una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 213
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... Порой, умираю от смеха, сталкиваясь с замечаниями воинствующих флудеров! Это просто цирк какой-то, им бы в детсад - математику подучить, ан нет, возраст не тот! Генералы, блин...
:) No hagas caso, es una prueba que se nos envía desde arriba, por la gracia de nuestro padre y su hijo y su espíritu, como prueba de la fuerza de nuestra fe :::))
¡Amén!
Me dedico a todo, pero principalmente, por supuesto, desde el punto de vista de los métodos estocásticos. El mismo problema sobre la descomposición, pero aparentemente no en forma pura, como lo formulan los clásicos.
North Wind, en pocas palabras, por favor, sobre la "discordia".
He leído este tema en su totalidad, con interés, al menos porque yo mismo recorrí este camino. Personalmente me gustó la "oruga" de los métodos de análisis del tiempo. Pero, de nuevo, no pude utilizar el método puro de análisis de series temporales.
¿Y el camino ha llevado a un callejón sin salida?
Yo, en un tiempo, también estaba en la Caterpillar.... Obviamente, el método no es adecuado para predecir el tipo de cambio de los instrumentos monetarios. Se basa en algoritmos para detectar el componente cíclico y las tendencias deterministas de las series en estudio, ninguno de los cuales tenemos. Con todo lo que ello implica.
Pero, al parecer, ¿es lo mismo "desacoplar"?
...¿Y la pista conducía a un callejón sin salida?
Yo, en su día, también me aficioné a la Oruga... Obviamente, el método no es adecuado para predecir el precio de los instrumentos monetarios. Se basa en los métodos de detección del componente cíclico y de las tendencias deterministas de las series estudiadas, de los que no disponemos. Con todo lo que ello implica. Pero la discontinuidad parece ser la cuestión, ¿no?
No es que sea un completo callejón sin salida. Los participantes en este hilo parecen empezar a llegar a lo mismo, pero desde el otro lado.
Sí, no hay estacionariedad y ciclicidad en toda la serie (excepto la que dice "el precio vuelve de todas formas"), pero en algunos segmentos están presentes tanto la estacionariedad (en forma de cierta dirección general) como la ciclicidad (más o menos visible en el movimiento del precio dentro del "canal"). En términos del problema de la discontinuidad, se trata de los segmentos en los que un proceso "estable" cambia sus características a otro pero igual de "estable". En cuanto a los cambistas y especuladores, no son necesariamente tramos de "tendencia", también son "planos" (la misma tendencia pero con desplazamiento cero) e incluso tramos de "tendencia" cambiante también tienen algunas "características estables". Sólo hay una cuestión: encontrar las características que describen adecuadamente el estado de "estabilidad". Por un lado, estas características deben ser estables al "ruido" (movimientos de precios menores y no tan interesantes), y por otro lado deben advertir oportunamente de los cambios de tendencia. Bueno, esto es algo así, si tratamos de poner las ideas en las categorías que ya se han mencionado aquí.
Como idea práctica, podemos ver cómo se comporta la oruga en las zonas seleccionadas, también seleccionamos las tendencias mediante LR, para poder observar estas zonas. Si hay un algoritmo de pista. (Ya no lo tengo, se ha perdido).
A veces, me muero de risa ante los comentarios de los militantes de las inundaciones. Es como un circo, deberían estar en el jardín de infancia para las matemáticas, pero no, ¡son demasiado mayores! Generales, hombre.
Y empezaba a preguntarme si soy el único al que le gusta. Al fin y al cabo, hace tiempo que se dan enlaces como Viento del Norte, pero no se reacciona. Y la gente allí es realmente sombría, ok el analfabetismo, es siempre y en todas partes militante. ¡Pero esto es una completa falta de cultura de pensamiento! Al fin y al cabo, incluso un profano en general, a nivel de ideas, puede entender estas publicaciones sencillas y claras y aprender mucho. ¡Pero no! Todo el mundo considera que es su deber presumir sin razón.
Sinceramente, ¡eres el primero que ha sido capaz de decir/mostrar algo inteligible sobre la diferencia entre timeframes y tick frames! Antes sólo había declaraciones de muchos en la línea de "dame ticks ya que el mercado es completamente diferente en ticks y es obvio". A mis peticiones de más información sobre este tema me dijeron "está por toda la web" o algo así. Pues bien, ahora simplemente ha aportado pruebas reales de esta diferencia. Gracias.
Me interesó una frase tuya de este post
http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=594864&postcount=52
Si no es un secreto, ¿podrías compartir alguna información sobre algunas transformaciones no lineales que tengan en cuenta la densidad de la distribución de las garrapatas en el tiempo? ¿Con esto quieres decir que teniendo datos estadísticos sobre la distribución de los ticks por tiempo (sólo en una hora concreta del día) podríamos de alguna manera transformar los datos de cotización estándar de los timeframes a un nuevo tipo, que doblaría este tipo de datos a una distribución normal o algo más? Sería interesante escuchar sus ideas, si no es ya un secreto comercial.
Yurixx, desgraciadamente esta es una desgracia común en nuestro país. Empiezas a entenderlo en cuanto te vas al extranjero. Creo que todo empieza con los meados de los chicos en los ascensores y brota en casi todos los ámbitos de la vida. No he estado en muchos sitios, por supuesto, pero creo que esto sólo se ve en Rusia. Hay algo aquí que simplemente se encuentra en los cimientos de la propia sociedad. Pero lo que es y cómo erradicarlo, no está en absoluto claro. Probablemente en Rusia sólo desaparecerá junto con la propia sociedad :o(.
Además, me gusta más el motor del foro de allí (aunque tampoco es el ideal), aquí es demasiado ascético.
...
Si no es un secreto, ¿podrías compartir alguna información sobre algunas transformaciones no lineales que tengan en cuenta la densidad de la distribución de los ticks en el tiempo? ¿Con esto quieres decir que teniendo datos estadísticos sobre la distribución temporal de los ticks (sólo en una hora concreta del día) podríamos de alguna manera transformar los datos de cotización estándar de los timeframes a un nuevo tipo, que sería capaz de ajustar los datos a una distribución normal o algo así? Sería interesante escuchar sus ideas, si no es ya un secreto comercial.
Quizá no directamente, pero intentaré responder a su pregunta. Dos tareas. Sólo se trata de convertir una distribución en otra. En principio, esto es algo bastante conocido, y los métodos no son nuevos. En el mismo Excel, se pueden utilizar herramientas estándar para convertir datos con distribución uniforme en datos con distribución normal, etc. Se trata de la distribución de los valores de los datos directamente, pero también se puede observar la tasa de tics a lo largo del tiempo en términos de distribución. Los datos se aceleran y ralentizan en función de la hora del día, pero si estas velocidades pueden reducirse a una distribución conocida (es decir, normal), entonces probablemente sea posible juzgar algo... En general, en este caso, una serie de precios se transforma a la forma biparamétrica en forma de distribuciones, y en esencia, el "tiempo" deja de existir, y las aceleraciones y sus derivadas cobran importancia. En consecuencia, si de repente comienza un cambio en la distribución, probablemente podamos hablar de una ruptura del proceso anterior... etc.
Y ahora mismo he elaborado el primer borrador de mi "astrolabio". Exactamente el borrador, porque todavía no he introducido toda la lógica del tratamiento de datos en el sistema (4 módulos de 9), y por supuesto, no todo es perfecto todavía, no todos los criterios son óptimos y hay mucha búsqueda e investigación por delante.
¿Cómo funciona
? La teoría de Elliott, la teoría de Hearst, la función potencial, el potencial y ... el sentido común. Es importante decir que el sistema no tiene ningún parámetro de entrada. Ninguna. Inicialmente no hay un número predecible de recuentos para los que el sistema hará una predicción. Pueden ser 7, 30 o 3.000 muestras. No puedo decir con qué probabilidad el sistema hará una predicción, elegirá la mejor según los datos actuales.
Ahora mismo sólo tengo un parámetro en MathCAD sobre los datos históricos: la barra actual (la uso para recorrer el historial). Está claro que no estará disponible en la versión de producción. A partir de la referencia seleccionada como actual, el sistema busca una "tendencia" en el historial. Este es uno de los puntos débiles hasta ahora. Bueno, se ve de alguna manera - es la primera iteración en la selección de datos históricos.
El sistema está "diseccionando" la memoria de datos, por cierto, Sergey lo admito, tu puntuación Hurst fue mejor que la mía. Y otro punto muy importante, en cuanto a nuestra discusión actual: el cálculo se hace sólo en el reloj, sin minutos, y mucho menos ticks.
Seleccionamos varios canales (juntos pueden formar un abanico o un cono por su RMS marginal) para los que se calcula el potencial y, a continuación, cada canal "ejecuta" una onda y no sólo una onda, sino una onda que hereda la fractalidad de los datos actuales, como resultado - los posibles valores de previsión. Un conjunto de nuevos valores de predicción forma nuevos canales que deben ser corregidos por una onda "canal" de orden superior (no se produce ninguna corrección en este momento).
Para aclarar los posibles extremos (zonas de inversión), es el momento de utilizar parábolas justo a la derecha de la línea roja basada en los datos de previsión con la posible captura de datos de la parte izquierda. Y aquí es donde realmente surge el problema de la optimización debido a la sencilla razón de que obtenemos una matriz de valores de previsión: un recuento de x puede corresponder a varios recuentos de y.
Ejemplo de predicción
Primeras pruebas y primeros resultados. La parte izquierda de la línea vertical roja son los datos que se han seleccionado para el análisis. Las marcas rojas en la parte derecha son, respectivamente, valores de precios previstos en nuevos canales.
Lectura 6200
Lectura 6205
Lectura 6210
Precisión del pronóstico
Se puede ver que el pronóstico es ligeramente erróneo, aunque la nueva estructura se repite más o menos (para los críticos, "más o menos" es la palabra clave en esta frase). La tendencia general es a la baja, que es precisamente lo que no se ha tenido en cuenta, es decir, no se ha hecho la corrección por la onda del "canal de alto orden". Y no debe haber sólo un desplazamiento "lineal" hacia abajo de los datos, sino que se debe tener en cuenta la energía potencial del nuevo canal, y la "fuerza vinculante" de las nuevas lecturas.
Primeros resultados
Tengo lo que esperaba. El sistema no está "equivocado" (dentro de las limitaciones aceptadas, por supuesto) si existen "estructuras similares" de movimientos futuros en los datos históricos seleccionados. Si no, miente, de la manera más descarada, pero se ciñe al "rumbo del partido".
PS
...
Nunca he probado mi estrategia en la historia, porque creo que
el futuro y el pasado NUNCA se repiten.
Al igual que no se puede entrar dos veces en el mismo río... :)))
Alex, la historia, siempre se repite. Entras en el mismo agua del río. Lee a Hirst, él te lo dirá, incluso sobre las precipitaciones..., después de todo no era geofísico por nada.
Sergey, la dimensión de la volatilidad y el diferencial deberían ser los mismos. Si son metros, entonces metros, y si son kilómetros, entonces todo está en kilómetros:-)
En los cálculos de estimación utilizo el modelo "ideal" de TS, que llega a predecir un solo parámetro: la dirección del salto esperado en el precio. La amplitud de este salto puede suponerse igual a la volatilidad de un instrumento en un marco temporal seleccionado o su desviación estándar, que es casi lo mismo. Teniendo en cuenta que el FAC puede ser interpretado como un valor relativo de prevalencia de un tipo de movimiento del precio sobre el otro (los saltos opuestos y contra-direccionales), entonces podemos afirmar, sin pérdida de precisión, que la ST, basada en el "indicador de previsión ideal", NO se equivocará al elegir la dirección de la posición de apertura, con la probabilidad proporcional al valor absoluto del FAC, subyacente en el "indicador de previsión ideal". La ganancia o pérdida en pips de cada operación es razonable para estimar el valor de la desviación estándar del instrumento. Entonces, el beneficio de la ST en un intervalo de tiempo suficientemente largo puede estimarse como la diferencia de todas las operaciones exitosas y las no exitosas, cada una de las cuales se multiplica por la volatilidad. Además, relacionamos la rentabilidad bruta obtenida con el número de operaciones ejecutadas y obtenemos la estimación media s de la rentabilidad "ideal" del TS por una operación:
s(TF)=Volatilidad(TF)*{(n+)-(n-)}/N=FAC(TF)*desviación estándar(TF), donde (n+) es el número de operaciones con saldo positivo, (n-) es el número de operaciones "negativas", N es el número total de operaciones.
Lo que se requiere para probar.
PD: dime los límites de los valores de volatilidad para el eurosd. Simplemente no calculo la volatilidad en absoluto. Y ahora mismo no puedo hacer esos cálculos.
Si no puedes estimar la volatilidad, estima la desviación estándar). No habrá ninguna diferencia.
Sergey, gracias, lo ha explicado todo muy claramente.
Sólo tuve el valor de elaborar la pregunta más pequeña, no era un geofísico, era un hidrógrafo. Controlaba los niveles de agua en cuencas abiertas, de ahí su método de llenado y vaciado del embalse. Bueno, eso es algo pequeño.