícios novamente. É assim?
E mais uma pergunta. Então, acontece que temos apenas cerca de 80 negócios para EURUSD durante o ano ?
É exatamente isso.
O que eu estava pensando, embora as construções de kagi mostrem em estimativas um retorno menor, mas a julgar pelas mesmas estimativas, elas permitem fazer 1,5 a 2 vezes mais trânsitos em um período de tempo de teste, sendo todas as outras condições iguais. A esta luz, o Kagi provavelmente mostrará um retorno maior no período de teste.
Yuri, já que você tem o método, você poderia publicar os resultados de simulações reais de comércio para as construções do kagi?
Hoje vou postar os resultados do bar. E depois a modelagem para a kaga.
Como estão as coisas em testes fora da amostra na qual o parâmetro de partição foi otimizado?
100-500 pontos por ano obtidos como resultado da otimização (em condições ideais) parece "ligeiramente" questionável em termos de viabilidade no mercado real. Como não cair na armadilha de "encaixar na história"...
1. Não há e não pode haver aqui nenhuma adaptação ou otimização. Um esquema perfeitamente consistente e autoconsistente foi construído e teoricamente justificado. Este esquema contém um único parâmetro H. Você pode tomá-lo como um análogo do cronograma, sobre o qual a estratégia deve ser aplicada. Você concordará que é impossível adequar o cronograma. Durante os testes sobre a história, definimos apenas o H, sobre o qual a estratégia dá o melhor efeito. A propósito, qualquer estratégia dá diferentes resultados em diferentes períodos de tempo. Portanto, os autores tendem a aplicá-lo em alguma em particular e não em nenhuma delas. É sobre isso que eles o advertem.
2. O teste fora da amostra é o passo certo e lógico. No entanto, o que ele pode mostrar? Se as condições de mercado não mudaram (neste caso, isto significa que a volatilidade H não mudou), então os resultados serão estatisticamente semelhantes. Se eles mudaram, então os resultados também mudarão. Não há uma estratégia que funcione em todas as condições de mercado. Aqui é uma Volatilidade H = constante.
3. Você acha, Andrei, que pode haver um consultor especializado, que dê uma garantia de "não cair" em nenhuma armadilha?
Ou um Expert Advisor, cujos parâmetros de trabalho são determinados pela história, mas que não depende da história ?
4. Se você entendeu este esquema, você deveria ter notado um detalhe: este esquema é de fato uma demonstração do poder das estatísticas matemáticas. Ou seja, a possibilidade de ganhar dinheiro no mercado foi cientificamente comprovada e, além disso, um método de como fazê-lo foi formulado, dependendo das condições. Esta é a boa notícia. A má notícia é que as estatísticas matemáticas são a lei dos grandes números. E requer uma longa participação no mercado para justificar a previsão de renda. Mas quanto mais tempo você estiver no mercado, mais provável é que as condições de mercado mudem e que o esquema deixe de funcionar. E você saberá disso por suas perdas.
5. Não pode haver lucro sem o risco de entrar em prejuízos - este é um AXIOMA. A única coisa que você pode fazer é saber ONDE você está assumindo o risco. Você já sabe. :-))
Deve-se notar que existe apenas um parâmetro de otimização e que ele mostra boa robustez. Como conseqüência, podemos esperar da estratégia uma fraca dependência do nível de rentabilidade de uma possível super-otimização dos dados históricos. Se Yuri conseguir trabalhar corretamente com barras minúsculas, não teremos problemas com testes estratégicos adequados no futuro - os arquivos com barras minúsculas para qualquer período estão em toda parte.
Aqui o eixo x representa H=1...50 pips, y-eixo representa a volatilidade H.
Detalhes da tabela de preços: o total de barras é de cerca de 350000, valor ATR para este intervalo = 2,19 pontos.
Portanto, Hvol[H=1]=3,63 e Hvol[H=2]=2,14 são resultados que não fazem sentido fisicamente.
A partir de Hvol[H=3]=1,83, os resultados se encaixam perfeitamente na teoria.
Quanto aos lotes de carrapatos, é evidente que em H>20 Hvol -> 2,0 muito rapidamente e mais flutuações em torno deste valor.
Ao mesmo tempo, eu também mostro a dependência do número de vértices da jaula do mesmo gráfico em relação ao valor do H.
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