una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 54
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Bueno, ya he escrito más arriba. Sólo calcular los cuantiles para construir los intervalos de confianza. ¿De qué otra forma se puede utilizar? Bulashev escribió cómo calcular estos mismos cuantiles en Excle. En general tengo el mismo archivo que publicaste arriba, pero sólo para la distribución de Estudiantes. Esta es la diferencia. Piensa en cómo puedes aplicar la distribución de probabilidad normal a una muestra de 30 barras, por ejemplo, si sólo hay unas pocas barras. Basta con comparar los cuantiles de la distribución de Student en diferentes grados de libertad y todo se aclarará de inmediato.
"Si no hay diferencia, ¿por qué pagar más?" :)
solandr, compara el comportamiento del diagrama a diferentes valores de N y el problema desaparece.
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/Student.zip
Por cierto, quería preguntarte: ¿no intentaste utilizar el Chi cuadrado? ¿Tal vez Vladislav lo intentó? Por un lado, la redundancia, cuando no estamos seguros de que la aproximación deba obedecer a una distribución normal, por otro lado, también un criterio de selección de la muestra.
Francamente, lo que me interesa es la diferencia a diferentes valores de N. La distribución de Student, que sigue siendo cualitativamente igual en su forma, cambia sus parámetros cuantitativos en diferentes grados de libertad. Cuando el número de grados de libertad es muy grande, debería coincidir con la distribución normal. Cuando el número de grados de libertad es pequeño, difiere de la distribución normal.
La distribución de Student a diferentes grados de libertad:
Para una probabilidad del 99%:
q(30 barras)=2,750
q(100 barras)=2,626
q(300 barras)=2,593
q(1000 barras)=2,581
Si crees que una diferencia del 6% entre el valor del cuantil para 30 barras y 1000 barras no merece el sufrimiento adicional, es tu elección personal. Yo tengo una opinión ligeramente diferente.
Hee square no lo ha probado. Aunque, después de leer a Bulashev, tuve esos pensamientos al principio. Pero no nos aportará nada ya que, de todas formas, no se verá la distribución normal en la muestra real. Sólo utilizamos pruebas irrefutables de que una GRAN muestra tendrá una distribución normal. Nuestros 30-1000 bares sólo pueden llamarse GRANDES por un tramo.
En principio, no creo que haya ninguna diferencia, pero por una picazón innata, he hecho un diagrama y ahí se acaba el Steudent. Puedo suponer que si se calculan los rangos a través de las probabilidades, el error puede llegar al 6 por ciento, pero si se pone el caballo delante del carro (calculando la probabilidad a través de la desviación del centro de la regresión), no superará el 0,6
Rosh, ¿cómo piensas operar con esta estrategia? ¿Sin fijar los stoplosses, sino sólo utilizando las probabilidades actuales? A juzgar por lo que has dicho para demostrar que no hay diferencia entre las dos distribuciones, parece que sin ningún stoploss. En realidad el 6% de diferencia significa 5-10 pips de diferencia en la configuración del stoploss. ¡Eso es todo! Si es mucho o poco, no puedo juzgarlo ya que no lo he comprobado yo mismo. Tal vez tenga usted toda la razón.
Bulashev utiliza el método de Student en su ejemplo de métodos estadísticos del capítulo 10, página 147. ¡Y lo hace con 816 puntos en la muestra!
Como no soy un gran experto en el campo de la estadística me limité a hacer lo que hace Bulashev y me instalé. Si quieres demostrar algo más, te alegrarás de ver el resultado final, que se obtiene a partir de una distribución normal.
encuentra los coeficientes de regresión lineal Y=A*X+B. Además, fijamos un intervalo de confianza, por ejemplo del 95% (P=0,95), y tratamos de encontrar los límites de este intervalo (es decir, los límites tales que los precios en el 95% de los casos se encuentran a una distancia +- delta Y de la línea de regresión central).
Utilizando las propiedades de la distribución normal, yo haría una cosa sencilla: apartar dos sigmas del centro de la regresión lineal (2 sigmas del centro es también ~95%). Mientras el número_in_intrevalue/número_total <=95% - el canal tiene derecho a la vida.
Dame tu metodología en forma de fórmulas, y la pondré en Excel para compararla con una distribución normal.
Gracias por la referencia a esta sección de Bulashev, de lo contrario nadie sabe cuándo habría llegado allí :)
Stop-loss es una canción diferente, hasta ahora sólo tengo su melodía, y suena de tal manera que sólo se puede escuchar una octava más baja :)
Yo estoy haciendo lo mismo: estoy dejando de lado los sigmas. Sólo el número de sigmas a diferir de la línea central está determinado por la de Student (utilizando el ejemplo de Bulashev). No trato de determinar la viabilidad de un canal para operar, es decir, considero que un canal es válido si los precios no están fuera del intervalo del 99%. Simplemente trato de repetir la metodología de Vladislav (al menos como yo la entiendo) - encontrar primero la zona de giro y no determinar cuánto tiempo existirá el canal - es en general una tarea ingrata y el propio indicador Hurst no te dará el tiempo exacto de su desaparición hasta que ese tiempo esté muy cerca (o ya se haya pasado) lo que no es muy conveniente en la aplicación práctica. Vladislav dijo al principio que la entrada en el mercado está en la zona de reversión, y luego si la pose es exitosa, se plantea la cuestión del tiempo de mantenimiento de una posición ya abierta, y no de ser añadida en el medio del intervalo de confianza, cuando el canal está formado y estable. Así que vas a entrar (ser añadido) en un canal estable, que en sí mismo es muy arriesgado. Aunque, por otro lado, el propio concepto de canal es muy flexible en el tiempo. Tal vez usted va a entrar (ser añadido) sólo en los canales de largo plazo (varias semanas de duración), en este caso estoy totalmente de acuerdo con usted, si en la frontera de este gran canal hay todos los signos de la zona de reversión, actúo de la misma manera que usted. Bueno, si vas a coger canales de 1-2 días y entrar en estos canales, entonces por supuesto que hay un mayor riesgo.
Una zona de pivote puede ser sólo una superposición de varias zonas de probabilidad de varios canales y puede contribuir con MareiMaz (acercarse al nivel de MM según el sistema de Vladislav significa hacer una parada y hasta ese momento el EA puede tomar una siesta con seguridad).
En segundo lugar, la imposición del criterio sobre el canal de regresión (convergencia RMS) introduce algunas contradicciones graves: tenemos un canal lineal, y según el criterio la expresión R/S crecerá linealmente en el tiempo, así como N/2. Mientras estemos en el canal, el criterio de Hurst no cambiará, y cuando cambie, ya no estaremos en el canal, no es gracioso :)
Esto se puede resolver de dos maneras:
1) construimos el canal en hovels, luego bajamos a 15 minutos, R se mantiene igual, el RMS tampoco cambia mucho pero N/2 se duplica, así que reducimos artificialmente a la mitad el índice de Hearst en el canal - no es ~0,6, sino ~0,3
2) reconstruimos el canal rompiendo el intervalo de confianza y en algún momento se vuelve más plano (las líneas se separan y el canal se alarga) y de nuevo Hearst muestra una posible inversión. Pero miré con más atención y llegué a una conclusión: H<0,5 significa más bien un rebote de la frontera del canal que una inversión de la tendencia (del canal).
Por el contrario, entrar en un canal estable es menos arriesgado, para eso están los intervalos de confianza, así que se consigue un canal estable y se espera la corrección a la zona del 5% y se entra ahí con un riesgo mínimo. Creía que teníamos la misma interpretación del riesgo :(
Vladislav no dijo nada sobre la sintonización a diferentes marcos temporales. Tampoco veo el sentido de establecer en diferentes plazos. Por lo que tengo entendido, estás inventando tu propio enfoque del problema. Bueno, tal vez también tenga mucho éxito. Estamos esperando los primeros resultados del Asesor Experto utilizando su sistema. Tampoco entiendo muy bien su suposición de que el índice de Hearst cambia en un factor de 2, si el TF difiere en un factor de 4. Por lo que imagino para un canal construido en diferentes marcos temporales, el valor de Hearst debería diferir SOLO por la magnitud del error que surge debido al diferente número de grados de libertad si se quiere(la distribución de Student probablemente juega algún papel aquí por cierto), y no de la manera que dices en esta frase.