基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 54

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Поэтому мне было бы интересно послушать как Вы применяете распределение Стьюдента :)

嗯，我已经在上面写了。只是计算量值以建立置信区间。还能怎么用呢？Bulashev写了如何在Excle中计算这些数量级。一般来说，我有和你上面发布的一样的文件，但只是针对学生的分发。这里有区别。试想一下，如果只有几根柱子，你怎么能把正态概率分布应用到例如30根柱子的样本上？只要比较不同自由度下的学生分布的量值，一切都会一下子变得清晰。


"如果没有区别--为什么要多付钱？" :)
Solandr，比较不同N值下的图表行为，问题就消失了。

https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/Student.zip

顺便问一下，我想问你--你没有尝试使用Chi square吗？也许弗拉迪斯拉夫尝试过？一方面--冗余，当我们不确定近似值是否应该服从正态分布时，另一方面--也是选择样本的标准。
 
"如果没有区别，为什么要多付钱呢？":)<br/ translate="no">索兰特，比较不同的N值下图的行为，问题就消失了。

坦率地说，我感兴趣的是不同N值下的差异。学生分布 在形式上保持质量不变，但在不同的自由度上会改变其数量参数。当自由度的数量非常大时，它应该与正态分布相吻合。当自由度数较小时，它与正态分布不同。不同自由度下的学生分布： 对于99%的概率： q(30条)=2.750 q(100条)=2.626 q(300条)=2.593 q(1000条)=2.581 如果你认为30条和1000条的量化值相差6%，不值得增加痛苦，这是你个人选择。我持有稍微不同的观点。熙方还没有试过。虽然，在读完《布拉谢夫》后，我一开始就有这样的想法。但这不会给我们带来任何东西，因为无论如何你都不会在真实样本中看到正态分布。我们只用无可辩驳的证据来证明BIG样本会有一个正常的分布。我们的30-1000条只能被称为大条。
 
"每个人都走自己的路，火车也走自己的路" :(

原则上，我不认为有什么区别，但出于一种天生的害虫，我做了一个图，这就是Steudent的结局。我可以假设，如果你通过概率计算范围，误差可以达到6%，但如果你本末倒置（通过回归中心的偏差计算概率），它不会超过0.6

 
我可以假设，如果你通过概率计算范围，误差可能达到6%，但如果你本末倒置（通过偏离回归中心计算概率），它将不超过0.6%。

Rosh，你打算如何用这个策略进行交易？不设置止损，而只使用当前的概率？从你所说的证明两个分布没有区别的情况来看，看起来没有任何止损。事实上，6%的差异意味着止损设置上有5-10个点的差异。这就是全部!是多还是少，我无法判断，因为我没有亲自检查。也许你是完全正确的。
布拉雪夫在第10章第147页的统计方法的例子中使用了学生法。而他是以816分的抽样成绩做到这一点的!
由于我不是统计学领域的大专家，我只是像布拉谢夫那样，安下心来。如果你有意愿证明其他事情，你会很高兴看到最终的结果，这是基于正态分布得到的。
 
好吧，那就概述一下你的方法，使用斯蒂帐篷分布。根据我的理解：
找到线性回归系数Y=A*X+B。此外，我们设定一个置信区间，例如95%（P=0.95），并试图找到这个区间的极限（即在95%的情况下价格位于距离中心回归线+-△Y的这样一个极限）。
利用正态分布的特性，我会做一件简单的事情--从线性回归的中心出发，各设置两个标点（从中心出发的两个标点也是~95%）。只要数字_in_intrevalue/total_number <=95% - 频道就有生命权。
把你的方法以公式的形式给我，我会把它放到Excel中，与正态分布进行比较。

谢谢你提到布拉谢夫的这一段，否则没有人知道我什么时候会到那里 :)
 
<br / translate="no"> Rosh，你甚至打算如何交易这个策略？不设置止损，而只根据当前的概率或什么？从你所引用的两个分布之间缺乏差异的证据来看，似乎没有止损。


止损是一首不同的歌曲，到目前为止，我只有它的曲调，而且它的声音是这样的，你只能听到它低一个八度的声音:)
 
至于交易方法，我理解你有不同的方法。可能最终的结果是，这里的每个人都会根据弗拉迪斯拉夫的策略想出自己的交易 "方案 "来。
我也在做同样的事情--我正在把sigmas放在一边。只有从中心线推迟多少西格玛是由学生的决定的（使用Bulashev的例子）。我不是要确定一个通道在交易中的可行性，也就是说，如果价格没有超出99%的区间，我认为通道是有效的。我只是想重复弗拉迪斯拉夫的方法（至少是我理解的方法）--首先找到转折区，而不是确定通道将存在多长时间--一般来说，这是一项吃力不讨好的任务，而且赫斯特指标本身不会给你其消失的确切时间，直到该时间非常接近（或已经过去），这在实际应用中不是很方便。弗拉迪斯拉夫在一开始就说过，市场进入是在反转区，然后如果姿势成功，就会提出已经开仓的持仓时间问题，而不是在信心区间 的中间加入，此时通道已经形成并稳定。所以你要在一个稳定的渠道中进入（被加入），这本身就有很大的风险。尽管在另一方面，渠道的概念在时间上是非常灵活的。也许你只打算在长期通道（几周之久）中进入（被加入），在这种情况下，我完全同意你的观点，如果在这个大通道的边界上有反转区的所有迹象，我的做法和你一样。那么，如果你要抓住1-2天的渠道，并进入这些渠道，那么当然会增加风险。
 
我只是想重复弗拉迪斯拉夫的方法（至少是我理解的方法）--首先找到中枢区，而不是确定通道还会存在多久--这通常是一项吃力不讨好的工作，而且赫斯特指标本身也不会给你准确的指示，直到这个时间极其接近（或已经过去），这在实际应用中不是很方便。<br/ translate="no">。


一个中枢区可能只是几个通道的几个概率区的叠加，它可以为MareiMaz做出贡献（根据Vladislav的系统，接近MM水平意味着建立一个立场，在那一刻EA可以安全地打盹）。 第二，在回归通道上强加标准（RMS收敛）会带来一些严重的矛盾：我们有一个线性通道，根据标准，
R/S 表达式将在时间上线性增长，以及N/2。只要我们在渠道中，赫斯特标准就不会改变，而当它改变时，我们就不再在渠道中了，这不是很有趣吗 :)这可以通过两种方式来解决： 1）我们在霍尔建立通道，然后下降到15分钟，R保持不变，RMS也没有什么变化，但是

N/2 增加了两倍，所以我们人为地将通道中的赫斯特指数减半--它不是~0.6，而是~0.3 2）我们重建通道，打破
置信区间，在某个时刻它变得更平坦（线条会移开，通道变长），赫斯特再次显示可能逆转。但我更仔细地看了看，得出了一个结论--H<0.5反而意味着从通道边界反弹，而不是趋势（通道）逆转。
 
所以我认为你要在一个稳定的通道中进入（添加），这本身就已经很有风险了。<br/ translate="no">。


相反，在一个稳定的通道中进入风险较小。 这就是置信区间 的作用，所以你得到一个稳定的通道，等待修正到5%的区域，在那里进入，风险最小。我以为我们对风险有相同的解释 :(
 
1）让我们在霍夫基建立通道，然后下降到15分钟，R保持不变，RMS也不会有太大变化，但N/2会增加两倍，所以我们人为地将通道中的Hurst指数减半--它不再是~0.6，而是~0.3

Vladislav没有说关于调整到不同时间段的事情。我也不认为在不同的时间段设置有什么意义。据我所知，你正在发明你自己的方法来解决这个问题。嗯，也许它也会非常成功。我们正在等待使用您的系统的专家顾问的第一个结果。我也不太理解你的假设，即如果TF相差4倍，那么赫斯特指数就会变化2倍。据我想象，对于建立在不同时间框架上的一个通道，Hearst值应该只因自由度不同而产生的误差大小而不同，如果你愿意的话（顺便说一下，学生分布 可能在这里起了一些作用），而不是像你在这句话中说的那样。
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