una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 237
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Sergey, aquí tienes una simulación muy aproximada pero correcta de un proceso Wiener. Este proceso aleatorio se modela mediante la suma de una serie convergente, donde N es generalmente infinito.
En general se trata de que el siguiente elemento no se obtenga como una suma con el anterior. Los elementos son independientes, y ésta es una de las propiedades de los procesos aleatorios.
El método dado (o más bien no es un método, sino la fórmula derivada por N. Wiener) tampoco puede aplicarse a la modelización. Normalmente, un proceso de Wiener se modela mediante el método de Montecarlo. Pero mi máquina es bastante débil para este método.
Con satisfacción, me apresuro a señalar que con el aumento de N, mi criterio registra la disminución de la fuerza de la conexión de los recuentos y la "longitud de la memoria":
N=50000
N=100000
Uf, en este punto dejo de probar nada. Todo lo que quería - lo comprobé y lo conté, di todos los argumentos. Muchas gracias por las ideas, Sergei, me has ayudado de nuevo. :о)))
Para la modelación tomamos ticks para 2006 de EURUSD (Spread=1 pip), EURCHF (Spread=2 pip), EURGBP (Spread=2 pip). Debido a que en las estimaciones de estos pares se ha obtenido una gran rentabilidad para el esquema renko, la modelización de la negociación real se realizó sólo para el esquema renko. Sólo hay un parámetro de optimización: la amplitud de la partición (tamaño del ladrillo vertical). El tamaño inicial se tomó de los resultados de las evaluaciones para cada par ("estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliot" 26.01.07 15:47), luego se realizó el cálculo con un tamaño de división más pequeño y así sucesivamente, hasta extraer el beneficio máximo del año. A continuación se muestran los resultados de la simulación del comercio real:
La figura siguiente muestra el comportamiento de la diferencia entre la curva de rendimiento y su valor suavizado. Esta relación refleja el valor absoluto característico y la dinámica de las posibles detracciones expresadas en puntos.
Conclusiones:
1. La simulación de operaciones reales utilizando el esquema de renta propuesto por Pastukhov confirmó la posibilidad de obtener el beneficio de arbitraje en los instrumentos discutidos.
2. La tasa media de rendimiento para el EURCHF y el EURGBP con un diferencial de 2 puntos es de 1,5 y 2,5 puntos para cada operación, respectivamente, y de 6 puntos para el EURUSD con un diferencial de 1 punto, lo que concuerda satisfactoriamente con las estimaciones obtenidas por la fórmula nt-2H-Spread.
("estrategia de trading basada en la teoría de las ondas de Elliot" 26.01.07 15:47)
3. Durante la optimización sólo se utilizó un parámetro: la amplitud de la boquilla. El parámetro mostró una buena estabilidad temporal:
("estrategia de trading basada en la teoría de las ondas de Elliot" 27.01.07 09:28).
4. La reducción moderada del par EURCHF (hasta 50 pips), permite utilizar esta herramienta con el apalancamiento hasta 50. Esto, con la renta anual de unos 400 puntos y la reinversión de los fondos permite esperar un 100-200% de la renta anual, con una disposición máxima de hasta el 25%.
La reducción moderada del par EURGBP (hasta 20 puntos), le permite utilizar esta herramienta con un apalancamiento de hasta 100. Esto, con la renta anual de unos 100 puntos y la reinversión de los fondos permite esperar una renta anual del 100%-150%, con una reducción máxima de hasta el 50%.
El drawdown medio del par EURUSD (hasta 100 pips) permite utilizar esta herramienta con un apalancamiento de hasta 30. Esto, con un ingreso anual de unos 500 pips y la reinversión de los fondos, nos permite esperar unos ingresos anuales del 100-150%, con retiradas máximas de hasta el 30%.
Estos son resultados preliminares. Pido a todos que participen en el debate.
En realidad mis corredores tienen 2 puntos de spread para el EURUSD, y 4 puntos para otros dos pares.
Por lo que tengo entendido, la aditividad, que está presente en la fórmula para el cálculo de los ingresos, no se viola al modelar las operaciones reales. Significa que es elemental recalcular los resultados obtenidos, y no necesitamos modelar las operaciones de nuevo. ¿Es así?
Y una pregunta más. Así, resulta que sólo tenemos unas 80 operaciones para el EURUSD durante el año...
Eso es exactamente así.
Lo que estaba pensando, aunque las construcciones kagi muestran en las estimaciones un rendimiento menor, pero a juzgar por las mismas estimaciones, te permiten hacer 1,5-2 veces más tránsitos en un periodo de tiempo de prueba, siendo todas las demás condiciones iguales. En este sentido, el Kagi probablemente mostrará un mayor rendimiento en el período de prueba...
Yuri, ya que tienes el método, ¿podrías publicar los resultados de las simulaciones de operaciones reales para las construcciones kagi?
Hoy publicaré los resultados del bar. Y luego el modelado para la kaga.
¿Cómo son las cosas en las pruebas fuera de la muestra en la que se optimizó el parámetro de partición?
100-500 puntos al año obtenidos como resultado de la optimización (en condiciones ideales) parece "ligeramente" cuestionable en términos de viabilidad en el mercado real. Cómo no caer en la trampa de "encajar en la historia"...
1. Aquí no hay ni puede haber ajuste ni optimización. Se ha construido y justificado teóricamente un esquema perfectamente coherente y autoconsistente. Este esquema contiene un único parámetro H. Puede tomarlo como un análogo del marco temporal, en el que se debe aplicar la estrategia. Estará de acuerdo en que es imposible ajustarse a los plazos. Durante las pruebas en el historial sólo definimos la H, en la que la estrategia da el mejor efecto. Por cierto, cualquier estrategia da diferentes resultados en diferentes marcos temporales. Por lo tanto, los autores tienden a aplicarlo sobre algún particular y no sobre ninguno. Que es lo que te advierten.
2. Las pruebas fuera de la muestra son un paso válido y lógico. Sin embargo, ¿qué puede mostrar? Si las condiciones del mercado no han cambiado (en este caso esto significa que la volatilidad H no ha cambiado) entonces los resultados serán estadísticamente similares. Si han cambiado, los resultados también cambiarán. No hay una estrategia que funcione en todas las condiciones del mercado. Aquí es una volatilidad H = const.
3. ¿Crees, Andrei, que puede haber tal Asesor Experto, que da una garantía de "no caer" en cualquier trampa?
¿O un Asesor Experto, cuyos parámetros de trabajo están determinados por la historia, pero que no depende de la historia?
4. Si has entendido este esquema, deberías haber notado un detalle: este esquema es, de hecho, una demostración del poder de la estadística matemática. Es decir, se ha demostrado científicamente la posibilidad de ganar dinero en el mercado y, además, se ha formulado un método de cómo hacerlo, según las condiciones. Estas son las buenas noticias. La mala noticia es que la estadística matemática es la ley de los grandes números. Y requiere una larga participación en el mercado para justificar la previsión de ingresos. Pero cuanto más tiempo esté en el mercado, más probable es que las condiciones del mercado cambien y el plan deje de funcionar. Y lo sabrás por tus pérdidas.
5. No puede haber beneficios sin el riesgo de sufrir pérdidas: esto es un AXIOMA. Lo único que puede permitirse es saber DÓNDE está asumiendo el riesgo. Ya lo sabes. :-))
Cabe destacar que sólo hay un parámetro de optimización y que muestra una buena solidez. En consecuencia, podemos esperar de la estrategia una débil dependencia del nivel de rentabilidad de la posible sobreoptimización en los datos históricos. Si Yuri logra trabajar correctamente con barras de minutos, no tendremos problemas con la prueba adecuada de la estrategia en el futuro - los archivos con barras de minutos para cualquier período están en todas partes.
Aquí el eje x representa H=1...50 pips, el eje y representa la volatilidad H.
Detalles del gráfico de precios: el total de barras es de aproximadamente 350000, el valor de ATR para este intervalo = 2,19 puntos.
Por lo tanto, Hvol[H=1]=3,63 y Hvol[H=2]=2,14 son resultados que no tienen sentido físicamente.
A partir de Hvol[H=3]=1,83, los resultados se ajustan bastante a la teoría.
En cuanto a los gráficos de garrapatas, es evidente que en H>20 Hvol -> 2,0 muy rápidamente y además fluctúa alrededor de este valor.
Al mismo tiempo, también muestro la dependencia del número de vértices de la jaula del mismo gráfico con el valor de H.
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