торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 23
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Сорри опять за поздние ответы. Жаль я раньше не глянул - сэкономил бы Вам время, но надеюсь оно не зря потрачено. И так - я не предлагал считать критерий Херста по мувингу - я предлагал взять алгоритм из стандартной поставки и подствить вместо значений мувинга то, что Вам нужно. В том алгоритме, что Вы выкладывали (последний еще не смотрел) присутствует одна переменная - медиана выборки. Скажите как Вы себе ее представляете ? Если канал идет горизонтально - тогда все ок и Вы получите то, что нужно, но в общем случае нет. То есть нужно брать разность действительной цены с проекцией этой цены на каждом баре. Попробую подробнее: если Вы аппроксимируете цену закрытия мувингом, то и берете разность значения мувинга и цены закрытия на каждом баре. Если нелинейную регрессию, то соответственно значение этой регрессии, если линейную, то значение линии регрессии, но все это для каждого бара. Я потому и написал, что у Вас как минимум должен быть массив проекций - для каждого бара своя проекция. Дальше Вы сможете оценить: берем не всю выборку, а только часть, строим интервал - если все еще внутри диапазона, берем всю выборку и строим проекцию в будущее (экстраполяцию).
Удачи и попутных трендов.
ЗЫ А подход это общий, что для линейных, что для нелинейных аппроксимаций.
То есть насколько я понял для случая расчёта параметра Хёрста по Вашей методике алгоритм должен быть следующим:
1. Берём выборку точек, для которой хотим получить показатель Хёрста. Например для определённости возьмём выборку от 0 до N.
2. Берём последовательно части выборки от 0 до M, где 0<M<=N. То есть теоретически мы располагаем N выборками, имеющих следующие диапазоны: 0-1, 0-2, 0-3, 0-4,...0-(N-1), 0-N.
3. Для каждой выборки строим канал линейной регрессии. Получаем массив каналов и их проекций в будущее.
4. Расчитываем разницу между ценой закрытия бара номер M и проекцией на этот бар канала линейной регрессии, построенного по выборке 0-(M-1). То есть при расчёте разницы берутся данные проекции линейной регрессии, построенные на ПРОШЛОМ, не включая текущий бар? Правильно?
5. Далее имеем вот такой вот массив разниц, из которого определяем СКО (S)
6. Находим R как разницу максимального и минимального значений выборки
7. Расчитываем параметр Хёрста.
Теперь я правильно понимаю как нужно считать параметр Хёрста или же нет?
Если я правильно понимаю Вашу идею, то мне кажется, что это СУЩЕСТВЕННОЕ дополнение к методу расчёта параметра Хёрста, указанного по формуле в книжке. На это обстоятельство расчёта никакого упора не делается.
Удачи и попутных трендов.
Вы под этим подразумевали как я понимаю тот факт, что понятие уровня (его озвученное значение) имеет смысл лишь для текущего момента времени? И через некоторое время значения уровней естественно меняются так как канал, по которому движется цена, проходит какое-то расстояние и границы доверительных интервалов в будущем будут располагаться уже в других местах. Или же Вы под этой фразой понимали ещё и что-то большее? Например имели в виду именно скорость с которой цена подошла к этому уровню? Я так предполагаю здесь возможно имелся ввиду расчёт параметра Хёрста? То есть если цена практически уже подошла к какому-то уровню, но Хёрст говорит о продолжении тренда, то уровень будет обязательно пробит пускай даже и не сразу? Особенно это наверное уместно для уровней, находящихся внутри доверительного интервала.
Vladislav, а какую ширину доверительного интервала Вы берёте конкретно для случая расчёта Хёрста, а также для общих поисков оптимальной выборки?
90%
95%
99%
99,9%
Или же Вы в общих поисках оптимальной выборки последовательно задаётесь разной шириной доверительного интервала? Например поискали выборку для 90% - нашли такую-то выборку, далее поискали для 95% - нашли ещё одну и так далее вплоть до 99,9%?
Или же Вы на основе экспериментов установили, что например выборки, полученные для доверительных интервалов больше 95% явяляются малопригодными для прогноза и их стоит отбрасывать при анализе?
А может быть Вы ориентируетесь только на факт того, что последующие построенные интервалы должны быть меньше первоначального, построенного на 2\3 выборки?
Но всё равно ведь при построении первого интервала Вы должны задать его ширину?
И ещё один вопрос, касающийся последовательности расчётов (итогового вычислительного времени). Я так понимаю что в случае поиска канала линейной регрессии необходимо начинать брать выборки от текущего момента времени вглубь в прошлое. Допустим мы нашли набор выборок, которые удовлетворяют требованиям сходимости. Но непосчитанные бары у нас ещё имеются и мы считаем далее получая выпадающие за интервал выборки. Тогда какой критерий можно было бы взять за факт того, что дальнейшие расчёты являются бессмысленными и можно заканчивать цикл перебора выборок? Навскидку я так себе представляю что для этого достаточно посчитать ещё такое же количество баров, равное количеству баров в самой длинной успешной выборке? Или у Вас имеются какие-то другие варианты принятия решения? Например достаточно посчитать лишь 30% от самой длинной выбоки или ещё какое-то число баров? Или же Вы делаете оценку всего массива цен за последние полгода не зависимо от результатов и далее полученные в расчётах ошибки оцениваете на предмет апроксимации ценового ряда функциями других порядков? Например квадратичной, о которой Вы уже говорили.
Скажите, пожалуйста, а применяете ли Вы для аппроксимации ещё какие-нибудь функции? Например гармонические, экспоненциальные, логарифмические, степенные (выше второго порядка) и т.д.? Или же в применении к рынку Форекс для успешной работы на нём более чем достаточно применение всего лишь двух функций - линейной и квадратичной?
Конечно можно.
Вы под этим подразумевали как я понимаю тот факт, что понятие уровня (его озвученное значение) имеет смысл лишь для текущего момента времени? И через некоторое время значения уровней естественно меняются так как канал, по которому движется цена, проходит какое-то расстояние и границы доверительных интервалов в будущем будут располагаться уже в других местах.
Верно. Совпадение разворотной зоны с одним из разворотных уровней существенно повышает точность расчета.
а какую ширину доверительного интервала Вы берёте конкретно для случая расчёта Хёрста, а также для общих поисков оптимальной выборки?
Считаю, что выборка истинна, пока не пробит доверительный интервал в 99%. Учитываю еще 90 и 95% - оттуда часто происходит завершение откатов и восстановление тернда.
Но всё равно ведь при построении первого интервала Вы должны задать его ширину?
Обязательно - в стандартных отклонениях - самый универсальный способ.
Скажите, пожалуйста, а применяете ли Вы для аппроксимации ещё какие-нибудь функции? Например гармонические, экспоненциальные, логарифмические, степенные (выше второго порядка) и т.д.? Или же в применении к рынку Форекс для успешной работы на нём более чем достаточно применение всего лишь двух функций - линейной и квадратичной?
Нет - гармонические функции - частный случай квадратичной формы. А в остальном - смотрите соображения по поводу потенциальности поля цены и не только по отношени к рынку Форекс - везде, где поле цены потенциально, то есть заработок зависит не от траектории цены, а только лишь от разности цен открытия и закрытия позиций.
По поводу критериев - методологически я писал: траектория цены минимизирует функционал потенциальной энергии. Подробнее уж Вы сами.....
Удачи и попутных трендов.
Сейчас мой скрипт находит каналы линейной регрессии, которые удовлетворяют принципу нерасходимости, то есть СКО на всей выборке канала, меньше СКО 2/3 выборки, и принципу невыпадения выборки на последней 1/3 за 99% доверительный интервал (всё согласно Вашим рекомендациям). Но сейчас возник небольшой технический вопросик. Поскольку существуют несколько условно говоря "истинных" каналов, которые работают в текущий момент времени, то соответственно для таких каналов существуют области рассеяния как и везде в статистике. То есть например пусть одним из "истинных" каналов является канал линейной регрессии, построенный на выборке от текущего времени до 200 бара назад на периоде H1. При варьировании выборки например в пределах 190-210 баров выполняются вышепреведённые 2 условия в полном объёме. Мы смотрим размер СКО для этих выборок и выбираем наименьшее значение. Согласно Вашей стратегии этот канал является применимым для прогноза.
Далее переходим на другой таймфрейм, например, на М15. Пытаемся найти похожий канал в этой же самой временной области. И получаем следующий результат. Оптимальным каналом (с минимумом СКО) на М15 получается канал линейной регрессии, полученный не на выборке в 800 баров (200*4) как было бы закономерно, а канал на выборке 640 баров! То есть временная область даёт у меня расхождение по выборке до 25% (это максимальный показатель - обычно меньше). Также из-за этого в текущий момент времени у нас имеются отличия в определении самих границ доверительных интервалов примерно в 5-10 пунктов. Вроде бы поскольку мы в качестве выборки берём среднюю цену бара (O+H+L+C)/4 и никоим образом не проводим каких-либо анализов паттернов, то по идее у нас временные рамки оптимального канала, построенные для одной и той же временной области на разных таймфреймах должны совпадать? Или же это не так и в данном случае также нужно применять статистические методы по оценке параметров? И временной интервал для оптимального канала тоже имеет свою дисперсию, которой и можно объяснить это расхождение выборок для оптимального канала на разных таймфреймах?
В соответствии с этим у меня имеется вопрос. А как Вы поступаете в такой же ситуации? На что Вы ориентируетесь в своих расчётах? То есть например берёте ли Вы за основу принятия решения канал, построенный на более мелком таймфрейме, или же к примеру делаете дополнительную оценку границ доверительных интервалов посредством усреднения границ канала, полученных на разных таймфреймах? То есть если просчитать тот же самый канал например на 4х таймфреймах (М5,М15,М30,H1), то наверное усреднённая оценка границ доверительных интервалов для одного и того же канала будет в 2 раза более достоверной? И на неё можно будет полагаться в большей степени, чем по отдельности на расчёты канала по одному какому-либо таймфрейму? А может быть Вы как-то по другому поступаете? Хотя Вы наверное в такой ситуации ничего не усредняете, а просто ищете ближайший подоходящий уровень Мюррея как уже ранее говорили?
На каком таймфрейме Вы производите основной расчёт? Вы говорили, что у Вас программа просчитывает данные за полгода за 30-40 секунд. Я так предполагаю, что для этого таймфрейм должен быть не мельче H1? Это так?
Vladislav, подскажите, пожалуйста, по поводу этого массива std_dev[][]. Насколько я понимаю данный массив имеет размерность Nx2, где N - это количество рассчитанных каналов. Значения ячеек могут быть следующими:
std_dev[n][0] - значение СКО на 2/3 выборки в канале n
std_dev[n][1] - значение СКО для всей выборки канала n (СКО для проекции)
Или же я ошибаюсь и данный массив содержит что-то ещё? Например возможно наличие 3-й ячейки std_dev[n][2] , в которой был бы номер стартового бара для выборки.
Кстати говоря какие варианты могут быть построения проекций ещё кроме стандартного? Проекция ведь повторяет ту функцию, которая была взята в качестве аппроксимирующей + границы доверительных интервалов, которые повторяют аппроксимирующую функцию по форме? Что можно придумать ещё в этой области? Я например мог бы предположить, что можно производить построение проекции по данным, полученным на несколько баров назад. Так мне кажется даже более рационально поскольку если строить проекцию только по текущему моменту времени, то цена при подходе к зоне разворота разрушает некоторые каналы, которые её образовали несколько баров назад, а оставшийся канал перемещает свои границы интервалов в зону недостижения. То есть если мы видим разворотную зону и цена близка к ней, то ещё при небольшом движении цены в область разворота один из каналов, который считался "истинным" перестаёт отвечать одному из 2х условий, по которым он искался. А Вы как работаете с этой проблемой? Вы также при анализе текущей ситуации ориентируетесь на прогноз, сделанный несколько баров назад?