eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 39
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https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip
Gut. Ich muss mich also nicht mit Bildern herumschlagen. Ich lösche den vorherigen Beitrag ;).
Viel Glück und gute Trends.
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Bedeutet es, dass der Kanal auf einem Zeitrahmen (nach dem Kriterium SkO_full_selection <=SkO2/3) und Hurst auf einem anderen Zeitrahmen berechnet wird?
Ich habe einfach angenommen, dass es nicht viel anders ist. Ich setze die Mindestanzahl der Balken für die Stichprobe auf 45 (30 für 2/3) und suche nach Kanälen, die dieses Kriterium erfüllen. Oft scheint ein solcher Kanal gleich den 45 Balken zu sein, was darauf hinweist, dass es unmöglich ist, den Kanal vom aktuellen Balken aus zu zeichnen. In diesem Fall hatte ich vor, den gleitenden Indikator tief in die Geschichte einzufügen, um einen solchen Kanal zu finden. Zum Beispiel ist der Kanal auf den Uhren, die ich gestern gepostet habe, heute bereits gebrochen und versucht, sich an die letzten 45 Balken anzupassen - das zeigt die Untauglichkeit dieses Kanals (mit anderen Worten - passend zu dieser Methode in diesem Fall).
Und mit Hearst - hier haben wir eine Spitzfindigkeit und eine Dummfindigkeit. Aus irgendeinem mir unbekannten Grund wird der Berechnungsalgorithmus ersetzt. Ich gebe zu, dass es sich um eine neue Berechnungsmethode für das neue Kriterium handelt, nicht aber für den Hurst-Index. Das heißt, ich bestreite nicht, dass diese Methode funktioniert, aber ich kann die physikalische (oder mathematische) Bedeutung ihrer Lesung noch nicht verstehen. Das heißt, die Beziehung zwischen der Schwingung relativ zu einer Nulllinie und dem maximalen absoluten Kanal dieser Schwingung, der den kumulierten Fehler der Verschiebung über N Messungen berücksichtigt.
Vergessen Sie die Formel selbst für einen Moment. Es gibt den RMS der Fehler, der relativ zur Regressionslinie berechnet wird, die bei der Berechnung nach der Methode von Vladislava (Regression auf die vorherige Stichprobe, ohne den berechneten Balken) ein wenig hin und her geht. Hinzu kommt die Gesamtstreuung der ALL-Preisstichprobe des Hi-Low. Messen und analysieren Sie das Verhältnis zwischen diesen Werten. Wenn das Verhältnis ungefähr gleich ist, kann man davon ausgehen, dass der Kanal zufällig ausgewählt wurde und in naher Zukunft verschwinden wird. Wenn das Verhältnis zwischen diesen Werten hoch ist, kann man davon ausgehen, dass der Kanal nicht zufällig ist und auch in Zukunft bestehen wird. Ich denke, dass hier eine gewisse Analogie zwischen dem Hearst-Verhältnis und dem Bestimmtheitsmaß (Bulaschew) gezogen werden kann, wenn es für Sie mehr Sinn ergibt. Das heißt, je höher der Quotient ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der Kanal fest im Fehler ist.
Vergessen Sie die Formel selbst für einen Moment. Es gibt einen RMS-Fehler, der in Bezug auf die Regressionslinie berechnet wird, der bei der Berechnung nach der Methode von Vladislava (Regression auf die vorherige Stichprobe, ohne den berechneten Balken) ein wenig hin und her geht. Hinzu kommt die Gesamtstreuung der ALL-Preisstichprobe des Hi-Low. Nehmen Sie das Verhältnis zwischen diesen Werten und analysieren Sie es. Wenn das Verhältnis ungefähr gleich ist, kann man davon ausgehen, dass der Kanal zufällig ausgewählt wurde und in naher Zukunft verschwinden wird. Wenn das Verhältnis zwischen diesen Werten hoch ist, kann man davon ausgehen, dass der Kanal nicht zufällig ist und auch in Zukunft bestehen wird. Ich denke, dass hier eine gewisse Analogie zwischen dem Hearst-Verhältnis und dem Bestimmtheitsmaß (Bulaschew) gezogen werden kann, wenn es für Sie mehr Sinn ergibt. Das heißt, je größer das Verhältnis ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der Kanal fest im Fehler ist.
Das ist richtig. Ursprünglich hatte ich geschrieben, dass ich die R\S-Statistik in Betracht ziehe, die gemeinhin auch als Hurst-Verhältnis bezeichnet wird. In diesem Verhältnis ist S der RMS und R die Stichprobenstreuung. Bei horizontalen Kanälen ist sie eindeutig, bei geneigten Kanälen gibt es mehrere Möglichkeiten, die Streuung zu berechnen. Der Grundgedanke ist derselbe wie beim Hurst-Index - es geht darum, eine Schätzung des Grades der Determiniertheit (lokale Persistenz, wenn man den Hurst-Index zugrunde legt) zu erhalten.
Viel Glück und viel Erfolg mit Trends.
Nach Peters verwendet der Hurst-Index den RMS({Log(Close[i]/Close[i+1]}) (i ist die Anzahl der Balken im MT)
Es ist auch möglich, den RMS({Close[i]-Close[i+1]}) zu verwenden.
Sie verwenden, wie Solandr uns erklärt hat, RMS({Close[i]-Approx[i]}), wobei Approx[i] die Prognose durch Annäherung aller Balken ab dem ausgewählten Balken ist.
Die Differenz der aufeinanderfolgenden Close (der Logarithmus des Verhältnisses ist ebenfalls geeignet) ist derselbe Wert, der als Grundlage für die Kumulierung der Spanne dient.
Der Wert von Close[i]-Approx[i] bildet jedoch nicht die Grundlage der kumulierten Spanne, sondern stellt den Regressionsvorhersagefehler dar. Das heißt, das Verhältnis zwischen der Streuung und dem RMS dieses Wertes sollte die Qualität der Annäherung anzeigen.
Die Akkumulation des Vorhersagefehlers durch Regressionen wird jedoch durch eine andere Größe gebildet, nämlich (Close[i]-Approx[i]) - (Close[i+1]-Approx[i+1]), die uns imho den um die "Vorhersagefähigkeit" der Approximationen reduzierten RMS der ursprünglichen Reihe liefert. Und dann sollten wir imho die Fehlerspanne nehmen, nicht die Spanne der ursprünglichen Preisreihen.
Die Verwendung genau dieser RMS- und Spread-Werte für die R/S-Statistiken ermöglicht es dann, die Qualität der Preisreihen mit dem von der Regression ausgeschlossenen Trend abzuschätzen, und der Vergleich mit ähnlichen Werten für die ursprünglichen Preisreihen erlaubt es, die Qualität der Annäherung zu beurteilen.
Gibt es einen Fehler in dieser Argumentation? Kann der daraus resultierende Vergleich auf das von Ihnen gestellte Problem angewendet werden? Und warum?
Ich danke Ihnen im Voraus.
D.h. man wirft ihn auf den Chart - er zeichnet alles, was man braucht, aber man kann den Kanal nicht mit der Maus greifen und ziehen.
Dann Strg-B -> LR -> Eigenschaften , eines der Daten ändern, ok, schließen
Danach passt alles zusammen.
Bild vor 194.
Die Regression wurde mit OBJ_TREND gezeichnet. Ich habe die reguläre Regression nicht verwendet.
Aber wie kann dieses Skript den Computer sperren! Und lange Zeit konnte ich nicht herausfinden, wohin die Ressourcen im Terminal gehen, ich musste durch alle Fenster gehen.