una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 39

 
Vladislav, creo que es un error de cálculo (no hay suficientes barras). Yo estaba calculando en H1 y tú en M30. Cambié a M30 y ahora tengo una relación >0,5 en el último canal<br / translate="no"> Aquí está la imagen. En consecuencia, tengo que cambiar a M30 para obtener cálculos más precisos (más barras - 30 barras no dan suficiente calidad de cálculo de Hearst)
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip


Bien. Así que no necesito molestarme con las imágenes. Borro el post anterior ;).

Buena suerte y buenas tendencias.
 
Vladislav, creo que es un error de cálculo (no hay suficientes barras). Yo estaba calculando en H1 y tú en M30. Cambié a M30 y ahora tengo una relación >0,5 en el último canal<br / translate="no"> Aquí está la imagen. En consecuencia, tengo que cambiar a M30 para obtener cálculos más precisos (más barras - 30 barras no dan suficiente calidad de cálculo de Hearst)
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip


¿Significa que el canal se calcula en un marco temporal (por SCO<=SCO2/3) y Hurst se calcula en otro marco temporal?
Sólo supuse que no era muy diferente. Tomo el número mínimo de barras para el muestreo como 45 (30 para 2/3) y busco los canales que cumplan el criterio. Muy a menudo tal canal aparece igual a las mismas 45 barras que indican la imposibilidad de dibujar el canal desde la barra actual. En este caso, pensaba insertar el indicador deslizante en lo más profundo del historial para encontrar dicho canal. Por ejemplo, el canal de los relojes que publiqué ayer ya se ha roto hoy y está tratando de ajustarse a las últimas 45 barras - que muestra la falta de idoneidad de ese canal (en otras palabras - el ajuste de ese método en este caso).

Y con Hearst - aquí tenemos una situación de punta y de punta tonta. Por alguna razón que desconozco se sustituye el algoritmo de cálculo. Admito que, de hecho, se trata de un nuevo método de cálculo del nuevo criterio, pero no del índice de Hurst. Es decir, no niego que este método funcione, pero aún no puedo entender el sentido físico (o matemático) de su lectura. Es decir, la relación entre la oscilación relativa a alguna línea cero y el canal absoluto máximo de esa oscilación, que tiene en cuenta el error acumulado de desplazamiento sobre N mediciones.
 
No niego que este método funcione, pero aún no puedo entender el significado físico (o matemático) de su lectura.

Olvídate por un momento de la fórmula en sí. Sólo hay que hacer lo siguienteu Está el RMS de los errores, calculado en relación con la línea de regresión, que va un poco hacia atrás y hacia adelante cuando se calcula por el método de Vladislava (regresión sobre la muestra anterior, sin incluir la barra calculada). También está el diferencial general de la muestra de precios ALL del Hi-Low. Toma y analiza la relación entre estos valores. Si la proporción es aproximadamente igual, se puede decir que el canal puede haber sido elegido al azar y desaparecerá en un futuro muy próximo. Si la relación entre estos valores es alta, se dice que el canal no es aleatorio y continuará en el futuro. Creo que se puede establecer una cierta analogía entre el coeficiente de Hearst y el coeficiente de determinación (Bulashev), por si tiene más sentido para usted. Es decir, cuanto más alto sea el ratio, menos probable es que el canal esté sólidamente en el error.
 
То есть, я не отрицаю что этот метод работает, но пока не могу понять физический(или математичекий) смысл его показания.

Olvídate por un momento de la fórmula en sí. Sólo hay que hacer lo siguiente. Hay un error RMS calculado en relación con la línea de regresión, que va un poco hacia adelante y hacia atrás cuando se calcula con la metodología de Vladislava (regresión sobre la muestra anterior, que no incluye la barra calculada). También está el diferencial general de la muestra de precios ALL del Hi-Low. Toma y analiza la relación entre estos valores. Si la proporción es aproximadamente igual, se puede decir que el canal puede haber sido elegido al azar y desaparecerá en un futuro muy próximo. Si la relación entre estos valores es alta, se dice que el canal no es aleatorio y continuará en el futuro. Creo que se puede establecer una cierta analogía entre el coeficiente de Hearst y el coeficiente de determinación (Bulashev), por si tiene más sentido para usted. Es decir, cuanto mayor sea la proporción, menos probable será que el canal tenga un error sólido.


Así es. Originalmente escribí que estaba considerando la estadística R\S, que también se conoce comúnmente como la relación de Hurst. En esta relación, S es la RMS y R es la dispersión de la muestra. Para los canales horizontales es inequívoco; para los canales inclinados hay varias formas de calcular la dispersión. La idea general es la misma que la del índice de Hurst: obtener una estimación del grado de determinación (persistencia local, si es en términos del índice de Hurst).

Buena suerte y buena suerte con las tendencias.
 
¡Querido Vladislav!

Según Peters el índice de Hurst utiliza el RMS({Log(Close[i]/Close[i+1]}) (i es el número de barra en MT)
También es posible utilizar el RMS({Close[i]-Close[i+1]}).
Se utiliza, como nos explicó Solandr, RMS({Cierre[i]-Aprox[i]}), donde Approx[i] es la previsión por aproximación de todas las barras desde la barra seleccionada.

La diferencia de los sucesivos Close (el logaritmo del ratio también es adecuado) es el mismo valor, que es la base de la acumulación de spreads.

Pero el valor de Close[i]-Approx[i] no constituye la base del diferencial acumulado, sino que representa el error de predicción de la regresión. Es decir, la relación entre la dispersión y la RMS de este valor debería indicar la calidad de la aproximación.

Sin embargo, la acumulación del error de predicción por regresiones está formada por otra cantidad, a saber, (Cierre[i]-Approx[i]) - (Cierre[i+1]-Approx[i+1]) que, en mi opinión, nos dará la RMS de la serie original reducida por la "capacidad de predicción" de las aproximaciones. Y entonces, en mi opinión, deberíamos tomar el diferencial de error, no el diferencial de la serie de precios original.
A continuación, el uso de exactamente estos valores RMS y márgenes para las estadísticas R/S permite estimar la calidad de la serie de precios con la tendencia excluida de la regresión, y la comparación con valores similares para la serie de precios original, respectivamente, permite estimar la calidad de la aproximación.

¿Hay algún error en este razonamiento? ¿Se puede aplicar la comparación resultante al problema que has planteado? ¿Por qué?

Gracias de antemano.
 
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Obras. Puede haber un conflicto entre los canales de regresión lineal (si solandr utilizó las medias estándar para crearlo).
 
A mí me funciona, casi.

Es decir, lo echas en el gráfico y dibuja todo lo que necesitas, pero no puedes coger el canal con el ratón y arrastrarlo.
Luego Ctrl-B -> LR -> Propiedades , cambiar una de las fechas, ok, cerrar

Después de eso, todo se pone en su sitio.

Bild pre194.
 
Obras. Tal vez haya un conflicto entre los canales de regresión lineal (si solandr utilizó herramientas regulares para crearlo).

La regresión se dibujó utilizando OBJ_TREND. No utilicé la regresión regular.
 
¡Gente! Tengo una pregunta. ¿Alguien que no sea solandra ha probado el script dado en la página anterior. ¿Soy yo o es Solandra la que no funciona?


Sin embargo, ¡como este script bloquea el ordenador! Y durante mucho tiempo no pude averiguar a dónde iban los recursos en la terminal, tuve que pasar por todas las ventanas.