Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 194
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
Yurixx'e cevap vermek zor değil, ancak tahmin yapmak neredeyse aynı,
hava tahmin etmek için ne. "Falcı" - kırbaçlanan çocuk :-)))
Şu anda GBP/USD çifti üzerinde çalışıyorum, burada oynaklık EUR/USD'den daha fazla.
Sonuç olarak, daha fazla fırsat var. :)))
Diyelim ki, her biri bir olayın olasılığını gösteren iki göstergem var (örneğin, fiyatın en az N puan artacağı). Göstergeler elbette birbiriyle ilişkilidir ve korelasyon katsayılarını hesaplamak mümkündür. Bu iki sayıya dayalı olarak bir olayın kümülatif olasılığını nasıl hesaplayabilirsiniz?
İddiamın kesin bir kanıtını veremem.
Bu durumda, bazı ikili dedektörlerin bir analogu ile uğraşıyoruz. Detektörün p olasılıkla numunede bir maddenin varlığını göstermesine izin verin. Yeterli sayıda ölçüm gerçekleştirdikten sonra, N, p * N durumlarında, bu maddenin gerçekten numunede bulunuyorsa varlığının onayını alacağımız ve (1-p) * N varlığının onayını alacağımız açıktır. - orada değilse. Böylece, bire yakın bir kesinlikle (1-(1-p)^N gibi), yeterli sayıda deney N ve (1-p)*N-p*N>N verildiğinde, gerçeği belirleyebiliriz. Bunu yapmak için, dedektör okumalarının toplamının hangi değere, p*N'ye veya (1-p)*N'ye yakınsadığını görmek yeterlidir. Tek bir dedektörle ardışık olarak N deney yapmak ile bir deneyde aynı anda N dedektör kullanmak arasında bir fark olmadığı açıktır.
Bu örnek, her ölçümdeki her dedektör için rastgele bir olasılık p[i]>0.5 olması durumuna kolayca genelleştirilebilir. Benzer şekilde tartışarak:
Yeterli sayıda N ölçümü gerçekleştirdikten sonra, SUM(p[i]) (toplama i=1...N yapılır) durumlarında, gerçekten örnekte mevcutsa bu içeriğin varlığını teyit edeceğiz, ve SUM(1-p[ i]) varlığının kanıtı - orada değilse. Tüm işaretlenmiş göstergelerin toplamı SUM(p[i]) veya daha fazla olma eğilimindeyse, olay meydana gelecektir. Tüm sinyallenmiş göstergelerin toplamı SUM(1-p[i]) veya daha az olma eğilimindeyse, olay oluşmayacaktır. Bu genel durumda sonuçların olasılığı hakkında bir şey söyleyemem - yeterli bilgi yok, ancak belirli bir durumda olay bir olasılıkla gerçekleşecek:
Р=1-П(1-p[i]), burada çarpım tüm i=0...N ve p[i]>0.5 üzerinden yürütülür,
tüm N göstergeleri aynı anda sinyal verdiyse.
Şu anda GBP/USD çifti üzerinde çalışıyorum, burada oynaklık EUR/USD'den daha fazla.
Sonuç olarak, daha fazla fırsat var. :)))
Garip bir şekilde, her iki para biriminin de oynaklığı her zaman yaklaşık olarak aynı kabul edilmiştir. Ve günlük çubukların (Yüksek-Düşük)/ Haftanın günlerine göre ortalama nispi aralığının hesaplanması bunu doğrular:
EURUSD_1440_Day_of_Week_1 0.007266
EURUSD_1440_Day_of_Week_2 0.007871
EURUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007981
EURUSD_1440_Day_of_Week_4 0.008332
EURUSD_1440_Day_of_Week_5 0.008522
GBPUSD_1440_Day_of_Week_1 0.007224
GBPUSD_1440_Day_of_Week_2 0.007431
GBPUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007535
GBPUSD_1440_Day_of_Week_4 0.007863
GBPUSD_1440_Day_of_Week_5 0.008052
Her bir değeri hesaplamak için haftanın ilgili günü için 100 günlük çubuk alınmıştır.
Başka bir şey de, pip cinsinden ortalama mutlak aralığı (ortalama göreli aralık)*Kapat[0] formülünü kullanarak hesaplarsanız, Kapat[0] fiyatının değeri para birimleri için doğal olarak farklı olduğundan, bu değer elbette farklı olacaktır. . Ancak burada "daha fazla fırsat" nerede saklanabilir - tamamen anlaşılmaz mı? Sonuçta, sadece bir stop zararınız var ve GBPUSD'de kar almak, para birimleri arasındaki orana yaklaşık bir buçuk kat ölçeklendirilecek mi? Yani, stratejinin karlılığı aynı kalacaktır!
Volatilite için teşekkürler. Bir soruda daha yardımınızı istemek istiyorum.
Diyelim ki, her biri bir olayın olasılığını gösteren iki göstergem var (örneğin, fiyatın en az N puan artacağı). Göstergeler elbette birbiriyle ilişkilidir ve korelasyon katsayılarını hesaplamak mümkündür. Bu iki sayıya dayalı olarak bir olayın kümülatif olasılığını nasıl hesaplayabilirsiniz?
Şimdiden teşekkür ederim.
"Piyasanın Yeni Büyücüleri"nden (Erkhardt):
"... Normal bir olasılık dağılımını varsayan çalışmaların sonuçlarından farklı olacak sağlam yöntemler kullanmanın başka pratik sonuçları var mı?
— Önemli bir uygulama, belirli bir pazar için birkaç göstergeye sahip olduğunuz durumla ilgilidir. Soru ortaya çıkıyor: birkaç göstergeyi en etkili şekilde nasıl birleştirirsiniz? Belirli kesin istatistiksel ölçümlere dayalı olarak, çeşitli göstergelere ağırlıklar atanabilir. Ancak, her bir göstergeye atanan ağırlıkların seçimi genellikle özneldir.
Sağlam istatistiklerle ilgili literatürde, çoğu durumda en iyi stratejinin ağırlık vermek değil, her göstergeye 1 veya 0 değeri vermek olduğunu göreceksiniz. Başka bir deyişle, göstergeyi kabul edin veya reddedin. Bir gösterge prensipte kullanılabilecek kadar iyiyse, diğerlerine eşit bir ağırlık vermek için yeterince iyidir. Ve bu standardı karşılamıyorsa, endişelenmemelisiniz.
Aynı ilke, esnaf seçimi için de geçerlidir. Varlıklarınızı farklı işlemler arasında en iyi nasıl dağıtırsınız? Yine, dağılımın tek tip olması gerektiğini tartışacağım. Ya ticaret fikri yürütülecek kadar iyidir - ki bu durumda tam olarak uygulanmalı - ya da hiç ilgiyi hak etmiyor."
Teorinin yasalarını bilmemekten kaynaklanan iç memnuniyetsizliği hissederek, olayları Montecarlo'ya göre oynayan bir kod yazdım ve her biri bir sonraki olayı p[i] olasılığıyla tahmin eden N gösterge ekledim. Ardından, yalnızca TÜM göstergelerin okumalarının eşleştiği durumları filtreledim ve bu durumda olayın doğru tahmininin yüzdesini hesapladım.
Ne düşünüyorsun? ... TÜM göstergelerin EŞ ZAMANLI çalışmasıyla doğru bir tahmin olasılığının, her birinin olasılıklarının aritmetik ortalamasından başka bir şey olmadığı ortaya çıktı:
P=SUM(p[i])/N, toplama yapılır i=1...N.
Açıkçası? Şok oldum!
Sonuç olarak, birkaç gösterge aynı anda kullanıldığında bir olayı doğru tahmin etme olasılığı P, tek başına en güvenilir göstergenin kullanılmasından daha azdır!!! Yani, birkaç göstergenin ortak kullanımı, tahminin güvenilirliğinde gözle görülür bir artışa yol açmaz.
solandr
Bilmiyorum, görünüşe göre geri dönüşler hakkındaki ana düşüncelerimi burada zaten özetledim. Bunların hepsi, muhtemelen zaten burada herkes tarafından neşelendirilen birinci ve ikinci derecelerin aynı "yakınsayan" gerilemeleridir ....
Böyle bir şey yok, yaklaşımınız çok ilginç. İstatistiklere ve “gözle” bir yaklaşıma dayanacağınızı varsaydım. Aklıma gelen tek şey "akıllı pencere" yapmak. Onlar. mevcut eğilimi ve dolayısıyla olası bir geri dönüş bölgesini, örneğin ATR'yi (biraz yeniden yazılması gerekecek) kontrol etme görevini belirledik, bu nedenle algoritma aşağıdaki gibi olabilir (fikrin özünü belirtiyorum) kendisi):
1. mevcut trendi (veya daha doğrusu, bazı ilginç fiyat hareketlerini) aramak
2. Bulunan trendin (hareket) başlangıcını simgeleyen bir çubuk bulun
3. Bulunan çubuğa göre bu hareket için pencereyi düzeltin (hesaplayın, düzeltin)
4. fiyatla birlikte hareket edin ve ATR'nin sınıra ne zaman yaklaştığını görün
5. yaklaştı ... bir U dönüşü mümkün ...
6. trendin sonu - yenisini arıyoruz, her şeyi tekrarlıyoruz
Henüz denemedim, plana göre, başka bir iş, ama yakında yapacağım. Onlar. "zor" bir pencere kullanarak gelen gecikmeyi ortadan kaldırmanın bir yolu gibi. Yoksa ATR'de çok önemli bir şey mi anlamıyorum? :o)
Yurixx , sıra merkezlemenin ne olduğunu hatırladım! Yanılmıyorsam işler böyle. Birkaç tane var:
X[0], X[1], X[2], X[3], X[4]
Ortalanmış seri aşağıdaki gibi elde edilir (kelimelerden daha kolay bir formülle):
X[0], değer yok
X[1]=(X[0]+ X[1]+ X[2])/3
X[2]=(X[1]+ X[2]+ X[3])/3
X[3]=(X[2]+ X[3]+ X[4])/3
X[4] değer yok
avallar
Vay, yani tek ben değilim. Yani, oynaklığı öven bir sürü makale okudum ama nedense bana ne vereceğini anlamadım. :hakkında)
Örneğin, http://forex.kbpauk.ru/showflat.php/Cat/0/Number/40044/page/0/fpart/1/vc/1
Avals , teşekkürler, ilginç malzeme.
Nötron
Sonuç olarak, birkaç gösterge aynı anda kullanıldığında bir olayı doğru tahmin etme olasılığı P, tek başına en güvenilir göstergenin kullanılmasından daha azdır!!! Yani, birkaç göstergenin ortak kullanımı, tahminin güvenilirliğinde gözle görülür bir artışa yol açmaz.
Oldukça doğru. Tam da bu nedenle, Vladislav'ın stratejisini analiz ederken, ana (güvenilir) gösterge olarak yalnızca Hurst göstergesini bıraktım ve güvenilir kanalları seçmenin "rekabetçi" yaklaşımını terk ettim.
...
P=SUM(p[i])/N, toplama yapılır i=1...N.
Açıkçası? Şok oldum!
Sonuç olarak, birkaç gösterge aynı anda kullanıldığında bir olayı doğru tahmin etme olasılığı P, tek başına en güvenilir göstergenin kullanılmasından daha azdır!!! Yani, birkaç göstergenin ortak kullanımı, tahminin güvenilirliğinde gözle görülür bir artışa yol açmaz.
Mdaaaa...
Bir önceki yazının sonunu daha çok beğendim. :-))
Muhtemelen kendim formül tarafından yönlendirildiğim için
tüm N göstergeleri aynı anda sinyal verdiyse.
Belki birkaç göstergenin kullanılması tahminin güvenilirliğini artırmaz? bilmiyorum. Ancak, fiziksel düşünce tarzım bu sonuca katılmak istemiyor. İçimden bir ses bana burada bir şeylerin yanlış olduğunu söylüyor.
Göstergeler bağımsız olsaydı, o zaman P=1-P(1-p[i]) formülüne güvenme eğiliminde olurdum. Ancak, tüm göstergeler bir fiyat serisi temelinde oluşturulduğundan, hepsinin bir dereceye kadar bağımlı olması muhtemeldir. Bu nedenle bu formülü koşulsuz kabul edemezdim. İşte bu yüzden korelasyon katsayısını kullanarak biraz açıklama yapmak istedim.
Olasılığın aritmetik ortalama olarak tanımlandığı sonucu aynı nedenlerle bana uymuyor. Durumun fiziksel anlamının temel bir analizi şunları söylüyor.
Olasılığın gerçekten de (kesinlik için) iki olasılığın p1 ve p2'nin aritmetik ortalaması olarak hesaplandığını varsayalım. Bu iki gösterge tam olarak ilişkiliyse (yani katsayı=1), o zaman р1=р2=р0 ve (р1+р2)/2=р0 - her şey doğru görünüyor. Ancak katsayı = 0 ise, bir çelişki ortaya çıkar. p1 ve p2 bağımsız olduğundan, aynı anda ölçümler yapılabilir. Ve sonra, büyük sayıların limitinde, pozitif sonuçların toplam sonuç sayısına oranı 2. limite bile değil 3. limite yönelmelidir: p1, p2 ve (p1 + p2)/2. Burada bir şeyler yanlış.
Maalesef Monte Carlo yönteminin özünü bilmiyorum. Ama belki de onu yeniden üreten algoritmadır?
Aynı şekilde, bir rasgele sayı üreteci gerçekte yalnızca sözde rasgele bir diziyi nasıl oluşturur?
Belki de gerçek şu ki, bu N göstergeler bağımsız değil, yani birbirleriyle ilişkililer mi?
Belki mantığım yanlıştır?
Göstergeler ile hepsinin bir birincil seriden elde edildiğine dayanan ana sonuçlar arasındaki bağımlılığın (ilişkinin) varlığına gelince, burada iki ana nedenden dolayı katılmıyorum:
1, tüm göstergelerin birbirine bağlı olmayacağından emindir (örneğin, ATR ve MA'nın herhangi biri). Kontrol etmek kolaydır.
2 bu göstergelerin temelde farklı bir kullanımı vardır ve bu nedenle sonuç (örneğin, MACD ve aynı MA)