基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 32

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同时，
solandr提出的用于计算回归通道和Hurst指数的最后一个脚本变体是正确的，它使用误差数组来计算斜率，而扩散被计算为样本中的High和Low之差

，这并不完全正确！仔细阅读整个主题!我在我的帖子中进一步写道，我完全按照Vladislav的建议进行计算，而不是像我上次的脚本那样，也就是说，RMS是通过使用当前价格和建立在直到此栏的样本上的线性回归 通道的投影之间的差异来计算的，也就是说，不包括此栏。最后一个剧本是作为向弗拉迪斯拉夫提出的问题发表的，他已经完全回答了。我清楚地写道，弗拉迪斯拉夫推荐的方法能提供更准确的信息，是对所有书籍中描述的赫斯特参数计算方法的一个非常重要的补充!以下是我的帖子，我的意思是，为了以防万一。

在我的最后一个变体中，首先为样本构建了一个线性回归，并一次性计算出真实的条形价格和为整个通道构建的线性回归方程之间的差异。但我理解，你使用的是不同的计算方法？
因此，就我的理解，用你的方法计算Hurst参数的算法应该是这样的。
1.我们对想要获得Hearst参数的点进行抽样。例如，为了清楚起见，让我们取一个从0到N的点的样本。
2.让我们从0到M中依次抽取一部分样本，其中0<M<=N。也就是说，理论上我们有N个样本，其范围如下：0-1，0-2，0-3，0-4，...0-（N-1），0-N。
3.对于每个样本，我们构建一个线性回归通道。我们得到了一系列的渠道和他们对未来的预测。
4.计算条形图M的收盘价与线性回归通道在此条形图上的投影之间的差额，为样本0-(M-1)构建。也就是说，在计算差值时，取的是为PAST绘制的线性回归预测的数据，不包括当前的栏位？对吗？
5.然后我们有这样一个差值阵列，从中确定RMS（S）
6。我们发现R是样本的最大值和最小值之差
7。计算赫斯特参数。
现在我是否正确理解了如何计算赫斯特参数？
如果我对你的想法理解正确的话，在我看来，这是对书中公式所给出的赫斯特参数计算方法的一个非常重要的补充。没有强调计算的这种情况。


Vladislav，原则上我已经完成了基于线性回归的渠道搜索。而我一定是完全按照你的建议进行了赫斯特的计算（对每个酒吧分别进行预测计算）。而且我认为赫斯特对每个酒吧的计算包含更多有用的信息，我仍然在比较，但在实践中试图使用。


我还想澄清一下赫斯特系数的问题。从已经提出的关于它的问题来看，对这个参数的物理本质存在着完全的误解!我将尽可能地解释它。简单地说，我们试图比较整个样本的最大范围，即样本中的价格范围与近似函数的价格标准差（根据弗拉迪斯拉夫的建议，我们取预测值）。换句话说，在计算最大范围时，我们必须从这里获取样本的高点和低点之间的差值，因为在样本中提到的这段时间内，价格已经访问了这些极端。至于有效值误差，你可以采取任何价格的变体。我个人认为，对一个样本进行所有的计算是最合理的，在这个样本中，每个条形图都用其平均值（O+H+L+C）/4来表示。而我正是用这些值来进行所有通道的计算。我认为这是合理的，因为它给出了一个更居中的通道的参数估计。现在说说最重要的参数。它常规地显示了样品的齿数大小和样品的最大跨度之间的比率。在这个主题中，我附上了赫斯特系数的不同变体的图片（尽管它们是用线性回归通道对整个样本一次性计算出来的，而不是由弗拉迪斯拉夫计算出来的，但它们很适合在手指上进行解释）。一般来说，当赫斯特系数明显小于0.5时，那么样本的牙齿就会非常明显，即人们开始抽搐，就像让我们往相反的方向走，在接下来的一个牙齿上，越来越多的人开始有同样的想法，频道就会转向相反的方向。当系数明显大于0.5时，几乎没有人疯狂地逆行，价格走得相当平稳，在趋势的方向上没有任何明显的凹痕。而如果赫斯特将系数降低到我们的那些参数，那就只是一个惯例而已!他还不如把它引向任何其他方便的数字。例如，我可以简单地建议从赫斯特的数字中减去0.5，然后你就会有一个代表反趋势的负数和代表持续趋势的正数范围。 PS：总的来说，我只是建议再次阅读这个主题中写的所有内容。毕竟，弗拉迪斯拉夫已经在那里回答了几乎所有的主要问题，现在我们只是在重复这些问题。一切背后的数学知识都在布拉舍夫的《交易员统计》一书中，该书来自蜘蛛的网站。既然书中已经描述了一切，为什么还要重新发明轮子，分析SKR计算的变体呢？

 
2 Rosh<br/ translate="no">在几种货币上用Print跑了solandr处理过的代码的历史记录--系数在0.2~0.4之内，这是否正确？

在固定的样本窗口下，让专家顾问通过历史来计算赫斯特系数，这绝对是毫无意义的!赫斯特系数只对以最极端方式满足最优条件的样本有意义。计算方法已在上一篇文章中给出。由不同阶数的函数所逼近的通道应分别使用相同的函数进行计算。必须清楚地认识到，赫斯特指数不是一个工具，在此基础上，你可以得出任何关于
市场进入 或退出的结论!它只是有助于回答这样一个问题：赫斯特参数所计算的通道在短期内可能变成什么样子--我们是应该希望它继续存在还是希望通道逆转？ 弗拉迪斯拉夫在一开始就写道，即使没有赫斯特的参数，其效果也不会差。也就是说，如果你愿意，这个参数本身就是一个基于数学的样本属性，它显示了样本在通道中的颤动与通道在该样本上的路径之间的比率，而不是其他的什么！这就是为什么我们要把这个参数作为我们的目标。请把它整理出来。
 
<br / translate="no"> Vladislav在一开始就写道，没有Hurst参数也一样可以工作。也就是说，如果你愿意，这个参数本身就是样本的一个数学上有效的属性，显示了样本在通道中的颤动与通道在该样本上的路径之间的比率，而不是其他的请把它整理出来。


实际上没有什么可补充的:)。我只是懒得把一切都重复几遍。

好运和良好的趋势。
 
没有什么可补充的 :)。我只是懒得把一切都重复几遍。


这是个遗憾。我问的问题本可以用一句话具体回答。完全没有必要重复已经说过的内容。
作为一个物理学家，我习惯于理解我使用的公式的含义。如果你按错误来计算抽筋，并按高-低来计算差额，那么，从我的角度来看，这就没有意义。此外，它还与彼得斯等人给出的计算方案相矛盾。然而，我不理解的事实当然是我的问题。

solandr，你在理解赫斯特指数的含义方面是完全正确的。市场上甚至有一个专门的术语--波动性。只有一个细微差别。如果同时计算斜率和价差的误差，赫斯特比率可以作为波动率的衡量标准。而在这种情况下，线性回归 通道以什么角度通过根本不重要，甚至可能是零（即没有趋势）。
而事实上，线性回归单元p=a*t+b只是坐标系（t,p）的线性变换，它的旋转方式是使t轴与回归线重合。因此，从新坐标系中提取价格计算的近似误差，从旧坐标系中提取价差计算的价格，是一个强有力的，但个人无法理解的举措。

弗拉迪斯拉夫，请你作为一个数学家向我解释一下。愚蠢的我，我不明白这一点 !这与实施你的战略的微妙之处毫无关系。只是一个一般的问题。
 
<br/ translate="no">solandr，你对赫斯特指数的含义理解得很正确。在市场上甚至有一个专门的术语--波动性。只有一个细微差别。如果同时计算斜率和价差的误差，赫斯特比率可以作为波动率的衡量标准。而在这种情况下，线性回归通道以什么角度通过根本不重要，甚至可能是零（即没有趋势）。
而事实上，线性回归单元p=a*t+b只是坐标系（t,p）的线性变换，它的旋转方式是使t轴与回归线重合。所以取价格的近似误差来计算新坐标系的斜率，取价格的近似误差来计算旧坐标系的价差--这很强，但我个人并不理解。


这里我同意尤里的观点。但只是纯粹的理论上的，因为实际上我还没有在这个方向上做任何事情。我读过那个讲座（应该是在天文学系），对Hurst指数 的理解完全是以大坝为例的归一化传播（以RMS归一化）。
 
最后，我试着在计算赫斯特系数 时，通过将其与时间联系起来，将其贯穿于历史中，使这一时期标准化。
但不知何故，不知何故...呃......是的。不知何故，我没有一个特殊的魔杖来查看一个频道的结束和另一个频道的开始。
所以我目前可能对使用赫斯特系数失去了兴趣。但这些是我的结论和观察，也许我错了，错过了什么。
最有可能的是，弗拉迪斯拉瓦系统的有效性是由于更全面的方法和战术、投入和产出。

亚历山大。
 
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solandr，你对赫斯特指数的理解是完全正确的。在市场上甚至有一个专门的术语--波动性。只有一个细微差别。如果同时计算斜率和价差的误差，赫斯特指数可以作为波动率的衡量标准。在这种情况下，通过线性回归通道的哪个角度并不重要，它甚至可能是零（即没有趋势）。<br / translate="no"> 一般来说，线性回归单元p=a*t+b只是坐标系(t,p)的线性变换，它以使t轴与回归线重合的方式旋转它。这就是为什么拿价格的近似误差来计算新坐标系的斜率，拿价格来计算旧坐标系的价差，这是一个强有力的，但个人无法理解的举措。

也许，波动率和赫斯特指数是 "稍微 "不同的东西;o)。我将引用这个链接上的 "Chaos"https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/Xaos.zip
我一般完全坚持书中的这段节选的观点。没有人能够比书中解释得更好。
好吧，也许弗拉迪斯拉夫可以补充一些别的东西来解释？
 
最终，我尝试将这一时期标准化，同时计算赫斯特系数，将其与时间联系起来，并贯穿于历史。<br/ translate="no">但有些东西，不知为何......。我......是的。没有特殊的魔杖来查看一个频道的结束和另一个频道的开始，不知为何没有成功。
所以我目前可能对使用赫斯特系数失去了兴趣。但这些是我的结论和观察，也许我错了，错过了什么。

你当然是错的!事实上，那些战略所基于的渠道，一个接一个地不会消失，也不会在你所拥有的或我所希望的意义上消失（你只需等待很长一段时间，直到你看到渠道的毁灭，但它不会给你任何东西，因为它已经是历史;o)）。通常有几个渠道，弗拉迪斯拉夫展示的图片很好地证明了这一点，尽管坦率地说，我认为弗拉迪斯拉夫不会展示它，因为它有力地证实了这个主题中所说的一切;o)!
最有可能的是弗拉迪斯拉瓦系统的有效性，由于更全面的方法和战术，投入和产出。

当然，这是一个完整的系统，而不是世界上每个交易员都觊觎的单一渠道指标！"。而且有可能从一开始就很难掌握这个系统的本质。事实上，在我的一篇文章中，我写道，即使你把系统算法放在互联网上，并把它的链接发送给世界上所有的交易者，也只有少数人会编程并使用它。由于该算法本身已经在这个主题中得到了充分的描述，那么我可以对它做一个简单的总结，基于这样一个事实，即Vladislav完全分享了他认为必要的信息，他知道在互联网论坛上发布信息意味着其他论坛访问者可以免费分享和使用。

1.符合有效值收敛和99%区间外的样本不衰减标准的通道被找到。具有最低有效值的通道被从一系列的条形通道中选择。在这种情况下，通道既是建立在线性回归的基础上，也是建立在二次函数的基础上（相对而言，形式为y=a*x^2+b*x+c的函数，在实施过程中被分为两个函数--线性回归方程和抛物线，这使得我们可以对误差进行估计）
2。对于选定的通道，我们使用那些作为近似这些通道的基础的函数来计算赫斯特系数。
3.通道的置信区间 被绘制出来。
4.随着通道被绘制出来，你可以计算出在价格的任何一点上趋势的延续/逆转的概率。到目前为止，我个人还没有想出更好的办法，只能用权重来平均所有渠道的概率，也就是说，渠道越长，其影响就越大。一般来说，我取每个通道的概率之和，其权重等于每个通道的条数除以所有通道的总条数，从而找到总的平均概率。
5.这个平均概率值可以估算出在当前点位开仓的风险，我想Vladislav是用这个值来计算开仓的手数。因此，很明显，如果价格刚刚跌出60%的边界，这批货将是一分钱，但如果价格达到95%边界附近的某个地方，为什么不把20%的存款放在赌注上呢？毕竟，即使这笔交易拿走了20%的存款，剩下的钱你可以再做2-3笔这种规模的交易，这将带来明知故犯的利润，弥补之前不成功的操作的损失。同时，获得2-3笔如此规模的不成功交易的概率极小，这使得尽管与资金管理法相矛盾，也可以做这些交易！:o)
6.接下来，一切都非常简单。有穆雷级别。我们看一下价格达到的水平，并思考价格能进一步做什么。如果我们相信（根据概率，以4点计算）价格反转是可能的，那么我们只需等待确认价格已经改变，并按手数（以5点计算）在相应方向开仓。止损50-100点，根据情况确定，或在99.9%的区间边界，鉴于美利的强势水平，位于该边界附近（即可能在美利的强势水平设置止损更好）。Takeeprofit可能应该设置在置信区间（平均值）另一侧的水平上，只需查看该侧的Murray水平，并思考其中哪一个会停止价格。对价格反转的确认是根据满足第1点所述最佳标准的最低通道进行的。在这种情况下，我们也使用经典的TA。例如，我计划使用两个MA的微不足道的交叉来确认。也许你也可以看看震荡器。我个人非常喜欢OsMA指标。
7.然后我们监测价格走势。在达到TP时退出，或在上述信心区间的另一半形成反转条件时退出，或通道的赫斯特系数表明趋势破坏（变成连续趋势），等等。 所有这些我都还没有考虑，但在交易时应该考虑。当价格达到50%的边界时，即情况完全不确定时，止损可能应该移到Breakeven或小的利润。

总的来说，我试图对弗拉基斯拉瓦体系进行总结。在我看来，这已经足够在外汇市场上开始盈利了。因此，按照这个方向，我正试图进行交易。到目前为止，我可以注意到，我已经看到成功交易的百分比有了明显的提高。一旦我习惯了它，并积累了一些可能有一定统计意义的交易，我可能会在论坛上发布它们。我在真实账户上进行交易，但目前是用一分钱的手。因为我早就明白，在真实账户上交易一戈比比在模拟账户上交易数百万戈比要好。在我看来，这只是更方便。我认为这是对道德坚守的一种训练，这在这个行业是非常必要的。也就是说，你需要培养一种欲望，去你需要去的地方，那时大家都会去的地方，而不是屈服于新闻中人群的一时欲望，突然断气，一头撞死，不知道在哪里，为什么。
 
我一般坚持这本书摘录中所说的精髓。我认为没有人能够比书本身更好地解释它。

早上好，solandr!
虽然我们总体上持有相似的观点，但我不同意你的这句话。"比书本身更好"，可以有很多解释。比如说我，或者你。有书，有书，还有书。特别是现在，任何能够支付印刷费的人都可以出版他们的最爱。所以不要把祈祷书做成绝版。:-)
而这段话中提出的观点有真假两面。你坚持哪一种？
你说的完全正确，
波动率和赫斯特指数可能毕竟 "略有 "不同

而且我也没有说过别的。"可以是一种措施 "和 "是 "毕竟也是不同的东西。问题是，传统的方法，假设价格运动是一个随机的、正态分布的过程，使用sko作为波动性的衡量标准（在你的报价中，它们被完全确定）。然而，正如我们所知，正态分布并不适用于市场，因此sko不能作为波动率的衡量标准。赫斯特指数 也不行，因为它 "测量 "的是一个系统的分布与正常分布的偏差。因此，虽然没有人想出如何将这两件事结合起来，但在估计波动率时，必须考虑到sko和Hurst值。我认为这就是
弗拉迪斯拉夫 正在做的事情。
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