eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 54
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Nun, das habe ich bereits oben geschrieben. Ich berechne nur die Quantile, um Konfidenzintervalle zu bilden. Wie kann es sonst verwendet werden? Bulashev schrieb, wie man genau diese Quantile in Excle berechnet. Im Allgemeinen habe ich dieselbe Datei, die Sie oben gepostet haben, aber nur für die Verteilung von Schülern. Hier liegt der Unterschied. Überlegen Sie einmal, wie Sie die normale Wahrscheinlichkeitsverteilung auf eine Stichprobe von z. B. 30 Balken anwenden können, wenn es nur wenige Balken gibt. Vergleichen Sie einfach die Quantile der Student'schen Verteilung bei verschiedenen Freiheitsgraden und alles wird sofort klar.
"Wenn es keinen Unterschied gibt - warum mehr bezahlen?" :)
solandr, vergleichen Sie das Verhalten des Diagramms bei verschiedenen Werten von N und das Problem verschwindet.
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/Student.zip
Übrigens, ich wollte Sie fragen - haben Sie nicht versucht, das Chi-Quadrat zu verwenden? Vielleicht hat Vladislav es versucht? Einerseits Redundanz, wenn wir nicht sicher sind, dass die Approximation einer Normalverteilung folgt, andererseits auch ein Kriterium für die Stichprobenauswahl.
Ehrlich gesagt, interessiert mich der Unterschied bei verschiedenen Werten von N. Die Student'sche Verteilung bleibt qualitativ gleich und ändert ihre quantitativen Parameter bei verschiedenen Freiheitsgraden. Wenn die Zahl der Freiheitsgrade sehr groß ist, sollte sie mit der Normalverteilung übereinstimmen. Wenn die Zahl der Freiheitsgrade klein ist, weicht sie von der Normalverteilung ab.
Die Studentenverteilung bei verschiedenen Freiheitsgraden:
Für eine Wahrscheinlichkeit von 99%:
q(30 Balken)=2.750
q(100 Balken)=2.626
q(300 Balken)=2.593
q(1000 Balken)=2.581
Wenn Sie der Meinung sind, dass ein Unterschied von 6% zwischen dem Quantilwert für 30 Balken und 1000 Balken den zusätzlichen Leidensweg nicht wert ist, ist das Ihre persönliche Entscheidung. Ich vertrete eine etwas andere Meinung.
Hee square hat es nicht probiert. Obwohl ich nach der Lektüre von Bulaschew anfangs solche Gedanken hatte. Aber das bringt uns nichts, da die Normalverteilung in der realen Stichprobe ohnehin nicht zu sehen ist. Wir verwenden nur unwiderlegbare Beweise dafür, dass eine BIG-Stichprobe eine Normalverteilung aufweist. Unsere 30-1000 Takte können nur bedingt als GROSS bezeichnet werden.
Im Prinzip glaube ich nicht, dass es da einen Unterschied gibt, aber aus angeborenem Unwillen habe ich ein Diagramm erstellt, und das ist das Ende des Steudent. Ich kann davon ausgehen, dass bei der Berechnung von Spannen durch Wahrscheinlichkeiten der Fehler bis zu 6 % betragen kann, aber wenn man das Pferd beim Schwanz aufzäumt (Berechnung der Wahrscheinlichkeit durch die Abweichung von der Mitte der Regression), wird er 0,6 % nicht überschreiten.
Rosh, wie wollen Sie mit dieser Strategie handeln? Ohne Setzen von Stoplosses, sondern nur mit aktuellen Wahrscheinlichkeiten? Nach dem zu urteilen, was Sie gesagt haben, um zu beweisen, dass es keinen Unterschied zwischen den beiden Verteilungen gibt, sieht es so aus, als gäbe es keine Stoplosses. 6 % Unterschied bedeuten 5-10 Pips Unterschied bei der Stoploss-Einstellung. Das ist alles! Ob es viel oder wenig ist, kann ich nicht beurteilen, da ich es nicht selbst überprüft habe. Vielleicht haben Sie völlig Recht.
Bulashev verwendet die Student'sche Methode in seinem Beispiel für statistische Methoden in Kapitel 10, Seite 147. Und das mit 816 Punkten in der Stichprobe!
Da ich kein großer Experte auf dem Gebiet der Statistik bin, habe ich es wie Bulashev gemacht und mich einfach niedergelassen. Wenn Sie etwas anderes beweisen wollen, werden Sie sich über das Endergebnis freuen, das Sie auf der Grundlage einer Normalverteilung erhalten.
findet lineare Regressionskoeffizienten Y=A*X+B. Außerdem legen wir ein Konfidenzintervall fest, z. B. 95 % (P=0,95), und versuchen, die Grenzen dieses Intervalls zu finden (d. h. solche Grenzen, bei denen die Preise in 95 % der Fälle in einem Abstand +- delta Y von der zentralen Regressionslinie liegen).
Unter Verwendung der Eigenschaften der Normalverteilung würde ich etwas Einfaches tun - jeweils zwei Sigmas vom Zentrum der linearen Regression absetzen (2 Sigmas vom Zentrum sind auch ~95%). Solange die Zahl_im_Einzelwert/Gesamtzahl <=95% ist, hat der Kanal ein Recht auf Leben.
Geben Sie mir Ihre Methodik in Form von Formeln, und ich werde sie in Excel eingeben, um sie mit einer Normalverteilung zu vergleichen.
Danke für den Hinweis auf diesen Abschnitt von Bulaschew, sonst weiß niemand, wann ich dort angekommen wäre :)
Stop-loss ist ein anderes Lied, bis jetzt habe ich nur die Melodie, und die klingt so, dass man sie nur eine Oktave tiefer hören kann :)
Ich tue dasselbe - ich lege Sigmas beiseite. Nur wie viele Sigmas von der Mittellinie abzurücken sind, wird durch die Student'sche Regel bestimmt (unter Verwendung des Beispiels in Bulaschew). Ich versuche nicht, die Tauglichkeit eines Kanals für den Handel zu bestimmen, d.h. ich betrachte einen Kanal als gültig, wenn die Preise nicht außerhalb des 99%-Intervalls liegen. Ich versuche einfach, Vladislavs Methodik zu wiederholen (zumindest so, wie ich sie verstehe) - zuerst die Wendezone zu finden und nicht zu bestimmen, wie lange der Kanal bestehen wird - das ist im Allgemeinen eine undankbare Aufgabe, und der Hurst-Indikator selbst wird Ihnen den genauen Zeitpunkt seines Verschwindens erst dann mitteilen, wenn dieser Zeitpunkt sehr nahe ist (oder bereits vergangen ist), was in der praktischen Anwendung nicht sehr praktisch ist. Vladislav sagte gleich zu Beginn, dass der Einstieg in den Markt in der Umkehrzone erfolgt, und wenn die Position erfolgreich ist, dann stellt sich die Frage nach der Haltedauer einer bereits eröffneten Position und nicht nach dem Einstieg in der Mitte des Vertrauensintervalls, wenn der Kanal gebildet und stabil ist. Sie werden also in einen stabilen Kanal einsteigen (hinzugefügt werden), was an sich schon sehr riskant ist. Andererseits ist der Begriff des Kanals selbst zeitlich sehr flexibel. Vielleicht sind Sie gehen zu geben (hinzugefügt werden) nur in langfristigen Kanälen (mehrere Wochen lang), in diesem Fall bin ich völlig einverstanden mit Ihnen, wenn auf der Grenze dieser großen Kanal gibt es alle Zeichen der Umkehrung Zone, ich handeln die gleiche Weise wie Sie tun. Nun, wenn man Kanäle von 1-2 Tagen erwischt und diese Kanäle betritt, dann besteht natürlich ein erhöhtes Risiko.
Eine Pivot-Zone kann nur eine Überlagerung mehrerer Wahrscheinlichkeitszonen mehrerer Kanäle sein und sie kann mit MareiMaz dazu beitragen (Annäherung an das MM-Niveau nach Vladislavs System bedeutet, einen Stand zu machen und bis zu diesem Moment kann der EA sicher ein Nickerchen machen).
Zweitens führt die Anwendung des Kriteriums auf den Regressionskanal (RMS-Konvergenz) zu einigen schwerwiegenden Widersprüchen: Wir haben einen linearen Kanal, und nach dem Kriterium wächst der R/S-Ausdruck linear mit der Zeit, ebenso wie N/2. Solange wir uns im Kanal befinden, wird sich das Hurst-Kriterium nicht ändern, und wenn es sich ändert, sind wir nicht mehr im Kanal, ist das nicht lustig :)
Dies kann auf zwei Arten gelöst werden:
1) wir bauen den Kanal bei Hovels auf, gehen dann auf 15 Minuten herunter, R bleibt gleich, der RMS ändert sich auch kaum, aber N/2 steigt um das Zweifache, so dass wir den Hearst-Index im Kanal künstlich halbiert haben - er beträgt nicht ~0,6, sondern ~0,3
2) wir bauen den Kanal neu auf und brechen das Konfidenzintervall, und irgendwann wird er flacher (die Linien bewegen sich auseinander und der Kanal wird länger) und Hearst zeigt wieder eine mögliche Umkehrung. Aber ich habe genauer hingesehen und bin zu dem Schluss gekommen, dass H<0,5 eher ein Abprallen von der Kanalgrenze bedeutet als eine Trendumkehr (Kanal).
Im Gegenteil, ein Einstieg in einen stabilen Kanal ist weniger riskant. Dafür sind die Konfidenzintervalle da, also suchen Sie sich einen stabilen Kanal und warten Sie die Korrektur in den 5 %-Bereich ab, um dort mit minimalem Risiko einzusteigen. Ich dachte, wir hätten die gleiche Auffassung von Risiko :(
Vladislav hat nichts über die Anpassung an verschiedene Zeitrahmen gesagt. Ich sehe auch nicht ein, warum man sich auf verschiedene Zeitrahmen einrichten sollte. Soweit ich das verstanden habe, erfinden Sie Ihren eigenen Ansatz für das Problem. Nun, vielleicht wird sie auch sehr erfolgreich sein. Wir warten auf die ersten Ergebnisse des Expert Advisors mit Ihrem System. Ich verstehe auch nicht ganz Ihre Annahme, dass sich der Hearst-Index um den Faktor 2 ändert, wenn sich die TF um den Faktor 4 unterscheidet. Soweit ich mir vorstellen kann, sollte sich der Hearst-Wert für einen Kanal, der auf verschiedenen Zeitrahmen aufgebaut ist, NUR durch die Größe des Fehlers unterscheiden, der aufgrund der unterschiedlichen Anzahl von Freiheitsgraden entsteht, wenn Sie so wollen(die Studentsche Verteilung spielt hier übrigens wahrscheinlich eine Rolle), und nicht so, wie Sie es in diesem Satz sagen.