uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 60
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solandr 15.05.06 19:09
Vladislav 15.05.06 21:18
Eu li seu cálculo na 11ª página. Mas o problema é que você o calcula usando a fórmula log(R/S)/log(0,5*N) e decidi escrever um algoritmo mais preciso para seu cálculo, ele é ligeiramente diferente. Open[] é tomado como entrada (você tem array viborka[i] se eu entendi corretamente), enquanto Rosh, por exemplo, se oferece para tomar delta, que fará uma grande diferença nos resultados na minha opinião
Não é o Hurst médio que é calculado, mas duas coordenadas Y=Log(R/S) e X=Log(N). E o que fazer com ele também é aparentemente claro.
Há uma equação Y=Y(X) que se parece com isto: Log(R/S) = H*Log(N) + A. Você precisa construir uma regressão linear e determinar seu coeficiente e o termo livre. Hurst é seu coeficiente.
E apenas a proporção de logaritmos não é Hurst de forma alguma.
IMHO
Já escrevi no post acima que a metodologia utilizada por Vladislav tem um acréscimo MUITO VANTAGENTE à metodologia descrita como um exemplo clássico no livro. Ele propôs sua própria variante de cálculo do índice Hurst para um canal de regressão linear. A julgar pela minha experiência, seu método funciona muito bem por 1-3 dias no futuro próximo. Embora se você for capaz de sugerir seu próprio método de cálculo do Hearst, será muito interessante vê-lo também. A única desvantagem da metodologia de Vladislav é, talvez, a seguinte. Se tirarmos uma amostra de mais de 2 semanas no período M30, o índice Hurst para ele é sempre inferior a 0,5. Por um lado, pode-se argumentar que um canal tão longo está próximo de seu fim, mas por outro lado, pode-se usar o índice de uma amostra tão longa para uma previsão apenas indiretamente (com pequeno coeficiente de ponderação) como esta ou aquela suposição de confirmação. Na minha opinião subjetiva, existe uma certa região de extensão da amostra, para a qual os números da Hearst obtidos pelo método proposto por Vladislav são realmente prognósticos. Ou seja, se você planeja manter posições por 1-2 dias, é suficiente ser guiado por números Hurst calculados para amostras com duração mínima de até 1 mês. Amostras mais longas não contribuirão muito para o resultado final (naturalmente em termos de utilização do Hearst Ratio per se).
Não é o Hurst médio que é calculado, mas as duas coordenadas Y=Log(R/S) e X=Log(N). E o que fazer com ele parece ser claro também.
Há uma equação Y=Y(X) que se parece com isto: Log(R/S) = H*Log(N) + A. Você precisa construir uma regressão linear e determinar seu coeficiente e o termo livre. Hurst é seu coeficiente.
E apenas a proporção de logaritmos não é Hurst de forma alguma.
IMHO
Isso é o que eu faço!
Oi Rosh.
Se você não se importa, gostaria de conversar com você em particular.
Por favor, me avise sobre seu correio.
Rosh, se esta comunicação já ocorreu e se não for mais um segredo comercial, você poderia compartilhar sua avaliação geral sobre a estratégia de Alex Niroba?
Ele realmente desenvolveu algo, que pode ser aplicado na vida real com pelo menos 1,5...2.0 de rentabilidade? - Curiosidade simples ;o). E se houver algo no Forex, que seja possível calcular através de fórmulas, e nós estivermos andando por aí, perdendo tempo para nada :o)?
Já escrevi no post acima que a metodologia utilizada por Vladislav tem um MUITO MUITO ADVENTO à metodologia descrita como um exemplo clássico no livro. Ele propôs sua própria variante de cálculo do índice Hurst para um canal de regressão linear. A julgar pela minha experiência, seu método funciona muito bem por 1-3 dias no futuro próximo. Embora se você for capaz de sugerir seu próprio método de cálculo do Hearst, será muito interessante vê-lo também. A única desvantagem da metodologia de Vladislav é, talvez, a seguinte. Se tirarmos uma amostra de mais de 2 semanas no período M30, o índice Hurst para ele é sempre inferior a 0,5. Por um lado, pode-se argumentar que um canal tão longo está próximo de seu fim, mas por outro lado, pode-se usar o índice de uma amostra tão longa para uma previsão apenas indiretamente (com pequeno coeficiente de ponderação) como esta ou aquela suposição de confirmação. Na minha opinião subjetiva, existe uma certa região de extensão da amostra, para a qual os números da Hearst obtidos pelo método proposto por Vladislav são realmente prognósticos. Ou seja, se você planeja manter posições por 1-2 dias, é suficiente ser guiado por números Hurst calculados para amostras com duração mínima de até 1 mês. Amostras mais longas não farão uma contribuição muito grande para o resultado final (naturalmente em termos de utilização do Hearst Ratio per se).
É isso que estou tentando escrever o cálculo da relação Hearst da maneira clássica e mais precisa. Estou apenas preocupado que os valores deste coeficiente com parâmetros de entrada iguais sejam muito diferentes dos métodos propostos anteriormente.
Afinal, a única entrada para o algoritmo é uma matriz que simboliza o influxo e o comprimento desta matriz. E o resultado é surpreendentemente diferente. Estou atribuindo isso aos meus possíveis erros até agora, e estou pedindo ajuda para descobri-lo.
Lamento ter me metido nisto, significativamente depois de discutir este tópico, mas foi assim que aconteceu. Provavelmente não é mais tão relevante. Mas ainda esperando que alguém possa ajudar a resolver minhas dúvidas.
Para aplicar a abordagem sugerida no livro, você tem que fazer exatamente o mesmo que o descrito no livro. O livro dá um exemplo detalhado para o tráfego BROWN SOMENTE! Isto é, mostra como uma amostra de "influxos" de movimento browniano deve ser visualmente parecida com os diferentes coeficientes de Hurst. Se você pegar um gerador de números aleatórios e depois criar transações interdependentes em ruído branco, definindo sua probabilidade de ocorrência, você obterá aproximadamente as mesmas imagens que no livro. Isto é, primeiro você obterá o ruído de observação fractal (uma amostra de "influxos"), ao somá-lo você obterá o movimento físico de algo (neste caso o oscilograma do ruído Browniano). A partir da amplitude do movimento físico, você verá que quanto maior era seu fator Hearst (probabilidade de transações interdependentes), maior se tornava a amplitude do próprio movimento físico. O que podemos entender no final das contas pelo exemplo do livro? Só podemos entender o que eu já disse "quanto maior a relação Hearst (probabilidade de transações interdependentes), maior a amplitude do próprio movimento físico". Em seguida, responda, por favor, o que exatamente estas informações nos dão em termos preditivos? Posso responder precisamente - NÃO, exceto o que escrevi 2 vezes (vamos apenas determinar o grau de interdependência das transações)! O que os autores fazem a seguir no livro? Eles aplicam o cálculo proposto (análise do movimento browniano) a diferentes mercados de capitais. Em todos os mercados (ou quase em todos os mercados) o índice Hurst é superior a 0,5, em particular para EURUSD é de 0,64, se não me esquecer. Então, o que segue? BEM-VINDO, NÃO! Exceto que sabemos que os negócios nos mercados são, em sua maioria, interdependentes. Mas vamos supor que sempre soubemos o tempo todo, que as pessoas estão mais propensas a ir com a tendência do que contra ela, olhando para qual direção o preço mudou ontem. Devido a isso, há períodos de uma clara tendência nos mercados com base no movimento anterior. É óbvio para todos. E Vladislav tentou aplicar esta abordagem para prever os canais de regressão linear. Ou seja, ele VARIOUSAMENTE mudou a forma de calcular as "marés" do movimento de preços existente para responder à pergunta "O que acontecerá com o canal num futuro muito próximo - ele vai continuar ou vai acabar?
Voltando novamente aos exemplos da moção Browniana do livro, podemos dizer o seguinte. Um coeficiente Hurst diferente obtido para amostras (ou, pelo contrário, amostras com um determinado coeficiente) não pode levar informações sobre se o movimento Browniano continuará ou parará. Basta pensar logicamente, se em seu movimento browniano em uma amostra real o coeficiente Hurst é significativamente inferior a 0,5, então que conclusões podem ser tiradas? Certo - apenas que quase não há movimento browniano na amostra e não que o movimento browniano está prestes a terminar, o que precisamos saber em relação ao mercado! Também o exemplo inverso. O índice Hurst para o movimento browniano significativamente maior que 0,5 nos diz apenas que o movimento browniano está claramente presente na amostra (as transações são de natureza significativamente interdependente) e não que o movimento browniano continuará no futuro. Além disso, o fato de que a moção browniana, esteja ela presente ou não, leva ao fato de que o que vemos no oscilograma, por exemplo, oscilará em torno de zero sem nos dar nenhuma informação sobre como podemos ganhar dinheiro com ela, se o mercado tiver exatamente a mesma natureza da moção browniana. Você só tem que pensar bem antes de projetar seu sistema de cálculo de indicadores para obter exatamente o que você precisa.
Ele realmente desenvolveu algo que pode ser aplicado na vida com uma rentabilidade de pelo menos mais de 1,5...2,0? - Curiosidade simples ;o). E se houver algo no Forex, que seja possível calcular através de fórmulas, e nós estivermos andando por aí, perdendo tempo para nada :o)?
Alex Niroba queria obter uma consulta sobre a possibilidade, em princípio, de criar um indicador através de sua descrição na MQL4. Eu dei uma resposta definitiva. Eu acho que ele está satisfeito. Não posso estimar sua estratégia.