торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 87

 
Хм, а я и не знал этой формулы. Но ручка с бумагой и без неё помогают :)

А как Вы думаете эта формула получена ? Именно этим "дедовским" методом. А до того я ее тоже не знал.
Интересно, а как Вы используете ручку с бумагой ?
 
Хм, а я и не знал этой формулы. Но ручка с бумагой и без неё помогают :)

А как Вы думаете эта формула получена ? Именно этим "дедовским" методом. А до того я ее тоже не знал.
Интересно, а как Вы используете ручку с бумагой ?

Если имеется в виду, что они дали мне для расчёта СКО, то сложившаяся в этой ветке практика не позволяет мне выложить результат здесь. На письмо - отвечу :). Адрес в принципе присутствовал в каких-то моих кодах на этом форуме.
 
2 Rosh
Мне кажется, что коллектив секты (мне нравится это Ваше определение) подобрался очень толковый. На уровне идей друг друга понимаем с полуслова. И на MQL писать умеет каждый. Стоит ли, с учетом этих обстоятельств, выкладывать здесь код ?
Владислав предлагал избегать любых действий, которые будут полезны халявщикам. И мы все согласились.
Давайте, при остром желании поделиться своими наработками, делать это целенаправлено на мыло.

И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Как мне кажется, в Ваших обозначениях СКО2/3[N]=(D[2N/3])^0.5
Или, если уж пытаться представить это в виде разности:
СКО2/3[N]=({S[N]-S[последняя треть]}/{2N/3})^0.5

Вся эта куча параметров вычисляется за один проход.

Без сомнения. Кроме дисперсии ошибки D(E) и размаха ошибки R(E).
 
2 Candid
Да это я так просто. Радуюсь, что есть еще люди, которые тоже пользуются ручкой и бумагой.
И мне вдвойне приятно, что Вы тоже поддерживаете сложившуюся в этой ветке практику.
 
Yurixx:Радуюсь, что есть еще люди, которые тоже пользуются ручкой и бумагой.
И мне вдвойне приятно, что Вы тоже поддерживаете сложившуюся в этой ветке практику.


Аналогично :)

Привожу картинку одного из вариантов суммирования вероятностей. Также на ней уровни Мюррея, последние в связи с недостатком буферов рисуются через 1.

 
На какой-то странице Rosh предложил для сравнения выложить данные по СКО. Вот прикладываю файлик весом в 150кб. Там данные по евро часовик, за 180 дней. Данные по СКО2/3 и СКО, а также для сравнения даны СКО моего первого алгоритма( сразу увидел какойто косяк, но пока не могу понять откуда значения СКО получились завышенные, а каналы рисуются вроде нормальные, но СКО2/3 посчиталось вроде вено). Также вывел время расчета(Duron800), разница на лицо, но оно остается все равно великовато, даже то что весь ряд каналов расчитывается за 70 мс у меня, основная часть времени уходит на проверку условия невыпадения последней трети за доверительный интервал построенного по 2/3 выборки.


http://kursovye-diplomy.narod.ru/ERO_CKO.rar

ЗЫ Вроде я нашел причину почему не могу закачивать картинки на MQL4.com, похоже на косяки браузера(Opera9). Она даже текст в посте не может оставить залез Explorer-ом и текст и пустой файлик для проверки прикрепился(картинки не проверял), но стал грузить этот файл прошло 60 сек и появилось сообщение "БОЛТ вам молодой человек" типа время на одну операцию не должно превышать 60сек, а инет какойто сегодня тормозной, ну да ладно.
 
Хотя наверно поспешил выкладывать, чем больше сам на этот файл смотрю тем больше косяков нахожу. как раз по СКО2/3 оптимизированного алгоритму чтото не понятное просткакивет на каждом 3 баре :(
 
Как-то никак не могу найти ответы на несколько вопросов, подскажите, пожалуйста:
1.Насколько я понял, в качестве одного из критерия отбора каналов берется наименьшая дисперсия ошибки регрессии, что мне кажется не совсем правильным. То есть следовало бы, на мой взгляд, сравнивать каналы, например, по коэффициенту детерминации или числу различимых градаций отклика, и брать канал соответственно с большим коэффициентом.
2.Даже если берется за основу дисперсия ошибки регрессии, то как вычисляется наименьшая. Насколько я представляю, поскольку дисперсия ошибки величина случайная, то по доверительным интервалам хи квадрата можно выделить класс, группу наименьших, которые между собой будут стат. не различимы. А как из этой группы выделить то что нам нужно?
3.Еще раз вопрос относительно ско 2\3, а именно точности числа 2\3. Почему скажем не 5\8 или какое то другое число. Насколько значимыми будут отклонения от указанного числа. Помнится, что Владислав говорил о примерности 2\3 выборки. Может у него есть какие-то критерии выбора точности?
4.Поскольку приходится сравнивать ско2\3 и ско выборки регрессии, а это опять случайные величины, то опять приходится сталкиваться с пограничными случаями когда нельзя сказать определенно ско2\3 больше меньше или равно ско. Что делать с этой группой каналов?
5.Еще раз вопрос, который я задавал. Об адекватности модели регрессии, построенной по МНК (по Булашеву) можно говорить, когда получены ответы по следующим пунктам:
Распределение ошибки регрессии близко к нормальному
Мат ожидание ошибки регрессии близко к 0
Дисперсия ошибки – постоянна
Ошибки – независимы, автокорреляция близка к 0
Поскольку, хотя возможно ошибаюсь, я заметил что проверку каналов на эти условия никто не производит, то хотелось бы узнать почему, по каким допущениям, или просто для уменьшения количества расчетов?
Заранее благодарю за ответы
С уважением.
 
Я так и не понял как обходиться с параболическии каналами,но манипулируя скриптом at_PR+SQ-e, любезно выложенным ANG3110, очень часто наблюдал такую вещь: когда канал в 3 ско максимально сжимался и прижимался вплотную к ценам(по-видимому, можно сказать о коэффициенте детерминации близком к максимальному) цены пробивали канал в сторону противоположную направлению канала (ветки параболы) а не отскакивали как обычно от границ линейного канала, да собсвенно так как канал очень узкий то и отскакивать в канал вроде некуда. Такое ощущение, что сужение канала ветки сигнализирует о пере(проданности\купленности). То же самое можно сказать и о кубике. Кстати, параболических каналов у Владислава на картинке не видно, зато четко видно привязанность линейных каналов к локальным минимумам\максимумам, что впрочем уже отмечал solandr.
 
1.Насколько я понял, в качестве одного из критерия отбора каналов берется наименьшая дисперсия ошибки регрессии, что мне кажется не совсем правильным. То есть следовало бы, на мой взгляд, сравнивать каналы, например, по коэффициенту детерминации или числу различимых градаций отклика, и брать канал соответственно с большим коэффициентом.

Выбор критериев отбора каналов - ваше личное творчество. Вообще, в основе любой стратегии лежат модель и логика. Владислав поделился моделью. Логику оставил каждому придумывать самостоятельно. А критерии - основной элемент при принятии решиний логикой. Творите.

2.Даже если берется за основу дисперсия ошибки регрессии, то как вычисляется наименьшая. Насколько я представляю, поскольку дисперсия ошибки величина случайная, то по доверительным интервалам хи квадрата можно выделить класс, группу наименьших, которые между собой будут стат. не различимы. А как из этой группы выделить то что нам нужно?

Владислав берет худший вариант из этого класса.

3.Еще раз вопрос относительно ско 2\3, а именно точности числа 2\3. Почему скажем не 5\8 или какое то другое число. Насколько значимыми будут отклонения от указанного числа. Помнится, что Владислав говорил о примерности 2\3 выборки. Может у него есть какие-то критерии выбора точности?

Выбор точности ско определяется статистической точностью его определения. Вы же сами сказали, что это случайная величина.

4.Поскольку приходится сравнивать ско2\3 и ско выборки регрессии, а это опять случайные величины, то опять приходится сталкиваться с пограничными случаями когда нельзя сказать определенно ско2\3 больше меньше или равно ско. Что делать с этой группой каналов?

А так ли это важно ? Сколько бы вы каналов ни получили, использовать вы можете только один (я имею в виду из класса близких). И этот один является пограничным, то есть худшим из приемлемых. Поскольку принимаемое решение все равно носит вероятностный характер, то ошибка в энном знаке ни на что не влияет. Это как граница между добром и злом - все согласны что это разные полюсы, но границу между ними каждый проводит самостоятельно. :-)

5.Еще раз вопрос, который я задавал. Об адекватности модели регрессии, построенной по МНК (по Булашеву) можно говорить, когда получены ответы по следующим пунктам:
Поскольку, хотя возможно ошибаюсь, я заметил что проверку каналов на эти условия никто не производит, то хотелось бы узнать почему, по каким допущениям, или просто для уменьшения количества расчетов?

Если вас это интересует как ученого, то займитесь исследованием и определите выполняются эти условия или нет. Впрочем, я думаю, что попытка эта закончится неудачей уже на этапе определения характера распределения ошибки. Рынок не даст вам возможности насладиться законом больших чисел. Каналы возникают и разрушаются как только большинство осознало, что возник тренд.
Если же вас интересует работающая модель, то примите все это как аксиому, реализуйте эту модель программно и рынок сам вам покажет справедлив ваш набор аксиом или нет.
Причина обращения: