Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 23

Yeni yorum
 
Vladislav, Hurst parametresinin hesaplamasını ikinci dereceden bir fonksiyonla yaklaşan bir kanala uygulamanın mümkün olduğunu düşünüyor musunuz? Yani, S olarak tahmin edilen kanal yaklaşım hatalarının standart sapmasını alıyoruz, ancak R olarak, muhtemelen ya kanalın maksimum ve minimum arasındaki geleneksel farkı ya da başka bir şeyi alabiliriz? Örneğin, ikinci dereceden fonksiyonun yarısını zaman eksenine göre aşağı veya yukarı çevirin, böylece bir kanalımız varsa, örneğin x<0 için y=-Ax^2 gibi bir parabol ile yaklaşık olarak ortaya çıkar ve x>0 için y=Ax^2. Ve zaten böyle yapay olarak organize edilmiş bir örnekten R kanalının kapsamını almaya çalışın. Bunun bir anlamı olacağını düşünüyor musun? Veya Hurst katsayısı HER ZAMAN sadece doğrusal regresyon kanalı için veya örneğin tavsiyelerinize göre hareketli ortalama için hesaplanabilir mi?
 
Vladislav, Hurst üssünün hareket ederek hesaplanması bana biraz şüpheli görünüyor, çünkü ortalama dönemin hangi değerinin alınması gerektiği bilinmiyor. Her belirli hesaplama için bu değerin, puan sayısına bağlı olarak bir şekilde değişmesi gerektiğini varsayıyorum. Bu nedenle şimdilik lineer regresyon kanalında karar kıldım.


Geç cevaplar için tekrar özür dilerim. Yazık ki daha önce bakmadım - sana zaman kazandırırdım, ama umarım boşa gitmemiştir. Ve böylece - Hurst kriterini hareket ettirerek hesaplamayı önermedim - algoritmayı standart paketten almayı ve hareketli ortalamanın değerleri yerine ihtiyacınız olanı değiştirmeyi önerdim. Gönderdiğiniz algoritmada (sonuncusu henüz bakmadı) bir değişken var - örneğin medyanı. Nasıl hayal ettiğini söyle? Kanal yatay gidiyorsa, her şey yolundadır ve ihtiyacınız olanı alacaksınız, ancak genel durumda hayır. Yani, her bir çubukta gerçek fiyat ile bu fiyatın projeksiyonu arasındaki farkı almanız gerekiyor. Daha ayrıntılı olarak deneyeyim: Kapanış fiyatını hareketli bir ortalama ile tahmin ederseniz, her bir çubuktaki hareketli değer ile kapanış fiyatı arasındaki farkı alırsınız. Doğrusal olmayan bir regresyon ise, sırasıyla bu regresyonun değeri, eğer doğrusal ise, o zaman regresyon çizgisinin değeri, ancak tüm bunlar her bar için . Bu yüzden en azından bir dizi projeksiyona sahip olmanız gerektiğini yazdım - her çubuğun kendi projeksiyonu var. O zaman değerlendirebilirsiniz: örneğin tamamını değil, yalnızca bir kısmını alırız, bir aralık oluştururuz - eğer hala aralık içindeyse, tüm örneği alır ve geleceğe bir projeksiyon oluştururuz (ekstrapolasyon).

İyi şanslar ve geçen trendler.
ZY Ve yaklaşım geneldir, lineer için olan, lineer olmayan yaklaşımlar için olandır.
 
Son versiyonumda, önce numune üzerinde bir lineer regresyon inşa edilir ve çubuğun gerçek fiyatı ile bir kerede tüm kanal için inşa edilen lineer regresyon denklemi arasındaki fark hesaplanır. Ama farklı bir hesaplama yöntemi kullandığınızı anlıyorum?
Yani anladığım kadarıyla Hurst parametresini sizin yönteminize göre hesaplamanız durumunda algoritma şu şekilde olmalıdır:
1. Hurst üssünü elde etmek istediğimiz noktaların bir örneğini alıyoruz. Örneğin, kesinlik için 0'dan N'ye bir örnek alalım.
2. Numunenin 0<M<=N olduğu 0'dan M'ye sıralı olarak parçalarını alıyoruz. Yani teorik olarak şu aralıklara sahip N örneğimiz var: 0-1, 0-2, 0-3, 0-4, ... 0-(N-1), 0-N.
3. Her örnek için doğrusal bir regresyon kanalı oluşturuyoruz. Bir dizi kanal ve bunların geleceğe yönelik projeksiyonlarını alıyoruz.
4. M numaralı çubuğun kapanış fiyatı ile 0-(M-1) örneğine dayalı olarak oluşturulan lineer regresyon kanalının bu çubuk üzerindeki izdüşüm arasındaki farkı hesaplayın. Yani fark hesaplanırken, mevcut bar hariç, PAST üzerine inşa edilen lineer regresyon projeksiyon verileri alınır? Doğru şekilde?
5. Ardından, RMS'yi (S) belirlediğimiz bir dizi farklılığa sahibiz.
6. Maksimum ve minimum örnek değerleri arasındaki fark olarak R'yi bulun
7. Hurst parametresini hesaplayın.
Şimdi Hurst parametresini nasıl hesaplayacağımı doğru anladım mı?
Fikrinizi doğru anlarsam, bana öyle geliyor ki bu, kitaptaki formülde belirtilen Hurst parametresini hesaplama yöntemine ÖNEMLİ bir ektir. Bu duruma herhangi bir vurgu yapılmamaktadır.
 
Evet, ancak seçimin kendisi en azından belirli sayıda çubuk olmalıdır. Yani, numunedeki minimum çubuk sayısını ayarlarsınız (son derece küçüktür - yaklaşık 30, daha azsa, o zaman büyük bir hatadır, ancak genel olarak Pearson kriteri vardır). Ardından mevcut çubuktaki regresyonu hesaplayın. Ayrıca, örnek > izin verilen minimum ise, önce örnekleri yaklaşık 2/3'e kadar çalıştırırız, RMS'yi dikkate alır, aralığı oluşturur ve şu anda nerede olduğumuzu görürüz. Hala aralıktaysa, önce tüm numuneyi alır ve son çubuğa kadar RMS'yi hesaplarız (genel durumda farklılık gösterecektir). Bir aralık oluşturuyoruz - yakınsamada en azından artmamalı;). RMS - regresyon değerinden (bu durumda veya hareketli ortalamaya yaklaşırsak hareketli ortalamadan veya kapanış fiyatlarının değerine yaklaşan bir fonksiyondan) ve her çubuktaki kapanış fiyatlarından farkların karelerini alırız. Her şey yolundaysa - Hurst'u düşünün. RMS zaten orada, sonra Maks ve Min sapmayı belirleriz. Biz logaritma ..... ayrıca - teknik. Bir seçenek olarak, bunlar kapanış fiyatları değil, örneğin işlemlerden elde edilen kârlar olabilir - o zaman bu strateji ile kâr elde etmenin rastgeleliğini değerlendirebilirsiniz;).

İyi şanslar ve geçen trendler.
 
Bu arada şunu sormak istiyorum. İlk hesaplamalara göre, bir barın fiyatını belirli bir Açık, Kapanış, Yüksek veya Düşük fiyatı değil, barın ortalama fiyatını (O+C+H+L) almak en iyisi gibi görünüyor. /4. O zaman tüm parametreleri daha merkezde tutacağız, yani tahminin gerçek konumundan yukarı veya aşağı kayma minimum olacaktır. Ardından, hata grafiğindeki örnek çubukların ortalama fiyatı için basitçe güven aralığı çizgileri çizmek ve hataları iki satır olarak göstermek mümkün olacaktır. Bir satır Yüksek fiyatlarda örnekleme hataları ve diğer satır Düşük fiyatlarda hatalardır. Böyle bir temsil muhtemelen, güven aralığındaki mevcut fiyat pozisyonunun daha uygun bir görsel temsilini sağlayabilir. Vladislav, bunun hakkında ne düşünüyorsun? Yoksa sadece bir kez barın başlangıç noktası olarak geleneksel Kapanış fiyatını mı seçtiniz ve bu fiyat kendini çoktan kanıtladı mı?
 
Vladislav, http://forex.ua/forum/viewtopic.php?t=1634&postdays=0&postorder=asc&start=100 şubesinden bu cümlenize açıklık getirmek istiyorum.
Her zaman seviyelere ulaşma zamanı önemli olduğundan, seviyelerin açıklığa kavuşturulması gerekecektir.

Bununla, anladığım kadarıyla, bir düzey kavramının (dile getirilen anlamının) yalnızca zamanın şimdiki an için anlamlı olduğu gerçeğini mi kastettiniz? Ve bir süre sonra, seviyelerin değerleri doğal olarak değişir, çünkü fiyatın hareket ettiği kanal bir miktar mesafeyi geçer ve gelecekte güven aralıklarının sınırları başka yerlerde yer alacaktır. Yoksa bu ifadeyle daha fazla bir şey mi demek istediniz? Örneğin, fiyatın bu seviyeye yaklaşma hızını tam olarak mı kastettiniz? Sanırım burada Hurst parametresinin hesaplanması kastedilmiştir? Yani, fiyat neredeyse belli bir seviyeye yaklaşmışsa, ancak Hurst trendin devamından bahsediyorsa, hemen olmasa bile seviye kesinlikle kırılacak mı? Bu, özellikle güven aralığı içindeki seviyeler için geçerlidir.
 
Hala aralıktaysa, tüm numuneyi baştan son çubuğa kadar alıyoruz.

Vladislav, özellikle Hurst'ün hesaplaması ve optimal örnek için genel aramalar için hangi güven aralığının genişliğini alıyorsunuz?
%90
%95
%99
%99.9
Yoksa genel aramada optimal örnek için sürekli olarak farklı güven aralığı genişlikleri mi belirliyorsunuz? Örneğin, %90'lık bir örnek aradılar - şöyle bir örnek buldular, sonra% 95 aradılar - başka bir tane buldular ve böylece % 99.9'a kadar mı?
Veya deneylere dayanarak, örneğin %95'ten daha büyük güven aralıkları için elde edilen örneklerin tahmin için çok az kullanıldığını ve analizde atılması gerektiğini belirlediniz mi?
Veya belki de yalnızca sonraki oluşturulan aralıkların, örneğin 2 / 3'ü üzerine inşa edilen ilkinden daha az olması gerektiği gerçeğiyle yönlendiriliyorsunuz?
Bir aralık oluşturuyoruz - yakınsamada en azından artmamalı;).

Ama yine de, ilk aralığı oluştururken genişliğini belirtmelisiniz, değil mi?

Ve hesaplamaların sırası ile ilgili bir soru daha (son hesaplama zamanı). Anladığım kadarıyla, lineer bir regresyon kanalı aranması durumunda, şimdiki andan, geçmişin derinliklerine kadar örnekler almaya başlamak gerekiyor. Yakınsama gereksinimlerini karşılayan bir dizi örnek bulduğumuzu varsayalım. Ama hala hesaplanmamış çubuklarımız var ve örnekleme aralığından düşenleri alarak saymaya devam ediyoruz. O halde daha fazla hesaplamanın anlamsız olması ve seçim döngüsünü tamamlamanın mümkün olması için hangi kriter alınabilir? Hazırlıksız, bunun için en uzun başarılı örnekteki çubuk sayısına eşit sayıda çubuğu saymanın yeterli olduğunu hayal ediyorum? Veya karar vermek için başka seçenekleriniz var mı? Örneğin, en uzun seçimin yalnızca %30'unu veya diğer bazı çubuk sayısını hesaplamak yeterli mi? Yoksa sonuçlardan bağımsız olarak son altı aydaki tüm fiyat dizisini değerlendirip, diğer emirlerin fonksiyonlarına göre fiyat serilerinin yaklaşıklığı için hesaplamalarda elde edilen hataları mı değerlendiriyorsunuz? Örneğin, daha önce bahsettiğiniz ikinci dereceden.

Söyle bana, lütfen, yaklaşıklık için başka fonksiyonlar kullanıyor musun? Örneğin harmonik, üstel, logaritmik, üstel (ikinci dereceden üstü), vb.? Veya, Forex piyasasına uygulandığı gibi, üzerinde başarılı bir çalışma için, yalnızca iki işlevin kullanılması - doğrusal ve ikinci dereceden - yeterli mi?
 
Bu arada şunu sormak istiyorum. İlk hesaplamalara göre, bir barın fiyatı olarak belirli bir Açık, Kapanış, Yüksek veya Düşük fiyatı değil, barın ortalama fiyatını (O+C+H+L) almak en iyisi gibi görünüyor. /4. O zaman tüm parametreleri daha merkezde tutacağız, yani tahminin gerçek konumundan yukarı veya aşağı kayma minimum olacaktır.


Tabi ki yapabilirsin.

Bununla, anladığım kadarıyla, bir düzey kavramının (dile getirilen anlamının) yalnızca zamanın şimdiki an için anlamlı olduğu gerçeğini mi kastettiniz? Ve bir süre sonra, seviyelerin değerleri doğal olarak değişir, çünkü fiyatın hareket ettiği kanal bir miktar mesafeyi geçer ve gelecekte güven aralıklarının sınırları başka yerlerde yer alacaktır.


Doğru. Ters çevirme bölgesinin ters çevirme düzeylerinden biriyle çakışması, hesaplamanın doğruluğunu önemli ölçüde artırır.


ve Hurst hesaplaması ve optimal örnek için genel aramalar için özel olarak hangi güven aralığı genişliğini alıyorsunuz?


%99 güven aralığı kırılana kadar örneğin doğru olduğuna inanıyorum. % 90 ve 95'ini daha hesaba katıyorum - oradan geri almaların tamamlanması ve dönüşün restorasyonu sıklıkla gerçekleşir.

Ama yine de, ilk aralığı oluştururken genişliğini belirtmelisiniz, değil mi?


Mutlaka - standart sapmalarda - en evrensel yol.

Söyle bana, lütfen, yaklaşıklık için başka fonksiyonlar kullanıyor musun? Örneğin harmonik, üstel, logaritmik, üstel (ikinci dereceden üstü), vb.? Veya, Forex piyasasına uygulandığı gibi, üzerinde başarılı bir çalışma için, yalnızca iki işlevin kullanılması - doğrusal ve ikinci dereceden - yeterli mi?


Harmonik olmayan fonksiyonlar, ikinci dereceden formun özel bir durumudur. Ve geri kalanı için - sadece Forex piyasasıyla ilgili olarak değil, fiyat alanının potansiyeli hakkındaki düşüncelere bakın - fiyat alanının potansiyel olduğu her yerde, yani kazançlar fiyat yörüngesine değil, sadece fiyatlardaki farka bağlıdır. açılış ve kapanış pozisyonları için.

Kriterlerle ilgili olarak, metodolojik olarak yazdım: fiyat yörüngesi, potansiyel enerji fonksiyonelliğini en aza indirir. Kendiniz için daha fazlası.....

İyi şanslar ve geçen trendler.
 
Vladislav, prensip olarak, doğrusal regresyona dayalı kanal aramasını zaten tamamladım. Ve şimdi Hurst'un hesaplamasını, muhtemelen önerilerinize tam olarak uygun olarak yaptım (her çubuk için ayrı ayrı tahmin hesaplaması). Ve bana öyle geliyor ki Hurst'ün her bir çubuktaki tahmine dayalı hesaplaması daha faydalı bilgiler içeriyor, ki bu hala bakıyorum, ama şimdiden uygulamaya çalışıyorum.
Şimdi betiğim, sapmama ilkesini karşılayan doğrusal regresyon kanalları buluyor, yani tüm kanal örneğindeki RMSD, örneğin 2/3'ünün RMSE'sinden daha az ve en sonunda aykırı olmayan örnek ilkesi %99 güven aralığı için 1/3 (her şey önerilerinize göre). Ama şimdi küçük bir teknik sorun var. Şu anda çalışan koşullu olarak konuşan birkaç "doğru" kanal olduğundan, buna göre, bu tür kanallar için istatistiklerin başka yerlerinde olduğu gibi saçılma alanları vardır. Yani, örneğin, "doğru" kanallardan birinin, H1 periyodunda mevcut zamandan 200 bar öncesine kadar bir örnek üzerine inşa edilmiş bir lineer regresyon kanalı olmasına izin verin. Numuneyi örneğin 190-210 bar aralığında değiştirirken, yukarıdaki 2 koşul tam olarak yerine getirilir. Bu örnekler için standart sapmanın boyutuna bakarız ve en küçük değeri seçeriz. Stratejinize göre bu kanal tahmin için uygundur.
Sonra başka bir zaman dilimine geçiyoruz, örneğin M15. Aynı zaman alanında benzer bir kanal bulmaya çalışıyoruz. Ve aşağıdaki sonucu elde ederiz. M15 üzerindeki optimal kanal (minimum RMS ile), doğal olacağı gibi 800 barlık (200 * 4) bir numunede değil, 640 barlık bir numunede bir kanalda elde edilen doğrusal bir regresyon kanalıdır! Yani, zaman alanı bana %25'e varan bir örnek tutarsızlığı veriyor (bu maksimum rakamdır - genellikle daha azdır). Ayrıca, bu nedenle, şu anda, yaklaşık 5-10 puan arasında güven aralıklarının sınırlarını belirlemede farklılıklarımız var. Çubuğun (O + H + L + C) / 4 ortalama fiyatını örnek olarak aldığımız ve hiçbir şekilde herhangi bir kalıp analizi yapmadığımız için, teorik olarak, bunun için oluşturulmuş en uygun kanalın zaman çerçevesine sahibiz gibi görünüyor. farklı zaman dilimlerinde aynı zaman alanları eşleşmeli mi? Yoksa durum böyle değil mi ve bu durumda parametreleri tahmin etmek için istatistiksel yöntemler de uygulamak gerekli mi? Ve optimal kanal için zaman aralığı da kendi dağılımına sahiptir, bu farklı zaman dilimlerinde optimal kanal için örnekler arasındaki bu tutarsızlığı açıklayabilir mi?

Buna göre bir sorum olacak. Aynı durumla nasıl başa çıkıyorsunuz? Hesaplamalarınızı neye dayandırıyorsunuz? Yani, örneğin, bir karar vermek için temel olarak daha küçük bir zaman çerçevesi üzerine kurulmuş bir kanalı mı alıyorsunuz, veya örneğin, farklı zaman dilimlerinde elde edilen kanal sınırlarının ortalamasını alarak ek olarak güven aralıklarının sınırlarını tahmin ediyor musunuz? Yani, aynı kanalı, örneğin 4 zaman diliminde (M5, M15, M30, H1) hesaplarsanız, muhtemelen aynı kanal için güven aralığı sınırlarının ortalama tahmini 2 kat daha güvenilir olacaktır? Ve herhangi bir zaman dilimi için kanal hesaplamalarına ayrı ayrı güvenmekten daha fazla güvenmek mümkün olacak mı? Ya da belki farklı bir şey yaparsın? Muhtemelen böyle bir durumda ortalama bir şey almıyorsunuz, ancak daha önce söylediğiniz gibi en yakın uygun Murray seviyesini mi arıyorsunuz?

Ana hesaplamayı hangi zaman diliminde yapıyorsunuz? Programınızın altı aylık verileri 30-40 saniyede hesapladığını söylediniz. Bunun için zaman çerçevesinin H1'den küçük olmaması gerektiğini varsayıyorum? Bu doğru?
 
Algoritmalarımda std_dev[][], kanal ve projeksiyon örnekleri için hesaplanan standart sapmaların bir tablosudur. Şimdi, ikinci sabit indeks yerine bir değişken kullanılıyor - o zaman projeksiyonlar sadece bir şekilde inşa edildi - şimdi birkaç tane var. Hangisi daha iyi henüz bilmiyorum - şimdilik her şeyi bırakmaya karar verdim.

Vladislav, lütfen bana bu std_dev[][] dizisinden bahset. Anladığım kadarıyla, bu dizi Nx2 boyutuna sahip, burada N, hesaplanan kanalların sayısıdır. Hücre değerleri aşağıdaki gibi olabilir:
std_dev[n][0] - kanal n'de 2/3 örnek başına RMS değeri
std_dev[n][1] - n kanalının tüm örneğinin RMS değeri (yansıtma için RMS)
Yoksa yanılıyor muyum ve bu dizi başka bir şey mi içeriyor? Örneğin, seçim için başlangıç çubuğunun numarasını içeren 3. hücre std_dev[n][2] olabilir.

Bu arada, bina projeksiyonları için standart olanın dışında ne gibi seçenekler olabilir? Sonuçta, projeksiyon yaklaşık olarak alınan işlevi tekrarlar + yaklaşık işlevi formda tekrarlayan güven aralıklarının sınırları? Bu alanda başka ne düşünebilirsiniz? Örneğin, birkaç çubuk önce elde edilen verilere dayanarak bir projeksiyon oluşturmanın mümkün olduğunu varsayabilirim. Bu yüzden bana daha mantıklı görünüyor, çünkü sadece şu anki an için bir projeksiyon oluşturursanız, o zaman fiyat, geri dönüş bölgesine yaklaşırken, onu birkaç çubuk önce oluşturan bazı kanalları yok eder ve kalan kanal sınırlarını hareket ettirir. erişilemeyen bölgeye olan aralıkların sayısı. Yani, bir geri dönüş bölgesi görürsek ve fiyat buna yakınsa, o zaman geri dönüş alanına küçük bir fiyat hareketi ile bile, "doğru" olarak kabul edilen kanallardan biri, 2 koşuldan birini karşılamayı bırakır. arandı. Bu sorunla nasıl başa çıkıyorsunuz? Mevcut durumu analiz ederken, birkaç bar önce yapılan tahmine de odaklanıyor musunuz?
1...161718192021222324252627282930...309
Yeni yorum
Neden: