una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 266
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En este modelo se utilizó como término estocástico una variable aleatoria de distribución normal(NRSV) elevada a la quinta potencia. Permitió (5º grado) simular bien las "colas gordas" en la PDF con un paso de garrapata y también simular bien la relajación de la PDF a la normalidad con el aumento del paso de decrecimiento, ver fig. La amplitud de LDCF se tomó como una unidad, la anchura por nivel 1/e - 0,3 puntos.
Por cierto, la no monotonicidad de la PDF en la región de pequeñas amplitudes de las perturbaciones y en grandes pasos de descratización se debe a una notable correlación negativa entre muestras vecinas en la serie real. Se puede observar que la serie autorregresiva del modelo reproduce bien esta característica.
Así que, en respuesta a la pregunta , puedo con la confianza que sólo otro vaso de gloriosa cerveza puede dar... entonces, ¿dónde estaba yo?... ¡Oh, cerveza! Ahora...
Sí, la coincidencia es tan buena que uno está tentado de preguntarse si hay algo fundamental detrás.
Por cierto, Peters menciona que 3 frecuencias logarítmicas igualmente espaciadas son suficientes para modelar los precios 1/f, el resto se ahoga en el ruido. Intuitivamente parece que esto debe tener algo que ver con el valor p requerido, aunque las garrapatas pueden tener sus propias leyes.
Lee todo el hilo con gusto. Digerido. No he encontrado ninguna mención a los 7 puntos de ruido blanco...
¿Podría, por el momento, comentar lo siguiente con más detalle?
1) La transformación comienza eligiendo un momento inicial. En ese momento, el precio de la moneda mundial se toma como uno, y los precios de las demás monedas son, por tanto, iguales a los tipos de cambio.
2) El precio de la moneda mundial en cualquier otro momento se calcula como
V0 (tn) = (suma vi(tn-1)/(vi/v0)(tn))/N
Vi (tn)= v0*(vi/v0)(tn)
N número de monedas.
tn es el momento temporal n.
Muestra el lo garitmo natural de la densidad espectral al cuadrado promediado sobre 871 512 barras del gráfico de minutos del EURUSD en función del logaritmo natural del número de frecuencia. Podemos ver que tenemos un 1/f muy suave y sólo para frecuencias con el número superior a 150 empieza a dominar algo parecido al ruido blanco. En otras palabras, cualquier cosa que dure más de 3 minutos no es ruido blanco.
Llevo bastante tiempo ocupándome del análisis espectral de las series temporales de los instrumentos de Forex. El resultado es el hecho de que para todos los métodos de análisis del espectro la estacionariedad de los procesos periódicos es una condición necesaria, ¡y lamentablemente no la tenemos! Por eso el espectro es suave y si podemos distinguir zonas de no monotonicidad, no son características :_-( Lo único que podemos notar es que hay un pliegue en la pendiente de la línea recta de densidad espectral en escala logarítmica doble en zona de TF pequeña, que tiene antipersistencia visible de serie temporal por su naturaleza. Pero para el análisis y la explotación de este efecto se han desarrollado otros métodos, por ejemplo, el análisis de correlogramas de series.
Hola, Neutron.
La frase "suma de un gran número de procesos de relajación paralelos" sigue fascinándome. Corresponde a mi comprensión del mecanismo de funcionamiento del mercado y puede ser la clave del modelo. En los espectros busco ahora pistas para estimar al menos algunos parámetros. Por ejemplo, si la desviación de 1/f en las frecuencias marginales (el gráfico del post anterior) no es el resultado de una caída en la precisión de los cálculos, ya es un punto de referencia definitivo. Sin embargo, un punto no es suficiente.
Me encontré con otra cosa. Estoy trabajando con unos tres años de datos. Si se hace un promedio a lo largo de los años se obtienen gráficos suaves para la densidad espectral como el de arriba. Pero haciendo una media de tres años (4191 muestras), obtengo una imagen como ésta:
Por lo tanto, aumentar las estadísticas no hace que el gráfico sea más suave. Está ocurriendo lo contrario. En mi mente esta imagen provocó una asociación con los latidos que se sabe que son el resultado de la superposición de procesos con parámetros cercanos. Una posible explicación es que los parámetros del mercado han oscilado en tres años. La pregunta que se plantea es: ¿las pruebas a favor de la deriva de los parámetros indican que éstos (los parámetros) existen?
Si piensa defender una tesis doctoral basada en los resultados de este estudio, y el ámbito de trabajo propuesto lo satisface potencialmente, vale la pena el juego, pero si el resultado se supone que construye una estrategia de arbitraje, hace tiempo que el campo ha sido pisoteado por una multitud enloquecida de babuinos hambrientos (que el Gran Elliot me perdone). Sin embargo, podría estar equivocado.
A continuación se muestra un gráfico de los días de la serie temporal, no por IBM, sino la relación de dos secuencias de desplazamiento generadas por un RNG:
Francamente, no esperaba ver una imagen así. Teniendo en cuenta que el RNG en este caso es una variable aleatoria normalmente distribuida(NRSV), quiero decir: "Gente, vayan en largo en todos los instrumentos CFD, ¡es la garantía de la riqueza!" Realmente, el movimiento hacia abajo es "complicado", pero hacia arriba es acelerado. Un día seguro que tendrás suerte. Si no fuera por los swaps negativos en las posiciones largas...
Una pregunta para los entendidos.
Supongamos que tenemos un sistema de n ecuaciones como
rnd1(t)/x(t)=f1(t)
...
...
rndn(t)/x(t)=fn(t)
donde f1(t)...fn(t) son conocidas, rnd1(t)...rndn(t) son secuencias obtenidas por integración LDCV, x(t) debe ser encontrada. Es evidente que en esta forma el problema podría considerarse incorrecto, ya que para n ecuaciones tenemos n+1 incógnitas. Pero intuitivamente siento que hay un método de solución aproximado basado en la explotación de las propiedades limitantes de los números aleatorios, y si n tiende a infinito, la solución tenderá a la exacta. Eso me parece a mí. ¿Tal vez alguien sepa algo sobre el tema?
Podrías comentar lo siguiente en detalle:
desafortunadamente no guardé los enlaces, había mensajes, alguien hizo un indicador como
(eurusd - eurjpy*jpyusd) (deberías mirar cuidadosamente qué multiplicar por qué y dividir por qué) y lo observó en tiempo real.
Hay varios hilos en internet dedicados a este tema, sobre el ónix araña y similares.
Yo mismo he investigado la cuestión de si el sistema monetario es un metasistema; no he encontrado nada al respecto.
Lo que es antiguo es este ruido blanco constante de 14 puntos (más o menos siete) y no depende del número de pares para los que se calcula, es decir, si tenemos unas cuantas variables aleatorias con ruido blanco, su multiplicación debería aumentar el ruido blanco total, pero aquí parece ser constante, es decir, me parece que es artificial. Es decir, si los tipos de cambio están involucrados en los tipos de cambio, es precisamente los tipos de cambio y deben ser los elementos básicos determinados por el mercado, y la relación de exchange_rate (eur_dollar) no debe ser igual a eur/dollar. Aparentemente no existen en absoluto, pero el sistema vigila estos ratios, destruyendo el arbitraje evidente, o este arbitraje se realiza entre los bancos debido al tiempo de reacción rápido y no llega a un simple altavoz debido al tiempo de reacción prolongado.
En otras palabras, el sistema rastrea los valores de eurusd*eurjpy*jpyusd (no tiene sentido rastrear valores más altos), pero como los ticks están redondeados, el sistema puede reaccionar sólo a desviaciones de 2 pips y el producto de tres valores es la suma de tres unidades de este tipo, o 6 pips, que son aproximadamente siete pips. El redondeo de los tipos de cambio a la precisión de los ticks provoca una inexactitud no de +/- un pip, como puede parecer en un principio, sino un ruido de +/- 7 pips.
¿Qué es lo que no está claro en la conversión? Fijamos el valor de una divisa en un momento determinado, obtenemos las cotizaciones para el momento siguiente y luego calculamos el valor medio de la divisa global que se obtiene convirtiendo el valor de esa divisa en la cotización para el momento siguiente.
es decir, el EUR en el momento actual da el valor de la divisa global EUR/EURUSD y promediando sobre las divisas obtenemos el valor del USD como divisa global. Es decir, creo que sólo hay una moneda mundial, que corresponde a un movimiento de grupo de monedas.
en realidad hay muchas variaciones. En Semen Semenych(indicadores de clúster) hizo conversiones considerando (según mis definiciones) cada moneda como una global con Ma200 como base y cambios calculados por Ma5. es decir, similar a
delta eura = [Ma5(eura) - Ma200(eura)] + [Ma(eura) - Ma200(eura)] + ... Y así sucesivamente por monedas
Él escribió que esta transformación corresponde a su comprensión del mercado - tiene un derecho)))) pero su transformación no guarda los tipos de cambio como ratios, mientras que en mi transformación los tipos de cambio son iguales a los ratios.
Lo cual, por consideraciones generales, no debería ser así, pero es un hecho en un sistema real. Sería interesante saber qué opina alguien sobre esto.
:) Probablemente sea cierto. Pero algunos rastrillos no se pueden eludir.
Se ha ido a trabajar.
Sísifo :)
EUR delta = [ma5(EURUSD) - ma200(EURUSD)]+ [ma(EURUSD) - ma200(EURUSD)]+ ... y así sucesivamente por monedas
Él mismo escribió que esta transformación se ajusta a su sentido del mercado - tiene un punto)))) pero su transformación no guarda el tipo de cambio como una relación de monedas, mientras que en mi transformación el tipo de cambio es igual a la relación de monedas.
Lo cual, por consideraciones generales, no debería ser así, pero es un hecho en un sistema real. Sería interesante saber qué opina alguien sobre esto.
Por si acaso, aquí hay algunos enlaces para quienes quieran leer la obra de Semen Semenych:
"MQL4: Fundamentos teóricos de la construcción de indicadores de cluster para el mercado de divisas
http://onix-trade.net/forum/index.php?showtopic=107