una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 135
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¿Es prometedor y factible este enfoque del trading automatizado?
Se trata de un enfoque completamente diferente del comercio que no puede describirse en términos de estadística matemática. Es similar a la teoría de las ondas de Elliott. Las evaluaciones cualitativas (imágenes de ejemplos de ondas contadas en la historia) son bastante convincentes y están bien elaboradas, pero cuando se trata de evaluaciones cuantitativas de la toma de decisiones en el comercio real, hay un punto muerto. De hecho, Vladislav ya lo mencionó al principio. Probablemente, el reconocimiento de patrones es más adecuado para los juegos manuales que para las máquinas automáticas que sólo necesitan números. Aunque hay algunos mensajes en este hilo de T1000 que tiene la opinión contraria y ha desarrollado un indicador para el trading de Elliot. Dice que comercia con éxito usándolo. También publicó en este hilo la primera versión de su Asesor Experto Elliott para MT3, de 2 años de antigüedad, y propuso mejorarlo dentro del proyecto OpenSource. Sin embargo, hasta ahora no he encontrado a nadie que esté dispuesto a hacerlo. ¿Tal vez lo intentes? Además, el indicador principal StdDevChan, en base al cual calcula las ondas, ya ha sido mencionado en este hilo. Me gustó e incluso intenté incluirlo en mi EA.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Se trata de un enfoque completamente diferente del comercio que no puede describirse en términos de estadística matemática. Es similar a la teoría de las ondas de Elliott. Las estimaciones cualitativas son bastante convincentes y elaboradas, pero cuando se trata de estimaciones cuantitativas hay un punto muerto. En principio, Vladislav ya lo ha mencionado al principio. El reconocimiento de patrones es probablemente más adecuado para un juego de mano que para un autómata que sólo necesita números. Aunque hay algunos mensajes en este hilo de T1000 que tiene la opinión contraria y ha desarrollado un indicador para el trading de Elliot. Dice que comercia con bastante éxito con él.
¿Por qué no se puede describir? Aquí está la explicación de esta cifra, todo tiene sentido.
El zigzag azul es un zigzag, construido en un marco de tiempo nativo (H4), el zigzag rojo está construido en D1. Regla 1 - mientras el nuevo máximo en H4 sea mayor que el anterior, la tendencia alcista continúa.
Regla 2 - si el nuevo máximo en el H4 no es más alto que el anterior, la fase de corrección de la tendencia alcista puede haber comenzado.
Regla 3 - si un nuevo mínimo en H4 rompió el anterior, puede ser la fase de consolidación en D1
Regla 4 - si el precio rompió el mínimo de D1, la tendencia alcista ha comenzado a revertirse (fuerte reversión)
Regla 5 - un nuevo máximo en D1 es más bajo que el máximo anterior en D1 - un retroceso (un pullback profundo) en D1 es un hecho consumado.
Siento que no lo he descrito con mucho rigor, espero que se intuya lo que quería decir.
Señores, les aconsejo que consulten el libro "Bases de conocimiento de los sistemas intelectuales" / T.A. Gavrilova, V.F. Khoroshevsky, "Peter", 2000. 384 с.
Este libro se encontrará seguramente buscando "pattern recognition download".
Rosh, si no es un secreto, ¿sobre qué principios piensas construir el trabajo de tu "asesor-árbitro"?
Por supuesto, todo está descrito con bastante claridad y así es, a grandes rasgos, como operan un gran número de comerciantes, especialmente en una buena tendencia. Pero, ¿en qué se basa la toma de decisiones concretas para entrar en el mercado? ¿Sólo en base a las normas descritas? ¿Qué matemáticas hay detrás de esto? Si se cierra el último tercio del gráfico con la mano, la mayoría de los operadores dirían que el precio debería bajar esta vez o retroceder. Pero como podemos ver, se ha movido hacia arriba sin bajar. Y creo que en el conjunto de datos de los primeros 2/3 de la muestra del gráfico el Alto de la línea roja estaría a la izquierda, lo que puede confirmar las suposiciones de los operadores sobre la cercanía del pullback/reversión del precio. En este caso, todo depende de si el operador se imagina una inversión/reversión o no. En general, este es un campo incesante para la investigación de la aplicabilidad en el autotrading ;o))), aunque para el trading manual este método no es peor que otros métodos ampliamente utilizados por los traders.
Estaba tomando las estadísticas de su cuenta en ese momento - http://forum.alpari-idc.ru/post292222-2020.html
MAE
Refleja la reducción de cada operación que se cerró con beneficios.
Por ejemplo, la orden con el ticket 674604 antes de que se cerrara con un beneficio de 210 pips tuvo un drawdown de hasta 102 pips. Podemos ver que las órdenes rentables tuvieron menos detracciones.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14491&d=1132511997
El MFE es lo contrario.
Muestra el beneficio máximo con el que podía cerrar una orden, que finalmente cerró con pérdidas. La orden 972916 tuvo un beneficio flotante máximo de 12 pips y cerró con una pérdida de 251 pips.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14492&d=1132512227
Se puede ver que las posiciones se abren principalmente contra el movimiento, y se permite el overbetting.
Se lo advertí en su momento, no le importó. La tendencia de abril sacudió mucho los depósitos de los concursantes en ese momento.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Se trata de un enfoque completamente diferente del comercio que no puede describirse en términos de estadística matemática.
No estoy de acuerdo. Para cada imagen, a partir de la cual se estima el mercado, es necesario hacer un análisis estadístico del comportamiento del mercado cuando esta imagen aparece en la historia, construir una distribución y determinar sus parámetros. A continuación, puede determinar estadísticamente los parámetros óptimos de una imagen. Teniendo estos datos en una base de datos de imágenes, se puede determinar la probabilidad de error/acierto en la toma de decisiones con cierta precisión.
A juzgar por los resultados obtenidos, se pueden extraer las siguientes conclusiones:
1. el experto actualmente disponible es "dependiente del ruido", es decir, el experto muestra una diferencia significativa en los resultados tanto del beneficio final como de las propias transacciones en las kotorizaciones obtenidas de diferentes fuentes.
2. Usted puede ajustar (ajustar a la historia) no sólo los parámetros del sistema, sino también el algoritmo de negociación, que probablemente puede existir en este EA también. Los parámetros del único oscilador de confirmación fueron elegidos al principio hace 3 meses, sólo sobre la base de una imagen visual y la lógica de la apertura de las operaciones intradía, y nunca se han cambiado desde entonces. Todos los logros se consiguieron únicamente modificando el algoritmo de negociación.
En mi gráfico, el crecimiento estable sin detracciones significativas comienza a partir de finales de enero de 2004. Los datos más o menos homogéneos de Alpari comienzan a partir de mediados de 2004. En su gráfico, según tengo entendido, la detracción máxima corresponde a noviembre de 2004. Esto significa que la coincidencia del cambio de fuente de cotización más significativo puede discutirse con mucha precaución. Por eso he utilizado el término "periodo favorable". No hay indicios de que haya terminado, pero ¿cuánto puede durar? La pregunta es, por supuesto, retórica.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики.
No estoy de acuerdo. Para cada imagen, a partir de la cual se estima el mercado, es necesario hacer un análisis estadístico del comportamiento del mercado cuando esta imagen aparece en la historia, construir una distribución y determinar sus parámetros. Entonces podemos determinar estadísticamente los parámetros óptimos de la imagen. Teniendo estos datos en una base de datos de imágenes, se puede determinar la probabilidad de error/acierto en la toma de decisiones con cierta precisión.
Creo que la estimación de las características estadísticas de los patrones es bastante cuestionable en el aspecto práctico, aunque en Internet se encuentra constantemente información sobre intentos de hacerlo. Por ejemplo, la última versión está disponible aquí : "MQL4: The Self-Engineering Expert Advisor " Este método se refiere a las redes neuronales. Pero por alguna razón nunca he encontrado características cuantitativas de tales sistemas. ¿Quizás he mirado mal?
Y creo que el problema aquí es que simplemente no se puede tener suficiente historia para estimar los parámetros de los patrones individuales si se seleccionan los patrones para la estimación basada en parámetros más bien estrictos. O si vas a estimar estadísticamente TODAS las combinaciones de barras que se pueden atribuir condicionalmente al concepto de patrón, entonces creo que o bien tendrás una enorme cantidad de todas las posibles modificaciones de patrones que difieren entre sí por un valor estadísticamente insignificante muy pequeño, o bien las estimaciones estadísticas de los patrones estarán muy manchadas (una gran varianza de estimaciones). Y en el futuro será muy difícil para un autómata en el comercio real entender a cuál de las modificaciones de patrones existentes en la base que apareció en las últimas barras pertenece ahora. Para que un patrón sea estadísticamente significativo, creo que necesitamos un historial sobre nuestro par de divisas de trabajo, que no tenemos, y todo ello con garantías de que el mercado jugará con las mismas reglas en la muestra que no se entrenó (en el futuro). En este sentido, un canal de regresión lineal simple está estadísticamente mucho más asegurado. ¿Qué es más fiable? ¿Información sobre el estado del mercado calculada SIEMPRE con un algoritmo simple estándar sobre las últimas 300 barras durante la historia, o información de que estas barras obtenidas recientemente son similares (bien correlacionadas) al valor promedio de 100 instancias del patrón de cabeza y hombros, presente en la historia durante los últimos 5 años? En mi opinión, la regresión es más fiable, ya que es una técnica matemática bien estudiada y elaborada, en comparación con el reconocimiento de patrones, en el que hay demasiadas dependencias de otros factores.
Pero, en mi opinión, la tarea de reconocimiento de patrones puede reducirse a una tarea más sencilla de líneas de tendencia (líneas de resistencia/soporte inclinadas trazadas a lo largo de los extremos). Es decir, muchos patrones clásicos pueden ser sustituidos por un conjunto de líneas de tendencia que se rompen, lo que significará trabajar fuera del patrón. Pero aquí tampoco es tan fácil. Por ejemplo, en este archivo podemos ver la dinámica de un triángulo convergente https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/triangle.zip.
Se puede ver la salida del triángulo convergente el 8 de agosto. Pero según la descripción clásica de este triángulo, la ruptura debería haber sido sólo al alza. Pero en la práctica el precio subió y bajó, es decir, tanto los toros como los osos recibieron su dinero. Este ejemplo niega inmediatamente el significado del patrón "Triángulo convergente" como tal.
Las líneas de tendencia en los gráficos dados se dibujan sin tener en cuenta las 2 últimas barras. Por eso, cuando se rompe una línea de tendencia se ve claramente qué línea de tendencia se ha roto.
Una versión más completa de la dinámica de las líneas de tendencia para el último mes se puede encontrar aquí "MQL4: Una imagen para el foro metaquotes" solandr 31.08.2006 08:02 (Un archivo RAR multivolumen. Hay 16 partes en total. Una vez que haya descargado todas las partes, cambie la extensión del zip a rar y descomprímalo en WinRAR3.50. Es muy útil para los principiantes en el trading ver este dibujo animado, por ejemplo ACDSee, para entender cómo puede cambiar la tendencia del mercado en el tiempo y qué se puede hacer para minimizar su riesgo.
En mi opinión, trabajar con líneas de tendencia es mucho más fácil que trabajar con patrones multiparamétricos que necesitan ser capturados en datos históricos y luego reunir estadísticas. Las líneas de tendencia son mucho más fáciles. Incluso experimenté con ellos en mi Asesor Experto. Los he utilizado para sustituir un oscilador de confirmación e incluso el indicador Hurst. Y, en general, el resultado obtenido fue muy significativo, diferenciándose claramente del completamente aleatorio. Por el momento, he decidido posponer el uso de las líneas de tendencia en mi Asesor Experto durante algún tiempo, ya que según mis observaciones, el cálculo del indicador Hearst proporciona aproximadamente la misma información que las líneas de tendencia, pero utilizando un algoritmo de cálculo más formalizado que es más eficiente en términos de creación y uso práctico de MTS.
Las redes neuronales son más útiles en las áreas en las que se pueden calcular de antemano todas las combinaciones posibles que pueden ocurrir en el futuro y simplemente encontrar una confirmación para una u otra variante basada en esas combinaciones en el ruido. Por ejemplo, conociendo de antemano (habiendo registrado los preliminares en un área de prueba, o habiendo calculado todas las posibles variantes de señales sobre la base de un modelo matemático adecuado a la situación) todas las posibles variantes de señales al acercarse un objeto a otro, en el futuro (en el uso real del objeto entrenado de esta manera) es posible encontrar la más cercana de las variantes de señales disponibles y tomar la decisión correspondiente sobre las acciones posteriores del objeto donde se establece el sistema entrenado en redes neuronales. Pero todo esto funciona dentro de los límites de las situaciones disponibles en la base de datos y evolucionará de acuerdo con el algoritmo una vez registrado. Me temo que el forex es más variado en este sentido :o(