Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 135
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Otomatik ticarete yönelik bu yaklaşım umut verici ve uygulanabilir mi?
Bu, ticarete tamamen farklı bir yaklaşımdır ve matematiksel istatistikler çerçevesinde tanımlanamaz. Elliot Dalga Teorisine benzer. Niteliksel değerlendirmeler (tarihteki dalgaları sayma örneklerinin resimleri) oldukça ikna edici ve ayrıntılıdır, ancak gerçek ticarette karar vermenin nicel değerlendirmelerine gelince, burada bir çıkmaz sokak vardır. Prensip olarak, Vladislav zaten bunun hakkında en başta konuştu. Örüntü tanıma, muhtemelen yalnızca sayılara ihtiyaç duyan bir otomattan ziyade elle oynamak için daha uygundur. Bu başlıkta T1000'den mesajlar olmasına rağmen, tamamen zıt bir görüşe sahip olan ve Elliot'a göre ticaret için bir gösterge geliştiren . Bu konuda oldukça başarılı işlem yaptığını söylüyor. Ayrıca 2 yıl önce Elliot'ta MT3 için Expert Advisor'ın ilk versiyonunu bu başlık altında yayınladı ve OpenSource projesi çerçevesinde geliştirmek isteyenlere teklif etti. Doğru, şimdiye kadar bunu yapmaya istekli kimse yoktu. Belki deneyeceksin? Ayrıca, dalgaları hesapladığı ana gösterge StdDevChan, aynı konuda alıntı yaptı. Beğendim ve hatta bir şekilde Uzman Danışmanıma uyarlamaya çalıştım, ancak şimdiye kadar pek başarılı olamadım.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Bu, ticarete tamamen farklı bir yaklaşımdır ve matematiksel istatistikler çerçevesinde tanımlanamaz. Elliot Dalga Teorisine benzer. Nitel değerlendirmeler oldukça ikna edici ve ayrıntılıdır, ancak nicel değerlendirmelere gelince, burada bir çıkmaz sokak vardır. Prensip olarak, Vladislav zaten bunun hakkında en başta konuştu. Örüntü tanıma, muhtemelen yalnızca sayılara ihtiyaç duyan bir otomattan ziyade elle oynamak için daha uygundur. Bu başlıkta T1000'den mesajlar olmasına rağmen, tamamen zıt bir görüşe sahip olan ve Elliot'a göre ticaret için bir gösterge geliştiren. Bu konuda oldukça başarılı işlem yaptığını söylüyor.
Neden tarif edilemez? İşte bu resim için bir açıklama, her şey mantıklı.
Mavi zikzak, yerel zaman çerçevesi (H4) üzerine inşa edilmiş bir zikzaktır, kırmızı zikzak ise D1 üzerine inşa edilmiştir. Kural 1 - H4'teki yeni zirve öncekini aştığı sürece yükseliş trendi devam eder.
Kural 2 - H4'teki yeni zirve öncekini geçmediyse, yükseliş trendinde bir düzeltme aşaması başlamış olabilir.
Kural 3 - H4'te yeni bir düşük seviye öncekini kırdıysa, D1'de konsolidasyon gerçekleşmiş olabilir
Kural 4 - fiyat D1 dip seviyesini kırdıysa - yükseliş trendinin tersine çevrilmesi (güçlü geri çekilme) başlamıştır.
Kural 5 - D1'de yeni zirve, D1'deki önceki zirvenin altında - D1'de tersine çevirme (derin geri çekilme) bir oldu bittidir.
Çok katı bir şekilde tanımlamadığımı hissediyorum, umarım söylemek istediğim şey sezgisel olarak açıktır.
Beyler "Akıllı Sistemlerin Bilgi Temelleri" kitabına bakmanızı tavsiye ederim / T.A. Gavrilova, V.F. Khoroshevsky, "Peter", 2000, 384 s.
Bu kitap, "görüntü tanıma indirme" araması yapıldığında kesinlikle bulunacaktır.
Rosh , eğer bu bir sır değilse, "danışman-hakeminizin" çalışmasını hangi ilkeler üzerine inşa etmeyi planlıyorsunuz?
Her şey, elbette, oldukça net bir şekilde tanımlanmıştır ve çok sayıda tüccar, özellikle iyi bir trendde tam olarak böyle ticaret yapmaktadır. Ancak, yalnızca pazara girme konusunda hangi spesifik kararlar esas alınarak verilecek? Sadece açıklanan kurallar temelinde mi? Buradaki matematik nedir? Grafiğin son üçte birini elinizle kapatırsanız, çoğu tüccar teorik olarak fiyatın şimdi düşmesi veya önemli bir geri dönüş yapması gerektiğini söyleyebilir. Ama gördüğümüz gibi, aşağı inmeden yine de yukarı çıktı. Ve anladığım kadarıyla, grafik örneğinin ilk 2/3'ünün veri örneğinde, kırmızı çizginin en yüksek noktası solda olacaktı, bu da sadece tüccarların fiyat geri alma/geri dönüşünün yakınlığı hakkındaki varsayımlarını doğrulayabilirdi. . Ve burada her şey, tüccarın bir geri alma/tersine çevirmeyi ne kadar hayal ettiğine veya hayal etmediğine bağlıdır. Genel olarak, bu otomatik ticarette uygulanabilirlik araştırması için sürülmemiş bir alandır ;o))), ancak manuel ticaret için bu yöntem tüccarlar tarafından yaygın olarak kullanılan diğerlerinden daha kötü değildir.
Sonra hesabından istatistik aldım - http://forum.alpari-idc.ru/post292222-2020.html
MAE
Bir artı ile kapanan her işlem için düşüşü yansıtır.
Örneğin, 674604 biletli bir sipariş, 210 puanlık bir kârla kapanmadan önce 102 puana kadar bir düşüş yaşadı. Karlı siparişlerin daha küçük bir dezavantajı olduğu görülebilir.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14491&d=1132511997
MFE ise tam tersidir.
En sonunda zararla kapanan bir emrin maksimum kârla kapatılabileceğini gösterir. Emir 972916, maksimum 12 piplik bir değişken kâra sahipti ve 251 piplik bir kayıpla kapandı.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14492&d=1132512227
Pozisyonların ağırlıklı olarak harekete karşı açıldığı ve fazla kalmaya izin verildiği görülüyor.
O zaman onu bu konuda uyardım, aldırmadı. Nisan ayının trendi daha sonra yarışmaya katılanların mevduatlarını kötü bir şekilde hırpaladı.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Bu, ticarete tamamen farklı bir yaklaşımdır ve matematiksel istatistikler çerçevesinde tanımlanamaz.
Aynı fikirde olmamak. Temelde piyasanın tahmin edildiği her bir görüntü için, bu görüntü tarihte göründüğünde piyasa davranışının istatistiksel bir analizini yapmak, bir dağılım oluşturmak ve parametrelerini belirlemek gerekir. Ardından görüntünün optimal parametrelerini tekrar istatistiksel olarak belirleyebilirsiniz. Bu verilerin görüntülerin veri tabanında bulunmasıyla, bilinen bir doğrulukla kararlar verirken hata/başarı olasılığını belirlemek mümkündür.
Elde edilen sonuçlara dayanarak, aşağıdaki sonuçlar çıkarılabilir:
1. Halihazırda mevcut olan uzman "gürültüye bağlıdır", yani farklı kaynaklardan elde edilen tekliflere göre, uzman hem nihai kâr açısından hem de işlemlerin kendisinde sonuçlarda önemli bir farklılık gösterir.
2. Sadece sistemin parametrelerini değil, aynı zamanda muhtemelen bu Uzman Danışman ile gerçekleşen ticaret algoritmasının kendisini de seçmek (geçmişe sığdırmak) mümkündür. Tek onaylayıcı osilatörün parametreleri, 3 ay önce, sadece görsel resim ve gün içi anlaşmaları açma mantığı temelinde seçildi ve o zamandan beri değişmedi. Tüm başarılar yalnızca ticaret algoritmasını değiştirerek gerçekleştirildi.
Benim resmimde, 2004 yılının Ocak ayının sonundan itibaren önemli düşüşler olmadan istikrarlı bir büyüme başlıyor. Ve Alpari'den gelen aşağı yukarı homojen veriler 2004 yılının ortalarından itibaren başlıyor. Anladığım kadarıyla, maksimum düşüşünüz Kasım 2004'e tekabül ediyor. Yani, Alıntıların kaynağını en önemli şekilde değiştiren tesadüf hakkında, eğer söyleyebilirseniz, o zaman büyük bir özenle. Bu yüzden "uygun dönem" kavramını kullandım. Resimde bittiğine dair bir işaret yok ama ne kadar sürebilir? Soru, elbette, retoriktir.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики.
Aynı fikirde olmamak. Temelde piyasanın tahmin edildiği her bir görüntü için, bu görüntü tarihte göründüğünde piyasa davranışının istatistiksel bir analizini yapmak, bir dağılım oluşturmak ve parametrelerini belirlemek gerekir. Ardından görüntünün optimal parametrelerini tekrar istatistiksel olarak belirleyebilirsiniz. Bu verilerin görüntülerin veri tabanında bulunmasıyla, bilinen bir doğrulukla kararlar verirken hata/başarı olasılığını belirlemek mümkündür.
Kalıpların istatistiksel özelliklerinin değerlendirilmesinin pratik açıdan oldukça şüpheli olduğunu düşünüyorum, ancak bunu yapma girişimleri hakkında bilgi internette sürekli olarak bulunuyor. Örneğin, son yeni sürüm burada "MQL4: Kendi Kendine Öğrenen UZMAN" Bu yöntem sinir ağlarını ifade eder. Doğru, nedense bu tür sistemlerin çalışmasının nicel özelliklerini hiçbir yerde görmedim. Belki sadece kötü bir bakış?
Ve bence buradaki sorun, oldukça katı parametrelere dayalı olarak değerlendirme için kalıplar seçerseniz, bireysel kalıpların parametrelerini değerlendirmek için yeterli geçmişe sahip olamayabileceğinizdir. Veya bir model kavramına koşullu olarak atfedilebilecek TÜM çubuk kombinasyonlarının istatistiksel bir değerlendirmesini yaparsanız, o zaman birbirinden çok küçük bir farkla farklılık gösteren çok sayıda çeşitli desen modifikasyonuna sahip olacağınızı düşünüyorum. istatistiksel olarak önemsiz miktar veya modellerin istatistiksel tahminleri güçlü bir şekilde yayılacaktır (tahminlerin büyük varyansı). Ve gelecekte, gerçek ticarette, makinenin veri tabanında bulunan kalıplardan hangilerinin şu anda son çubuklarda görünenlere ait olabileceğini anlaması çok zor olacaktır. Bazı modellerin istatistiksel olarak anlamlı olması için, çalışan döviz çiftimiz üzerinde sahip olmadığımız bir geçmişe ihtiyacımız olduğunu düşünüyorum ve tüm bunlar, piyasanın aynı kurallara göre ve olmayan bir örnek üzerinde oynayacağının garantisi ile. eğitimli (gelecekte). Bu bakımdan basit bir lineer regresyon kanalı istatistiksel olarak çok daha iyi sağlanır. Bakalım hangisi daha güvenilir? Tarih boyunca son 300 bar için HER ZAMAN standart karmaşık olmayan algoritmaya göre hesaplanan piyasanın durumu hakkında bilgi veya örneğin, zamanın son anında gelen bu çubukların benzer olduğu bilgisi (iyi korelasyonlu) 100 örneğin üzerinde ortalama kafa modeline - son 5 yılda tarihte mevcut olan omuzlar? Benim düşünceme göre, regresyon daha güvenilirdir, çünkü diğer çeşitli faktörlere çok fazla bağımlılığın olduğu görüntü tanımaya kıyasla iyi çalışılmış ve kanıtlanmış bir matematiksel tekniktir.
Bununla birlikte, benim görüşüme göre, kalıpları tanıma görevi, daha basit bir eğilim çizgileri problemini çözmeye indirgenebilir (ekstremumlar boyunca çizilen eğimli direnç/destek çizgileri). Diğer bir deyişle, birçok klasik desen, bir dizi trend çizgisi ile değiştirilebilir; bu çizginin kırılması, desenin işlendiği anlamına gelir. Burada da, her şey o kadar basit değil. Örneğin, bu dosyada bir yakınsak üçgenin dinamiklerini görebilirsiniz https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/triangle.zip
8 Ağustos'ta yakınsak üçgenden çıkış görülebilir. Ancak şimdi, bu üçgenin klasik tanımına göre, penetrasyon sadece yukarı doğru gerçekleşmiş olmalıydı. Ancak pratikte fiyat inip çıktı, yani hem boğalar hem de ayılar parayı vurdu. Bu örnek, "Yakınlaşan Üçgen" modelinin anlamını hemen bu şekilde çiziyor.
Yukarıdaki grafiklerde, son 2 çubuk dikkate alınmadan trend çizgileri oluşturulmuştur. Bu nedenle, bir trend çizgisi kırıldığında, hangi trend çizgisinin kırıldığı açıkça görülür.
Geçen ay trend çizgisi dinamiklerinin gelişiminin daha eksiksiz bir versiyonu burada yayınlanmıştır "MQL4: Meta alıntılarla ilgili forum resmi" solandr 08/31/2006 08:02 (Çok ciltli RAR arşivi. Toplamda 16 parça. Sonra tüm parçaları indirin, zip uzantısını rar ile değiştirin ve WinRAR3.50'a açın.) Acemi tüccarların, örneğin ACDSee programı aracılığıyla bu karikatürü tanımaları, piyasa havasının nasıl değişebileceğini anlamaları için çok yararlıdır. zaman ve risklerini en aza indirmek için neler yapılabileceği.
Benim düşünceme göre, trend çizgileriyle çalışmak, geçmiş verilere yakalanması ve ardından istatistik toplaması gereken çok parametreli kalıplarla çalışmaktan çok daha kolay. Trend çizgileri - çok daha kolay! Hatta Uzman Danışmanımda onlarla deneyler yaptım. Onaylayan osilatörü ve hatta Hurst üssünün kendisini değiştirdiler! Ve genel olarak, sonuç çok anlamlıydı, tamamen rastgeleden açıkça farklıydı. Ancak şu an için Uzman Danışmanımda trend çizgilerinin kullanımını bir süre erteledim, çünkü Hurst üssünün gözlemlerime göre hesaplanması trend çizgileri ile yaklaşık olarak aynı bilgiyi veriyor, ancak sadece daha resmi bir temelde. oluşturma ve pratik kullanım açısından daha verimli olan hesaplama algoritması MTS.
Pekala, sinir ağları büyük olasılıkla gelecekte olabilecek her türlü kombinasyonu önceden hesaplayabileceğiniz ve gürültüdeki bu kombinasyonlara dayanarak bir veya başka bir seçeneğin onayını bulabileceğiniz alanlarda kullanışlıdır. Örneğin, önceden bilmek (önceden test alanında kayıt yapmış olmak veya bir matematiksel modelin yeterli durumuna dayalı olarak tüm olası sinyal varyantlarını hesaplamış olmak), gelecekte bir nesne diğerine yaklaştığında (bir nesne diğerine yaklaştığında) olası tüm sinyal varyantlarını bilmek. Bu şekilde eğitilen nesne fiilen kullanılır), mevcut sinyal varyantlarından en yakın olanı bulmak ve sinir ağları üzerinde eğitilmiş sistemin kurulu olduğu nesnenin gerekli diğer eylemleri hakkında uygun bir karar vermek mümkündür. Ancak tüm bunlar, veri tabanındaki durumların bir kez kaydedilen algoritmaya göre gerçekleşeceği ve gelişeceği gerçeği çerçevesinde çalışır. Korkarım Forex bu konuda daha çeşitli :o(