eine Handelsstrategie auf der Grundlage der Elliott-Wellen-Theorie - Seite 42

 
Ich schlage vor, alles im öffentlichen Bereich zu belassen, und zwar in einem Umfang, der noch ausreicht, um Trittbrettfahrer zu kontrollieren. Das heißt, nicht veröffentlichen fertige Lösungen - maximale Methodik und Fragmente von Codes, und das alles ist es nicht wert ;).

Ich bin einverstanden! :o) Alles ist schon zerkaut - jetzt darf nur noch schlucken, wer kann ;o).
Wir sprechen nur über die Methodik, ohne ins Detail zu gehen.
 
Auf den ersten Blick liegt kein Fehler vor. <br/ translate="no"> ...
Genauer kann ich das nicht beantworten, und ich habe auch nicht viel Zeit zu verlieren - ich versuche immer noch, verschiedene Ansätze zur Strategieentwicklung umzusetzen.


Vladislav, nochmals vielen Dank!

Ich hoffe, dass mein Ansatz eine Annäherung zwischen Ihnen und Yurixx ermöglicht.

Lieber Yurixx!
Sie schrieben:
Zweitens gilt die gesamte Theorie nur für eine Reihe von Basisdaten, d.h. z.B. für eine Reihe von Preisen. Es ist falsch, sie auf eine Reihe von linearen Regressionsfehlern anzuwenden (d. h. auf eine Reihe, aus der die Trendkomponente entfernt wurde). Bei einer solchen Reihe hängen weder die Streuung noch die Schiefe (insbesondere im letzten Intervall) von der Zeit ab.


Bei der linearen Regression wird nur die lineare Komponente der ursprünglichen Daten entfernt, d. h., vereinfacht gesagt, der Gesamt-Effektivwert wird um den Effektivwert der linearen Regression reduziert.
Wenn es eine nichtlineare Komponente gab, ist die fehlende Zeitabhängigkeit des Effektivwerts der detrendierten Reihe nicht offensichtlich.
Zur Veranschaulichung können wir den GBPCHF W1 von 2002.03.31 bis heute betrachten.
Im letzten Intervall scheint der RMS zu sinken.

Danke.
 
StdDev - СКО ошибки аппроксимации линейной реггресси на выборке канала, соответственно, StdDev23 - СКО на двух третях этой выборки. Графики отражают эти величины при расчете каналов на конкретном инструменте , конкретном тайм-фрейме и в конкретном месте. Речь идет об алгоритме выбора нужного канал по виду этих СКО.


Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?


Die Qualität der Probe ist dabei von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie eine Länge wählen, die außerhalb des Trends liegt, laufen Sie Gefahr, einen Teil des Trends zu erfassen, der nicht mehr besteht, oder einen Teil des aktuellen Trends zu wenig zu erfassen. Mit allen sich daraus ergebenden Konsequenzen.

Viel Glück und viel Erfolg beim Überholen von Trends.


Ich durchlaufe die Kanäle von 45 (es ist klar) bis 1000 Balken. (1000 Balken auf 15-Minuten-Charts sind 10 Tageskerzen, ich denke, das ist genug für 15-Minuten-Charts). Auf diesen 955 Kanälen finde ich RMS-Werte und wähle den Kanal, bei dem der RMS-Wert (im Moment) kleiner ist, wobei ich das Potenzialitätsprinzip nicht vergesse :) Es stimmt, ich habe diese Methode noch nicht angewandt - erstens, und visuell erfasst diese Methode der Auswahl nicht immer weit entfernte Kanäle - das ist zweitens.
Wenn ich die drei wichtigsten Kanäle organisiere, werden viele Fragen vielleicht als unwichtig eingestuft.

Ich möchte die weitere Zusammenarbeit/Entwicklung fördern, ohne die Codes zu veröffentlichen. Die Methodik ist ausreichend und viel interessanter. Als letzten Ausweg könnten wir einen persönlichen Austausch vornehmen.
 
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Lieber Yurixx!
Sie schrieben:
Zweitens ist die gesamte Theorie nur auf eine Reihe von Basisdaten anwendbar, d.h. z.B. auf eine Reihe von Preisen. Es ist falsch, sie auf eine lineare Regressionsfehlerreihe anzuwenden (d. h. eine Reihe, aus der die Trendkomponente entfernt wurde). Bei einer solchen Reihe hängen weder der Bereich noch die Rate (insbesondere im letzten Intervall) von der Zeit ab.


Bei der linearen Regression wird nur die lineare Komponente der Rohdaten entfernt, d. h., vereinfacht gesagt, der Gesamt-Effektivwert wird um den Effektivwert der linearen Regression reduziert.
Wenn eine nichtlineare Komponente vorhanden war, ist die fehlende Zeitabhängigkeit des Effektivwerts der detrendierten Reihe nicht offensichtlich.
Zur Veranschaulichung können wir den GBPCHF W1 von 2002.03.31 bis heute betrachten.
Im letzten Intervall scheint der RMS zu sinken.

Danke.


Falsch. Zwei Zufallsreihen, die sich nur durch die lineare Trendkomponente unterscheiden, haben die gleiche Varianz. Die Zahlen in der Excel-Datei bestätigen dies, ich habe sie sogar absichtlich mit einem roten Pfeil versehen, um sie hervorzuheben.
 
StdDev - СКО ошибки аппроксимации линейной реггресси на выборке канала, соответственно, StdDev23 - СКО на двух третях этой выборки. Графики отражают эти величины при расчете каналов на конкретном инструменте , конкретном тайм-фрейме и в конкретном месте. Речь идет об алгоритме выбора нужного канал по виду этих СКО.


Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?


Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.

Удачи и попутных трендов.


Ich durchlaufe Kanäle von 45 (das ist verständlich) bis 1000 Balken. (1000 Balken auf 15 Minuten sind 10 Tageskerzen, ich denke, das ist genug für 15
Minuten). Auf diesen 955 Kanälen finde ich RMS-Werte und wähle den Kanal, bei dem der RMS-Wert (im Moment) kleiner ist, wobei ich das Potenzialitätsprinzip nicht vergesse :) Es stimmt, ich habe diese Methode noch nicht angewandt - erstens, und visuell erfasst diese Methode der Auswahl nicht immer weit entfernte Kanäle - das ist zweitens.
Wenn ich die drei wichtigsten Kanäle organisiere, werden viele Fragen vielleicht als unwichtig eingestuft.

Ich möchte die weitere Zusammenarbeit/Entwicklung fördern, ohne die Codes zu veröffentlichen. Die Methodik ist ausreichend und viel interessanter. Als letzten Ausweg könnten wir einen persönlichen Austausch vornehmen.


Ich habe bereits kurz geschrieben: Schwankungen auf Extrema bauen ab etwa 180 Tagen vor. Es ist nicht nötig, weiter zu gehen - das Ergebnis wird das gleiche sein. Alle Balken, aus denen sich der Trend zusammensetzt, sollten von Extremwert zu Extremwert gehen (Extremwerte sollten in den Umkehrzonen enthalten sein ;) ) - dann ist es eine Frage der Technik - Sie identifizieren den letzten aktiven Kanal und legen ihn aus. Von dort aus wird der Grad der Verschachtelung oder Detaillierung bestimmt.
Wählen Sie aus der resultierenden Teilmenge.

Viel Glück und gute Trends.
 
Lieber Rosh!

Die Werte am Anfang und am Ende des roten Pfeils in Ihrer Datei sind unterschiedlich, und in der Regel ist die Steigung der linearen Regression umso stärker, je größer die Differenz ist.
Die Differenz entspricht jedoch nicht dem numerischen Effektivwert der linearen Regression, und wenn ich über diesen Rückgang von Yurixx spreche, meine ich im übertragenen Sinne die Ursache seines Auftretens, nicht die Methode der Schätzung.

Ich habe nicht sofort gesehen, dass der Unterschied unbedeutend klein ist, und in der Tat sollten sie nicht unterschiedlich sein, da die lineare Komponente bei der Berechnung des Effektivwerts durch Berücksichtigung der Fehlererwartung entfernt wird.
Aber in meinem Beitrag habe ich nicht den RMS der LR-Fehler gemeint, sondern den RMS der LR-Linie. Und auch der RMS der Rohdaten, nicht der RMS der Differenzen zwischen aufeinanderfolgenden Werten.

Ich entschuldige mich dafür, dass ich wieder unklar war.
 
<br/ translate="no"> Ich habe bereits kurz geschrieben, dass der Bau von Extremen vor etwa 180 Tagen begann. Sie brauchen nicht weiter zu gehen - das Ergebnis wird übereinstimmen. Alle Balken, die den Trend bilden, liegen von Extremum zu Extremum (die Extrema sollten die Umkehrzonen treffen ;) ) - dann ist es eine Frage der Technik - Sie identifizieren den letzten aktiven Kanal und legen ihn aus. Von dort aus wird der Grad der Verschachtelung oder Detaillierung bestimmt.
Wählen Sie aus der resultierenden Teilmenge.

Viel Glück und gute Trends.


Wir haben den Elefanten vergessen, danke. Manchmal ist man psychologisch so blind, dass man den Wald vor lauter Bäumen nicht sieht. Ich habe bereits ein Skript erstellt, das die Kanalgrenzen (erster und letzter Balken) setzt. Das Einzige, was noch zu tun ist, ist, den Kanälen beizubringen, sich entsprechend der Bewegung dieser vertikalen Linien neu aufzubauen, aber das ist nicht schwierig.
Etwas wie dieses Zickzack ?

 
Jetzt habe ich es gesehen und konnte nicht widerstehen, das Bild zu fixieren. Es gibt ein Unterstützungsniveau, das ich mit dem Auge sehen kann, und es gibt einen Kanal, der durch das Minimum des SCO gebildet wird. Wer denkt - wie gültig ist das?

 
Ich schlage vor, alles in der Öffentlichkeit zu belassen, und zwar in einem Umfang, der noch ausreicht, um Trittbrettfahrer zu kontrollieren. Das heißt, nicht veröffentlichen fertige Lösungen - höchstens eine Methodik und Fragmente von Codes, und das alles ist es nicht wert.


Ich stimme zu. Obwohl es besser wäre, auf Codefragmente zu verzichten.
Das Bild von Vladislav zum Beispiel sagte mir mehr als jedes Fragment.
Und im Allgemeinen bin ich der Meinung, dass die Frage der Verbreitung des Systems, sowie seine kommerzielle (nicht für den persönlichen Gebrauch) ist das alleinige Vorrecht des Autors der Methode.
 
Вывел систему уравнений для нахождения коэ-тов параболы по методу наименьших квадратов. Кто помнит линейку? Или самому придется лезть в детерминанты...

Rosh, im Prinzip ist die Herleitung der Gleichungen selbst offensichtlich. Damit ist alles klar. Aber ich verstehe, dass Sie Durchschnittswerte für x und y verwenden. Das heißt, Sie lösen einfach eine Gleichung mit klaren Methoden der linearen Algebra. Was ich aber nicht verstehe, ist Folgendes. Ist es wirklich möglich, einfach Stichproben-Durchschnittswerte in diese Formeln einzusetzen und genau das zu erhalten, was wir brauchen? Könnten Sie einen Beweis dafür anführen? Arbeitet der Indikator ANG3110 nach diesem Prinzip? Ich denke,

es wäre logischer, N solche Systeme für N Balken zu lösen und aus der Stichprobe der erhaltenen Reihen a,b,c den Erwartungswert jedes Parameters zu bestimmen und ihn als Parameter für die annähernde Parabel zu verwenden. Oder täusche ich mich?


Im Prinzip habe ich sogar daran gedacht, die linearen Regressionskoeffizienten nach dieser Methode zu mitteln, aber bisher ohne Erfolg. Lohnt es sich, in dieser Richtung zu graben oder nicht?