торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 60
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
solandr 15.05.06 19:09
Vladislav 15.05.06 21:18
На 11 страничке нашел Ваш расчет. Но дело в том, что вы вычисляете его по формуле log(R/S)/log(0.5*N) а я решил написать более точный алгоритм его расчета, т.е он немного другой. В качестве притока, (у вас если я правильно понял – массив viborka[i]) берется Open[], а Rosh к примеру, предлагает брать дельту, что составит на мой взгляд большую разницу в результатах
Вычисляется не средний Херст, а две координаты Y=Log(R/S) и X=Log(N). И что с этим делать, тоже вроде бы ясно.
Есть уравнение Y=Y(X), которое выглядит так: Log(R/S) = H*Log(N) + A. Нужно построить линейную регрессию и определить ее коэффициент и свободный член. Херст - это ее коэффициент.
А просто отношение логарифмов - это совсем не Херст.
ИМХО
Я уже в указанном посте написал, что методика, которой пользуется Владислав имеет СУЩЕСТВЕННОЕ ДОПОЛНЕНИЕ к той методике, которая описана в качестве классического примера в книжке. Он предложил свой вариант расчёта показателя Хёрста для канала линейной регрессии. Судя по моему опыту наблюдений его методика неплохо работает для прогноза на ближайшее будущее 1-3 дня. Хотя если Вы сможете предложить свой вариант расчёта этого показателя, то всем также будет очень интересно на него взглянуть. Из недостатков предложенной Владиславом методики расчёта можно пожалуй отметить лишь следующее. Если взять выборку например длиной больше 2х недель на периоде M30, то показатель Хёрста для неё всегда меньше 0,5. С одной стороны тут можно возразить, что такой долгий канал близок к своему завершению, но с другой стороны использовать показатель такой длинной выборки для прогноза можно лишь косвенно (с небольшим весовым коэффициентом) в качестве того или иного подтверждающего предположения. По моему субъективному мнению существует определённая область длин выборки, для которой полученные показатели Хёрста по предложенной Владиславом методике действительно имеют прогностическое значение. То есть если Вы планируете держать позиции сроком 1-2 дня, то вполне достаточно ориентироваться на показатели Хёрста, расчитанные для выборок длиной всего лишь до 1 месяца. Более длительные выборки внесут не слишком заметный вклад в конечный результат (разумеется в плане использования коэффициента Хёрста самого по себе).
Вычисляется не средний Херст, а две координаты Y=Log(R/S) и X=Log(N). И что с этим делать, тоже вроде бы ясно.
Есть уравнение Y=Y(X), которое выглядит так: Log(R/S) = H*Log(N) + A. Нужно построить линейную регрессию и определить ее коэффициент и свободный член. Херст - это ее коэффициент.
А просто отношение логарифмов - это совсем не Херст.
ИМХО
Я так и делаю!
Привет, Rosh.
Если ты не против, хотел бы пообщаться с тобой приватно.
Сообщи, пожалуйста, свой mail.
Rosh, если это общение уже состоялось и если это уже не коммерческий секрет не поделитесь ли Вы своей общей оценкой стратегии Alex Niroba?
Действительно ли он разработал нечто такое, что можно применить в жизни с прибыльностью хотя бы более 1,5...2.0? - Простое любопытство;o). А вдруг существует что-то такое на Форексе, что можно просто так вот по формулам просчитать, а мы всё ходим кругом да около, просто теряя зазря время :o)?
Я уже в указанном посте написал, что методика, которой пользуется Владислав имеет СУЩЕСТВЕННОЕ ДОПОЛНЕНИЕ к той методике, которая описана в качестве классического примера в книжке. Он предложил свой вариант расчёта показателя Хёрста для канала линейной регрессии. Судя по моему опыту наблюдений его методика неплохо работает для прогноза на ближайшее будущее 1-3 дня. Хотя если Вы сможете предложить свой вариант расчёта этого показателя, то всем также будет очень интересно на него взглянуть. Из недостатков предложенной Владиславом методики расчёта можно пожалуй отметить лишь следующее. Если взять выборку например длиной больше 2х недель на периоде M30, то показатель Хёрста для неё всегда меньше 0,5. С одной стороны тут можно возразить, что такой долгий канал близок к своему завершению, но с другой стороны использовать показатель такой длинной выборки для прогноза можно лишь косвенно (с небольшим весовым коэффициентом) в качестве того или иного подтверждающего предположения. По моему субъективному мнению существует определённая область длин выборки, для которой полученные показатели Хёрста по предложенной Владиславом методике действительно имеют прогностическое значение. То есть если Вы планируете держать позиции сроком 1-2 дня, то вполне достаточно ориентироваться на показатели Хёрста, расчитанные для выборок длиной всего лишь до 1 месяца. Более длительные выборки внесут не слишком заметный вклад в конечный результат (разумеется в плане использования коэффициента Хёрста самого по себе).
Я и пытаюсь написать расчет показателя Херста классическим, более точным способом. Меня беспокоит только то, что значения этого показателя при равных входных параметрах очень сильно различаются от предложенных ранее методов.
Ведь на вход алгоритма идет только массив, символизирующий приток и длина этого массива. А результат потрясающе разный. Я пока объясняю это своими возможными ошибками, в общем и просил помочь разобраться.
Извините, что вот влез, значительно после обсуждения этой темы, но так получилось. Вероятно, это уже не так актуально. Но по-прежнему надеюсь, что кто-то поможет разобраться с моими вопросами.
Для того чтобы применить предложенный в книжке подход нужно поступить ТОЧНО ТАКЖЕ как описано в книжке. В книжке приведён подробный пример ЛИШЬ для броуноского движения! То есть показано как визуально должна выглядить выборка "притоков" броуновского движения при разных коэффициентах Хёрста. Если Вы возьмёте генератор случайных чисел, а затем будете создавать взаимозависимые сделки в белом шуме посредством задания вероятности их возникновения, то и получите примерно такие же картинки, что в книжке. То есть у вас сначала будет получен фрактальный шум наблюдения (выборка "притоков"), просуммировав который Вы получите само физическое движение чего-либо (в данном случае осциллограмму броуновского шума). Из амплитуды физического движения Вы увидите, что чем больше у Вас был коэффициент Хёрста (вероятность взаимозависимых сделок), тем большим получился сам размах амплитуды физического движения. Что мы в конечном итоге можем понять из приведённого в книжке примера? Мы можем понять лишь только то, что я уже сказал "чем больше у Вас был коэффициент Хёрста (вероятность взаимозависимых сделок), тем большей амплитудой получился сам размах амплитуды самого физического движения". Далее просто ответьте, пожалуйста, что именно даёт нам ЭТА информация в прогностическом плане? Я могу ответить точно - НИЧЕГО, кроме того, что я 2 раза написал (определим лишь степень взаимозависимости сделок)! Что делается авторами далее в книжке? Они применяют предложенный расчёт (анализ броуновского движения) к разным рынкам капитала. На всех рынках (или практически на всех) показатель Хёрста более 0.5, в частности для EURUSD он 0,64, если не путаю. Ну и что дальше? А ТАКЖЕ НИЧЕГО! Кроме того, что мы знаем что сделки на рынках являются большей частью взаимозависмы. Но это мы допустим знали и всегда, что люди смотря на то куда двигалась цена вчера с большей вероятностью станут по тренду нежели против него. Благодаря этому на рынках присутствуют периоды явного тренда, основанные на предыдущем движении. Это и так всем очевидно. А Владислав же попытался применить данный подход для прогноза каналов линейной регрессии. То есть СУЩЕСТВЕННО он видоизменил способ расчёта "приливов" по уже имеющемуся движению цены с целью получения ответа на вопрос "Что будет с каналом в самом ближайшем будущем - будет ли он продолжен или же завершит своё существование".
Опять же возвращаясь к примерам броуновского движения из книжки можно сказать следующее. Разный коэффициент Хёрста, полученный для выборок (или же наоброт выборки с заданным коэффициентом) не могут нести информацию о том что броуновское движение продолжится или прекратится. Сами подумайте логически если у Вас в броуновском движении на реальной выборке получен коэффициент Хёрста существенно меньше 0.5, то какие выводы можно сделать? Правильно - лишь тот, что броуновского движения в выборке практически нет, а не то, что броуновское движение вот-вот закончится, что требуется узнать нам по отношению к рынку! Также обратный пример. Показатель Хёрста для броуновского движения существенно больший 0.5 говорит нам лишь о том, что оно присутствует в выборки явным образом (сделки имеют существенно взаимозависимую природу), а не то что броуновское движение продолжится в будущем. Тем более, что факт того, что броуновское движение не зависимо от того присутствует оно либо отсутствует всё равно приводит к тому, что то что мы видим например на осциллограмме будет болтаться вокруг нуля, не давая нам никакой информации о том как на нём можно заработать, если бы рынок имел точно такую же природу, что и броуновское движение. Вы просто прежде чем разрабатывать свою систему расчёта показателя просто хорошенько это обдумайте, чтобы получить именно то, что нужно.
Rosh, если это общение уже состоялось и если это уже не коммерческий секрет не поделитесь ли Вы своей общей оценкой стратегии Alex Niroba?
Действительно ли он разработал нечто такое, что можно применить в жизни с прибыльностью хотя бы более 1,5...2.0? - Простое любопытство;o). А вдруг существует что-то такое на Форексе, что можно просто так вот по формулам просчитать, а мы всё ходим кругом да около, просто теряя зазря время :o)?
Alex Niroba хотел получить консультацию о принципиальной возможности создания некоего индикатора по его описанию средставми MQL-4. Я дал однозначный ответ. Думаю, он доволен. Оценку его стратегии дать не могу.