торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 250
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
Северный Ветер извините, флудить "не по теме" больше не буду...
Да ладно вам, это была замечательная шутка, над которой нужно было громко смеяться,
хлопая себя по коленкам и тыча пальцем. :)
Северный Ветер извините, флудить "не по теме" больше не буду...
Алексей, доброго дня суток!
Алексей, давайте еще немного пофлудим по теме? :))
Помогите, пожалуйста вставить картинку, пояснялка ("Как вставлять картинки на этом форуме (пояснялка)"), что-то не совсем поясняет:)
Как у вас с демо-счетом дела? Какой уже баланс?
По поводу прошлого описания графика, я имел ввиду:Евро, 1 час
К тому же расчет прогноза занимает уже 3-7 часов, в зависимости от конкретной структуры самого ряда. А это довольно много…
Grash Если Вы используете в своём алгоритме итерации, то можно попробовать генетический алгоритм. Возможно удастся ускорить расчёты. Вопрос:( Если конечно не секрет.) Я подозреваю, что Вы используете какой-то свой хитрый метод вейвлет преобразования. Я прав?
К тому же расчет прогноза занимает уже 3-7 часов, в зависимости от конкретной структуры самого ряда. А это довольно много…
Grash Если Вы используете в своём алгоритме итерации, то можно попробовать генетический алгоритм. Возможно удастся ускорить расчёты. Вопрос:( Если конечно не секрет.) Я подозреваю, что Вы используете какой-то свой хитрый метод вейвлет преобразования. Я прав?
Вы правы, вейвлеты я использую, но все в рамках теории, никакой самодеятельности.
Над генетическим алгоритмом сейчас как раз и думаю.
ЭВА можно представить как набор паттернов действия хаотической динамики.
к тому же набор далеко не совершенный. есть более продвинутая (и строго обоснованная) система анализа - Tactica Adversa.
кстати, меня стохастический подход не устраивает, в принципе.
(то есть, как это так может быть так, что я не знаю, дорого покупаю или дешево..? в голове не укладывается; "справедливая цена" есть абсолютно всегда... "с.ц." по городу, по стране, по миру, с учетом/неучетом определенных параметров, но она _есть_! по-любому!)
из идей детерминированности, так понимаю, наиболее развита и подходит с нашему случаю нелинейная динамика..
Внимание, вопрос!
есть ли более эффективные подходы? (сети/теория игр/колебания и т.п.)
математику, к сожалению, изучаю совсем недавно, поэтому не в курсе, что можно применять ещё..
P.S. кстати, забавный документик о сдвиге вероятности в хаосе выпутал из сети... выкладываю..
http://tovaroved.lv/nonlin/p7-14.pdf
P.P.S. если что, терминология описывается в учебнике Кузнезова "Динамический хаос"
Расчетная разворотная зона у меня представляется в виде прямоугольника и бывает относительно протяженной во времени. Так, вот, возникла у меня потребность в мини прогнозах, разумеется, от «природной жадности» к чему и приступил «на досуге».
По моей задумке, мини прогноз начинает работать при входе в такую разворотную зону. Единственная цель – максимально точно определить локальный экстремум для оптимального заключения сделки, зная прогнозное направление движения цены и граничные условия: область разворотной зоны и текущее положение цены в ней. Алгоритм определения локального экстремума в разворотном квадрате на основе мини прогноза вряд ли кого заинтересует, кроме меня. А вот сам по себе мини прогноз, полагаю – задачка интересная для всех.
Дело усугубляется тем, что не могу использовать отработанную методику, основанную, в том числе и на показателе Херста - уж больно маленькие выборки, и как это не парадоксально – маленькая величина прогноза.
Решил последовательно покопаться в различных вариантах и вот делюсь результатами первой пробы. Итак, пока не использую автокорреляцию, и прочие хитрые штуки. Для начала все просто: процесс представляется суперпозицией нескольких заранее выбранных функций:
В качестве таких функций определил следующее:
(1) Линия математического ожидания (горизонтальная прямая)
(2) Линейная регрессия
(3) Параболическая регрессия
(4) Гармоника
(5) и еще несколько…
Поскольку, прогноз должен осуществляться на небольшое количество баров вперед, то предполагаю, что основные закономерности каждой из функций приблизительно сохранятся. Например, найденный период для гармоники еще сохранится некоторое минимальное количество баров. А суперпозиция этих функций должна показать «около – правильные» значения. Да, знаю, что этого точно никогда и не будет, но мне точно и не надо, и вдруг получится..
Основной алгоритм
(1) Для каждой функции методом наименьших квадратов находим оптимальные коэффициенты, разумеется, кроме линии математического ожидания :о)
(2) Методом наименьших квадратов находим коэффициенты для линейной суперпозиции ранее определенных функций
Напоминаю, смысл такого прогноза не игра в канале, а определение локального экстремума. Входной параметр всего один, это размер выборки для прогноза. Предполагаю, что максимальная величина прогноза должна составить не более 1/3 от выборки. В качестве входных данных для расчета использую (H+L)/2.
Общее количество отсчетов в тестовой выборке……………………………………………………..50139
Номер взятого наугад текущего бара……………………………………………………………………25000
Количество баров в выборке…………………………………………………………………………………..18
Итак, выбрал наугад текущий бар, и вот чего получилось:
Черные ступенчатые линии – соответственно High и Low, красная сплошная – расчетная прогнозная функция, красные пунктирные – среднеквадратичные отклонения от прогнозной функции, синяя пунктирная – математическое ожидание выборки, синие сплошная – среднеквадратичные отклонения построенные от математического ожидания, серые толстые кружочки символизируют (H+L)/2.
То, что получилась кривая, напоминающая параболу – ничего удивительного. МНК рассчитывает коэффициенты таким образом, что «побеждает» та функция, которая наибольше всего похожа на источник данных.
Результаты вроде обнадеживают, но ведь, скорее всего, прогноз должен, где-то врать. Сохраняя входной параметр (количество баров в выборке), смещаемся вперед, на 25010 бар, предполагая, что он уже сформирован. Сразу видим, что прогноз врет:
Врет сильно. НО! Поставив десяток экспериментов вручную и написав небольшой тест на всей выборке, мне сало ясно, что всегда можно найти такое N от текущего отсчета, что прогноз, выполненный по этой схеме, покажет верные результаты. Тест был очень простой: для каждого отсчета с шагом +1 увеличивалась выборка, для которой выполнялся прогноз, и далее отслеживалось какое количество будущих баров легли в границы СКО. Этот тест подтвердил то, что часто обсуждалось на этом форуме. Я не нашел ни одного отсчета, для которого нельзя было бы не найти выборку и выполнить корректный прогноз. Для отсчета 25010 таких значений N оказалось целых два (подогнанных, разумеется):
14
71
Вот сейчас крепко задумался над критерием для количества отсчетов. Кстати, один такой критерий виден «невооруженным» взглядом, если внимательно посмотреть на графики. Сейчас его и разрабатываю. Но его одного мало, нужно придумать еще пару.
Есть кому это интересно или все продолжают читать Пастухова? :о)))
to Neutron
Сергей, куда пропал? Меня так и подмывает написать «не спать!!!». :о)))
Это мне интересно, хотя собственно не для цены, а для индикатора.
А в Пастухове похоже разочаровались даже немногие заинтересованные. А зДря !
В итоге обсуждение оборвалось на самом интересном месте: как же из чисто математических
результатов сделать реальную работающую стратегию. Ну и ладно, кому она нужна ?
Можете не сомневаться в том, что ВСЕМ ВСЁ ИНТЕРЕСНО! И Пастухов и Ваши исследования.
А почему бы Вам не использовать в качестве красных пунктирных линий не СКО, а границы доверительных интервалов, построенных на основе критерия 3х сигм, или же рассчитанных по Стьюденту к примеру для доверительного интервала 99%? Или у Вас имеются какие-то особые цели для выбранного построения границ? Просто так из любопытства спрашиваю.