una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 10
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Y no voy a compartir la SOLUCIÓN HECHA, sino la metodología, por favor, no hay problema.
Buena suerte y felices tendencias.
En general está claro. Todo es como en la tesis. ¡Hay de todo, excepto ese simple esquema, sin el cual nada funcionará ;o)! Y el esquema sólo lo conoce quien lo ha inventado, y todo lo demás, sin él, es sólo papel, que hay mucho por ahí. No obstante, sólo estoy exponiendo un hecho, sin ningún otro significado. De todos modos, todo el mundo tiene que ir en su propia bicicleta. Al fin y al cabo, se trata de FOREX)
Y aquí hay otra pregunta. ¿Todo esto se implementa en qué? ¿En MT4?
Es decir, MT4 tiene el indicador Murray que mencionas. Está claro.
Pero, ¿con qué se calculan los canales y el Hearst? ¿Utilizas también MT4? Una vez mencionaste el tamaño del código de 0,5M. ¿Qué quieres decir con eso? ¿El peso del texto de un programa de cálculo en mql4? Si es así, francamente hablando, me cuesta imaginar tal volumen. Porque, según mi estimación conservadora, el texto de un programa de este tipo debería tener unas 10000 líneas. Una simple estrategia de ruido blanco que utilizo ocupa sólo 1000 líneas, a pesar de que simplemente lanzo 6 hilos de negociación en paralelo que utilizan información de diferentes marcos temporales y es más fácil (más conveniente para la modificación posterior) dejar piezas de dicho código como están ahora que convertirlas en 400-500 líneas utilizando arrays (aunque tales planes también son posibles en el futuro). Es decir, la ejecución de un hilo por un marco de tiempo tomará 400-500 líneas. Estoy usando un Asesor Experto completamente funcional que no necesita ser monitoreado. Por supuesto que no me niego a que siga mejorando, pero hasta ahora ya he optimizado todo lo que se podía optimizar en él en el probador. Pero hay un cierto interés en sus métodos y trataré de aplicar algo, si lo consigo, claro.
PD: Y el hecho de que no utilice un hilo de trading con un lote grande, sino varios hilos paralelos en diferentes timeframes con lotes pequeños se explica únicamente por el hecho de que en este tipo de operaciones aparece algo así como un efecto de filtración de drawdown máximo. Es decir, si tienes varios procesos aleatorios (dinámica de saldos de un hilo), entonces al sumar los saldos en una cuenta, la reducción máxima será igual a la suma de las reducciones de cada hilo dividida por la raíz cuadrada del número de hilos, ¡no la suma de las reducciones de cada uno! Así, intento disminuir la reducción máxima total. Es decir, si tienes 6 hilos, cada uno con una reducción de 50USD en el historial de 1,5 años, lógicamente la reducción total de 6 hilos debería ser de 300USD, pero en la práctica, esta cantidad debería dividirse por la raíz cuadrada de 6 = 2,45. Esto es más o menos lo que muestra el probador. El comprobador muestra que hay que dividir por unos 2,2. Lo que creo que concuerda bien con mi idea de reducir la detracción máxima.
Buena suerte y buenas tendencias.
Siento discrepar con usted. Este hilo se volvió interesante sólo cuando decidiste compartir tus experiencias e ideas.
Como físico, entiendo todo sobre el campo, la potencialidad, etc. Todo está claro con la optimización también - es un problema no trivial e interesante. En cuanto a la estadística matemática, sólo he podido entender de qué se trata en términos generales, por desgracia. Pero el tema es interesante. Especialmente en parte de la estimación a priori de los niveles de significación y la posibilidad de predicción no aleatoria.
Mi enfoque (hasta ahora) se ha centrado en la definición de los periodos de mercado tendencial. No he utilizado el índice Hearst en la forma que se indica en el artículo anterior, ni de ninguna otra manera. Sin embargo, yo también intento basarme en una medida de fractalidad del mercado que tiene mi propio algoritmo de cálculo. La idea de que los periodos de contratendencia pueden utilizarse tan bien como los de tendencia me ha sorprendido por completo. A veces es difícil ver incluso lo que hay debajo. :-)
Así que estaría encantado de continuar el diálogo, si no en este foro, entonces a través de su correo electrónico dado en el indicador de niveles Murray, o en la araña en el mensaje privado.
En cualquier caso, me gustaría decir que su trabajo me ha impresionado. Por primera vez vi el trabajo no del "pensamiento figurativo" de un aficionado (entre los que me incluyo), sino de las matemáticas en manos de un matemático.
Me ha gustado especialmente este:
¡La convergencia de los resultados en diferentes flujos de datos y sin utilizar el suavizado significa que su metodología ha llegado a la naturaleza del proceso !
No hay problema.
¡La convergencia de los resultados en diferentes flujos de datos y sin utilizar el suavizado significa que su metodología ha llegado a la naturaleza del proceso !
Yo lo diría de forma un poco más modesta: significa que los métodos de la matestadística funcionan, sólo hay que aplicarlos correctamente, y que todavía muchos métodos de AT tienen justificación. (es decir, hay zonas de movimiento predeterminado en el mercado). Los métodos cualitativos como Elliott o Gann, aunque, como he escrito - no me gusta mucho Elliott debido a la falta de estimaciones cuantitativas.
De todos modos, buena suerte y buenas tendencias.
Busque la "Enciclopedia de Estrategias de Trading" de McCormick y la "Estadística para Comerciantes" de Bulashev - muy útil en un sentido aplicado - se muestra la lógica de los métodos.
Pruebe la transformación DCT con el núcleo de difracción - suaviza muy bien, no se retrasa en absoluto. En mi opinión, funciona mejor que la LCF tradicional. A continuación se muestran algunos fragmentos de código en C++. La forma de utilizarlo, creo, queda clara en los comentarios.
Y este es el método de aplicación:
Pruebe, por ejemplo, los parámetros Eye = 2,5, Alfa = 0,5. Es importante recordar que la combinación (Ojo !=0, Alfa == 0) no está permitida. El EPS se utiliza para evitar incertidumbres como el 0/0. Tomo EPS = 1.0E-09.
La matriz suavizada debe ser normalizada al rango de cambio de precio sobre nn_barras:
Las variables v_max y v_min deben obtenerse antes, al formar la matriz de precios para su procesamiento.
entiendo su deseo de prescindir de las grandes palabras y su actitud ante los métodos de la matestadística.
Sin embargo, yo tengo una opinión diferente.
El mercado es un proceso no estacionario y caótico. Y la matestadística se ocupa principalmente de los procesos estacionarios. La transición al límite es uno de los principales métodos para demostrar afirmaciones. ¿Y cuál es el estado límite del mercado? El movimiento browniano es un fenómeno en un sistema cerrado, mientras que el mercado es un sistema sustancialmente abierto. Por otro lado, el mercado es un proceso de autoorganización, por lo que existen leyes de esta autoorganización.
Desde mi punto de vista, su éxito no se debe a la aplicación de los métodos de la matestadística,
sino a las LIMITACIONES de los métodos de la matestadística por parte de la parte constructiva de su estrategia.
Estas limitaciones son las que han ayudado a captar algo importante, sin dejar que el método (es decir, la herramienta) lo disuelva en los detalles de la aplicación.
Gracias por los libros, definitivamente les echaré un vistazo.
¿Su apodo en la araña es el mismo?
En la araña es VG .
Buena suerte y buena suerte con los trnds.
Estas tres fuentes significan que las estás usando en conjunto con MT4 (parece que sí). ¿Y cómo se sentiría si no hay un entorno C para compilar?
Estas tres fuentes significan que las estás usando en conjunto con MT4 (parece que sí). ¿Y cómo se sentiría si no hubiera un entorno C para compilar?
Puedes probarlo en MT. Originalmente se programaron en MQL para su depuración, y luego se trasladaron con mínimos cambios a C. Y la versión más antigua estaba en ensamblador.