торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 132
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
Я бы расставил приоритеты по другому - правильность входов пусть будет даже в районе 50%, но при этом стопы и профиты должны давать преимущество. ТО есть, мы входим там, где можем взять либо небольшой стоп, либо нам выпадет большой профит.
В пределе малой крутизны каналов так и получается. В целом же картина получается сложнее, поскольку это пересекается с ответом Yurixx'у, ниже будет немного дополнительных рассуждений.
Вопрос по поводу Вашего уровня входа я задал потому, что, для понимания Вашего подхода к оценке, мне нужно было увидеть соотношение между SL и TP. Теперь я понял, что оно составляет 1:4.
Я использую текущие уровни СКО, а не фиксированные на момент входа, то есть это соотношение верно только в момент входа. Далее, при входе по тренду, SL начинает подтягиваться, а TP отодвигаться. И, соответственно, наоборот, при входе против тренда.
Вообще я представляю себе такие варианты:
1. Равновесная оценка. SL = TP. Этот вариант мне нравится тем, что он прост и дает объективную оценку "правильности" входа. То есть он дает оценку повышения системой вероятности выигрыша.
2. Неравновесная оценка SL < TP. Этот вариант дает возможность оценить насколько близко к точке разворота входит система (при контртрендовом входе) или насколько далеко она входит от завершения тренда (при входе по тренду).
3. Сложные оценки. Их, конечно же, много. И каждая из них может оценить конкретное свойство входов, которые обеспечивает система. Приведу только один пример, который я тоже использовал. SL не задается, единственным параметром является ТР. Для каждого входа оценивается максимальная просадка, которая была достигнута прежде, чем вход достиг ТР. Варьируя ТР получаем ряд, который можно статистически анализировать. Это только пример, который обладает и своими недостатками. В частности, ТР вообще может быть никогда не достигнут. Поэтому применение каждого такого варианта оценок требует своих уточнений.
Вообще мы все, при оценке системы в целом, опираемся на две величины: число положительных сделок на каждую отрицательную и отношение величины среднего дохода по прибыльным сделкам к величине среднего убытка по убыточным. Все это получается в комплексе, когда тестируется система в целом. Поэтому они не независимы, в том смысле, что мы не можем сказать почему такие результаты получаются. То ли потому, что входы плохие, то ли потому что выходы, или из-за неправильных SL и ТР и.т.д. Поэтому было бы, конечно, очень здорово стандартизовать методику оценки входов и выходов (а они связаны). Тогда бы стало возможно построить методику независимой оценки двух основных характеристик системы. А это сразу показало бы где достоинства системы, а что еще нужно дорабатывать.
В общем у меня аналогичные мысли, только в качестве степеней свободы я рассматриваю вход и сопровождение ордеров (что включает и выход). Возможность оптимизировать их по отдельности даст, в первую очередь, сокращение объёма работы (грубо говоря, сумму вместо произведения объёмов). Действительно, в стандартных определениях они не независимы, отсюда и нужда в переформулировке, хотя это и может сделать понятия менее наглядными и более сложными в применениии. То есть нужна бы своего рода ортогонализация. В этом смысле Ваш третий вариант, кстати, представляется довольно интересным, по крайней мере в качестве затравки для размышлений.
Я не очень понял термин «шевеление», если Вы имеете в виду поиск максимума или минимума, постепенным приближением, скажем, методом сопряженных градиентов (когда-то ссылку давал), то такой метод больше подходит для нашего случая и не имеет отношения к шевелениям. А если подразумевается задание новой линии цепочки, то, по-моему, это не правильно и численными методами так задача не решается. А решаются дифференциальные, интегральные уравнения, задачи интерполяции и т.д. Т.е. в результате решения системы уравнений мы получаем набор кривулек.
Я не могу сказать какой именно алгоритм будет правильным для решения этой задачи в лоб (хотя самому стало интересно), но вот примерный алгоритм.
Понятно, что уровни SL и TP могут изменяться. Понятно также и то, что это может быть как в результате изменения рассчетных параметров, так и в результате ММ, то есть трейлинга и т.п. Однако, для стандартизации и изучения эффективности входов (и выходов) все эти вещи должны быть исключены. Если на стандартных и фиксированных условиях будут получены хорошие результаты, то разумной стратегией и ММ их можно будет еще улучшить. Если же хорошие результаты сами по себе получить не удается, то ММ только замажет эту предупреждающую картину.
Я тоже проверял отличия результата при разных длинах расчётной выборки. Если интересно, то результаты были представлены вот здесь "торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота" solandr 23.06.06 10:36
Графики баланса на 300 и 1000 барах имеют достаточно высокую корреляцию. Правда я кроме линейной регрессии использую ещё и параболическую регрессию (о чём уже писал пару раз), а затем усредняю данные, полученные по обеим на основании информации из нескольких источников, что данный приём позволяет приблизиться к "истинным" параметрам каналов (границам реально существующих (а не тех, которые мы выбираем в расчёте) каналов).
Также хотелось бы напомнить уважаемым участникам ветки, что стратегия - это совокупность нескольких составляющих (то есть на одном лишь канале линейной регрессии далеко уехать невозможно пускай даже каналы будут абсолютно совпадать с теми каналами, которые определяются у Владислава на основе минимума потенциальной энергии!). Не знаю используете ли Вы уровни Мюррея в своём эксперте или нет, но они здесь играют совершенно не последнюю роль, также как и коэффициент Хёрста и манименеджмент (правда последний как уже справедливо заметил Yurixx актуален в большей степени лишь для максимизации прибыли, которую дают остальные составляющие). Могу Вам для начала порекомендовать осуществлять вход в рынок по самым жёстким условиям, смягчаяя их впоследствии (для увеличения количества самих сделок и соответсвенно итоговой прибыли) по мере отработки алгоритма управления позициями. То есть проще говоря успех стратегии наполовину складывается из методологии, изложенной в этой ветке и наполовину из удачного (а точнее говоря из рационального) алгоритма управления позициями. А на вопрос о том насколько тот или иной алгоритм управления позициями удачен можно получить ответ самостоятельно через использование тестера стратегий. И как раз именно вторая половина и является тем, что каждый сможет (или не сможет) отыскать самостоятельно и тем, что Владислав с самого начала отказался представить широкой общественности и дело здесь не только в потенциальной энергии, вокруг которой идут очень интересные дебаты в этой ветке.
Графики баланса на 300 и 1000 барах имеют достаточно высокую корреляцию. Правда я кроме линейной регрессии использую ещё и параболическую регрессию (о чём уже писал пару раз), а затем усредняю данные, полученные по обеим на основании информации из нескольких источников, что данный приём позволяет приблизиться к "истинным" параметрам каналов (границам реально существующих (а не тех, которые мы выбираем в расчёте) каналов).
Тогда такой вопрос: делаете ли Вы проверку на статистическую значимость параметров линейной и параболической аппроксимации?
То есть, для некоей выборки имеем хорошую аппроксимацию и для линейной регресси Y=A*X+B, и для Y=A1*X^2+B1*X+C . Нужно проверить - являются ли эти аппроксимации приближениями одного порядка. Если это так - то парабола смело отбрасывается как искуственность (лишняя сущность), если нет - значит имеем уже два разных способа аппроксимации одного и того же временного ряда, и это может служить критерием слома канала линейной регрессии.
То есть, для некоей выборки имеем хорошую аппроксимацию и для линейной регресси Y=A*X+B, и для Y=A1*X^2+B1*X+C . Нужно проверить - являются ли эти аппроксимации приближениями одного порядка. Если это так - то парабола смело отбрасывается как искуственность (лишняя сущность), если нет - значит имеем уже два разных способа аппроксимации одного и того же временного ряда, и это может служить критерием слома канала линейной регрессии.
Нет не делаю, хотя конечно же и эту идею тоже следовало бы проверить. Парабола и прямая аппроксимируют ценовой ряд именно в границах своих возможностей. Но парабола имеет больше возможностей по аппроксимации поскольку она на порядок "мощнее" если можно так выразиться (имеет порядок 2, а прямая порядок 1). То есть в зависимости от выборки парабола может превращаться и в прямую, но вот прямая в параболу разумеется не превратится никогда. Хотя порядок больший 2 использовать для аппроксимации также нельзя поскольку существует устойчивое мнение о том, что более высокие порядки аппроксимации аппроксимируют не тренд, а уже случайные составляющие тренда, благодаря чему Владислав может поэтому и утверждать, что вид траектории ему не важен и две кривые, лежащие в заданном диапазоне являются равнозначными в плане аппроксимации.
По поводу критериев слома канала линейной регрессии у меня также имеются пока что чисто визуальные наблюдения о том что прежде чем ломается канал линейной регрессии образуется вершина параболы. То есть разворотная точка тренда часто (но далеко не всегда) может быть аппроксимирована параболой, имеющей вершину в зоне раворота тренда. Пока что руки не доходят завести это в алгоритм на предмет проверки целесообразности применения. Сейчас меня больше всего инетресует изучение возможности создания графических систем торговли, в которых будет произведён полный отказ от индикаторов осцилляторного типа. То есть возможно ли только с помощью графических построений без использования осцилляторов типа MACD, OsMA, Stochastic делать прогноз движения рынка?
....
По поводу критериев слома канала линейной регрессии у меня также имеются пока что чисто визуальные наблюдения о том что прежде чем ломается канал линейной регрессии образуется вершина параболы. То есть разворотная точка тренда часто (но далеко не всегда) может быть аппроксимирована параболой, имеющей вершину в зоне раворота тренда. Пока что руки не доходят завести это в алгоритм на предмет проверки целесообразности применения.
Когда мои расчеты показали для некоторых участков одинаковые рассеяния остатков и для ЛР и для параболы - это стало основным подтверждением правильности моего алгоритма расчета этих значений.
Визуально поймать вершину параболы при сломе канала ЛР не сложно, обучить этому программу сложнее. Поэтому озвученный критерий может и пригодиться. Вкупе к этому может быть задействована стрела прогиба между центрами ЛР и параболы, нормированная на рассеяние (как вариант). Не проверял пока.
Странно, мне наоброт алгоритм обучения программы определения вершины сразу показался очевидным. Если А>0, то ветви параболы идут вверх, тогда для определения того, что вершина уже пройдена можно использовать условие Yпараболы_текущее>Yпараболы_предыдущее. И наоборот если А<0, то ветви идут вниз и соответственно вершина пройдена при Yпараболы_текущее<Yпараболы_предыдущее. Параболу, удовлетворяющую условиям сходимости, я ищу например в пределах 300 баров.
Пока в алгоритм вставлять не пробовал, но то, что этот алгоритм показывает прохождение вершины - это видно визуально. У меня просто на график выводится линейный канал(-ы) и парабола(-ы).