una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 87

 
Hmm, no conocía esa fórmula. Pero el bolígrafo y el papel no ayudan :)

¿Cómo crees que se obtiene esta fórmula? Es la manera antigua. Yo tampoco lo sabía antes.
Me pregunto cómo se usa el bolígrafo y el papel.
 
Хм, а я и не знал этой формулы. Но ручка с бумагой и без неё помогают :)

¿Cómo crees que se obtiene esta fórmula? Exactamente por el método de este "abuelo". Yo tampoco lo sabía antes.
Me pregunto cómo se usa el bolígrafo y el papel.

Si te refieres a lo que me dieron para calcular el RMS, la práctica establecida en este hilo no me permite publicar el resultado aquí. Responderé a la carta :). La dirección estaba en principio presente en algunos de mis códigos en este foro.
 
2 Rosh
Me parece que la secta (me gusta su definición) ha reunido un equipo muy inteligente. Nos entendemos a nivel de ideas. Y todo el mundo es capaz de escribir en MQL. ¿Vale la pena, dadas las circunstancias, publicar el código aquí?
Vladislav sugirió que evitáramos cualquier acción que pudiera ser útil para los gorrones. Y todos estuvimos de acuerdo.
Vamos, que si tienes muchas ganas de compartir tu trabajo, hazlo de forma selectiva por correo electrónico.

Una cosa más. Algo que no entiendo es esto: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Según veo, en sus anotaciones, RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0,5
O, si tratas de representarlo como una diferencia:
СКО2/3[N]=({S[N]-S[последняя треть]}/{2N/3})^0.5

Todos los parámetros se calculan de una sola vez.

No hay duda de ello. Excepto la varianza del error D(E) y la dispersión del error R(E).
 
2 Candidatos
Así es como soy. Me alegro de que haya más gente que también utilice el lápiz y el papel.
Y me alegra doblemente que también apoye la práctica establecida en este hilo.
 
Yurixx:Me alegro de que todavía haya gente que use lápiz y papel también.
Y me alegra doblemente que también apoye la práctica establecida en este hilo.


Igualmente :)

Aquí se muestra una imagen de una de las variantes de la suma de probabilidades. También muestra los niveles de Murray, estos últimos se dibujan en 1 debido a la falta de topes.

 
En alguna página, Rosh me sugirió que publicara los datos RMS para compararlos. Aquí hay un archivo de 150kb. Estos son los datos del reloj del euro, durante 180 días. Contiene datos sobre el SPR2/3 y el SPR, y para comparar se da el SPR de mi primer algoritmo (inmediatamente vi algún tipo de bug, pero aún no puedo entender por qué los valores del SPR son demasiado altos, y los canales parecen dibujarse normalmente, pero el SPR2/3 se calcula como si fuera un fallo). También tengo el tiempo de cálculo (Duron800), puedo ver la diferencia, pero sigue siendo demasiado, incluso si tengo toda la serie de canales calculados en 70 ms, la mayor parte del tiempo se gasta en comprobar si el último tercio de ellos no caerá fuera del intervalo de confianza construido en 2/3 de la muestra.


http://kursovye-diplomy.narod.ru/ERO_CKO.rar

Creo que he encontrado la razón por la que no puedo subir una foto a MQL4.com, parece ser un error del navegador (Opera9). Utilizo el Explorador para comprobar si el texto y el archivo vacío están bien, pero al cargar el archivo, tardó 60 segundos y aparece el mensaje "BOLT you young man" y me sale un mensaje de que el tiempo de una operación no debe superar los 60 segundos.
 
Aunque puede que me haya dado prisa en postear, cuanto más miro este archivo, más fallos encuentro. Sólo por el RMS2/3 del algoritmo optimizado se cuela algo no claro en cada 3 barras :(
 
Por alguna razón no encuentro respuestas a varias preguntas, por favor, ayúdenme:
1.Por lo que he entendido, uno de los criterios para la selección de canales es la menor varianza del error de regresión, lo cual no me parece del todo correcto. Es decir, en mi opinión, los canales deberían compararse, por ejemplo, por el coeficiente de determinación o el número de gradaciones distinguibles de la respuesta, y tomar el canal con mayor coeficiente.
2.Aunque se tome como base la varianza del error de regresión, ¿cómo se calcula la más pequeña? Según tengo entendido, como la varianza del error es un valor aleatorio, se pueden utilizar los intervalos de confianza chi-cuadrado para determinar la clase, el grupo de los más pequeños que serán estadísticamente indistinguibles entre sí. ¿Y cómo podemos seleccionar de este grupo lo que necesitamos?
3.De nuevo, la pregunta sobre el soporte 2\3 es sobre la exactitud del número 2\3. Por qué no decir 5\8 o algún otro número. ¿Qué tan significativas serían las desviaciones de esta cifra? Recuerdo que Vladislav habló de la aproximación de la muestra 2\3. ¿Tal vez tenga algún criterio para elegir la precisión?
4.Como tenemos que comparar sko2\3 y sko de la muestra de regresión, y éstas son de nuevo variables aleatorias, tenemos que tratar de nuevo con casos límite cuando no podemos decir definitivamente que sko2\3 es más menos o igual que sko. ¿Qué hacer con este grupo de canales?
5. Una vez más la pregunta que hice. Podemos hablar de la adecuación del modelo de regresión construido por el CNA (según Bulashev) cuando se responda a los siguientes puntos:
La distribución del error de regresión es cercana a la normalidad
La expectativa del error de regresión es cercana a 0
La varianza del error es constante
Los errores son independientes, la autocorrelación es cercana a 0
Ya que, aunque puedo estar equivocado, he observado que nadie comprueba los canales para estas condiciones, me gustaría saber por qué, bajo qué supuestos, o simplemente para reducir el número de cálculos?
Gracias de antemano por las respuestas
Respetuosamente.
 
Todavía no entiendo cómo manejar los canales parabólicos, pero manipulando el script at_PR+SQ-e, amablemente publicado por ANG3110, he observado a menudo lo siguiente: cuando un canal en un 3-cuadrado se comprimió al máximo y presionó cerca de los precios (aparentemente, podemos decir que el coeficiente de determinación estaba cerca del máximo) los precios rompieron a través del canal hacia el lado opuesto a su dirección (ramas de la parábola) en lugar de rebotar como normalmente desde los bordes de un canal lineal; ya que el canal es muy estrecho, no hay nada que rebote hacia el canal también. Tengo la sensación de que el estrechamiento del canal de la rama señala la sobreventa/compra. Lo mismo puede decirse del cubo. Por cierto, la imagen de Vladislav no muestra canales parabólicos, pero muestra claramente que los canales lineales están ligados a mínimos/máximos locales, lo que ya ha sido mencionado por solandr.
 
Por lo que he entendido, la menor varianza del error de regresión se toma como uno de los criterios para la selección de canales, lo que no me parece del todo correcto. Es decir, en mi opinión, hay que comparar los canales, por ejemplo, por el coeficiente de determinación o el número de gradaciones distinguibles de la respuesta, y tomar el canal con un coeficiente más alto.

La elección de los criterios de selección de los canales es su propia creatividad. En general, cualquier estrategia se basa en el modelo y la lógica. Vladislav ha compartido el modelo. He dejado la lógica para que cada uno saque la suya. Y los criterios: el elemento básico para tomar decisiones con lógica. Crear.

2.Aunque se tome como base la varianza del error de regresión, ¿cómo se calcula la más pequeña? Por lo que veo, dado que la varianza del error es una variable aleatoria, los intervalos de confianza chi-cuadrado pueden utilizarse para identificar una clase, un grupo de los más pequeños que son estadísticamente indistinguibles entre sí. ¿Y cómo podemos seleccionar de este grupo lo que necesitamos?

Vladislav toma la peor versión de esta clase.

3.De nuevo, la pregunta sobre el soporte 2\3 es sobre la exactitud del número 2\3. Por qué no decir 5\8 o algún otro número. ¿Qué tan significativas serían las desviaciones de esta cifra? Recuerdo que Vladislav habló de la aproximación de la muestra 2\3. ¿Tal vez tenga algún criterio para elegir la precisión?

La elección de la precisión del paréntesis viene determinada por la precisión estadística de su definición. Tú mismo has dicho que es una variable aleatoria.

4.Puesto que tenemos que comparar sko2\3 y sko de la muestra de regresión, y éstas son de nuevo variables aleatorias, tenemos que tratar de nuevo con casos límite cuando no podemos decir definitivamente que sko2\3 es más menos o igual que sko. ¿Qué hacer con este grupo de canales?

¿Realmente importa? No importa cuántos canales tengas, sólo puedes usar uno (me refiero a la clase de los cercanos). Y esa es limítrofe, es decir, la peor de las aceptables. Dado que la decisión que hay que tomar es de todos modos probabilística, un error de enumeración no afecta a nada. Es como la frontera entre el bien y el mal: todo el mundo está de acuerdo en que son polos diferentes, pero cada uno traza la frontera por sí mismo. :-)

5. Una vez más la pregunta que hice. Sobre la adecuación del modelo de regresión construido por ANC (por Bulashev) podemos hablar cuando se obtienen las respuestas para los siguientes ítems:
Como, aunque puedo estar equivocado, he observado que nadie comprueba los canales para estas condiciones, me gustaría saber por qué, en qué supuestos, o simplemente para reducir el número de cálculos?

Si te interesa como científico, haz una investigación y define si estas condiciones se cumplen o no. Sin embargo, creo que este intento fracasará ya en la fase de determinación de la naturaleza de la distribución del error. El mercado no le permitirá disfrutar de la ley de los grandes números. Los canales surgen y se derrumban tan pronto como la mayoría se da cuenta de que ha surgido una tendencia.
Si te interesa un modelo de trabajo, entonces toma todo esto como un axioma, implementa este modelo programáticamente y el propio mercado te mostrará si tu conjunto de axiomas es justo o no.