Auf der Suche nach Mustern - Seite 26
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Eine schlechte Lösung, denn sie ist komplizierter und vor allem viel schlechter als eine normale Äquivolumen-Tabelle. Um zu den Range Bars zu kommen: Inwiefern entsprechen sie den volumetrischen Charts?
Ich habe darüber nachgedacht und meine Meinung geändert, wenn wir genau mit Zecken arbeiten, dann ist alles richtig. Eine Zecke ist nachts auf einem dünnen Markt billiger als tagsüber, das stimmt alles. Das Problem des durchschnittlichen Volumenprofils wird dadurch jedoch nicht behoben, da die Verteilungen von Tag zu Tag sehr unterschiedlich sind.
Es gibt einige Ideen, wie die Wahrscheinlichkeit richtiger Eingaben verbessert und vervielfacht werden kann. Ihre Ansichten, Alexej, unterstützen nicht viel von dem, was ich als ideal ansehe. Aber wenn man es aus unserer allgemeinen Perspektive betrachtet, könnte man vorläufig folgendes tun:
Nehmen Sie einige gültige und wirksame TS, analysieren Sie sie, fügen Sie vielleicht einige Details hinzu und versuchen Sie, sie zu kombinieren. Sie haben den Gedanken geäußert, dass je mehr Daten vorhanden sind, desto mehr Konflikte entstehen. Ich bin definitiv anderer Meinung und schlage andere Verwendungszwecke für die Daten vor als Sie. Bei mehreren TCs könnten Sie aber zum Beispiel wie folgt vorgehen:
1) Jeder der TS hat bestimmte Bedingungen für die Eröffnung von Positionen. Es geht also nicht darum, sie zu einem Ganzen zusammenzufassen, sondern darum, diese Bedingungen parallel zu beobachten. Das heißt, jeder Algorithmus des Systems arbeitet für sich allein.
2) Hinzufügen eines zusätzlichen Algorithmus, der von jedem System die Einschätzung der Situation erhält, die in einer von drei Schlussfolgerungen ausgedrückt wird: günstige Bedingungen für die Einreise, ungünstig, unsicher.
3) Zum Beispiel sieht der Benutzer mit seinem Auge geeignete Bedingungen, um eine Position zu öffnen. Dann verweist er/sie auf diesen Algorithmus, der Schlussfolgerungen aus einer parallel arbeitenden Gruppe von Systemen liefert. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Position korrekt eingegeben wird, steigt aufgrund der Schlussfolgerungen um Größenordnungen.
Viele Menschen arbeiten auf diese Weise. Es ist jedoch problematisch, ständig mehrere TS und die Bedingungen jedes einzelnen von ihnen im Auge zu behalten. Das Vorhandensein eines Indikators, der mehrere parallele endgültige Schlussfolgerungen des TS signalisieren würde, würde den Prozess der Analyse und Entscheidungsfindung vereinfachen.
Von der Suche nach Aromen zum Banalen, das bereits von jemand anderem gebacken wurde cutlet....
Wenn Sie meine Ideen meinen, dann bestehe ich nicht darauf. Schlagen Sie Ihre vor.
Zu diesem Zeitpunkt ermutigt der Themenstarter zum Austausch von Beobachtungen, aber im Grunde beobachtet jeder für sich selbst. Deshalb habe ich spezifische Optionen für die Umsetzung vorgeschlagen.
Einen guten Tag an Sie alle!
Ich habe einmal einen Artikel, oder besser gesagt einen Beitrag, über Preisschwankungen geschrieben (siehe Anhang). Wenn Sie daran interessiert sind, können Sie tiefer graben ... :)
Die Idee dahinter ist, dass, wenn die Amplitude der Oszillationen nahe am Durchschnittswert liegt (z.B. für EURUSD bei ~200 Pips), die Vorhersage des nächsten "Knies" ziemlich real ist. Außerdem muss festgestellt werden, ob der Zickzackbruch stattgefunden hat. Aber auch dafür gibt es bestimmte Werkzeuge, unter anderem auf der Grundlage der beliebten neuronalen Netze.
Hier sind bestimmte Regelmäßigkeiten ... :)
Mit freundlichen Grüßen, RomFil.
Sie könnten auch die Suche nach pAtterns erwähnen : ein-bar, zwei-bar, drei-bar, etc. Es dauert lange, mehr als drei zu finden. Zum Beispiel, für eine Bar - wir nehmen OHLC Preise, geben Sie ein Delta von Änderungen, zum Beispiel +-1 Pips aus dem Preis und teilen Sie alle Bars auf die Geschichte (zum Beispiel, 1000000 Bars) durch das folgende Prinzip: die erste Bar ist ein pAttern, wenn die nächste Bar unterscheidet sich von der vorherigen durch den Delta-Wert, wird es eine neue pAttern, usw. Wenn eines der Muster zeigt, dass es z.B. 10 solcher Balken in der Geschichte gab und 9 davon in eine Richtung gehen, ist dies ein wichtiges Muster, das in 70-80% der Fälle bei einem Vorwärtstest funktioniert.
Es ist ein bisschen kompliziert, aber es scheint verständlich zu sein... :) Auch hier können Sie das Thema vertiefen.
Mit freundlichen Grüßen, RomFil.
Sie könnten auch die Suche nach pAtterns erwähnen: ein-bar, zwei-bar, drei-bar, usw. Es dauert lange, mehr als drei zu finden. Zum Beispiel, für eine Bar - wir nehmen OHLC Preise, geben Sie ein Delta von Änderungen, zum Beispiel +-1 Pips aus dem Preis und teilen Sie alle Bars auf die Geschichte (zum Beispiel, 1000000 Bars) durch das folgende Prinzip: die erste Bar ist ein pAttern, wenn die nächste Bar unterscheidet sich von der vorherigen, ist es eine neue pAttern und so weiter. Wenn eines der Muster zeigt, dass es zum Beispiel 10 solcher Balken in der Geschichte gab und 9 davon in eine Richtung gehen, ist dies ein wichtiges Muster und funktioniert in 70-80% der Fälle in einem Vorwärtstest.
Es ist ein bisschen kompliziert, aber es scheint verständlich zu sein... :) Auch hier können Sie das Thema vertiefen.
Mit freundlichen Grüßen, RomFil.
Ich bin weit von der technischen Notation entfernt, aber wenn ich es richtig verstehe, schlagen Sie vor, bestimmte Muster zu berücksichtigen und sie in Teilen zu definieren, um die Fortsetzung vorherzusagen, richtig?
Ich bin auch weit entfernt von neuronalen Netzen, aber ich stelle mir die Informationsverarbeitung in etwa so vor: eine Masse von Daten mit den interessantesten Mustern und deren Identifizierung anhand einzelner Erscheinungsformen. Ihre Ideen sind sehr interessant. Ich habe das Dokument gelesen, aber die Berechnungen gehen mir nicht in den Kopf. Könnten Sie mir ein paar Beispiele für Ihre Algorithmen nennen, aber nicht mathematisch, sondern in der Sprache der Benutzer ausgedrückt?
Vielen Dank für die nützlichen Ideen!
Ich bin weit von der technischen Notation entfernt, aber wenn ich es richtig verstehe, schlagen Sie vor, bestimmte Muster zu berücksichtigen und sie Stück für Stück zu identifizieren, um die Fortsetzung vorherzusagen, richtig?
Ich bin auch weit entfernt von neuronalen Netzen, aber ich sehe die Informationsverarbeitung ähnlich: eine Masse von Daten mit den interessantesten Mustern und deren Identifizierung durch individuelle Erscheinungsformen. Ihre Ideen sind sehr interessant. Ich habe das Dokument gelesen, aber die Berechnungen gehen mir nicht in den Kopf. Könnten Sie mir ein paar Beispiele für Ihre Algorithmen nennen, aber nicht mathematisch, sondern in der Sprache der Benutzer ausgedrückt?
Vielen Dank für die nützlichen Ideen!
Aber es fällt mir schwer, dir das ohne Formeln zu erklären ... :(
Es geht darum, eine solche Kombination von OHLC auf der Historie zu finden, dass der nächste Balken eine hinreichend genaue Richtung hat, zum Beispiel nach unten - das ist für pATterns.
Über das Dokument - das ist ein anderes Thema.
Richtig, aber es fällt mir schwer, Ihnen das ohne Formeln zu erklären ... :(
Die Idee ist, eine solche Kombination von OHLC auf der Geschichte zu finden, dass der nächste Balken eine ziemlich genaue Richtung hat, zum Beispiel nach unten.
Nun, ich habe die Idee im Allgemeinen verstanden. Ich freue mich auf Ihre weiteren Kommentare. Bisher hat noch niemand eine solche Variante des Ansatzes angeboten, sie ist mir am nächsten.
Richtig, aber es fällt mir schwer, Ihnen das ohne Formeln zu erklären ... :(
Es geht darum, eine solche Kombination von OHLC auf der Geschichte zu finden, dass der nächste Balken eine ziemlich genaue Richtung hat, zum Beispiel nach unten.
OK! Aber es ist schwierig, Ihnen das ohne Formeln zu erklären... :(
Es geht darum, eine Kombination von OHLC auf der Historie mit dem nächsten Balken zu finden, der eine ziemlich genaue Richtung hat, zum Beispiel abwärts.
Und auch die nächste Leiste hat eine große Größe, von H bis L. Wenn Sie die Richtung des nächsten Balkens kennen und sich der Preis innerhalb dieses Balkens nur um 10 Pips ändert, werden Sie nicht viel verdienen.