基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 237 1...230231232233234235236237238239240241242243244...309 新评论 Forex Trader 2007.01.29 21:33 #2361 尤里 和北风，谢谢你的澄清。直觉上我不太喜欢它，但我们会看到。 Forex Trader 2007.01.29 23:04 #2362 到新创公司 谢尔盖，这里有一个非常粗糙但正确的维纳过程模拟。这个随机过程是由一个收敛数列的总和来模拟的，其中N一般来说是无穷大。 一般来说，问题在于下一个元素不是以与前一个元素相加的方式得到的。这些元素是独立的，这也是随机过程的属性之一。 给定的方法（或者说它不是一种方法，而是N. Wiener得出的公式）也不能应用于建模。通常情况下，维纳过程是用蒙特卡洛方法建模的。但我的机器对这种方法来说相当弱。 满意的是，我赶紧指出，随着N的增加，我的标准记录了计数和 "记忆长度 "的连接强度的下降。 N=50000 N=100000 呵，在这一点上，我不再证明什么了。我所想要的--我检查并告诉了，我给出了所有的论据。非常感谢你的想法，谢尔盖，你又帮助了我。:о))) Forex Trader 2007.01.30 06:30 #2363 好了，现在大家已经达成了局部共识，让我们用帕斯图霍夫的方案来模拟真实的交易。 为了建立模型，我们对2006年的欧元兑美元（点差=1点）、欧元兑瑞郎（点差=2点）、欧元兑英镑（点差=2点）进行了测试。因为在对这些交易对的估计中，仁科方案获得了很大的回报，所以只对仁科方案进行了真实交易的建模。只有一个优化参数--分区幅度（垂直砖块大小）。起始规模取自对每个货币对的评估结果（"基于艾略特波浪理论的交易策略" 26.01.07 15:47），然后以更小的分割规模进行计算，以此类推，直到提取出当年的最大利润。真实交易的模拟结果显示如下。 下图显示了收益率曲线和其平滑值之间的差异行为。这种关系反映了以点表示的特征绝对值和可能缩减的动态。 结论。 1.使用Pastukhov提出的租金方案进行的真实交易模拟证实了在讨论的工具上获得套利利润的可能性。 2.EURCHF和EURGBP在2个点的价差下，每笔交易的平均回报率分别为1.5和2.5个点，EURUSD在1个点的价差下为6个点，这与公式nt-2H-Spread 得到的估计结果一致，令人满意。 ("基于艾略特波浪理论的交易策略" 26.01.07 15:47) 3.在优化过程中只使用了一个参数--rvazzle振幅。该参数显示出良好的时间稳定性。 ("基于艾略特波浪理论的交易策略" 27.01.07 09:28)。 4.欧元兑瑞郎货币对的适度缩水（最多50点），允许使用该工具的杠杆率高达50。这样一来，年收入约为400点，资金再投资可以希望获得100-200%的年收入，最大提成可达25%。 欧元兑英镑对的适度缩水（最多20点），允许你用高达100的杠杆使用这个工具。这一点，加上每年约100点的收入和资金的再投资，使你有希望获得100%-150%的年收入，最大缩减量可达50%。 欧元兑美元对的平均跌幅（高达100点）允许使用这个工具的杠杆高达30。这样一来，年收入约为500点，加上资金的再投资，我们可以希望获得100-150%的年收入，最大回撤可达30%。 这些是初步结果。我请大家参加讨论。 Forex Trader 2007.01.30 14:56 #2364 2中子 2.EURCHF和EURGBP在2点点差时的平均利润率分别为每笔交易1.5点和2.5点，而EURUSD在1点点差时的平均利润率为每笔交易6点，这与使用nt-2H-Spread公式得到的估计数据有令人满意的一致性。 事实上，我的经纪商对欧元兑美元的点差为2点，对其他两个货币对的点差为4点。 据我所知，收入计算公式中存在的可加性，在模拟真实交易时不会被违反。这意味着重新计算获得的结果是很简单的，我们不需要再次建立交易模型。是这样吗？ 还有一个问题。因此，事实证明，在这一年中，我们只有约80笔欧元兑美元的交易？ Forex Trader 2007.01.30 16:01 #2365 对Yurixx。 这是完全正确的。 我所想的是，虽然卡吉建筑在估计中显示出较低的回报率，但从同样的估计来看，在其他条件相同的情况下，它们允许在测试期间进行1.5-2倍的穿越。从这个角度来看，嘉义市可能会在测试期间显示出更高的回报率...... 尤里，既然你有这个方法，你能不能把kagi构建的真实交易模拟的结果公布出来？ Forex Trader 2007.01.30 16:49 #2366 好的，但不是今天。我已经有几天没有参与这个过程了，只能在论坛上发帖。 我今天会公布酒吧的结果。然后为卡加做造型。 Forex Trader 2007.01.30 16:57 #2367 这些是初步结果。请参加讨论。 在对分区参数进行优化的样本之外的测试中，情况如何？ 作为优化 的结果，每年获得100-500分（在理想条件下），在现实市场中的可行性看起来 "略微 "有问题。如何不落入 "适应历史 "的陷阱... Forex Trader 2007.01.30 19:34 #2368 而在进行分区参数优化的样本之外的测试中，情况如何？<br/ translate="no"> 在一年内获得100-500分，作为优化的结果（在理想条件下），在现实市场的可行性方面看起来 "稍微 "有点问题。如何不落入 "适应历史 "的陷阱... 1.这里没有也不可能有任何拟合或优化。一个完全一致的、自洽的方案已经被构建出来，并在理论上得到了证明。该方案包含一个参数H，你可以把它作为时间框架的类似物，在此基础上应用该策略。你会同意，这不可能符合时间框架。在对历史进行测试时，我们只需定义H，在此基础上，该策略会产生最佳效果。顺便说一下，任何策略在不同的时间段都会有不同的结果。因此，作者倾向于将其应用于某些特定的人，而不是任何一个人。这就是他们警告你的地方。2.样本外测试是正确和合理的步骤。然而，它能显示什么？如果市场条件没有变化（在这种情况下，这意味着H型波动率没有变化），那么结果在统计学上将是相似的。如果它们发生了变化，那么结果也会发生变化。没有一种策略在所有 市场条件下 都有效。这里是一个H-波动率=常数。3.你认为，安德烈，是否有这样的专家顾问，可以保证 "不落入 "任何陷阱？或者一个专家顾问，其工作参数是由历史决定的，但它不依赖于历史？4.如果你已经理解了这个计划，你应该注意到一个细节：这个计划实际上是数学统计学的力量的展示。也就是说，在市场上赚钱的可能性已经得到了科学的证明，而且，还根据条件制定了如何赚钱的方法。这是个好消息。坏消息是，数学统计是大数法则。而且需要长期参与市场，以证明收入预测的合理性。但是，你在市场上的时间越长，市场条件就越有可能发生变化，计划就会停止运作。你将从你的损失中了解到这一点。5.如果没有陷入亏损的风险，就不可能有利润--这就是AXIOMA。你唯一能承受的是知道你在什么地方承担风险。你已经知道了。:-)) Forex Trader 2007.01.30 19:37 #2369 而在进行分区参数优化的样本之外的测试中，情况如何？<br / translate="no"> 在一年内获得100-500分，作为优化的结果（在理想条件下），在现实市场的可行性方面看起来 "稍微 "有点问题。如何不落入 "历史匹配 "的陷阱... 应该指出的是，只有一个优化参数，而且显示出良好的稳健性。因此，我们可以从该战略中预期，盈利水平对历史数据的可能过度优化的依赖性很弱。如果尤里能够正确地使用分钟条形图，那么我们在未来对策略进行充分测试时就不会有问题了--任何时期的分钟条形图的档案随处可见。 Forex Trader 2007.01.30 19:52 #2370 下面是欧元兑美元 蜡烛图的卡木分割结果，M1，2006。 这里x轴代表H=1...50点，y轴代表H-波动率。 价格图表细节：总条数约为350000，此区间的ATR值=2.19点。 因此，Hvol[H=1]=3.63和Hvol[H=2]=2.14是在物理上没有意义的结果。 从Hvol[H=3]=1.83及以后，结果相当符合理论。 至于勾股图，很明显，在H>20时，Hvol -> 2.0非常快，并进一步围绕这个值波动。 同时，我还展示了同一图形的笼子顶点数量对H值的依赖性。 也许有人会感兴趣。 1...230231232233234235236237238239240241242243244...309 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
谢尔盖，这里有一个非常粗糙但正确的维纳过程模拟。这个随机过程是由一个收敛数列的总和来模拟的，其中N一般来说是无穷大。
一般来说，问题在于下一个元素不是以与前一个元素相加的方式得到的。这些元素是独立的，这也是随机过程的属性之一。
给定的方法（或者说它不是一种方法，而是N. Wiener得出的公式）也不能应用于建模。通常情况下，维纳过程是用蒙特卡洛方法建模的。但我的机器对这种方法来说相当弱。
满意的是，我赶紧指出，随着N的增加，我的标准记录了计数和 "记忆长度 "的连接强度的下降。
N=50000
N=100000
呵，在这一点上，我不再证明什么了。我所想要的--我检查并告诉了，我给出了所有的论据。非常感谢你的想法，谢尔盖，你又帮助了我。:о)))
为了建立模型，我们对2006年的欧元兑美元（点差=1点）、欧元兑瑞郎（点差=2点）、欧元兑英镑（点差=2点）进行了测试。因为在对这些交易对的估计中，仁科方案获得了很大的回报，所以只对仁科方案进行了真实交易的建模。只有一个优化参数--分区幅度（垂直砖块大小）。起始规模取自对每个货币对的评估结果（"基于艾略特波浪理论的交易策略" 26.01.07 15:47），然后以更小的分割规模进行计算，以此类推，直到提取出当年的最大利润。真实交易的模拟结果显示如下。
下图显示了收益率曲线和其平滑值之间的差异行为。这种关系反映了以点表示的特征绝对值和可能缩减的动态。
结论。
1.使用Pastukhov提出的租金方案进行的真实交易模拟证实了在讨论的工具上获得套利利润的可能性。
2.EURCHF和EURGBP在2个点的价差下，每笔交易的平均回报率分别为1.5和2.5个点，EURUSD在1个点的价差下为6个点，这与公式nt-2H-Spread 得到的估计结果一致，令人满意。
("基于艾略特波浪理论的交易策略" 26.01.07 15:47)
3.在优化过程中只使用了一个参数--rvazzle振幅。该参数显示出良好的时间稳定性。
("基于艾略特波浪理论的交易策略" 27.01.07 09:28)。
4.欧元兑瑞郎货币对的适度缩水（最多50点），允许使用该工具的杠杆率高达50。这样一来，年收入约为400点，资金再投资可以希望获得100-200%的年收入，最大提成可达25%。
欧元兑英镑对的适度缩水（最多20点），允许你用高达100的杠杆使用这个工具。这一点，加上每年约100点的收入和资金的再投资，使你有希望获得100%-150%的年收入，最大缩减量可达50%。
欧元兑美元对的平均跌幅（高达100点）允许使用这个工具的杠杆高达30。这样一来，年收入约为500点，加上资金的再投资，我们可以希望获得100-150%的年收入，最大回撤可达30%。
这些是初步结果。我请大家参加讨论。
事实上，我的经纪商对欧元兑美元的点差为2点，对其他两个货币对的点差为4点。
据我所知，收入计算公式中存在的可加性，在模拟真实交易时不会被违反。这意味着重新计算获得的结果是很简单的，我们不需要再次建立交易模型。是这样吗？
还有一个问题。因此，事实证明，在这一年中，我们只有约80笔欧元兑美元的交易？
这是完全正确的。
我所想的是，虽然卡吉建筑在估计中显示出较低的回报率，但从同样的估计来看，在其他条件相同的情况下，它们允许在测试期间进行1.5-2倍的穿越。从这个角度来看，嘉义市可能会在测试期间显示出更高的回报率......
尤里，既然你有这个方法，你能不能把kagi构建的真实交易模拟的结果公布出来？
我今天会公布酒吧的结果。然后为卡加做造型。
在对分区参数进行优化的样本之外的测试中，情况如何？
作为优化 的结果，每年获得100-500分（在理想条件下），在现实市场中的可行性看起来 "略微 "有问题。如何不落入 "适应历史 "的陷阱...
1.这里没有也不可能有任何拟合或优化。一个完全一致的、自洽的方案已经被构建出来，并在理论上得到了证明。该方案包含一个参数H，你可以把它作为时间框架的类似物，在此基础上应用该策略。你会同意，这不可能符合时间框架。在对历史进行测试时，我们只需定义H，在此基础上，该策略会产生最佳效果。顺便说一下，任何策略在不同的时间段都会有不同的结果。因此，作者倾向于将其应用于某些特定的人，而不是任何一个人。这就是他们警告你的地方。2.样本外测试是正确和合理的步骤。然而，它能显示什么？如果市场条件没有变化（在这种情况下，这意味着H型波动率没有变化），那么结果在统计学上将是相似的。如果它们发生了变化，那么结果也会发生变化。没有一种策略在所有
市场条件下 都有效。这里是一个H-波动率=常数。3.你认为，安德烈，是否有这样的专家顾问，可以保证 "不落入 "任何陷阱？或者一个专家顾问，其工作参数是由历史决定的，但它不依赖于历史？4.如果你已经理解了这个计划，你应该注意到一个细节：这个计划实际上是数学统计学的力量的展示。也就是说，在市场上赚钱的可能性已经得到了科学的证明，而且，还根据条件制定了如何赚钱的方法。这是个好消息。坏消息是，数学统计是大数法则。而且需要长期参与市场，以证明收入预测的合理性。但是，你在市场上的时间越长，市场条件就越有可能发生变化，计划就会停止运作。你将从你的损失中了解到这一点。5.如果没有陷入亏损的风险，就不可能有利润--这就是AXIOMA。你唯一能承受的是知道你在什么地方承担风险。你已经知道了。:-))
应该指出的是，只有一个优化参数，而且显示出良好的稳健性。因此，我们可以从该战略中预期，盈利水平对历史数据的可能过度优化的依赖性很弱。如果尤里能够正确地使用分钟条形图，那么我们在未来对策略进行充分测试时就不会有问题了--任何时期的分钟条形图的档案随处可见。
这里x轴代表H=1...50点，y轴代表H-波动率。
价格图表细节：总条数约为350000，此区间的ATR值=2.19点。
因此，Hvol[H=1]=3.63和Hvol[H=2]=2.14是在物理上没有意义的结果。
从Hvol[H=3]=1.83及以后，结果相当符合理论。
至于勾股图，很明显，在H>20时，Hvol -> 2.0非常快，并进一步围绕这个值波动。
同时，我还展示了同一图形的笼子顶点数量对H值的依赖性。
也许有人会感兴趣。