Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 185
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
Bilimde, sorunu çözmek için standart yaklaşımlar ve yöntemler vardır. Bu yaklaşımın güzelliği, kesinliği, kanıtlanmış araçların mevcudiyeti ve devam eden başarısıdır (tabii ki, ilke olarak soruna bir çözüm varsa). Bu yaklaşım zamandan tasarruf sağlar ve sonuçları garanti eder. Çekiyor. Bu arada verdiğin bağlantıyı kullanarak sorunun nasıl çözülmeyeceğini açıkça gösterebilirsin. Gerçekten de, Elliot dalgalarının sayısı ve kalitesi üzerine ampirik gözlemlerle kendimizi kandırmamak için, geliştirilmiş zaman serilerinin spektral analizi aparatını kullanmak veya otokorelasyon fonksiyonu ile tanımlanan durağan bir zaman serisinin spektral yoğunluğunu analiz etmek yeterlidir. . Piyasa değişkendir ve örneğin beş dalgadan oluşan durağan bir model kullanmak ölüm gibidir. Bir kez çalıştı ve altı ay sonra on bir dalga modelini kullanmak daha doğru olurdu. Ve ne ... her seferinde modeli değişken bir piyasaya göre ampirik olarak mı ayarlayacağız? Bu, rasyonel olmayan davranışa bir örnektir.
Yurixx yukarıdaki yazılarında benim bakış açımı paylaşıyor gibi görünüyor ve onun bu alandaki gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olmak ilginç olurdu.
Otoregresif modelin katsayılarının seçimindeki keyfilikle ilgili olarak (eğer neyin tehlikede olduğunu doğru anlarsam), bu katsayılar benzersiz bir şekilde zaman serilerinin otokorelasyon katsayıları tarafından belirlendiğinden, buna katılmama izin vereceğim. Yule-Walker denklemlerini [Yule (1927 )], [Walker (1931)] çözerek çalışma altında.
Grasn, bu alandaki araştırmanı detaylandırabilir misin?
Samimi olarak.
Lütfen hangi yaklaşımdan bahsettiğinizi açıklayın. Sürekli başarı ve garantili sonuçlar sağlayan yaklaşım nedir?
Değerlendirmelerinize tamamen katılıyorum. Herhangi bir deterministik model kısa bir ömre mahkumdur. Ve ne kadar belirlenirse, ömrü o kadar kısa olacaktır. Böyle bir görüşü ilk gönderide yazdıklarınızla nasıl birleştirmeyi başardığınız belli değil:
Bu arada, DSP'den çok uzak bir kişi olarak, otokorelasyon fonksiyonu ile tanımlanan durağan bir zaman serisinin spektral yoğunluğunun analizi ile ilgili detayları açıklamanızı istiyorum. Özellikle bir zaman serisinin otokorelasyon fonksiyonu aracılığıyla nasıl tanımlandığı hakkında.
Grasn, bu alandaki araştırmanı detaylandırabilir misin?
Tamam, kısaca açıklamaya çalışacağım.
Roş
grasn, sizce ekstremum 1 ve ekstremum 2 arasındaki fark nedir (tartışmanız) ve bunları çevrimiçi olarak (tarihin sağ kenarında) nasıl tanıyabilirsiniz (birbirinden ayırt edebilirsiniz)?
Bir anlamda güvenilir bir kanal seçmeye alternatif bir yaklaşım.
Şarkı sözleriyle başlayacağım. Bir gün eski arkadaşıma geldim. Gözlerimin ifadesinden hemen çıkış sebebimi anladı ve hiçbir şey sormadan şunları söyledi: “Aklınıza bir fikir gelirse, önce oturun, sakin olun, kendinize bir bardak iyi konyak dökün. ve şu soruyu sorun - selefleriniz için neden işe yaramadı” . Muhtemelen, bu fikir sadece bana gelmedi, en azından elimdeki kaynaklardan analoglarla tanışmadım. Pekala, Tanrı onu korusun, belki de fazla okumuyorum ve yazarlık iddia etmiyorum (her ne kadar dürüst olmak gerekirse sinir ağlarını ortaya çıkarmış olmama rağmen). Tam olarak uygulanması bana çok zor görünüyor, hatta bazı yerlerde imkansız görünüyor. Ama "konuşma :o)" arzusunun nedeni bu değil. İçinde hala çok fazla sis var. Tartışarak, doğru yolu bulabilir, sonuna kadar gidebilirsiniz. Her ne kadar birlikte büyük bir süper beyin olduğumuzu hayal etsek de, muhtemelen böyle bir sorunu tamamen çözebileceğiz. :hakkında)
Alternatif bir fiyat hareketi tahmininin temeli olabilecek ve gelecekte geliştirilmekte olan sistemlerde hak ettiği yeri alabilecek bir fikirden bahsediyoruz (bu önemden değil, kişisel bir değerlendirmeden). Sistemimdeki uygulamayı yardımcı bir modül olarak görüyorum ve uygulamayı doğrudan güvenilir bir kanal seçmek için ek bir kriter olarak görüyorum, ancak elbette tek değil, ancak sonuna kadar okuduktan sonra neden atıf yapmak istediğimi anlayabilirsiniz. "ve Tanrı'ya şükür tek değil." Ama yaşlı Maupassant'ın dediği gibi vücuda daha yakın.
Ana fikir
Bu yüzden kendime şu hedefi belirledim: haberlerin sinyaller biçiminde sunumuna dayalı fiyat hareketini modellemek (tahmin etmek) (bağışlayın, tüm bunlar dijital sinyal işlemenin etkisidir). Bütün basit fikir bu. Eğilimler, döngüsellik ve diğer şeyler yok, tüm bunlar orada değil. Gelen haberler ve bununla ilgili bir sinyal var.
Varsayımlar (kısa ve hepsinden uzak)
Zamanın her anında, piyasa tek bir durumda olup, iki paralel ve ilişkili alt duruma bölünmüştür: haber beklemek ve gelen haberlere tepki vermek. Piyasa şu anda bu durumda, bir dakika içinde, bir saat içinde, bir ay içinde, her zaman olacak.
Haber yalnızca bilgiyi (veri veya başka türlü bilgi) bir kabuğa paketler ve farklı iletişim kanalları aracılığıyla iletir. Ve elbette, piyasa haberlerle değil, bilgilerle “tutulur”. "Sam Amca" veya 200$ depozitolu bir tüccarın bu bilgileri doğrudan veya dolaylı olarak alması ve işlemesi önemli değildir. Haberin, resmi olarak haber analizi yapmayan bir tüccarı dolaylı olarak etkilemeyeceği konusunda hiçbir şüpheniz olmasın. Bir fiyat serisine dayanan herhangi bir gösterge, halihazırda dönüştürülmüş bilgiyi içerir (TA'nın ilk varsayımı). Ve böylece, haberler. Bazıları için gelen alıntı “haber” olabilir, heh, şaka.
Bilgi derken, haberlerde yer alan alıntıları (söylentiler, raporlar, temel verilerin tahmini, temel verilerin alınması, seçimler vb.) etkileyen önemli verileri kastediyorum.
Kısıtlamalar (kısaca ve hepsinden uzak)
Bütün haberleri alıyor muyuz? Bu soruya olumlu cevap verilemez. Örneğin, son anlaşma hakkında herhangi bir veri bilmiyoruz. Kötü bir tedarikçi seçmemiz gibi basit bir nedenden dolayı tüm haberleri alamayabiliriz ve dahası, her birimiz her şeyi işleyemeyiz.
Haberin etkisi var mı? Burada, ağırlıklı olarak Alex için iki paragraf yazdım (hatırlatmama izin verin, Alex, profesyonellerin para kazandığı bir dönemde haberlerin hiçbir şekilde etkilemediğini yazdı), ama her şeyi sildim. Felsefeyi atlayarak, hemen kendi fikrimi dile getireceğim - evet yapıyorlar.
Ekonomik bir model inşa etmemeli ve bu alana kaymamalı. Fikrin özü, gelen bilgiyi sınıflandırmak ve onu belirli bir sinyalle karşılaştırmak ve gelen bilginin nitel bir analizine dayalı olarak sinyal parametreleri biçiminde "geri bildirim" iletmektir.
Model (kısaca ve hepsinden uzak)
Tüm haberleri alamazsak, o zaman ne olacak? Cevap muhtemelen tüm bilgilere ihtiyacımız olmadığı gerçeğinde yatmaktadır. Oyuncunun arka arkaya tüm haberlere tepki vermesi pek olası değildir, büyük olasılıkla, hedeflere bağlı olarak (çok fazla değil), bazı özel haberler bekler. Bu nedenle, istatistiksel ilkelerin rehberliğinde, büyük çoğunluğun beklediği gerçekten önemli bilgileri belirlemek ve gelecekte yalnızca onunla çalışmak gerekir. Genel olarak, bu tür işler bizim için yapılmış gibi görünüyor ve araştırmaya başlamak için kullanılabilir ve güvenilebilir, ki ben de yaptım.
Yapılandırma bilgileri ve çok daha fazlası ...... - ilginç konuları ayırın.
Matematiksel olarak, her haber (değerlendirilmek üzere kabul edilir) kendi özellikleri ile belirli bir sinyal sınıfı (sinyal dijital sinyal işleme bağlamında kullanılır) tarafından modellenir. Bu tür sinyallerin (bir darbe aynı zamanda bir sinyaldir) belirli koşullar altında gerçekleştirilen konvolüsyonu, tam bir tahmin sinyali verecektir. Bu nedenle, değerlendirilmek üzere kabul edilen her önemli haberin kullanılan sinyalin parametreleri ve türü ile karşılaştırılması gerekmektedir. Tüm darbelerin parametreleri normalleştirilmeli ve mevcut fiyat seviyesinden hesaplanmalıdır. Tahmin, uzun vadeli stratejik bir tahminle haftalık olmalı, Cuma gününün tahmin değerine dayanmalıdır.
Başvuru
Uygulama çok farklı. Onu duvara çivileyebilir, yazdırabilir ve tuvalete götürebilirsiniz ya da örneğin alınan tahmini sinyali kanallara sırayla "yazarak" güvenilir bir kanalı iyileştirebilirsiniz.
Not: Bu size çok doğru fiyat tahminleri verecek bir fikir değil, hiç de değil. Ve korkarım Yule-Walker denkleminin çözümü yardımcı olmayacak, ancak Nötron paylaşılırsa minnettar olurum.
Keyfilik ve araştırma hakkında
Gerçekte, arkanızı dönüp meyvelerinin tadını sonuna kadar çıkarabileceğiniz gerçek keyfilik buradadır. Zevk aldım: şaşırtıcı sonuçlardan (beni bunaltan duygulardan avizenin üzerinden tökezliyordum) felsefi “evet, gerçekten ... haberleri bile okuyorlar mı?” :hakkında))
Fikir geliştirme
Doğru bir uygulamanın sonuçlarının EWT ile ilişkilendirilmesi oldukça olasıdır. Kabaca konuşursak, ama daha hafif söylemek gerekirse, neden bu teoride tam tersi, yani. "kalabalık" ve ruh halinden?
Peki ne olur sevgili forum üyeleri, bir “ruh hali formülü” mü oluşturalım? :hakkında)
otokorelasyon fonksiyonu ile tanımlanan durağan bir zaman serisinin spektral yoğunluğunun analizi
Otokorelasyon fonksiyonunu kullanmak, spektrumu hesaplamak için seçeneklerden biridir.
Özellikle bir zaman serisinin otokorelasyon fonksiyonu aracılığıyla nasıl tanımlandığı hakkında
Bunu kendim anlamadım, belki tam ifade değil
Şimdi, bu çizelgeleri ve yarım düzine piyasadaki çok karmaşık olmayan davranış kurallarını eklerseniz, o zaman zaten forex ticareti üzerine kitaplar yayınlayabilirsiniz. Williams ve Eliott'tan daha kötü değil. :-)))
Şimdi, bu çizelgeleri ve yarım düzine piyasadaki çok karmaşık olmayan davranış kurallarını eklerseniz, o zaman zaten forex ticareti üzerine kitaplar yayınlayabilirsiniz. Williams ve Eliott'tan daha kötü değil. :-)))
Merhaba Yuri!
Kitap yayınlamaya ne zaman başlayacağımıza karar verdik. Bu fikre henüz veda etmedim.
:hakkında)))
Sadece birkaç adım daha atmalıyız...
:hakkında)))
Ama bir şey üzerinde yaşamak zorundasın! Forex iyidir, ancak tamamen bilimsel bir hobidir. :-)
Stratejimde, Mekanik Ticaret Sisteminden (MTS) yararlanmama izin veren bir yaklaşım kullanıyorum. Olası ticaret algoritmalarının yüzeysel bir analizi bile, yalnızca halihazırda mevcut olan geçmiş verilerin analizine dayanan bir yaklaşımın bu gereksinimi karşıladığını gösterir. Başka bir deyişle, tarihin tekerrür ettiğini ve belirli bir enstrümanın zaman serisinin birkaç adım ilerisinde öngörülebilirlik özelliğinden yararlanan bir strateji oluşturmanın mümkün olduğunu öne sürüyorum.
Doğal olarak, bu hipotez, fiyatlandırma sürecinin uygun bir modelinin onaylanmasını ve oluşturulmasını gerektiriyordu. Model olarak, fiyatın toplamsal olarak bir rastgele bileşen ve bir de deterministik bileşen içerdiğini varsaymak mantıklı görünüyordu. Bu varsayım, Merkez Bankası'nın dengeleyici rolü olduğu varsayımına dayanmaktadır (fiyatı sınırlı bir koridorda tutması Merkez Bankası'nın yararınadır, yani aralarında bir Negatif Ters İlişkinin ortaya çıkması nedeniyle dengeleyici bir etki olmalıdır). fiyat değişikliklerinin dinamikleri ve Merkez Bankası'nın eylemleri) ve toplamda, piyasadaki oyuncuların istikrarsızlaştırıcı rolü (kalabalık sürü davranışına yatkındır, yani fiyatlandırmanın trend dinamiklerinden yararlanır). Aynı zamanda, mevsimsel veya döngüsel bir bileşenin varlığını ve olası deterministik eğilimleri (büyük oyuncuların yönlü eylemleri) dışlamıyoruz.
Bazı temel kavramları tanıtalım:
1. Bir dizi, m gözlemin ortak olasılık dağılımı m gözlemle aynıysa, kesin olarak durağan (veya dar anlamda durağan) olarak adlandırılır .
Başka bir deyişle, kesinlikle durağan bir zaman serisinin özellikleri, zamanın kökeni değiştirildiğinde değişmez. Özellikle, zaman serisinin katı durağanlığı varsayımından, rastgele bir değişkenin olasılık dağılımı yasasının zamana bağlı olmadığı sonucu çıkar; bu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere tüm ana sayısal özelliklerinin, zamana bağlı değil.
Açıkça, ortalama değer, analiz edilen zaman serisinin dalgalandığı sabit seviyeyi belirler ve varyans (D) bu dalgalanmaların aralığını karakterize eder. Rastgele bir değişkenin olasılık dağılımı yasası tüm t için aynı olduğundan, kendisi ve ana sayısal özellikleri gözlemlerden tahmin edilebilir.
2. Deterministik doğrusal eğilim - piyasadaki belirli olayların neden olduğu yönlü fiyat hareketi. Kriter, zorunlu olarak durağan bir zaman serisinin sıfır olmayan bir beklentisidir ve düşük frekanslı dijital filtreler kullanılarak tespit edilir.
3. Deterministik olmayan doğrusal eğilim - rastgele fiyatlandırma sürecinin neden olduğu yönlü fiyat hareketi. Kriter, zorunlu olarak durağan bir zaman serisinin sıfır beklentisidir ve geçici filtreleme şemalarının kaçınılmaz faz gecikmesi nedeniyle düşük frekanslı dijital filtreler kullanılarak temelde tespit edilmez.
4. Döviz piyasasındaki gerçek zamanlı seriler bütünleşik durağan seriler olarak kabul edilebilir. Bu durumda, üreten durağan serinin beklentisini sıfıra eşitleyebiliriz.
Son nokta, mevcut gerçek verilerin alıntı arşivleri ile farklılaştırılmasıyla elde edilen durağan zaman serilerinin çalışmasının sonuçlarından kaynaklanmaktadır. Ayrıca, kolaylık olması açısından durağan seriler hakkında konuşacağız, gerçek zamanlı serinin durağan seriden sadece ikincisini entegre ederek geri yüklendiğini unutmayacağız. Ek olarak, 4. paragraftan, ilke olarak döviz piyasasında deterministik yönlü hareketlerin olmadığı ve benzer herhangi bir yönlü hareketin rastgele bir yapıya sahip olduğu ve bu nedenle pratik bir ilginin olmadığı sonucu çıkmaktadır (eğilim dost değil!). Orijinal seriyi farklılaştırmak, modelimizi daha da basitleştirecek olan stokastik trendlerden kurtulmamızı sağlayacaktır.
Bu nedenle, fiyatlandırma sürecinin döngüsel bir bileşen ve sıfır ortalamalı durağan bir zaman serisi içeren bir modelle tanımlanabileceğini varsayıyoruz. Döviz kurları serisinde döngüsel bir bileşenin olup olmadığı sorusuna Fourier analizi uygulanarak veya zaman serisini dar bantlı bir dijital filtre ile etkileyerek cevap vermek mümkündür. Uygulamamda her iki yöntemi de kullandım. Elde edilen sonuçlar , döviz piyasasında döngülerin var olduğunu , ancak doğaları gereği stokastik olduklarını, yani. durağan veya neredeyse durağan periyodu olan döngüler yoktur. Bu özellik, ne yazık ki, temelde fiyatlandırma sürecinin döngüsel doğasına dayalı stratejilerin kullanılmasına izin vermemektedir. Bu sonucun sadece döviz piyasası için geçerli olduğunu tekrar ediyorum! Borsa, sabit bir mevsimsel bileşene ve deterministik eğilimlere sahiptir. Bu gerçek, TS'de borsanın bu özelliklerinin olası sömürüsünü ummamızı sağlar. Yukarıdakilerin ışığında, Elliot'un teorisinin döviz piyasasına değil, yalnızca hisse senedi ve vadeli işlem piyasalarına uygulanabilir olduğu görüşündeyim.
Sonuç olarak, modelimiz yalnızca iki bileşen içerir: deterministik bileşen ve rastgele bileşen. Fiyatlandırma süreci, her biri kendi azalan ağırlığı ve rastgele bileşeni olan sonsuz sayıda önceki fiyat artışlarının pazar hafızası olarak tanımlanabilir. Genel olarak, fiyatlandırmaya dahil olan üye sayısını makul bir şekilde sınırlamamız ve bu katsayıları (ağırlıkları) ilgili durağan süreci karakterize eden mevcut ve hesaplanabilir parametrelerden hesaplamanın bir yolunu bulmamız gerekir. Ve ayrıca zor olmayan rastgele bileşenin parametrelerini belirlemek. Bu durumda, bir sonraki (toplam + 1) fiyat artışı, her biri kendi ağırlığı a(i) ile çarpılan n önceki sıçrama S(i) toplamı ile belirlenecektir; bu artış, öncüden uzaklaştıkça monoton olarak azalır tarihin kenarı ve bilinen bir yasa dağılımı, sıfır ortalama ve bilinen standart sapma ile rastgele değişken sigma:
S(i+1)=TOPLA(a(ik)*S(ik))+sigma, burada toplama sıfırdan n'ye kadar tüm k üzerindedir.
Böylece, n'inci dereceden bir otoregresif modelden bahsediyoruz.
Prensipte, yalnızca üreteçle (özellikler açısından) tamamen aynı olan bir S(i) zaman serisi elde etmek istediğimizde, bir rastgele değişkenin tam biçimine ihtiyacımız var, ancak bu görev bana gereksiz görünüyor. Aslında, biz sadece, rastgele bileşenden sorumlu üye tarafından getirilen belirsizlik unsurundan kaçınılmaz olarak zarar görecek olan modelin tahmin yeteneği ile ilgileniyoruz, ancak ortaya çıkan hatanın rastgele işareti göz önüne alındığında, belirli bir derecede söyleyebiliriz. çok sayıda işlemden sonra, rastgele üye ile ilişkili tahmin hatasının sıfıra indirileceğinden emin olun! Ve sonunda, modelimiz çok basit görünüyor:
S(i+1)=SUM(a(ik)*S(ik)) , burada toplama sıfırdan n'ye kadar tüm k üzerindedir.
n'inci sıradaki otoregresif sürecin spektral yoğunluğu aşağıdaki formül kullanılarak belirlenir:
p(omega)=2D/|1-SUM(a(k)*exp{-i*2k*omega})|^2 , burada toplam 1'den n'ye kadar tüm k'nin üzerindedir,
i=SQRT(-1) ve 0<=omega<=1/2 .
Öncelikle şunu not ediyorum
… Tarihin tekerrür ettiğini öne sürdüm ve belirli bir enstrümanın zaman serisinin birkaç adım ilerisinde öngörülebilirlik özelliğinden yararlanan bir strateji oluşturmak mümkün… rastgele bileşen ve deterministik
Araştırmama da yansıdı:
Tarih gerçekten kendini tekrar eder ve bu Hurst üssü tarafından gösterilir, yalnızca mevcut yapıyı (daha önce yazdığı) tekrarlama / sürdürme olasılığını değerlendirir, bu da TS'ye yaklaşımı biraz değiştirir.
Doğru şekilde gerçekleştirilen “geri bildirim” tayınlaması, yani. sinyal parametrelerinin bilgi kalitesiyle karşılaştırılması, genel durumda, yerel olarak belirlenmiş bir bileşenin elde edilmesini sağlar. Aslında çevrim yoktur (galoş satmazlar :o), ancak döngüselliği olan temel bilgilerdir (M0, M1, oranlar vb.). Temel ("belirleyiciye yakın") tahmin, döngüsel bilgilere dayanmaktadır.
Tek sorun, belirli bilgilerin etki derecesinin zamanla değişmesidir ve tarihe göre normalleştiğinizde, her şeyi yeniden yapmaya başlayabilirsiniz :o(. Ama şimdiye kadar bu yaklaşım gerçekten bilimsel bir hobiden başka bir şey değil.