una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 42
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Estoy de acuerdo. :o) Todo está ya masticado - ahora sólo los que pueden ;o) pueden tragarlo.
Sólo hablamos de metodología sin entrar en detalles.
No puedo responder con más precisión, y todavía no tengo mucho tiempo que perder - todavía estoy tratando de aplicar varios enfoques para la construcción de estrategias.
Vladislav, ¡gracias de nuevo!
Espero que mi enfoque sirva de punto de convergencia entre usted y Yurixx.
¡Querido Yurixx!
Usted escribió:
La regresión lineal elimina sólo el componente lineal de los datos originales, es decir, de forma simplificada, reduce el RMS global por el RMS de la regresión lineal.
Si existiera un componente no lineal, la falta de dependencia temporal de la RMS de la serie detrenciada no es evidente.
Como ejemplo, podemos observar el GBPCHF W1 desde el 2002.03.31 hasta hoy.
En el último intervalo, la RMS parece estar disminuyendo.
Gracias.
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
La calidad de la muestra será aquí esencial. Al seleccionar una longitud "fuera de tendencia" se corre el riesgo de captar parte de la tendencia que ha desaparecido, o de submuestrear parte de la actual. Con todas las consecuencias que ello conlleva.
Buena suerte y buena suerte con el paso de las tendencias.
Recorro los canales desde el 45 (está claro) hasta los 1000 bares. (1000 barras en gráficos de 15 minutos son 10 velas diarias, creo que esto es suficiente para los gráficos de 15 minutos). En estos 955 kanales encuentro los valores RMS y elijo el canal donde el RMS es menor (de momento), aunque no me olvido del principio de potencialidad :) Es cierto que aún no he aplicado este método, uno, y que visualmente este método de selección no siempre capta los canales distantes, es decir, dos.
Tal vez, cuando organice los tres canales principales, muchas preguntas desaparecerán por no ser importantes.
Animo a seguir cooperando/desarrollando sin poner los códigos. La metodología es suficiente y mucho más interesante. Como último recurso, podríamos hacer un intercambio individual.
¡Querido Yurixx!
Usted escribió:
La regresión lineal elimina sólo el componente lineal de los datos brutos, es decir, de forma simplificada, reduce el RMS global por el RMS de la regresión lineal.
Si hubiera un componente no lineal, la falta de dependencia temporal de la RMS de la serie detrenciada no es evidente.
Como ejemplo, podemos observar el GBPCHF W1 desde el 2002.03.31 hasta hoy.
En el último intervalo, la RMS parece estar disminuyendo.
Gracias.
No es así. Dos series aleatorias que difieren sólo por el componente lineal de la tendencia tienen la misma varianza. Las cifras del archivo Excel lo confirman, de hecho he puesto deliberadamente una flecha roja para acentuar .
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Удачи и попутных трендов.
Recorro los canales desde 45 (es comprensible) hasta 1000 bares. (1000 barras en 15 minutos son 10 velas diarias, creo que es suficiente para 15
minutos). En estos 955 kanales encuentro los valores RMS y elijo el canal donde el RMS es menor (de momento), aunque no me olvido del principio de potencialidad :) Es cierto que aún no he aplicado este método -uno- y que visualmente este método de selección no siempre capta los canales lejanos -dos-.
Tal vez, cuando organice los tres canales principales, muchas preguntas desaparecerán por no ser importantes.
Animo a seguir cooperando/desarrollando sin poner los códigos. La metodología es suficiente y mucho más interesante. Como último recurso, podríamos hacer un intercambio individual.
Ya he escrito brevemente: construir columpios en los extremos a partir de hace unos 180 días. No es necesario ir más allá: el resultado será el mismo. Todas las barras que componen la tendencia deben ir de extremo a extremo (los extremos deben incluirse en las zonas de inversión ;) ) - entonces es una cuestión de técnica: identificas el último canal activo y lo colocas. A partir de ahí, el grado de anidamiento o detalle.
Elija entre el subconjunto resultante.
Buena suerte y buenas tendencias.
Los valores al principio y al final de la flecha roja en su archivo son diferentes, y normalmente cuanto mayor es la diferencia, más fuerte es la pendiente de la regresión lineal.
Sin embargo, la diferencia no es igual a la RMS numérica de la regresión lineal, y al hablar de esta disminución de Yurixx me refería, en sentido figurado, a la causa de su aparición, no al método de estimación.
No vi inmediatamente que la diferencia resulta ser insignificante, y de hecho no deberían ser diferentes, ya que la componente lineal se elimina al calcular la RMS teniendo en cuenta la expectativa de error.
Pero en mi post no me refería a la RMS de los errores LR, sino a la RMS de la línea LR. Y también la RMS de los datos brutos, no la RMS de las diferencias entre valores sucesivos.
Pido disculpas por no haber sido claro otra vez.
Elija entre el subconjunto resultante.
Buena suerte y buenas tendencias.
Nos olvidamos del elefante, gracias. A veces existe esa ceguera psicológica, cuando no se puede ver el bosque por los árboles. Ya he hecho un script que pone los límites del canal (primera y última barra), lo único que falta es enseñar a los canales a reconstruirse según el movimiento de estas líneas verticales, pero no es difícil.
¿Algo como este zigzag?
Estoy de acuerdo. Aunque sería mejor prescindir de los fragmentos de código.
Por ejemplo, la imagen Vladislav me dijo más que cualquier fragmento.
Y en general creo que la cuestión de la distribución del sistema, así como su comercialización (no para uso personal) es prerrogativa exclusiva del autor del método.
Rosh, en principio la derivación de las propias ecuaciones es obvia. Todo está claro con eso. Pero entiendo que estás usando promedios para x e y. Es decir, simplemente estás resolviendo una ecuación por métodos claros de álgebra lineal. Pero lo que no entiendo es lo siguiente. ¿Es realmente posible sustituir simplemente las medias de las muestras en estas fórmulas y obtener exactamente lo que necesitamos? ¿Podría dar una prueba de ello? ¿El indicador ANG3110 funciona según este principio? Creo que
sería más lógico resolver N sistemas de este tipo para N barras y a partir de la muestra de matrices obtenidas a,b,c determinar la expectativa de cada parámetro y utilizarla como parámetro de la parábola aproximadora. ¿O me equivoco?
Se me ocurrió eso, en principio incluso pensé en promediar los coeficientes de regresión lineal por esta metodología, pero hasta ahora no hubo suerte. ¿Merece la pena indagar en esta dirección o no?