Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 212
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
Not: Demek istediğim, bu kriter her seferinde tetiklenecek...veya her tikte....yani...
Pekala, yüksek bir işlem sıklığıyla nasıl başa çıkacağımızı zaten biliyoruz :-) - sadece başka bir "bağımsız" kriteri ekleyin (örneğin, bağlantı ile: önceki atlama - beklenen atlama), işlem sıklığının nasıl olacağını birkaç kez düşer ve güvenilirlik tahmini yalnızca artacaktır!
Açıkça, küçük dalgalanmalar altındaki piyasa sapması, +2 puanlık (örneğin) EURCHF 2004 dalgalanma 1 dk'ya yanıt olarak piyasa tepkilerinin genliklerinin dağılım fonksiyonu ile gösterilir:
Karşılaştırma için, aynı enstrümanın bozulmamış dağıtım fonksiyonu aşağıdadır:
"
Sergey:
Yorum şu şekildedir: +10 piplik bir bozulma gördüysek, büyük olasılıkla bir sonraki barda -10 piplik bir geri çekilme bekleyebiliriz (bkz. Şekil). Elbette, geri alma herhangi bir şey olabilir, hatta "yanlış yönde" bile olabilir, ancak ortalama olarak, geri alma genliği, bozulma genliğine eşittir. Hatalar önemli değil, eşit derecede olası ve işlem sayısındaki artışla birbirini emecek, ancak istatistiksel avantaj bizim tarafımızda kalacak!”
Ama öyle bir şey yok!!! Dakika çizelgelerine bakarsanız, fiyat her yere sıçrar! Onay bulamadım (gözlerimle çok görünür!) Bu hiçbir yerde! Aynı ret olacak, ama bir gün, bir ay, bir yıl içinde .... SADECE bu süper stat avantajı ile birleşeceğiz!!!!!
İstatistiklere göre (büyük olasılıkla), fiyat her zaman aynı kalmalıdır (şimdi +10 ise, o zaman büyük olasılıkla -10), ancak bu olmaz !!!! Aynen çünkü fiyata bakmıyoruz ama sapmalara bakıyoruz...
Ya da ben de stat avantajları hakkında hiçbir şey anlamıyorum… bu oldukça mümkün.
Not: Dikkatimi dağıttığımdan değil ama trend belirleme konusunda düşüncelerinizi ifade etmeye söz verdiğinizi hatırlatmak isterim...
Ama öyle bir şey yok!!! Dakika çizelgelerine bakarsanız, fiyat her yere sıçrar! Onay bulamadım (gözlerimle çok görünür!) Bu hiçbir yerde! Aynı ret olacak, ama bir gün, bir ay, bir yıl içinde .... SADECE bu süper stat avantajı ile birleşeceğiz!!!!!
Yanılıyorsun.
Birleşirsek, bunun bir nedeni var - FAK ve volatilite ürününün modülü, daha az yayılma!
Bu nedenle, gözünüzle hiçbir şey aramanıza gerek yok, ancak bu parametre ile değerlendirme için bilgisayarın başına oturmanız ve farklı zaman dilimlerinde bir takım araçları çalıştırmanız gerekiyor.
Not: Dikkatimi dağıttığımdan değil ama trend belirleme konusunda düşüncelerinizi ifade etmeye söz verdiğinizi hatırlatmak isterim...
Evet...
Birleşirsek, bunun bir nedeni var - FAK ürününün modülü ve oynaklık yayılmadan daha az! Bu nedenle, gözünüzle hiçbir şey aramanıza gerek yok, ancak bu parametre ile değerlendirme için bilgisayarın başına oturmanız ve farklı zaman dilimlerinde bir takım araçları çalıştırmanız gerekiyor.
Neden sapmalara ihtiyacımız var? Ah-ah-ah-ah, anlıyorum, onlar için FAC'yi düşünüyoruz (yine de bu kısaltmayı sevmiyorum ...).
EURUSD'yi ele alalım:
Yayılma – 3 veya 0.0003?
Onun FAC için yalan söylemesi gerekir [0:1]
Ortalama oynaklık, hangi aralıkta???
Fiyat yavaş hareket ettiğinden ve keneler hızlı hareket ettiğinden, çok güçlü bir negatif otokorelasyon olmalıdır. Söylemeye gerek yok: yukarı, aşağı, yukarı, aşağı...
Ve bundan ne çıkar? Her tıklamadan sonra aşağıyı açın ve tam tersi? :-)))
...
bu konu hakkında biraz
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=618349&postcount=297
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=624720&postcount=326
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=622143&postcount=310
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626115&postcount=334
Not: eurousd için oynaklık değerlerinin sınırlarını söyleyin. Sadece oynaklığı hiç düşünmüyorum. Ve şu anda bu tür hesaplamaları yapamıyorum.
...bu konu hakkında biraz
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=618349&postcount=297
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=624720&postcount=326
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=622143&postcount=310
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626115&postcount=334
Saygı duymak!
Bu başlığı büyük bir ilgiyle okuyorum. Tabii ki, çok fazla sel var, ama görünüşe göre, bu işlerin sırası... North Wind , sitede yayınlanan, makale şeklinde sunulan materyal var mı? Minnettar olurdum. Ayrıca, şu anda ne yaptığınız sorusuyla ilgileniyorum, ticarette en umut verici olarak hangi araştırma alanını düşünüyorsunuz? Burada tartışılan konuda bir eleştirmen ve fikir üreticisi olarak bize katılırsanız sevinirim.
EURUSD'yi ele alalım:
Yayılma – 3 veya 0.0003?
Onun FAC için yalan söylemesi gerekir [0:1]
Ortalama oynaklık, hangi aralıkta???
Sergey, FAK ürününün volatilitesinin yayılmaya eşit “doğasını” anlayamıyorum. Açıkla lütfen. Ampirik olarak türetilmiş mi yoksa bilimsel olarak sezgisel mi?
Sergey, oynaklık ve yayılma boyutları aynı olmalıdır. Bunlar metre ise metre ve kilometre ise her şey kilometredir :-)
Tahmin hesaplamalarımda "ideal" TS modelini kullanıyorum, bu sadece bir parametreyi - beklenen fiyat sıçramasının yönü, bu sıçramanın genliği, enstrümanın seçilen TF üzerindeki oynaklığına eşit olarak tahmin edilebilir veya neredeyse aynı, standart sapması. FAC'nin bir tür fiyat hareketinin diğerine (eş yönlü ve ters yönlü sıçramalar) üstünlüğünün göreceli bir değeri olarak yorumlanabileceği göz önüne alındığında, doğruluk kaybı olmaksızın, TS'nin "ideal" temeline dayandığı söylenebilir. Tahmini gösterge", "ideal tahmin göstergesinin" temelini oluşturan FAC'nin mutlak değeriyle orantılı bir olasılıkla, açılan konum seçiminde hata YAPMAYACAKTIR. Her işlemden puan olarak kar veya zarar, aracın standart sapma değeri ile makul bir şekilde tahmin edilir. Daha sonra, yeterince uzun bir zaman aralığında TS'nin geliri, her biri oynaklıkla çarpılan tüm başarılı ve başarısız işlemler arasındaki fark olarak tahmin edilebilir. Ayrıca, alınan brüt geliri tamamlanan işlemlerin sayısına bağlarız ve işlem başına "ideal" TS'nin karlılığının ortalama istatistiksel tahminlerini elde ederiz:
s(TF)=Volatilite(TF)*{(n+)-(n-)}/N=SSS(TF)*standart sapma(TF) , burada (n+) - pozitif bakiyeli işlem sayısı, (n -) - "negatif" işlem sayısı, N toplam işlem sayısıdır.
Q.E.D.
Oynaklığı tahmin edemiyorsanız, standart sapmayı tahmin edin :-) Fark olmayacak.
Gitmek...
Zaman serisi analizinin ana görevleri.
Bir zaman serisinin istatistiksel analizinin temel amacı, bu serinin mevcut yörüngesini takip etmektir:
1. Ayrıştırmada rastgele olmayan fonksiyonlardan hangisinin mevcut olduğunu belirleyin, yani. göstergelerin türünü belirlemek;
2. ayrıştırmada bulunan rastgele olmayan işlevler için "iyi" tahminler oluşturun;
3. Rastgele artıkların davranışını yeterince açıklayan bir model seçin ve bu modelin parametrelerini istatistiksel olarak değerlendirin.
Zaman serilerinin istatistiksel analizinin temel amacı nedeniyle, listelenen görevlerin başarılı bir şekilde çözülmesi, nihai uygulamalı araştırma hedeflerine ulaşmanın ve her şeyden önce kısa ve orta vadeli tahmin problemini çözmenin temelidir. zaman serisinin değerlerinden. Zaman serilerinin ekonometrik analizinin ana unsurlarını kısaca sunalım.
• Matematiksel-istatistiksel yöntemlerin çoğu, gözlemlerin bağımsız ve eşit olarak dağıtıldığı varsayıldığı modellerle ilgilenir. Aynı zamanda, gözlemler arasındaki bağımlılık, çoğunlukla bu yöntemlerin etkili bir şekilde uygulanmasının önünde bir engel olarak kabul edilir. Bununla birlikte, ekonomi, sosyoloji, finans, ticaret ve diğer insan faaliyeti alanlarındaki çeşitli veriler, gözlemlerin karşılıklı olarak bağımlı olduğu zaman serileri biçiminde gelir ve bu bağımlılığın doğası kesinlikle araştırmacının ana ilgi alanıdır. Bu tür bağımlı gözlem dizilerini incelemek için bir dizi yöntem ve modele zaman serisi analizi denir. Zaman serilerinin ekonometrik analizinin temel amacı, mümkün olduğunca, mevcut gözlem serilerini yeterince tanımlayan ve her şeyden önce aşağıdaki görevleri çözmek için temel oluşturan basit ve ekonomik olarak parametreli modeller oluşturmaktır:
(a) analiz edilen zaman serilerini oluşturan gözlemlerin oluşum mekanizmasını ortaya çıkarmak;
(b) zaman serisinin gelecekteki değerleri için optimal bir tahmin oluşturmak;
(c) analiz edilen süreçleri yönetmek ve optimize etmek için bir stratejinin geliştirilmesi.
• Bir zaman serisini oluşturan gözlemlerin oluşumundan bahsederken, bu gözlemlerin etkisi altında oluşturulabileceği dört tür faktör akılda tutulmalıdır (ve mümkünse model bir şekilde tanımlanmalıdır): uzun vadeli, mevsimsel, döngüsel (veya fırsatçı) ve rastgele. Aynı zamanda, dört türün tümünün faktörleri, belirli bir zaman serisinin değerlerini oluşturma sürecine mutlaka katılmamalıdır. Bu faktörlerin eylemini belirleme ve modelleme sorunlarının başarılı çözümü, esası önceki paragrafta belirtilen nihai uygulamalı araştırma hedeflerine ulaşmak için temel başlangıç noktası olan temeldir.
• Kronolojik sıraya göre düzenlenmiş ayrık bir gözlem dizisini analiz etmeye başlarken, öncelikle bu dizinin değerlerinin oluşumunda tamamen rastgele olanlardan başka faktörlerin gerçekten rol oynayıp oynamadığından emin olunmalıdır. Aynı zamanda, "tamamen rastgele", yalnızca, etkisi altında, karşılıklı olarak ilişkisiz ve aynı şekilde dağılmış rastgele değişken dizilerinin üretildiği, sabit (zamandan bağımsız) ortalamalara ve varyanslara sahip olan rastgele faktörler anlamına gelir. Sorunun cevabı, örneğin "seri testler", Abbe testi, Box-Pearce ve Lung-Box testleri kullanılarak ilgili hipotezin istatistiksel bir testi yapılarak elde edilir.
Böyle bir istatistiksel hipotezi test etmenin bir sonucu olarak, mevcut gözlemlerin karşılıklı olarak bağımlı olduğu (ve muhtemelen eşit olmayan şekilde dağıldığı) ortaya çıkarsa, bu seri için uygun bir model seçimine geçerler. Bu seçimin gerçekleştirildiği model seti genellikle aşağıdaki model sınıflarıyla sınırlıdır:
(a) bir durağan zaman serisi sınıfı (esas olarak "rastgele artıkların" davranışını tanımlamak için kullanılır),
(b) deterministik bir trend ile durağan bir zaman serisinin toplamı olan durağan olmayan bir zaman serisi sınıfı,
(c) Serilerin art arda türevlenmesiyle (yani, bir dizi düzeyden birinci veya daha yüksek düzeydeki bir farklar dizisine geçerek) ortadan kaldırılabilen, stokastik bir eğilime sahip durağan olmayan bir zaman serisi sınıfı.
Zaman serilerinin ekonometrik analizinin bir parçası olarak, (a) ve (b) sınıflarında yer alan serileri, son uygulamayı takiben [bkz. TS sınıfı -serisi (eğilim durağan seriler - deterministik bir eğilime göre durağan seriler). (b) sınıfına ait durağan zaman serileri için yeterli bir yöntem, seriden deterministik bir trendin çıkarılmasıdır. Aksine, (c) sınıfına ait seriler için, durağan seriler için yeterli bir yöntem, bir dizi düzeyden bir dizi farka (birinci veya daha yüksek dereceden) geçiştir.
• Durağan (geniş anlamda) zaman serileri, ortalamalarının, varyanslarının ve kovaryanslarının hesaplandıkları zamana bağlı olmamasıyla karakterize edilir. Durağan bir zaman serisinin üyeleri arasında var olan karşılıklı bağımlılıklar, kural olarak, p-mertebesinde otoregresif modeller (AR(p)-modelleri), q-düzeyinde hareketli ortalama modelleri (MA(q) çerçevesinde yeterince tanımlanabilir. -modeller) veya p ve q sırasının kalanında hareketli ortalama otoregresif modeller (ARMA(p, q) modelleri).
• Bir zaman serisi, k dereceli bu serinin ardışık farkları (ancak daha düşük dereceli değil!) durağan bir zaman serisi oluşturuyorsa, k dereceli tümleşik (entegre) olarak adlandırılır. Mevsimsel bileşen içeren seriler de dahil olmak üzere bu tür serilerin ekonometrik uygulamalı problemlerdeki davranışı, otoregresyon modelleri ile oldukça başarılı bir şekilde tanımlanmıştır p, k ve q dereceli entegre hareketli ortalama (ARIMA(p, k, q)-modelleri) ve bunların bazı modifikasyonları. En basit stokastik trend modeli olan rastgele yürüyüş süreci (ARIMA(0, 1, 0)) da bu sınıfa aittir. Rastgele yürüyüş artışları, bir dizi bağımsız, aynı şekilde dağıtılmış rastgele değişkenler ("beyaz gürültü") oluşturur. Bu nedenle rastgele yürüme süreci “entegre beyaz gürültü” olarak da adlandırılır.
• Bir modeli belirli bir zaman serisine uydurmak, bu, uygun bir parametrik model ailesini uygun bir çözüm kümesi olarak belirlemek ve ardından mevcut gözlemlere dayalı olarak model parametrelerini istatistiksel olarak tahmin etmek anlamına gelir. Tüm bu süreç, model tanımlama süreci veya basitçe tanımlama olarak adlandırılır. Bir zaman serisi modelini doğru bir şekilde tanımlamak için, incelenen zaman serisinin durağan olup olmadığına, deterministik bir eğilime (yani, deterministik bileşenlerin toplamı ve durağan bir seriye) göre durağan olup olmadığına veya bir stokastik trend içerip içermediğine karar vermek gerekir.
Bazen, militan taşkınların açıklamalarıyla karşı karşıya kaldığımda gülmekten ölüyorum! Bu sadece bir tür sirk, anaokulunda olmalılar - matematik öğrenmek için, ama hayır, yaş aynı değil! Generaller, lanet olsun.
İlginç bir şekilde, çoğu forumda gelişen durum (bizimki, belki de nadir bir istisna), "tüccarların" ana grubunun - forum katılımcılarının okuma yazma bilmediğini ve kural olarak kusurlu insanlar olduğunu açıkça göstermektedir. Bu, belki de sadece umutsuzluk ve seçici bunama nedeniyle piyasaya çıktı.
Üzgünüm, dayanamadım.
... North Wind , sitede yayınlanan, makale şeklinde sunulan materyal var mı? Minnettar olurdum. Ayrıca, şu anda ne yaptığınız sorusuyla ilgileniyorum, ticarette en umut verici olarak hangi araştırma alanını düşünüyorsunuz? Burada tartışılan konuda bir eleştirmen ve fikir üreticisi olarak bize katılırsanız sevinirim...
Hayır, makale şeklinde bir materyal yoktur ve olması muhtemel değildir. Çeşitli nedenlerle ve bunlardan biri zaman eksikliğidir.
Her şeyden biraz yapıyorum, ama çoğunlukla, tabii ki, stokastik yöntemler açısından. Aynı uyumsuzluk sorunu, ama görünüşe göre, klasikler tarafından formüle edildiği gibi saf biçiminde değil.
Bu konuyu, en azından bir zamanlar bu yolda yürüdüğüm gerçeğiyle ilgiyle okudum. Zaman analizi yöntemlerinden kişisel olarak "tırtıl" ı beğendim. Ancak yine de An.Time.Ryadov yöntemini saf haliyle kullanmak mümkün değildi.
... Bazen, militan selcilerin açıklamalarıyla karşı karşıya kalınca gülmekten ölüyorum! Bu sadece bir tür sirk, anaokulunda olmalılar - matematik öğrenmek için, ama hayır, yaş aynı değil! Generaller, kahretsin...
:) dikkat etme bu, babamızın ve oğlunun inayeti ve ruhunun inayetiyle, imanımızın kuvvetinin bir imtihanı olarak bize yukardan indirilmiş bir imtihandır :):)))