una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 131

 
2 Candidatos
Se trata de comparar diferentes condiciones de entrada. En principio, de alguna manera me enganché a 2,5 RMS desde el principio, y hasta ahora persiste la impresión de que el verdadero límite (agudo) de los canales suele estar exactamente alrededor de ese nivel. Quiero aclarar que no me refería tanto a la comparación de resultados entre los participantes en el proyecto (cada uno tiene su propio plan y las etapas de su aplicación son esencialmente diferentes) como a la corrección del procedimiento de optimización de los insumos. En este sentido, la variante mencionada se desprende del modelo básico - una entrada exitosa desde la frontera del canal debería mover el precio hacia adentro, idealmente hacia la otra frontera (y viceversa, respectivamente, en caso de una entrada fallida), los niveles RMS son una coordenada adimensional. Pero la comparación de entradas es algo muy delicado, por eso escribí ese post precisamente en previsión de comentarios y objeciones.

He entendido muy bien tu idea y me ha gustado mucho. Cuando estaba probando mis sistemas, también me encontré con el problema de la evaluación de la entrada por separado. No puedo decir que lo haya resuelto. Pero puedo compartir mi IMHO.

Hice la pregunta sobre su nivel de entrada porque, para entender su enfoque de la estimación, necesitaba ver la relación entre el SL y el TP. Ahora me he dado cuenta de que es 1:4. De ello se deduce que está haciendo una estimación de entrada no equilibrada. Esta es una de las variantes que he aplicado también. En general me imagino que las opciones son:

1. Valoración de equilibrio. SL = TP. Me gusta esta opción porque es sencilla y ofrece una evaluación objetiva de la "corrección" de la entrada. Es decir, da una estimación del aumento de la probabilidad de ganar del sistema.
2. Estimación sin equilibrio SL < TP. Esta variante le permite estimar lo cerca del punto de inversión que entra el sistema (para la entrada en contra de la tendencia) o lo lejos que entra del final de la tendencia (para la entrada en la tendencia).
3. Estimaciones complejas. Hay muchos de ellos, por supuesto. Y cada uno de ellos puede estimar una propiedad específica de las entradas que proporciona el sistema. Permítanme dar sólo un ejemplo, que también he utilizado. SL no se da, el único parámetro es TR. Para cada entrada se estima la reducción máxima que se alcanzó antes de que la entrada llegara a TP. Variando el TP obtenemos una serie que puede ser analizada estadísticamente. Este es sólo un ejemplo que tiene sus inconvenientes. En particular, es posible que ТР no se alcance nunca. Por lo tanto, la aplicación de cada una de estas variantes de estimación requiere su propio refinamiento.

En general, a la hora de estimar el sistema en su conjunto, nos basamos en dos valores: la cantidad de operaciones positivas por cada una negativa y la relación entre el beneficio medio de las operaciones rentables y la pérdida media de las no rentables. Todos estos valores se obtienen como un complejo al probar el sistema en su conjunto. Por lo tanto, no son independientes en el sentido de que no podemos decir por qué aparecen estos resultados. Ya sea porque las entradas son malas, o porque las salidas son malas, o porque los SL y TR están mal, etc. Así que, por supuesto, sería estupendo estandarizar la metodología para evaluar los insumos y los resultados (y están relacionados). Entonces sería posible construir una metodología para evaluar independientemente las dos características principales del sistema. Y esto mostraría inmediatamente dónde están los puntos fuertes del sistema, y qué es lo que todavía hay que mejorar.
 
2 Rosh
Los métodos numéricos se resuelven aproximadamente de la siguiente manera: primero se dibuja aproximadamente una línea cualquiera de longitud L con los extremos en los vértices de las columnas. Calcula la energía potencial del circuito (integración). Luego "mueven" un poco la línea y vuelven a calcular la energía.

Sí, estoy más familiarizado con el análisis variacional que con los métodos integrales. Por cierto, se pretende precisamente investigar los funcionales, no las funciones. Así que la afirmación de Vladislav sobre la búsqueda de un extremo de la energía potencial funcional es más comprensible para mí, que su uso de la potencialidad del campo para determinar algo. Por cierto, ¿qué? ¿Para qué utiliza exactamente Vladislav la potencialidad de campo del precio?

Hay muchos puntos de meneo, se requiere un algoritmo que eventualmente resulte en una energía potencial mínima (el requisito de convergencia del método).

Una vez escribiste que no entiendes por qué Vladislav tiene tanto código y por qué cada ciclo tarda tanto. Precisamente por eso. Variación de la trayectoria. Demasiados grados de libertad.
 
Así que la afirmación de Vladislav sobre la búsqueda de un extremo de la energía potencial funcional tiene más sentido para mí que su uso de la potencialidad del campo para determinar algo. Por cierto, ¿qué? ¿Para qué utiliza exactamente Vladislav la potencialidad del campo de precios? <br / translate="no">.


Creo que para evaluar la suficiencia de la aproximación. Uno tiene que parar en algún momento, en lugar de ajustarse al infinito.

"Cuanto mejor es el modelo, menos empírico es y más teórico contiene. " El académico Zeldovich y el profesor Myshkis en un curso de matemáticas aplicadas.

"No hay nada más práctico que una buena teoría" Einstein.

Cita del libro

En cuanto a la proximidad formal de la distribución empírica y la distribución teórica (modelo) adecuada a ella, no pueden coincidir exactamente debido a las limitaciones de muestreo que generan desviaciones aleatorias de las frecuencias y los parámetros. Además, la escasa discrepancia entre las distribuciones empíricas y teóricas indica, paradójicamente, su inconsistencia, ya que, según la ley de los grandes números, las frecuencias empíricas convergen a las probabilidades sólo cuando el tamaño de la muestra es ilimitadamente grande. Un tamaño de muestra limitado debe tener una discrepancia con el modelo, lo que permite una interpretación alternativa:

la discrepancia entre las distribuciones empírica y teórica es aleatoria dentro de los límites de variación aceptables, no se contradicen entre sí y se puede aceptar la hipótesis de concordancia con el modelo teórico;
las diferencias entre las distribuciones empíricas y teóricas no se explican por fluctuaciones aleatorias y son estadísticamente significativas, pudiendo rechazarse la hipótesis de concordancia con el modelo teórico.

Las reglas por las que se establece o rechaza la coherencia con el modelo teórico se denominan criterios de aceptación. Se suele estimar la probabilidad de error al rechazar una hipótesis de acuerdo.

 
Si bien es un largo camino hasta el MTS, me gustó la idea de Rosha de colorear los canales. Lo he implementado. Era más fácil para los ojos.

Rosh, gracias por el consejo, ya tengo las fotos arregladas.

Por cierto, ¿alguien selecciona los canales por medio de columpios? No he entendido del todo a Vladislav y lo he hecho por mis propios métodos, pero los cálculos se han vuelto muy lentos. En general, recorro el Zig-Zag varias veces con diferentes periodos y luego tomo el penúltimo punto extremo y busco un canal con RMS mínimo en el rango que lo rodea. ¿Alguien puede aconsejar cómo simplificarlo?

Estaba usando Omega antes de encontrar este hilo. Sin embargo, también tengo que lidiar con MQL. Espero poder alcanzar a los demás. :))

 
Los columpios como tales (en el sentido convencional) son algo innecesario, en mi opinión. Me refiero al zig-zag estándar y similares (por eso se ralentiza).
Aquí los canales más grandes (sus límites) sirven de base para los más pequeños. Aquí tienes la fractalidad, y un montón de horizontes de inversión y multiframes (3 pantallas de Elder).

Todavía no he implementado la coloración de los canales :)
 
Los columpios como tales (en el sentido convencional) son algo innecesario, en mi opinión. Me refiero al zig-zag estándar y similares (por eso se ralentiza). <br / translate="no"> Aquí los canales más grandes (sus límites) sirven de base para los más pequeños. Aquí tienes la fractalidad, y un montón de horizontes de inversión y multiframes (3 pantallas de Elder).

Todavía no he implementado la coloración de los canales :)



Entonces, ¿es mejor rechazar ese método? Sí, creo que la calidad de la selección es satisfactoria...... Y el tiempo de cálculo - no. :))

Y la coloración de los canales es fácil de implementar a través de dos triángulos.
 
Rosh

<br / translate="no"> Los métodos numéricos resuelven a grandes rasgos como sigue: Primero dibuje a grandes rasgos cualquier línea de longitud L con los extremos en los vértices de las columnas. Calcula la energía potencial del circuito (integración). Luego "mueven" un poco la línea y vuelven a calcular la energía. La diferencia de este "movimiento" se comprueba: se produjo una especie de diferenciación (variación). Si la variación conduce a la reducción de la energía potencial, la mueven en esa dirección, y si es al revés, la mueven en la otra dirección. Hay muchos puntos en movimiento - necesitamos el algoritmo que eventualmente lleva a la energía potencial mínima (el requisito de convergencia del método).

Naturalmente, todos los movimientos respetan las restricciones impuestas sobre la longitud de la cadena y las coordenadas del inicio y el final.


No entiendo muy bien el término "roving", si te refieres a la búsqueda de máximos o mínimos por aproximación gradual, digamos, por método de gradientes conjugados (una vez diste un enlace), entonces este método es más adecuado para nuestro caso y no tiene relación con el roving. Y si implica definir una nueva línea de cadena, creo que es un error y los métodos numéricos no resuelven el problema de esta manera. Pero se resuelven ecuaciones diferenciales, integrales, problemas de interpolación, etc. Es decir, como resultado de la resolución de un sistema de ecuaciones obtenemos un conjunto de curvas.

Si se representa una serie de precios como una cadena, no me gusta este enfoque y además no entiendo su significado y analogía para nuestro caso.

Empecé mi investigación sobre una base diferente. Aquí en este enlace http://www.rfbr.ru/default.asp?doc_id=5169 hay una descripción de la superficie de energía potencial de reacción (entiendo que es difícil hacer un pito, hay mecánica allí y química aquí :o). Por supuesto, me llevé sólo la idea y nada más. Y ahora estoy "inventando" ecuaciones de equilibrio en matcad para encontrar el mínimo de dicha superficie.
 
Con "meneo" Rosh se refería a la variación de la curva. En el cálculo, un cambio infinitesimal en una variable se denota por "d" - dx. En el cálculo de variaciones, un cambio infinitesimal en una función (!!!) se denota con la letra griega delta. El significado es similar, si se recuerda que no es una variable (es decir, un número), sino una función.

Si se representa una serie de precios como una cadena, no me gusta este enfoque y además no entiendo su significado y analogía para nuestro caso.

La analogía es muy cercana, aunque no completa. La serie de precios también tiene dos extremos fijos: el principio y el final de la trayectoria. En el interior, la trayectoria se alinea para minimizar la energía potencial funcional. Este es el enfoque clásico de la teorema, si descuidamos la distinción entre las nociones de energía hamiltoniana y potencial. El hecho de que Vladislav utilizara esto en su modelo me impresionó a primera vista.

Pero entonces comienzan los problemas. Dado que el campo de precios es potencial, cualquier trayectoria de precios que una los dos extremos fijos corresponde al mismo trabajo de desplazamiento entre ellos. Esto nos da derecho a variar la trayectoria a nuestro antojo, sin importarnos lo que ocurra en el interior en el proceso. Pero esto es precisamente lo que hace que el principio de potencialidad no sea constructivo, ya que todas las trayectorias se vuelven equivalentes. Al mismo tiempo, Vladislav escribió:
Por otro lado, la potencialidad del campo de los precios ofrece una oportunidad y un método para reconstruir la función a partir de la derivada.

Esto es lo que no entiendo.

Rosh sobre los métodos numéricos ha escrito todo correctamente. Sólo que no se trata de la "numeración", sino de la "integralidad" del método.
Y cuando se le preguntó para qué utiliza exactamente Vladislav la potencialidad del campo de los precios, Rosh respondió
Creo que para evaluar la idoneidad de la aproximación. Uno tiene que parar en algún momento, en lugar de ajustarse al infinito.

Yo también tengo mis dudas al respecto. No creo que Vladislav utilice aproximaciones por encima del primer orden, es decir, por encima de LR.
 
<br / translate="no">Rosh escribió sobre los métodos numéricos correctamente. Pero no se trata de la "cantidad", sino de la "integralidad" del método.
Y cuando se le preguntó para qué utiliza exactamente Vladislav la potencialidad del campo de los precios, Rosh respondió
Creo que para evaluar la idoneidad de la aproximación. Hay que parar en algún momento, en lugar de ajustarse al infinito.

Yo también tengo mis dudas al respecto. No creo que Vladislav utilice aproximaciones por encima del primer orden, es decir, por encima de LR.


Yo también estoy seguro de que no es necesaria la aproximación por encima del primer orden, porque si no toda la teoría de la distribución normal de residuos se va al carajo.
Y sobre la paradoja de la potencialidad del precio - recuerde la definición de funciones suaves a trozos. Y la existencia de una derivada izquierda o derecha.
 
Y sobre la paradoja de la potencialidad del precio - recuerde la definición de funciones suaves a trozos. Y la existencia de una derivada izquierda o derecha.

Lo recuerdo, pero aún no veo la conexión.