eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 197

 
Aber dadurch ist es möglich, die Kapitalisierung der offenen Positionen zu erhöhen, ohne ein bestimmtes Marktrisiko zu überschreiten! Und dies erhöht die Rendite (in $ pro Zeiteinheit) eines Multiwährungs-TS im Vergleich zu einem Einzelwährungs-TS aus diesem Portfolio dramatisch.


Dies gilt nur, wenn p=const. für alle Paare. Und das ist unwahrscheinlich.
Stellen Sie sich p=0,55 vor. Dann verändern Schwankungen von nur 2-3 Punkten die Situation für das Paar grundlegend. Im Übrigen bin ich nicht gegen Diversifizierung im Allgemeinen, sondern gegen die Wahl der Diversifizierung anstelle von p=0,8.

Wenn Sie die Möglichkeit hätten, zu wählen, was würden Sie vorziehen?
1. mit 2-3 Indikatoren arbeiten, die eine zuverlässige Vorhersage 0,8 und eine akzeptable Häufigkeit von Geschäften bieten
2. eine Diversifizierung durch eine Reihe von Instrumenten mit der gleichen Vorhersagegenauigkeit von 0,55.
 
<br / translate="no">Neutron
Aber wie kommen Sie darauf, dass unsere Ergebnisse voneinander abweichen?


Sergej, das habe ich auch nicht gesagt, ich habe die Einzelheiten mit Juri besprochen. Sie wurden hinzugezogen, um die Einzelheiten des Experiments zu erklären. Ich danke Ihnen. :о)

PS: Ich habe den Verdacht, dass Yuri mehr als einen Indikator geschrieben hat und versucht, sie nach Ihren Recherchen "anzupassen" (das ist ein Witz :o)).
 
Im Code haben wir dieselbe Art von unkorrelierten Indikatoren verwendet, und die Monte-Carlo-Methode wurde lediglich zur Simulation ihrer Auslösung eingesetzt. Alle Indikatoren wurden bei jedem Balken zwangsweise abgefragt, und wenn alle Indikatoren gleichzeitig ein Signal zum Einstieg in den Markt gaben, wurde eine Position eröffnet. Dann wurde die Anzahl der erfolgreich eröffneten Positionen berechnet und zur Gesamtzahl der offenen Positionen ins Verhältnis gesetzt. Auf diese Weise wurde die Genauigkeit der P-Prognose durch eine Gruppe von Indikatoren bestimmt.


Interessant! Ich habe also die Methoden Ihres Experiments missverstanden. Jetzt habe ich eine Menge Fragen.

Welche Positionen wurden bei der Eröffnung als erfolgreich angesehen und welche nicht? Erfolg ist ein Begriff der Undefinierbarkeit. Und wenn es in die falsche Richtung geht, kann es sich auch umkehren. Und vice versa.

Wie haben Sie eine feste Wahrscheinlichkeit für Ihre Indikatoren sichergestellt? Denn wenn man es mit einer Garantie machen kann, bedeutet das, dass sie nicht aus einer Liste von Standardangeboten stammen, sondern etwas Künstliches sind. Dies ist umso interessanter, als Sie mit Marktdaten experimentiert haben, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit p für sie Ihrer Definition einer glücklichen Eröffnung entspricht.

Wie haben Sie deren Unabhängigkeit sichergestellt?

Es sei denn, das ist alles ein Geheimnis.
 
в коде использовались однотипные не коррелирующие индикаторы, и методом Монте Карло просто моделировалось их срабатывание. Все индикаторы, на каждом баре принудительно опрашивались, и если сигнал на вход в рынок имелся у всех одновременно, открывалась позиция. Далее подсчитывалось количество удачно открытых позиций и относилось к полному количеству открытых позиций. Так определялась достоверность прогноза Р по группе индикаторов.


Interessant! Ich habe also die Methodik Ihres Experiments missverstanden. Nun stellen sich eine Menge Fragen. Welche Stellen wurden Ihrer Meinung nach erfolgreich eröffnet und welche nicht? Glück ist ein unbestimmter Begriff. Und wenn es in die falsche Richtung geht, kann es sich auch umkehren. Und vice versa. Wie haben Sie eine feste Wahrscheinlichkeit für Ihre Indikatoren sichergestellt? Denn wenn Sie dies mit einer Garantie tun können, bedeutet das, dass sie nicht aus einer Liste von Standardprodukten stammen, sondern etwas Künstliches sind. Dies ist umso interessanter, als Sie mit Marktdaten experimentiert haben, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit p für sie Ihrer Definition einer glücklichen Eröffnung entspricht. Wie haben Sie deren Unabhängigkeit sichergestellt? Es sei denn, das ist alles ein Geheimnis.









Eine nicht vollständige Analyse der populärsten heutigen TS erlaubt es uns, mit einiger Sicherheit zu sagen, dass die gesamte Vielfalt des Marktverhaltens in der Tat auf die Vorhersage der Richtung der Preisbewegung nach der Positionseröffnung und der wahrscheinlichen Amplitude dieser Bewegung hinausläuft. Die Antwort auf den letzten Punkt lässt sich statistisch durch die Analyse der Standardabweichung im gewählten Zeitrahmen nachweisen:
s=SQRT{SUM{(Close[i-k]-Open[i-k])^2}/(n-1)}.
Für einen einzelnen Spieler können wir eine Schätzung der durchschnittlich auf dem Markt verbrachten Zeit erhalten. Nachdem wir also eine Preisreihe auf dem TimeFrame generiert haben, die der durchschnittlichen Zeit für das Halten der Position entspricht, eröffnen wir eine Position (wenn es ein Indikatorsignal gibt) bei der Eröffnung des nächsten Balkens und schließen sie bei der Schließung desselben Balkens. Es ist klar, dass die angemessene Lösung dieses Problems die Rentabilität von TS maximieren wird.
Der Code enthält die gesamte Kursreihe, und der "Indikator" kennt im Voraus die "zukünftige" Farbe der Kerze. Ein Zufallszahlengenerator, dessen Erwartungswert um einen festen Wert verschoben ist, "mischt" den Indikator so, dass die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Vorhersage mit den Anforderungen der Aufgabenstellung übereinstimmt. Bei dieser Definition spielt die Art der Preisreihe keine Rolle - es kann sich um einen Mäander mit einer einzigen Amplitude handeln, der so lang ist, dass er die Anforderung der statistischen Gültigkeit der Ergebnisse erfüllt.
Ein positives Ergebnis liegt vor, wenn die Farbe des nächsten Balkens mit der Vorhersage des Indikators übereinstimmt, und ihre Unabhängigkeit ergibt sich bereits aus der Formulierung des Experiments.
 
Но, из-за этого можно, не превышая заранее заданный рыночный риск, увеличить капитализацию открываемых позиций! И это кординально увеличивает доходность (в $ за единицу времени) мультивалютной ТС по сравнению с любой одновалютной из этого порфеля.


Dies gilt nur, wenn p=const. für alle Paare. Und das ist unwahrscheinlich. Stellen Sie sich vor, dass p=0,55 ist. Dann verändern Schwankungen von nur 2-3 Punkten die Situation für das Paar
grundlegend. Im Übrigen bin ich nicht gegen Diversifizierung im Allgemeinen, sondern gegen die Wahl der Diversifizierung anstelle von p=0,8. Wenn Sie die Wahl hätten, was würden Sie vorziehen: 1. Arbeit mit 2-3 Indikatoren, die eine Vorhersagezuverlässigkeit von 0,8 und eine akzeptable Häufigkeit der Abschlüsse bieten 2. Diversifizierung durch eine Reihe von Instrumenten mit der gleichen Vorhersagezuverlässigkeit von 0,55





Wenn p=0,55 oder noch schlechter ist, müssen Sie 7-8 Indikatoren verwenden. Wo können wir solche unabhängigen Indikatoren finden? Nun, selbst wenn wir sie nehmen, müssen wir darauf warten, dass sie das ganze Jahr über gleichzeitig in Betrieb sind (das ist meine Absicht und Absicht). Und wozu? Um die Inanspruchnahme zu verringern. Lassen Sie uns schätzen, um wie viel.
Der durchschnittliche Absenkungswert D ist in etwa proportional zur durchschnittlichen Zeit dieser Absenkungen in der Potenz von 1-P, wobei P die Vorhersagezuverlässigkeit des Indikators oder der Gruppe von Indikatoren ist:
D(t)=t^(1-P).
Im Falle eines Portfolios mit mehreren Währungen hängt die Höhe des Drawdowns von der Anzahl der n verwendeten Instrumente ab:
Dm(t)=SQRT(1/n)*t^(1-P).
Die Rentabilität von TS nach dem MM-Prinzip fällt wiederum exponentiell schnell mit zunehmendem Drawdown. Außerdem erinnern wir uns daran, dass die Rendite (in $ pro langer Periode) von Multidikator-TS exponentiell schnell mit steigendem P oder gleich mit der steigenden Anzahl der verwendeten Indikatoren n abnimmt (siehe den letzten Beitrag mit einer Abbildung). Unter der Annahme, dass die charakteristische t-Zeit für den ersten und den zweiten Fall vergleichbar ist, ergibt sich, dass für TS mit mehreren Währungen der Logarithmus der Rendite mit der Anzahl der Instrumente zunimmt:
SQRT(n)*const^(1-p).
Und im Falle von Multi-Instrumenten, wie:
const^(1-P)-n.
Die erste Funktion wächst monoton mit zunehmender Anzahl der Paare, während die zweite Funktion mit zunehmender Anzahl der Indikatoren abnimmt. Daher ist es besser, die Zahl der verwendeten Instrumente zu erhöhen als die Zahl der Indikatoren! Deshalb wähle ich viele Währungen und wenige Indikatoren.

Jura, ich bin mir der ahastischen Strenge dieser Aussage bewusst. Aber Sie müssen zustimmen, dass sie zumindest die allgemeine Dynamik widerspiegelt und es uns ermöglicht, die Kriterien für ein optimales Verhalten auf dem Markt im Detail zu analysieren.
 
Jura, ich bin mir der Aha-Effekte der obigen Aussagen durchaus bewusst. Aber Sie müssen zustimmen, dass sie zumindest die allgemeine Dynamik widerspiegelt und eine genauere Analyse der Kriterien für ein optimales Verhalten auf dem Markt ermöglicht.

Sie haben mich sehr gut überzeugt. Ich muss meinen intuitiven Ansatz in dieser Angelegenheit überdenken.
In diesem und den parallelen MQ-Foren gibt es gelegentlich Diskussionen über den Wert der Mathematik im Handel.
Ich glaube, dass das, was Sie gesagt haben, ausreicht, damit selbst ein voreingenommener Gegner diesen Wert anerkennen kann.

Zu Ihrem Experiment kann ich nur eines sagen: sehr lehrreich. Logisch, strukturiert und vor allem einfach. Ganz offensichtlich. Daraus kann man etwas lernen. Vielen Dank, Sergey.
 
Portfoliomanagement ist nicht zu verwechseln mit dem Aufbau von Systemen.
Es gibt eine recht gut entwickelte Theorie und Praxis über den Einsatz vieler Instrumente und TS in einem Portfolio. Wir wissen zum Beispiel, dass ein optimales Portfolio aus möglichst wenig korrelierten Instrumenten oder TS bestehen sollte. Daher ist es nicht gut, wenn man den Wert auf das Maximum erhöht. Es muss speziell ausgewählt und mit dem Kapitalbetrag für jeden TS gemäß den oben beschriebenen Überlegungen verwaltet werden. Das einzige Ziel der Diversifizierung ist jedoch die Glättung des resultierenden Eigenkapitals (was die Risiken verringert).
Es geht um den Aufbau eines Systems auf der Grundlage mehrerer Indikatoren oder Muster. Es besteht der Irrglaube, dass das System nur AUF- oder AB-Signale anzeigt. Dies ist sicherlich nicht der Fall. Jedes System versucht, sich ein mögliches Szenario des Preisverhaltens zunutze zu machen. Wenn zwei Systeme die Möglichkeit ein und desselben Szenarios zeigen, bedeutet dies, dass sie kompatibel sind, und folglich ist es notwendig, das zuverlässigste System zu wählen. Wenn zwei Systeme die Möglichkeit verschiedener Szenarien aufzeigen, die sich jedoch in gewisser Weise überschneiden (z. B. von verschiedenen TF), dann ist es immer noch notwendig, ein bestimmtes Szenario (System) zu handeln, anstatt eine Mischung aus ihnen. Und die Wahrscheinlichkeit bleibt dieselbe. Und das effektive gemischte Szenario gibt es vielleicht gar nicht. Wir handeln verschiedene Systeme mit Käufen und Verkäufen zu diskreten Zeitpunkten, nicht mit willkürlichen Auf-/Abwärtsprognosen.
 
Sie haben Recht: Die Aktienglättung ist in diesem Fall die wertvollste Idee. Durch eine minimale Aktienvolatilität können wir die Größe der Positionen erhöhen.
 
Nach all den Diskussionen beschloss ich, lange zu kalkulieren, was ich tun würde.
Das positive Ergebnis ist, dass ich endlich den Unterschied verstanden habe und warum die Zentrierung X[i]=Open[i]-Open[i-1] vorgenommen wird. Dementsprechend habe ich verstanden, wo ich in meinen früheren Präsentationen falsch lag.

Das negative Ergebnis ist, dass nicht alles so ist, wie es mir schien.

1. Ich habe zwei Varianten der Zentrierung durchgeführt: die obige und die Streichung der linearen Regression, die auf dem gesamten Intervall basiert. Die Ergebnisse sind grundlegend anders.
Der Autokorrelationskoeffizient r[k] für die Reihe X[i] hängt nicht vom Korrelationsintervall k ab und übersteigt (außer für k=1) nicht 0,01. Ich habe FAC nicht separat berechnet, aber für EURUSD bei t=5,15,30 usw. sind die Ergebnisse dieselben wie von Neutron dargestellt. Und bei t=1 beträgt er -0,16, was etwas höher ist als der von Neutron.

Bei der Reihe Y[i], die durch Entfernen der LR erhalten wird, ergibt sich ein völlig anderes Bild. r[k] sinkt langsam von 1 auf 0,70 für GBPUSD, M15 und 0,97 (!!!) für EURUSD, M1 bei k=1000. Aus meiner Sicht macht dieses Ergebnis physikalisch keinen Sinn. Die Autokorrelation der Preisreihen kann nicht so stark sein und so langsam fallen. Diese Variante der Zentrierung ist also nicht geeignet? Warum nicht? Sergei, können Sie erklären, worum es hier geht?

2. Ich habe den Korrelationskoeffizienten mehrerer Standardoszillatoren sowie meiner eigenen mit der Reihe X[i] berechnet. In allen Fällen habe ich festgestellt, dass r[k] fast unabhängig von k ist, die Unterschiede in den Werten treten nur im fünften Vorzeichen auf (sogar bei k=0). Der Wert von r[k] hängt jedoch vom Zeitrahmen ab. Gleichzeitig unterscheiden sich die r[k]- Werte für verschiedene Oszillatoren voneinander.

Das ist nicht das, was ich erwartet habe. Im ungünstigsten Fall - die gleiche Situation: ein Maximum bei k=0 und ein rascher Rückgang gegen Null, wenn k zunimmt. Die Konstanz von r[k] bei verschiedenen k lässt mich vermuten, dass etwas nicht stimmt ? Was?
 
Ich habe nur zwei Arten von Zeitreihen verwendet:
X[i]=Open[i] und X[i]=Open[i]-Open[i-1].
Der Autokorrelationskoeffizient wurde anhand der folgenden Formel ermittelt:
r(Step)=SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])*(X[i+Step+k]-X[i+k])}/SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])^2}, wobei die Summe über alle Zeilenmitglieder k=Step...n-Step, n- die volle Anzahl der Zeilenmitglieder, Step- der Korrelationshorizont ist.
Der erste Fall wird als Autokorrelationsfunktion bezeichnet, die normalerweise zwischen -0,5 und 0 liegt, während der zweite Fall als Korrelationsdiagramm bezeichnet wird, das vorzeichenvariabel ist. Beide Reihen zerfallen exponentiell schnell.
Jura wird ein großer und nicht abnehmender Autokorrelationswert erzielt, wenn die konstante Komponente nicht entfernt wird. In der Tat sind alle Terme der Reihe fast gleich und beispielsweise gleich 1,23.

Übrigens habe ich analytisch den Ausdruck für die Wahrscheinlichkeit der richtigen Vorhersage P für eine Gruppe von N unabhängigen Indikatoren mit beliebiger Vorhersage p ermittelt:
P=1-2^(N-1)*P{1-p[i]}