uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 250
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Vamos lá, foi uma grande brincadeira para rir em voz alta,
dando tapinhas nos joelhos e apontando seu dedo. :)
Alexei, bom dia!
Alexei, vamos flubular um pouco mais sobre o assunto, vamos? :))
Por favor me ajude a inserir uma foto, o explicador ("Como inserir fotos neste fórum (explicador)") não explica bem alguma coisa :)
Como você está se saindo com sua conta demo? O que já está em equilíbrio?
Em relação à descrição passada do gráfico, eu quis dizer: Euro, 1 hora
Grash Se você usar iterações em seu algoritmo, você pode tentar usar um algoritmo genético. Você pode ser capaz de acelerar os cálculos. Pergunta:( Se não for segredo, é claro.) Suspeito que você esteja usando algum método de transformação de onda complicado de seu próprio método. Eu estou certo?
Além disso, o cálculo da previsão leva de 3 a 7 horas, dependendo da estrutura específica da própria fila... E isto é muito...
Grash Se você usar iterações em seu algoritmo, você pode tentar usar um algoritmo genético. Você pode ser capaz de acelerar os cálculos. Pergunta:( Se não for segredo, é claro.) Suspeito que você esteja usando algum método de transformação de onda complicado por conta própria. Eu estou certo?
Você está certo, eu uso wavelets, mas tudo dentro da teoria, sem amadorismo.
No momento, estou trabalhando em um algoritmo genético.
O EVA pode ser pensado como um conjunto de padrões de ação dinâmicos caóticos.
Além disso, o conjunto está longe de ser perfeito. existe um sistema de análise mais avançado (e estritamente justificado) - Tactica Adversa.
A propósito, não estou satisfeito com a abordagem estocástica, em princípio.
(ou seja, como pode ser que eu não saiba se estou comprando alto ou barato...? não faz sentido; há sempre absolutamente um "preço justo"... "s.c." por cidade, por país, por mundo, com/sem levar certos parâmetros em conta, mas _é_! de qualquer forma!)
Das idéias do determinismo, entendo que a dinâmica não-linear é a mais desenvolvida e se enquadra em nosso caso.
Atenção, pergunta!
há abordagens mais eficientes? (redes/teoria do jogo/vibrações, etc.)
Matemática, infelizmente, estudo muito recentemente, por isso não sei o que mais pode ser aplicado...
P.S., a propósito, um divertido documento sobre a mudança de probabilidade no caos que eu tirei da rede... Estou colocando lá fora...
http://tovaroved.lv/nonlin/p7-14.pdf
P.P.S. Se alguma coisa, a terminologia está descrita no livro "Caos Dinâmico" de Kuznezov
Minha zona pivô calculada é representada como um retângulo e é relativamente longa no tempo. Portanto, eu tinha uma necessidade de mini previsões, é claro, por causa da "ganância natural" e comecei a fazer isso "a meu bel-prazer".
De acordo com minha idéia, a mini previsão começa a funcionar assim que entra numa área tão virada. O único objetivo é definir ao máximo o extremo local para o comércio ideal conhecendo a direção prevista do movimento de preços e as condições de fronteira: a área do ponto de virada e a posição atual dos preços nela. O algoritmo para identificação de um extremo local na praça de torneamento baseado na mini previsão não é de interesse para ninguém, exceto para mim. Mas a mini previsão em si é uma tarefa muito interessante.
A questão é agravada pelo fato de que não posso usar um método bem testado baseado também no índice de Hurst - o tamanho da amostra é muito pequeno e é paradoxal - pequeno valor de previsão.
Decidi investigar diferentes variantes uma a uma e aqui estou compartilhando os resultados da minha primeira tentativa. Portanto, eu ainda não uso autocorrelação e outros truques. Para começar, é simples: o processo é representado como uma sobreposição de várias funções pré-selecionadas:
Eu defini as seguintes funções como tais:
(1) Linha de expectativa matemática (linha reta horizontal)
(2) Regressão linear
(3) Regressão parabólica
(4) Harmonia
(5) e algumas mais...
Como a previsão deve ser feita para um pequeno número de barras à frente, presumo que os padrões básicos de cada função se manterão aproximadamente. Por exemplo, o período encontrado para a harmônica ainda será preservado para um certo número mínimo de barras. E a sobreposição destas funções deve mostrar valores "sobre - direito". Sim, eu sei que isso definitivamente nunca acontecerá, mas definitivamente não preciso disso, e pode funcionar.
O algoritmo básico
(1) Encontre os coeficientes ideais para cada função pelo método dos mínimos quadrados, naturalmente, exceto pela linha de expectativa matemática :o)
(2) Encontrar coeficientes para uma sobreposição linear de funções previamente definidas usando o método dos mínimos quadrados
Lembre-me, o objetivo de tal previsão não é jogar em um canal, mas encontrar um extremo local. Há apenas um parâmetro de entrada, é o tamanho da amostra para a previsão. Suponho que o valor máximo da previsão não deve ser superior a 1/3 de uma amostra. Eu uso (H+L)/2 como entrada para o cálculo.
Número total de amostras na amostra de teste
50139
Número de barras atuais retiradas aleatoriamente............................................................................................... 25000 Número de barras na amostra.............................................................................. 18
Então, selecionei a barra atual aleatoriamente e foi isso que obtive:
Linhas escalonadas pretas - linha alta e baixa correspondentemente, linha sólida vermelha - função de previsão calculada, linhas tracejadas vermelhas - desvio padrão da função de previsão, linha tracejada azul - dados matemáticos
O fato de termos uma curva que se assemelha a uma parábola não é surpreendente. O ANC calcula os coeficientes de tal forma que a função mais semelhante à fonte de dados "ganha".
Os resultados parecem ser encorajadores, mas é provável que a previsão deva estar em algum lugar. Mantendo o parâmetro de entrada (número de barras na amostra), passamos para 25010 barras, supondo que já tenha sido formado. Vemos imediatamente que a previsão é a seguinte:
É muito. Mas! depois de ter feito uma dúzia de experimentos manualmente e escrito um pequeno teste para toda a amostra, ficou claro para mim que sempre poderia encontrar um N tal da contagem atual que a previsão de acordo com este esquema mostraria bons resultados. O teste foi muito simples: para cada contagem com a etapa +1, aumentamos a amostra para a qual tínhamos feito a previsão e depois verificamos quantas barras futuras estavam dentro dos limites do RMS. Este teste confirmou o que tem sido discutido com freqüência neste fórum. Eu não encontrei nenhuma amostra para a qual fosse impossível encontrar uma amostra e fazer a previsão correta. Para a amostra 25010 havia até dois valores N (ajustados, é claro):
14
71
Agora estou pensando muito no critério para o número de amostras. A propósito, um desses critérios pode ser visto "a olho nu", se você olhar cuidadosamente para os gráficos. Estou trabalhando nisso agora. Mas um não é suficiente, preciso pensar em mais um casal.
Alguém está interessado nisto, ou todos continuam a ler Pastukhov? o)))
para Neutron
Sergey, para onde você desapareceu? Estou tentado a escrever "não durma!!!". :о)))
É interessante para mim, embora não para o preço, mas para o indicador.
E parece que mesmo as poucas pessoas interessadas estão desapontadas com Pastukhov. E por nada!
No final, a discussão terminou no ponto mais interessante: como fazer uma estratégia de trabalho puramente matemática
resultados para fazer uma verdadeira estratégia de trabalho. Não importa, quem precisa disso?
Você pode ter certeza de que TODOS estão interessados! Tanto Pastukhov como sua pesquisa.
E por que você não usa como linhas pontilhadas vermelhas não RMS, mas limites de intervalos de confiança, construídos com base em 3 sigmas, ou calculados pelo Student's, por exemplo, para intervalo de confiança de 99%? Ou você tem algum propósito especial para a construção da fronteira escolhida? Só por curiosidade.