Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 224
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
H değerine göre, işarete bağlı olarak pozitif veya negatif
aralığın sonunda ve başında fiyat değerlerindeki fark. olarak hesaplanır
=(Aralığın Sonundaki Fiyat Değeri-Aralığın Başındaki Fiyat Değeri)/N, ile
bu sadece 1 veya -1 değerlerini alabilir.
Küçük H değerleri için kene grafiğini incelersek, kene başına fiyatın 2H, 3H veya daha fazla değiştiği bir durum mümkündür. Bu durumda Fiyat Değişikliğinin önemi nedir?
H değerine göre, işarete bağlı olarak pozitif veya negatif
aralığın sonunda ve başında fiyat değerlerindeki fark. olarak hesaplanır
=(Aralığın Sonundaki Fiyat Değeri-Aralığın Başındaki Fiyat Değeri)/N, ile
bu sadece 1 veya -1 değerlerini alabilir.
Küçük H değerleri için kene grafiğini incelersek, o zaman bir durum mümkündür.
kene başına fiyat 2N, 3N veya daha fazla değişir. Bu durumda ne önemi var
Fiyat değişikliği ?
Evet, burada bir yanlışlık var. Delta modülasyonundaki fenomene "eğim aşırı yüklenmesi" denir.
Negatif olarak değerlendirilir. Prensip olarak, formülün kendisi doğrudur. Sonra şöyle:
Fiyat değişikliği - fiyat değerinin değiştiği aralık
H değerine göre, işarete bağlı olarak pozitif veya negatif
aralığın sonunda ve başında fiyat değerlerindeki fark. olarak hesaplanır
=(Aralık Sonundaki Fiyat Değeri-Aralığın Başındaki Fiyat Değeri)/ N , ile
bu sadece tamsayı değerlerini pozitif olarak alabilir
hem de olumsuz olanlar.
Buna göre, 2H, 3H vb. durumunda 2, 3 vb.'ye eşit olacaktır.
solandr'ın ipucu sayesinde siteden kene arşivini indirdim.
Parselin tekrar gönderilmesine gerek yoktur.
Teşekkür ederim.
...Şimdi, eş yönlü ile ne demek istediğinizi anlamak istiyorum ve
ters yönlü fiyat artışları?
Çizime bakalım.
Fonksiyon aralığından Open[i-1]'den Open[i]'ye olan bölümü, Open[i-2]'den Open[i-1]'e olan bölüme göre ters yönlü bir fiyat sıçraması olarak görüyorum. . Sıçramanın ters yönü için kriter, eşitsizliğin yerine getirilmesidir:
(Aç[k]-Aç[k-1])*(Aç[k+1]-Aç[k])<0 .
Open[i]'den Open[i+1]'e olan bölüm Open[i-1]'den Open[i]'ye göre eş yönlüdür. Atlamanın eş yönlülüğünün kriteri, eşitsizliğin yerine getirilmesidir:
(Aç[k]-Aç[k-1])*(Aç[k+1]-Aç[k])>0 .
Şimdi dikkatimizi Pastukhov'un eserinde yazdıklarına çevirelim:
Vt ve Ut , esasen, H ile çarpılan tüm atlamaların sayısıdır.
Nt ve Mt , basitçe tüm karşı yönlü atlamaların toplamıdır.
Ardından, yukarıdaki yazıda alıntıladığım ifade:
FAK=1-2/H , sağ.
Grans'a
Serezha, fiyatın davranışına bak ve söyle bana: Bu trend olan bir piyasa mı yoksa bir geri çekilme mi?
Doğru şekilde! - Kesin olarak cevap vermek imkansız - soru doğru sorulmamış. TF=1'de - bu belirgin bir trend piyasasıdır. Aslında, komşu sıçramaların zaman serisinin herhangi bir kısmı için toplam her zaman pozitiftir ve pozisyon fiyat hareketi yönünde açılmalıdır. TF=50'de tam tersine, belirgin bir düzlük gözlemliyoruz! Aslında, komşu sıçramaların ürünlerinin zaman serisinin (TF=50) herhangi bir bölümünün toplamı her zaman negatiftir ve pozisyonlar önceki fiyat hareketi yönüne karşı açılmalıdır.
Şimdi, toplamın ne kadar "uzunluk" olması gerektiği hakkında bir iki kelime. Sonuçların istatistiksel önemi hakkında zaten yazdım. Tek bir sonuç var, toplamın terim sayısı en az 100 olmalıdır. Bu durumda elde edilen sonuçların dalgalanmaları %10'u geçmeyecektir. Bu muhtemelen uygulanan amaçlar için yeterli doğruluktur.
Şimdi, dikkat! Bir önceki gönderideki çiziminize bakın. Bir trend olarak gözlerinizle vurguladığınız şey, güvenilir seçim için yaklaşık yüz bölmeye sahip olmalıdır. Bu bölüm 100 aralığa bölünürse, TF, trendi gözlerinizle "vurguladığınızdan" 100 kat daha az olacaktır. Ve yüz kat daha küçük bir TF'de daire olmayacağı da bir gerçek değil! Kosinüs örneğini hatırlayın. Ancak kazanabileceğiniz güvenilir bir daire olacaktır. Bu görünen paradoksu düşünün.
Şimdi "trend"inizi 100 aralığa değil, 10'a bölelim. Oh! Gerçekten de, komşu fiyat sıçramalarının ürünlerinin toplamı pozitiftir - TREND! Evet, ancak şimdi, tanımlama hatası %30 düzeyinde. Buna "stokastik eğilim" denir.
Her neyse, bunu başka bir şekilde açıklayamam.
FAC pozitifse, o zaman deterministik bir trend durumumuz var, FAC negatifse, o zaman deterministik bir düz veya başka bir deyişle, fiyat davranışının bir geri dönüş niteliği var.
Her neyse, bunu başka bir şekilde açıklayamam.
Sergey, sabırlı açıklama için teşekkürler. Belki de mantığınızda haklısınız. Sanırım birimizin bu sorunu çözme konusundaki görüşümüzü değiştirmesi zaman alacak. Bana kalırsa, kendimden sadece aşağıdakileri not edeceğim:
Ben herhangi bir paradoks görmüyorum. Seriyi aralara bölmüyorum. Bu operasyonun hiçbir gerekçesi olmadığını ve çok büyük bir yanlışı beraberinde getirdiğini düşünüyorum. Tüm seriyi herhangi bir pencere kullanmadan analiz ediyorum.
Bir trende ihtiyacım yok. Okumalar arasındaki bağlantının gücünden memnunum. Genel olarak, bu tahmin için yeterlidir (daha önce örnekler verdim).
Trendi gözlerimle vurgulamıyorum. Bunun bir trend olup olmadığından emin olmam gerekiyorsa, ek bir kriter kullanırım. Bu kriter temelinde yapılan sonuç, gözler tarafından onaylanır. Bu doğru, daha doğrusu.
sin() işlevi 2.127 istatistik değerine sahiptir. Onun için, “trend yok” kriteri (0: 1.9) içindedir ve hemen hemen bu sınırlar içine girer. Bu benim yaklaşımımda "düz"e yakın bir durum olarak sınıflandırılabilir.
Pastukhov'un dönüşümleri bir anlamda diziyi "kaba" hale getirmekte ve tamamen farklı bir kullanıma yöneliktir. Otokorelasyon da dahil olmak üzere herhangi bir yöntemle trendi belirlemek için bu dönüşümleri kullanma lehine ikna edici bir argüman görmüyorum.
Trend algılama tekniği herhangi bir girdi parametresine sahip olmamalıdır. Bunlardan iki tanesine sahipsiniz: birincisi pencerenin boyutu, ikincisi kagi, rengo ... oluşumları için parametreler. Sadece orijinal satır! Herşeye sahip!
... Ardından, yukarıdaki yazıda alıntıladığım açıklama:
FAK=1-2/H , sağ...
Kabul ediyorum, haklı olduğumdan biraz bile şüphelendim. Ama hızlıca
fikrini değiştirdi. Sana da aynısını yapmanı öneririm.
Tamam, cehenneme, N-Hurst ile, hepsi aynı, hesaplama algoritmaları herkes için değil
açık, hadi SSS'ye bakalım. Bunun bir fonksiyon olduğunu anlıyorum.
otokorelasyon . Formüller muhtemelen burada veya ders kitaplarında bulunabilir.
Öğreticiye baktım ve Statistica'daki FAC uygulamasına baktım.
Üç veri dizisi oluşturdum, ilki: 1, -1,1, -1, vb.
İkinci sıra: 2, -2,2, -2, vb.; ve üçüncü 2, -1,2, -1 vb. Onlar için H-volatilitesi,
sırasıyla 1, 2 ve 1.5. İstatistikte hesaplanan FAC değeri
gecikme = 1, her üç seri için –0.995, genellikle doğaldır,
otokorelasyon anlayışına dayanmaktadır. Gecikme =2 için 0,993 olacak, vb...
Dikkatinizi çekiyorum, üç sıra tamamen farklı
H-volatilitesi ve FAC'ye göre aynı (aynı gecikme için).
İşte bunlardan biri veya FAK'ınız genel olarak kabul edilenle aynı değil veya sizin
mantık hatası vardı.
İşte bunlardan biri veya FAK'ınız genel kabul görmüş olanla aynı değil veya sizin
mantık hatası vardı.
North Wind , ben FAK'ta bir dizi birinci farkta, sen de orijinal dizide oynuyorum. Bu nedenle fark.
Tabii ki, iki seri X ve Y tanımlanırsa, korelasyon katsayısı şu formülle hesaplanır:
r=TOPLA(X*Y)/TOPLA(X^2) .
Şimdi otokorelasyon katsayısının tanımına geçersek, elimizde:
r=TOPLA(X[i]*X[i-1])/TOPLA(X[i]^2) ,
ondan ilk farklılıklara geçerek şunu elde ederiz:
r=TOPLA{(X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i])}/SUM(X[i]-X[i-1])^2) ,
veya, ilk yaklaşıma göre:
r=SUM{sign((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N , burada N toplama penceresidir.
Bu tam olarak iddia edilen şeydi.
... North Wind , ben FAK dizisinde birinci farklar dizisinde, siz de orijinal dizide oynuyorum. Bu nedenle fark.
Tabii ki, iki seri X ve Y tanımlanırsa, korelasyon katsayısı şu formülle hesaplanır: ...
"1, -1,1, -1,1, -1 ..." verdiğim örneğe dikkatinizi çekiyorum,
birinci farklar şeklinde "-2,2,-2,2 ..." dizisine dönüştürülür. Bu seriler için FAC (gecikme=1)
boyut olarak aynıdır ve tamamen teorik kavramlara karşılık gelir,
bu tür seriler için önceki değerle korelasyonun olduğunu iddia ederek
yaklaşımlar 1. Aynı zamanda, dikkate alınan bu seriler için H-volatilitesi farklıdır ,
yani, formülünüzün tam olarak doğru olmadığı ortaya çıkıyor.
Burada iki satır X ve Y kullanılmadı. Sadece kontrol için
Üç seri veri birbirinden bağımsız olarak hesaplanmıştır.
Bunu yapabilirsiniz, "3, -3,3, -3 ..." ve "1, -1,1, -1 ..." serisi için FAC'yi hesaplarsınız,
sonucu göster, H-volatilitesini hesaplıyorum. Sonra karşılaştırırız.
Bunu yapabilirsiniz, "3, -3,3, -3 ..." ve "1, -1,1, -1 ..." serisi için FAC'yi hesaplarsınız,
sonucu göster, H-volatilitesini hesaplıyorum. Sonra karşılaştırırız.
İlk satır için:
FAC=TOPLA{işaret((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N={işaret((-3-3)*(3 -(-3))+işaret((3+3)*(-3-3)+...+}/N=
={-1+(-1)+...+(-1)}/N=-1,
H-uçuculuk (H ile gösterilir),
Н =(tüm fiyat hareketlerinin mutlak değerlerinin toplamı)/(hareket inversiyonlarının toplamı)=h*N/N= 1 *h, burada h=3.
FAK anlam olarak boyutsuzdur. H-volatilitesi genlik boyutuna sahiptir, bu nedenle karşılaştırma için onu h'ye normalleştiriyoruz.
FAC=1-2/H belirttim, -1=1-2/1=-1 yani elimizde var. Kimlik.
İkinci sıra için:
FAC=-1,
H=h*N/N=1*h, burada h=1.
-1=1-2/1=-1 yani. Kimlik.
Q.E.D.
sonucu göster, H-volatilitesini hesaplıyorum. Sonra karşılaştırırız.
İlk satır için:
FAC=TOPLA{işaret((X[i]-X[i-1])*(X[i+1]-X[i]))}/N={işaret((-3-3)*(3 -(-3))+işaret((3+3)*(-3-3)+...+}/N=
={-1+(-1)+...+(-1)}/N=-1,
Evet katılıyorum. Sadece ben farklı düşündüm ama sonuç aynı.
H-uçuculuk (H ile gösterilir),
Н =(tüm fiyat hareketlerinin mutlak değerlerinin toplamı)/(hareket inversiyonlarının toplamı)=h*N/N= 1 *h, burada h=3.
FAK anlam olarak boyutsuzdur.
Evet bencede.
H-volatilitesi genlik boyutuna sahiptir, bu nedenle karşılaştırma için onu h'ye normalleştiriyoruz.
Ve burada yanlış. Her şey zaten h olarak ayarlanmıştır. Yani normalleşmeye gerek yok.
FAC=1-2/H belirttim, -1=1-2/1=-1 yani elimizde var. Kimlik.
"Normalleştirme" nedeniyle, =1 olduğunda tüm durumları tek bir duruma düşürürsünüz.
Ek olarak, H-volatilitesini hesaplamak için "doğrudan" bir formül yerine, şuna benziyorsunuz:
kendinizinkini kullanın, ancak hatalı, bu nedenle bir hatayla elde ettiğiniz sonuç.
İkinci sıra için:
FAC=-1,
H=h*N/N=1*h, burada h=1.
-1=1-2/1=-1 yani. Kimlik.
Q.E.D.
Daha sonra FAC ve H-volatilitesini hesaplayalım.
başka bir satır, örneğin 3, -1,3, -1, vb. FAC'nin =-1, H-ox =2 olacağını onaylıyorum.
H-bölümü h=1'de gerçekleştirilir. Fark almaya gerek yok seri en saf haliyle.
Bu arada, bir başka ilginç seri örneği, 1,2,-3,1,2,-3. Ne işe yarayacağını düşünüyorsun?