торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 278

 

Совершенно верно, показатель Херста не должен выходить за пределы 0:1, но с другой стороны доказанный (что именно это показатель Херста) и хорошо описанный расчет на основе вейвлет преобразования (в качестве примера) может в буквальном смысле вылетать за эти пределы, особенно на небольших выборках.


Сергей, а не могли бы вы кинуть линк на этот расчет. Меня интересует не столько Херст (с ним-то я уже разобрался), сколько практика вейвлет преобразования. Как вы знаете, я этим последнее время интересуюсь. К сожалению, должен признать, что продвинулся пока очень мало. В теории в основном все ясно. Но как и что считать практически - полный мрак. :-(
 
Линк просто не помню, а материалы постараюсь найти, с первого раза не получилось (видимо на работе). Встречал только концептуальные изложения со ссылками на какие то источники. Подробности расчета изучал как раз в MathLab. Есть там такая функция «wfbmesti». Эта функция выполнена в виде m-файла и является открытой (как и все m-файлы). Можно просто ее посмотреть. Должна лежать в директории «….\MATLAB\toolbox\wavelet\wavelet». Описание прикладывается.
Очень рекомендую его поставить, если хотите практически изучать эту тему. А я вот в итоге разочаровался в вейвлетах для прогнозирования. Максимум, что получалось так это вот: «"торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота" пост «grasn 18.04.07 20:03». Это были самые хорошие приближения.
 
Линк просто не помню, а материалы постараюсь найти, с первого раза не получилось (видимо на работе). Встречал только концептуальные изложения со ссылками на какие то источники. Подробности расчета изучал как раз в MathLab. Есть там такая функция «wfbmesti». Эта функция выполнена в виде m-файла и является открытой (как и все m-файлы). Можно просто ее посмотреть. Должна лежать в директории «….\MATLAB\toolbox\wavelet\wavelet». Описание прикладывается.
Очень рекомендую его поставить, если хотите практически изучать эту тему. А я вот в итоге разочаровался в вейвлетах для прогнозирования. Максимум, что получалось так это вот: «"торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота" пост «grasn 18.04.07 20:03». Это были самые хорошие приближения.
 
Доброго времени суток всем, господа! Разрешите пару слов.

Внимательно прочитал всю ветку, хоть и заняло это много времени. Получил массу удовольствия, а главное полезных идей и фактов. Особенно, что касается статистических методов применительно к ценовым рядам. Это именно то, чего мне не хватало! Огромный респект всем участникам обсуждения!

Я копаю с другой стороны. Это вейвлет анализ, попытки применения методов из области обработки изображений и распознавания образов, fuzzy logic.

Сам на FOREX совсем недавно, так сказать, первый подход к штанге, - но по этим темам есть большие наработки в другой предметной области (собственные разработки, сторонние библиотеки и исходные коды, масса литературы, нарытой в инете, и т. д.).

Кое-что попробовал применить к ценовым рядам (в основном вейвлеты). Результаты, хотя и самые предварительные, мне показались интересными. Есть также много идей, пока не проверенных. Если есть желание, можно пообсуждать.

Всем удачи и попутных трендов!

PS. Кажется, что народ в этой ветке уже устал. Если ошибаюсь – welcome…
 
Кое-что попробовал применить к ценовым рядам (в основном вейвлеты). Результаты, хотя и самые предварительные, мне показались интересными. Есть также много идей, пока не проверенных. Если есть желание, можно пообсуждать.

Вы попробуйте поделиться своими мыслями и предложениями здесь. А дальше читатели форума разберутся. Возможно это будет интересно и пойдут ответные вопросы и предложения. Хотя может быть и не сразу будут отклики, поскольку не все ещё экспериментировали с вейвлетами. Но в любом случае всё будет зависит от того что Вы хотели бы рассказать.
 

Кое-что попробовал применить к ценовым рядам (в основном вейвлеты). Результаты, хотя и самые предварительные, мне показались интересными.


Вот это мне весьма интересно. Может быть поделитесь опытом применения вейвлетов ?
 
 
Мой опыт, например, очень простой. Делюсь концептуально, во всяком случае, пока так.

Все мы знаем или догадываемся, что рынок переменчив во времени, т.е. «что -то» меняется во времени. Поясню, например, «тренд» вроде есть и вроде как движется, и цены лезут пока по «тренду», а вот что-то уже незаметное для глаза произошло в каких то обобщенных характеристиках и жди уже сильных изменений.

Так вот, вывел формулу для цены на n-ом отсчете исходя из фрактальности рынка, в которой присутствуют несколько коэффициентов. Алгоритм очень простой:

(1) От текущего отсчета, начиная с какого то минимума, последовательно беру исторические каналы (или временные ряды)
(2) Для каждого такого канала выполняется
- расчет показателя Херста (по своей формуле, но напомню, не по той, что приводил выше, впрочем, об этом уже писал)
- расчет скайлингового показателя
- вейвлет преобразование, по которому и вычисляю недостающие коэффициенты для формулы
(3) Вычисляю саму цену.

Построение наиболее вероятной траектории идет так: минимальные каналы рассчитывают цену для ближайших отсчетов от текущего, соответственно длинные каналы рассчитывают цену для «дальних отсчетов». Другими словами – «один канал» – «одна цена». Важно заметить, что некоторые каналы могут не приняться в расчет из за значений показателя Херста и скайлингового показателя.

Конечной целью являются не построение относительно точной траектории, а все таки оценка разворотных зон и сравнение их с теми же самыми уровнями Мюррея.

Вот собственно и все. Результаты приводил: «"торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота" пост «grasn 18.04.07 20:03». Только вот, что бы довести эту модель до более менее нормального уровня применимости целый НИИ нужен, а у меня его нет :о(
 
Привет, Сергей !

Вообще-то я хотел, чтобы Andre69 поделился практическими аспектами применения. То есть из каких соображений выбирается вейвлет-образующая функция, как считаются коэффициенты разложения, что с этим делается потом и т.д. Но то, что Вы написали тоже очень интересно. Наконец я понял каким образом появляется прогнозный ряд будущих значений. Этот вопрос мучал меня с тех пор как Вы опубликовали свой первый прогноз. :-)

В общем все выглядит неплохо. Даже самое уязвимое место модели - прогнозирование ближайшего будущего по минимальным каналам, а отдаленного - по максимальным. Но и в этом есть своя логика !
Так что примите респект. А что из этого у Вас так долго считается ?

И, если уж на то пошло, может скажете что-нибудь по теме вопроса ? :-)
 
Привет Юрий! :о)


Вообще-то я хотел, чтобы Andre69 поделился практическими аспектами применения.


Верно, я не Andre69. Действительно, и чего я влез? Это все от жажды общения.


А что из этого у Вас так долго считается ?


Долго считает не эта модель. У меня на текущий момент аж целых 3 модели, а это вообще я моделью не считаю, поскольку результаты неважные и много еще нужно чего сделать, например, нанять НИИ, для доводки этой идеи.


И, если уж на то пошло, может скажете что-нибудь по теме вопроса ? :-


следует читать, «раз уж влез, то…» :о)))))) :

… из каких соображений выбирается вейвлет-образующая функция, как считаются коэффициенты разложения, что с этим делается потом и т.д.


Отмечу, что, перечитав материал, никаких тем я пока не нашел, кроме как вообще темы о вейвлетах. Для своих целей использовал вейвлет Морле (знаю, что он с математической точки зрения не вейвлет), с остальными не экспериментировал. Его свойства меня устраивают для поставленной задачи. Вопрос «как считаются коэффициенты разложения» я не очень понял. Не очень крупный специалист по вейвлет анализу, но у меня с этим проблем не возникло.

«что с этим делается потом и т.д.» - в итоге, после «т.д.» вычисляются агрегированные коэффициенты для формулы вычисления цены. Забыл добавить очень важный момент – для каждого исторического канала выполняется:
(1) оценка его жизни после текущего отсчета.
(2) Выявление устойчивой «структуры», которая будет жииить!!!
Именно на эту максимальную прогнозную длину канала и рассчитывается будущая цена. Возникают сложности, если на один прогнозный отсчет приходится несколько прогнозных цен (т.е. у нескольких исторических каналов разной длины, одинаковая оценка времени жизни). Сложность пока ликвидировал выбором среднего значения из предложенных. Так вот, эти коэффициенты и оценивают:
(1) время «не выхода» за границы канала.
(2) Что не выйдет за границы канала

В конечном итоге, суть моих коэффициентов – оценка устойчивости структуры (раз уж все равно влез, то и картинки напомню) и в итоге сборка этих кусочков в единое целое:



Эту структуру можно заметить, если присмотреться:




Или вот, может быть не явно, но проявляется:



PS: ладно уж, мешать больше не буду.
Причина обращения: