eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 135
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Ist dieser Ansatz für den automatisierten Handel vielversprechend und machbar?
Es handelt sich um einen völlig anderen Ansatz für den Handel, der sich nicht mit mathematischen Statistiken beschreiben lässt. Sie ist vergleichbar mit der Elliott-Wellen-Theorie. Die qualitativen Einschätzungen (Bilder von Beispielen von Wellen, die in der Geschichte gezählt wurden) sind recht überzeugend und ausführlich, aber wenn es um quantitative Einschätzungen der Entscheidungsfindung im realen Handel geht, gibt es eine Blockade. Vladislav hat es sogar schon ganz am Anfang erwähnt. Wahrscheinlich ist die Mustererkennung für Handspiele besser geeignet als für Automaten, die nur Zahlen benötigen. Allerdings gibt es in diesem Thread einige Nachrichten von T1000, der eine gegenteilige Meinung vertritt und einen Indikator für Elliot's Trading entwickelt hat. Er sagt, dass er damit erfolgreich Handel treibt. Er hat auch die erste Version seines 2 Jahre alten Elliott Expert Advisors für MT3 in diesem Thread gepostet und vorgeschlagen, ihn im Rahmen des OpenSource-Projekts zu verbessern. Bislang habe ich jedoch noch niemanden gefunden, der dazu bereit ist. Vielleicht werden Sie es versuchen? Außerdem wurde der Hauptindikator StdDevChan, auf dessen Grundlage die Wellen berechnet werden, bereits in diesem Thread erwähnt. Es hat mir gefallen und ich habe sogar versucht, es in meinen EA aufzunehmen.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Es handelt sich um einen völlig anderen Ansatz für den Handel, der sich nicht mit mathematisch-statistischen Methoden beschreiben lässt. Sie ist vergleichbar mit der Elliott-Wellen-Theorie. Die qualitativen Schätzungen sind recht überzeugend und ausführlich, aber wenn es um quantitative Schätzungen geht, gibt es eine Sackgasse. Im Prinzip hat Vladislav dies bereits ganz am Anfang erwähnt. Die Mustererkennung eignet sich wahrscheinlich besser für ein Handheld-Spiel als für einen Automaten, der nur Zahlen benötigt. Allerdings gibt es in diesem Thread einige Nachrichten von T1000, der eine gegenteilige Meinung vertritt und einen Indikator für Elliot's Trading entwickelt hat. Er sagt, dass er damit recht erfolgreich Handel betreibt.
Warum kann sie nicht beschrieben werden? Hier ist die Erklärung zu dieser Zahl, es macht alles Sinn.
Der blaue Zickzack ist ein Zickzack, der auf einem nativen Zeitrahmen (H4) aufgebaut ist, der rote Zickzack ist auf D1 aufgebaut. Regel 1: Solange das neue Hoch auf H4 höher ist als das vorherige, setzt sich der Aufwärtstrend fort.
Regel 2: Wenn das neue Hoch auf H4 nicht höher ist als das vorherige, könnte die Korrekturphase des Aufwärtstrends begonnen haben.
Regel 3 - wenn ein neues Tief auf H4 das vorherige durchbrochen hat, kann es sich um die Konsolidierungsphase auf D1 handeln
Regel 4 - wenn der Kurs das D1-Tief durchbrochen hat, hat der Aufwärtstrend begonnen, sich umzukehren (starke Umkehrung)
Regel 5 - ein neues Hoch auf D1 ist niedriger als das vorherige Hoch auf D1 - eine Umkehrung (ein tiefer Pullback) auf D1 ist eine vollendete Tatsache.
Ich habe das Gefühl, dass ich es nicht sehr genau beschrieben habe, ich hoffe, es ist intuitiv klar, was ich sagen wollte.
Meine Herren, ich rate Ihnen, sich das Buch "Wissensgrundlagen intellektueller Systeme" / T.A. Gavrilova, V.F. Khoroshevsky, "Peter", 2000 anzusehen. 384 с.
Dieses Buch wird sicherlich bei der Suche nach "pattern recognition download" gefunden werden.
Rosh, wenn es kein Geheimnis ist, auf welchen Prinzipien wollen Sie die Arbeit Ihres "Berater-Schiedsrichters" aufbauen?
Natürlich ist alles ganz klar beschrieben, und so handeln auch viele Trader, vor allem in einem guten Trend. Doch auf welcher Grundlage können konkrete Entscheidungen über den Markteintritt getroffen werden? Nur auf der Grundlage der beschriebenen Regeln? Was ist die Mathematik dahinter? Wenn Sie das letzte Drittel des Diagramms mit der Hand schließen, würden die meisten Händler sagen, dass der Kurs dieses Mal nach unten drehen oder zurückziehen sollte. Aber wie wir sehen können, hat sie sich nach oben bewegt, ohne zu sinken. Und ich denke, dass im Datensatz der ersten 2/3 des Diagramms das Hoch der roten Linie links liegen würde, was die Annahmen der Händler über die Nähe der Kursumkehr nur bestätigen könnte. In diesem Fall hängt alles davon ab, ob sich der Händler eine Umkehrung/Umkehrung vorstellt oder nicht. Im Allgemeinen ist dies ein ununterbrochenes Feld für die Erforschung der Anwendbarkeit im Autotrading ;o))), obwohl diese Methode für den manuellen Handel nicht schlechter ist als andere Methoden, die von Händlern häufig verwendet werden.
Ich habe damals Statistiken von seinem Konto genommen - http://forum.alpari-idc.ru/post292222-2020.html
MAE
Gibt den Drawdown für jeden Handel an, der mit einem Gewinn abgeschlossen wurde.
Zum Beispiel hatte der Auftrag mit dem Ticket 674604, bevor er mit einem Gewinn von 210 Pips geschlossen wurde, einen Drawdown von 102 Pips. Wir sehen, dass die profitablen Aufträge weniger Drawdowns hatten.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14491&d=1132511997
Die MFE ist das Gegenteil.
Sie zeigt den maximalen Gewinn an, mit dem ein Auftrag abgeschlossen werden konnte, der letztendlich mit einem Verlust abgeschlossen wurde. Order 972916 hatte einen maximalen schwebenden Gewinn von 12 Pips und schloss mit einem Verlust von 251 Pips.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14492&d=1132512227
Es ist zu erkennen, dass die Positionen hauptsächlich gegen die Bewegung eröffnet werden und ein Überwetten erlaubt ist.
Ich habe ihn damals davor gewarnt, aber es hat ihm nichts ausgemacht. Der April-Trend erschütterte die Einlagen der Kandidaten damals sehr.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Es handelt sich um einen völlig anderen Ansatz für den Handel, der nicht mit mathematisch-statistischen Methoden beschrieben werden kann.
Da bin ich anderer Meinung. Für jedes Bild, auf dessen Grundlage der Markt geschätzt wird, muss eine statistische Analyse des Marktverhaltens durchgeführt werden, wenn dieses Bild in der Geschichte auftaucht, eine Verteilung erstellt und ihre Parameter bestimmt werden. Dann können Sie die optimalen Parameter eines Bildes statistisch ermitteln. Wenn man diese Daten in einer Bilddatenbank hat, kann man die Wahrscheinlichkeit von Fehlern/Erfolgen bei der Entscheidungsfindung mit einer gewissen Genauigkeit bestimmen.
Aus den Ergebnissen lassen sich folgende Schlussfolgerungen ziehen:
1. Der derzeit verfügbare Sachverständige ist "rauschabhängig", d.h. der Sachverständige zeigt einen signifikanten Unterschied in den Ergebnissen sowohl des Endgewinns als auch der Transaktionen selbst bei den Kotorisierungen, die aus verschiedenen Quellen stammen.
2. Sie können nicht nur die Parameter des Systems, sondern auch den Handelsalgorithmus, der wahrscheinlich auch in diesem EA vorhanden ist, anpassen (an die Geschichte anpassen). Die Parameter des einzigen bestätigenden Oszillators wurden ganz am Anfang, vor 3 Monaten, nur aufgrund eines visuellen Bildes und der Logik der Eröffnung von Intraday-Trades gewählt, und sie wurden seither nie geändert. Alle Erfolge wurden nur durch eine Änderung des Handelsalgorithmus erzielt.
In meiner Grafik beginnt das stabile Wachstum ohne signifikante Drawdowns ab Ende Januar 2004, die mehr oder weniger homogenen Daten von Alpari ab Mitte 2004. In Ihrer Grafik entspricht der maximale Drawdown, soweit ich weiß, dem November 2004. Das heißt, das Zusammentreffen der wichtigsten Kursquellenwechsel kann, wenn überhaupt, nur mit großer Vorsicht diskutiert werden. Aus diesem Grund habe ich den Begriff "günstige Zeit" verwendet. Es gibt keine Anzeichen für eine Beendigung, aber wie lange kann sie andauern? Die Frage ist natürlich rhetorisch gemeint.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики.
Da bin ich anderer Meinung. Für jedes Bild, auf dessen Grundlage der Markt geschätzt wird, muss eine statistische Analyse des Marktverhaltens durchgeführt werden, wenn dieses Bild in der Geschichte auftaucht, eine Verteilung erstellt und ihre Parameter bestimmt werden. Dann können wir statistisch die optimalen Parameter des Bildes bestimmen. Wenn man diese Daten in einer Bilddatenbank hat, kann man die Wahrscheinlichkeit von Fehlern/Erfolgen bei der Entscheidungsfindung mit einer gewissen Genauigkeit bestimmen.
Ich denke, dass die Schätzung statistischer Merkmale von Mustern in praktischer Hinsicht eher fragwürdig ist, obwohl man im Internet ständig auf Informationen über entsprechende Versuche stößt. Die neueste Version ist zum Beispiel hier verfügbar : "MQL4: The Self-Engineering Expert Advisor" Diese Methode bezieht sich auf Neuronetze. Aber aus irgendeinem Grund habe ich nie quantitative Merkmale solcher Systeme gefunden. Vielleicht habe ich nur schlecht aufgepasst?
Und ich denke, das Problem dabei ist, dass man einfach nicht genug Historie hat, um die Parameter einzelner Muster zu schätzen, wenn man Muster für die Schätzung auf der Grundlage recht strenger Parameter auswählt. Oder wenn Sie ALLE Kombinationen von Balken, die dem Konzept eines Musters bedingt zugeordnet werden können, statistisch schätzen wollen, dann werden Sie meiner Meinung nach entweder eine riesige Menge aller möglichen Mustermodifikationen haben, die sich um einen sehr kleinen statistisch unbedeutenden Wert voneinander unterscheiden, oder die statistischen Schätzungen der Muster werden sehr verschmiert sein (eine große Varianz der Schätzungen). Und in Zukunft wird es für einen Automaten im realen Handel sehr schwierig sein, zu verstehen, zu welcher der bestehenden Mustermodifikationen in der Basis, die auf den letzten Balken erschienen sind, nun gehört. Damit ein Muster statistisch signifikant ist, brauchen wir meines Erachtens eine Historie zu unserem Arbeitswährungspaar, die wir nicht haben, und das alles mit der Garantie, dass der Markt in der nicht trainierten Stichprobe (in der Zukunft) nach denselben Regeln spielt. In dieser Hinsicht ist ein einfacher linearer Regressionskanal statistisch viel besser abgesichert. Was ist zuverlässiger? Informationen über die Marktbedingungen, die IMMER mit einem einfachen Standardalgorithmus auf der Grundlage der letzten 300 Balken in der Geschichte berechnet werden, oder Informationen darüber, dass diese kürzlich erhaltenen Balken dem Durchschnittswert von 100 Kopf-Schulter-Mustern ähneln (gut korreliert sind), die in der Geschichte der letzten 5 Jahre vorhanden waren? Meiner Meinung nach ist die Regression zuverlässiger, da es sich um eine gut untersuchte und ausgearbeitete mathematische Technik handelt, im Gegensatz zur Mustererkennung, bei der es zu viele Abhängigkeiten von verschiedenen anderen Faktoren gibt.
Ich denke jedoch, dass die Aufgabe der Mustererkennung auf eine einfachere Trendlinienaufgabe reduziert werden kann (schräge Widerstands-/Unterstützungslinien, die entlang der Extrema gezogen werden). Das heißt, viele klassische Muster können durch eine Reihe von Trendlinien ersetzt werden, die durchbrochen werden, was bedeutet, dass man aus dem Muster herausarbeitet. Aber auch hier ist es nicht so einfach. In dieser Datei können wir zum Beispiel die Dynamik eines konvergenten Dreiecks sehen https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/triangle.zip.
Sie können den Ausstieg aus dem konvergierenden Dreieck am 8. August sehen. Nach der klassischen Beschreibung dieses Dreiecks hätte der Ausbruch jedoch nur nach oben erfolgen dürfen. Aber in der Praxis ging der Preis auf und ab, d.h. sowohl Bullen als auch Bären bekamen ihr Geld. Dieses Beispiel negiert sofort die Bedeutung des Musters "Konvergentes Dreieck" als solches.
Die Trendlinien in den angegebenen Charts sind ohne Berücksichtigung der letzten 2 Balken gezeichnet. Wenn eine Trendlinie durchbrochen wird, ist daher klar ersichtlich, welche Trendlinie durchbrochen wurde.
Eine vollständigere Version der Trendlinien-Dynamik für den letzten Monat finden Sie hier "MQL4: Ein Bild für das Metaquotes-Forum" solandr 31.08.2006 08:02 (Ein mehrbändiges RAR-Archiv. Insgesamt gibt es 16 Teile. Nachdem Sie alle Teile heruntergeladen haben, ändern Sie die Zip-Erweiterung in rar und entpacken Sie sie in WinRAR3.50. Es ist sehr nützlich für Trading-Anfänger, sich diesen Cartoon anzusehen, z. B. mit ACDSee, um zu verstehen, wie sich der Markttrend im Laufe der Zeit ändern kann und was man tun kann, um sein Risiko zu minimieren.
Meiner Meinung nach ist die Arbeit mit Trendlinien viel einfacher als die Arbeit mit Multi-Parameter-Mustern, die in historischen Daten erfasst und dann statistisch erfasst werden müssen. Trendlinien sind viel einfacher! Ich habe sogar in meinem EA mit ihnen experimentiert. Ich habe sie verwendet, um einen bestätigenden Oszillator und sogar den Hurst-Indikator zu ersetzen! Und im Allgemeinen war das erzielte Ergebnis sehr aussagekräftig und unterschied sich deutlich von einem rein zufälligen Ergebnis. Ich habe beschlossen, die Verwendung von Trendlinien in meinem Expert Advisor vorerst zu verschieben, da die Berechnung des Hearst-Indikators nach meinen Beobachtungen in etwa die gleichen Informationen liefert wie die Trendlinien, allerdings mit einem formalisierteren Berechnungsalgorithmus, der effizienter in Bezug auf die Erstellung und den praktischen Einsatz von MTS ist.
Neuronale Netze sind am ehesten in den Bereichen nützlich, in denen man im Voraus alle möglichen Kombinationen berechnen kann, die in der Zukunft auftreten können, und nur auf der Grundlage dieser Kombinationen im Rauschen eine Bestätigung für die eine oder andere Variante findet. Zum Beispiel, wissend im Voraus (vorlÀufig auf der TestflÀche aufgezeichnet, oder alle möglichen Varianten der Signale aufgrund des mathematischen Modells, das der Situation angemessen ist) alle möglichen Varianten der Signale bei der AnnÀherung eines Objektes zu anderem, in der Zukunft (bei der realen Nutzung des auf diese Weise trainierten Objektes) ist es möglich, die nÀchstliegende von den vorhandenen Varianten der Signale zu finden und, die entsprechende Lösung ÃŒber die weiteren Handlungen des Objektes, wo das auf die Neuronetze trainierte System bestimmt ist zu machen. Aber all dies funktioniert innerhalb der Grenzen der in der Datenbank verfügbaren Situationen und entwickelt sich entsprechend dem einmal aufgezeichneten Algorithmus weiter. Ich fürchte, Forex ist in dieser Hinsicht vielseitiger :o(