una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 197
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Esto es sólo si p=const. para todos los pares. Y esto es poco probable.
Imagina que p=0,55. Entonces, las fluctuaciones de sólo 2-3 puntos cambian fundamentalmente la situación del par. Además, no estoy en contra de la diversificación en general, sino de la elección de la diversificación en lugar de p=0,8.
Si tuviera la oportunidad de elegir, qué preferiría:
1. trabajar con 2-3 indicadores, que proporcionan una predicción fiable 0,8 y una frecuencia aceptable de acuerdos
2. Diversificación mediante un conjunto de instrumentos con la misma precisión de predicción de 0,55.
Pero, ¿qué le hace pensar que nuestros resultados difieren?
Sergey, yo tampoco he dicho eso, estaba discutiendo los detalles con Yuri. Te han traído para aclarar los detalles del experimento. Gracias. :о)
PD: Sospecho tanto que Yuri escribió más de un indicador y trata de "encajarlos" después de su investigación (es una broma :o)).
¡Interesante! Así que he entendido mal los métodos de su experimento. Ahora tengo muchas preguntas.
¿Qué posiciones se consideraron exitosas en la apertura y cuáles no? El éxito es una noción indefinida. Y si va en la dirección equivocada, también puede darse la vuelta. Y viceversa.
¿Cómo ha garantizado una probabilidad fija para sus indicadores? Al fin y al cabo, si puede hacerlo con garantía, significa que no son de una lista de estándar, sino algo artificial. Esto es aún más interesante porque usted experimentó con los datos del mercado, lo que significa que la probabilidad p para ellos se ajusta a su definición de una apertura afortunada.
¿Cómo ha garantizado su independencia?
A menos, por supuesto, que todo esto sea un secreto.
¡Interesante! Así que entendí mal la metodología de su experimento. Ahora surgen muchas preguntas. ¿Qué puestos considera que se han abierto con éxito y cuáles no? La suerte es un concepto indefinido. Y si va en la dirección equivocada, también puede darse la vuelta. Y viceversa. ¿Cómo ha garantizado una probabilidad fija para sus indicadores? Al fin y al cabo, si puede hacerlo con garantía, significa que no son de una lista de estándar, sino algo artificial. Esto es aún más interesante porque usted experimentó con los datos del mercado, lo que significa que la probabilidad p para ellos se ajusta a su definición de una apertura afortunada. ¿Cómo ha garantizado su independencia? A menos, por supuesto, que todo esto sea un secreto.
Un análisis incompleto de las TS más populares de la actualidad nos permite afirmar con cierta seguridad que toda la variedad del comportamiento del mercado se reduce, de hecho, a predecir la dirección del movimiento del precio tras la apertura de la posición y la probable amplitud de este movimiento. La respuesta al último punto puede probarse estadísticamente mediante el análisis de la desviación estándar en el marco temporal seleccionado:
s=SQRT{SUM{(Close[i-k]-Open[i-k])^2}/(n-1)}.
Para un jugador individual, podemos obtener una estimación del tiempo medio de permanencia en el mercado. Así, habiendo generado la serie de precios en el TimeFrame igual al tiempo medio de mantenimiento de la posición, abrimos una posición (si hay señal del indicador) en la apertura de la siguiente barra y la cerramos en el cierre de la misma barra. Está claro que la solución adecuada de este problema maximizará la rentabilidad de la ST.
El código tiene toda la serie de precios, y el "indicador" sabe de antemano el color "futuro" de la vela. Un generador de números aleatorios con la expectativa desplazada por un valor fijo, "mezcla" el indicador para que la probabilidad de predicción correcta coincida con el requisito de la condición del problema. En esta definición, el tipo de serie de precios no importa: puede ser un meandro de una sola amplitud y de una longitud tal que satisfaga el requisito de validez estadística de los resultados.
En este contexto, se considera un resultado positivo cuando el color de la barra siguiente coincide con la predicción del indicador, y su independencia proviene de la propia formulación del experimento.
Esto es sólo si p=const. para todos los pares. Y esto es poco probable. Imagina que p=0,55. Entonces, las fluctuaciones de sólo 2-3 puntos cambian
fundamentalmente la situación del par. Además, no estoy en contra de la diversificación en general, sino de la elección de la diversificación en lugar de p=0,8. Si pudiera elegir, qué preferiría: 1. trabajar con 2-3 indicadores, que proporcionan una fiabilidad de previsión de 0,8 y una frecuencia de operaciones aceptable 2. diversificación mediante un conjunto de instrumentos con la misma fiabilidad de previsión de 0,55
Si p=0,55, o incluso peor, tendrá que utilizar 7-8 indicadores. ¿Dónde podemos encontrar esos indicadores independientes? Pues bien, aunque los cojamos, habrá que esperar a que funcionen todos simultáneamente durante todo el año (es mi intención y propósito). ¿Y todo para qué? Para reducir la detracción. Calculemos por cuánto.
El valor medio de la reducción D es aproximadamente proporcional al tiempo medio de estas reducciones en potencia de 1-P, donde P es la fiabilidad del indicador o grupo de indicadores:
D(t)=t^(1-P).
En el caso de una cartera multidivisa, el tamaño de la reducción depende del número de n instrumentos utilizados como:
Dm(t)=SQRT(1/n)*t^(1-P).
A su vez, la rentabilidad de la ST que utiliza el principio de MM cae exponencialmente con el aumento del drawdown. Además, recordamos que el rendimiento (en $ por periodo largo) de la TS multiindicador disminuye exponencialmente rápido con el aumento de P o lo que es lo mismo con el aumento del número de indicadores utilizados n (ver el último post con una imagen). Suponiendo que la característica t del tiempo para el primer y segundo caso es comparable, obtenemos que para la TS multidivisa el logaritmo de la rentabilidad aumenta con el número de instrumentos:
SQRT(n)*const^(1-p).
Y en caso de multiinstrumento, como:
const^(1-P)-n.
La primera función crece monótonamente a medida que aumenta el número de pares, mientras que la segunda función disminuye a medida que aumenta el número de indicadores. Por lo tanto, es mejor aumentar el número de instrumentos utilizados que el número de indicadores. Por eso elijo muchas divisas y pocos indicadores.
Yura, soy muy consciente de la gravedad ahástica de esta afirmación. Pero debes estar de acuerdo en que al menos refleja la dinámica general y nos permite analizar con detalle los criterios de comportamiento óptimo en el mercado.
Me has convencido muy bien. Tengo que reconsiderar mi enfoque intuitivo en este asunto.
En este foro y en los foros paralelos de MQ se discute de vez en cuando el valor de las matemáticas en el comercio.
Creo que lo que ha dicho es suficiente para que incluso un opositor parcial reconozca este valor.
Sólo puedo decir una cosa sobre su experimento: muy instructivo. Lógico, estructurado y, sobre todo, sencillo. Es casi obvio. Hay algo que aprender de ello. Gracias, Sergey.
Existe una teoría y una práctica bastante desarrolladas sobre el uso de muchos instrumentos y TS en una cartera. Por ejemplo, sabemos que una cartera óptima debe estar formada por instrumentos o TS mínimamente correlacionados. Por lo tanto, aumentarlo al máximo no será bueno. Es necesario seleccionar y gestionar específicamente la cantidad de capital para cada TS según las consideraciones descritas anteriormente. Pero el único objetivo de la diversificación será suavizar el patrimonio resultante (lo que reduce los riesgos).
En cuanto a la construcción de un sistema basado en varios indicadores o patrones. Existe la idea errónea de que el sistema sólo muestra señales de subida o bajada. Este no es el caso. Cada sistema trata de aprovechar un posible escenario de comportamiento de los precios. Si dos sistemas muestran la posibilidad de un mismo escenario, significa que son dependientes y, en consecuencia, hay que elegir uno, el más fiable. Si dos sistemas muestran la posibilidad de escenarios diferentes, pero que se solapan de alguna manera (por ejemplo, de diferentes TF), entonces seguirá siendo necesario negociar algún escenario particular (sistema) en lugar de una mezcla de ellos. Y su probabilidad seguirá siendo la misma. Y el escenario mixto efectivo puede no existir en absoluto. Operamos con diferentes sistemas de compra y venta en puntos discretos en el tiempo, no con predicciones arbitrarias de subida/bajada.
El resultado positivo es que por fin entendí la diferencia y por qué se hace el centrado X[i]=Open[i]-Open[i-1]. En consecuencia, comprendí en qué me había equivocado en mis presentaciones anteriores.
El resultado negativo es que no todo es como me parecía.
1. Realicé dos variantes de centrado: la anterior y eliminando la regresión lineal construida sobre todo el intervalo. Los resultados son fundamentalmente diferentes.
El coeficiente de autocorrelación r[k] para la serie X[i] no depende del intervalo de correlación k y (excepto para k=1) no supera el 0,01. No he calculado el CAE por separado, pero para el EURUSD a t=5,15,30, etc. los resultados son los mismos que presenta Neutron. Y en t=1 es -0,16, que es un poco más alto que el de Neutrón.
Para la serie Y[i] obtenida mediante la eliminación del LR el panorama es completamente diferente. r[k] disminuye lentamente de 1 a 0,70 para GBPUSD, M15 y 0,97 (!!!) para EURUSD, M1 en k=1000. Desde mi punto de vista, este resultado no tiene ningún sentido físico. La autocorrelación de las series de precios no puede ser tan fuerte y caer tan lentamente. En consecuencia, esta variante de centrado no es adecuada... ¿Por qué no? Sergei, ¿puedes explicar de qué se trata?
2. He calculado el coeficiente de correlación de varios osciladores estándar, así como el mío propio, con la serie X[i]. En todos los casos obtuve que r[k ] es casi independiente de k, las diferencias de valores aparecen sólo en el quinto signo (incluso en k=0). Aunque el valor de r[k] depende del marco temporal. Al mismo tiempo, los valores de r[k ] difieren entre sí para los distintos osciladores.
Esto no es lo que esperaba. En el peor de los casos, la misma situación: un máximo en k=0 y una rápida disminución hacia cero cuando k aumenta. La constancia de r[k] a diferentes k me hace pensar que algo está mal? ¿Qué?
X[i]=Open[i] y X[i]=Open[i]-Open[i-1].
El coeficiente de autocorrelación se halló mediante la fórmula
r(Paso)=SUMA{(X[i+k]-X[i-Paso+k])*(X[i+Paso+k]-X[i+k])}/SUMA{(X[i+k]-X[i-Paso+k])^2}, donde la suma se toma sobre todos los miembros de la fila k=Paso...n-Paso, n- el número completo de miembros de la fila, Paso-el horizonte de correlación.
El primer caso se denomina función de autocorrelación, que normalmente oscila entre -0,5 y 0, mientras que el segundo caso se denomina correlograma, que es de signo variable. Ambas series decaen exponencialmente rápido.
Jura, se obtiene un valor de autocorrelación grande y no decreciente si no se elimina el componente constante. De hecho, todos los términos de la serie son casi iguales y equivalen a 1,23, por ejemplo.
Por cierto, he obtenido analíticamente la expresión de la probabilidad de predicción correcta P para un grupo de N indicadores independientes con una predicción arbitraria p cada uno:
P=1-2^(N-1)*P{1-p[i]}