Estrategias de negociación basadas en filtros digitales - página 29
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Hola,
Es bueno ver que la discusión está en marcha :-)
He estado de vacaciones 3 semanas y voy a echar un vistazo a todo lo que me he perdido para seguir la discusión con todos vosotros.
¡Muchas gracias a todos!
Me gustaría comenzar un ciclo de artículos sobre el análisis de series temporales. Si alguien está interesado, continuaré y complicaré el material.
En mi opinión el uso del espectroanálisis para las cotizaciones de las divisas sin la preparación previa de los extractos es incorrecto. Teniendo en cuenta que la investigación de algunas cotizaciones muestra que tratamos con series temporales no estacionarias, y los métodos de espectroanálisis son adecuados sólo para series temporales estacionarias vamos a hacer un espectroanálisis de las cotizaciones diurnas gbpjpy, todos los extractos y la mitad de los extractos como vemos en las imágenes espectro de las cotizaciones "varían".
pic.1 GBP/JPY D1 serie completa de tiempo
pic.2 GBP/JPY D1 serie de medio tiempo
En la estadística matemática para la transición del proceso no estacionario al estacionario se utilizan diferentes transformaciones. Su esencia consiste en lo siguiente. Supongamos que hay una fila R0 = {R0.1, R0.2, ..., R0.n} entonces la transformación diferencial de orden 1 de R0 será el número R1 = {R1.1, R1.2, ..., R1.n-1}, donde R1.i = R0.(i+1)-R0.i . De hecho, la secuencia recibida por la vía siguiente, es un número de incrementos del proceso inicial.
Hagamos un espectroanálisis para la secuencia recibida. También como en un ejemplo para los extractos regulares tomaremos la mitad de los extractos artificiales y todos los extractos artificiales.
pic.3 Serie temporal artificial GBP/JPY D1
La figura muestra los siguientes picos: 106, 63, 48, 38, 33, 27 .....
Usted puede utilizar estos picos para el desarrollo de EA. Podemos tener buenos resultados si ponemos filtros en las frecuencias recibidas. Mi resultado:
Periodo Diario (D1) 2000.06.29 - 2008.02.27
Depósito inicial 10000.00
Beneficio neto total 106100.66
Drawdown máximo 16.44%
Quería animar este hilo un poco....así que aquí está una operación que puse esta noche....veremos cómo va....la tendencia de 4 horas es alcista....el corto puede ser un retroceso que dura otras 6 horas o así.....SATL por debajo de RSTL y ambos inclinados a la baja....STLM neg.....3 ciclos que apuntan a la baja ...
Espero que os vaya bien...
clSe ve bien, amigo. Mantennos informados de cómo van tus pruebas.
Nota = Ten cuidado con el uso de los indicadores MTF. Estoy seguro de que sabéis la razón por la que digo esto, así que no quiero ser condescendiente. La siguiente explicación es para aquellos que no lo sepan:
Los indicadores MTF pueden y actualizarán las barras cerradas en el marco temporal actual si la señal en el marco temporal superior cambia antes del cierre de esa barra.
Ej:
Digamos que está usando un MACD MTF en M15, con los parámetros establecidos en H1. A las 00:45, las 3 barras anteriores son azules, lo que indica un posible repunte. Usted introduce una orden de compra y se va. Vuelve a la 01:00, y las últimas 4 barras están ahora en rojo, señalando una posible caída. Empiezas a pensar que, o bien estás loco, o bien esas barras han cambiado de color DESPUÉS de haber "cerrado".
El hecho es que, de hecho, se cerraron en M15 pero todavía era una barra abierta en H1. Técnicamente no se "repintó", al menos no en el sentido tradicional. Este es un caso más extremo, pero cuanto mayor sea la distancia entre el marco de tiempo actual y el marco de tiempo que se está monitoreando utilizando el indicador MTF, mayor será la posibilidad de que ocurra. Este es el inconveniente de los indicadores MTF.
Lo que me gusta hacer es mirar M30 en M15, H1 en M30, y a veces H4 en H1 (aunque no a menudo). Es más fácil no tener problemas.
Mi idea era hacer así algo como Vladimir Kravchuk, explicó aquí. Podría utilizar un pensamiento de marco de tiempo más rápido y sólo FTLM, FTLM_KG a.k.a. MTLM, y STLM y RBCI todo optimizado para el par y el marco de tiempo.
Tiene buena pinta, amigo. Mantennos informados de cómo van tus pruebas.
Nota = Tenga cuidado al utilizar los indicadores MTF. Estoy seguro de que sabes la razón por la que digo esto, así que no quiero ser condescendiente. La siguiente explicación es para aquellos que puedan desconocerlo:
Los indicadores MTF pueden y actualizarán las barras cerradas en el marco temporal actual si la señal en el marco temporal superior cambia antes del cierre de esa barra.
Ej:
Digamos que usted está usando un MACD MTF en M15, con los parámetros establecidos en H1. A las 00:45, las 3 barras anteriores son azules, lo que indica un posible repunte. Usted introduce una orden de compra y se va. Vuelve a la 01:00, y las últimas 4 barras están ahora en rojo, señalando una posible caída. Empiezas a pensar que, o bien estás loco, o bien esas barras han cambiado de color DESPUÉS de haber "cerrado".
El hecho es que, de hecho, se cerraron en M15 pero todavía era una barra abierta en H1. Técnicamente no se "repintó", al menos no en el sentido tradicional. Este es un caso más extremo, pero cuanto mayor sea la distancia entre el marco de tiempo actual y el marco de tiempo que se está monitoreando utilizando el indicador MTF, mayor será la posibilidad de que ocurra. Este es el inconveniente de los indicadores MTF.
Lo que me gusta hacer es mirar M30 en M15, H1 en M30, y a veces H4 en H1 (aunque no a menudo). Es más fácil no tener problemas.
Mi idea era hacer algo como Vladimir Kravchuk, explicado aquí. Podría utilizar un pensamiento de marco de tiempo más rápido y sólo FTLM, FTLM_KG a.k.a. MTLM, y STLM y RBCI todo optimizado para el par y el marco de tiempo.sí, la cosa mtf definitivamente tiene algunos "problemas" en términos de interpretación estricta....
Secundo los comentarios de ffl en el hilo de robertinno...podrias explicarte mejor..
cl
Robertinno,
Por supuesto que nos interesa. Cuanto más, mejor. Gracias por acompañarnos.
¿Preguntas?
¿Qué es una serie temporal estacionaria y qué es una serie temporal no estacionaria?
¿Puede dar más detalles sobre el significado de "preparación de extractos preliminares"? Puedo ver la diferencia entre los dos con las capturas de pantalla que has publicado comparando tus resultados del espectro con los del analizador de espectro del software DFG.
Si utilizas una "media serie", ¿estás incorporando algunas de las teorías de Hurst sobre el uso de "medios ciclos" o estoy muy equivocado?
Entonces, ¿estoy en lo cierto al entender que si utilizáramos este método "correcto" de espectroanálisis, generaríamos mejores filtros digitales?
¿Qué opina de la utilización del "algoritmo de Goertzel" frente al "método de la máxima entrofia", como se mencionó unas páginas atrás, empezando por aquí
Para un completo principiante en estos conceptos, ¿hay alguna lectura que usted personalmente recomendaría?seriestemporales estacionarias - series temporales con característica de probabilidad constante en el tiempo: media de la distribución=constante y desviación media cuadrática = constante
series temporales artificiales
1-Robertinho..cito de tus posts anteriores :
"En la estadística matemática para la transición de proceso no estacionario a estacionario se utilizan diferentes transformaciones. Su esencia consiste en lo siguiente. Supongamos que hay una fila R0 = {R0.1, R0.2, ..., R0.n} entonces la transformación diferencial de orden 1 de R0 será el número R1 = {R1.1, R1.2, ..., R1.n-1}, donde R1.i = R0.(i+1)-R0.i . De hecho, la secuencia recibida por la vía siguiente, es un número de incrementos del proceso inicial.
Hagamos un espectroanálisis para la secuencia recibida. También como en un ejemplo para los extractos regulares tomaremos la mitad de los extractos artificiales y todos los extractos artificiales. "
Si lo he entendido bien, usted propone hacer funcionar el analizador de espectro, no sobre la serie de precios original, sino sobre una artificial que es básicamente una serie temporal de CAMBIOS EN EL PRECIO... Por favor, sea tan amable de aclararlo y, si es posible, explique cómo se prepara una serie temporal con un ejemplo tanto de la original como de la artificial .... incluso los muy simples podrían lograr explicar cómo hacerlo.
Gracias.
2-FFL:En términos profanos una serie temporal estacionaria es una serie con ciclos repetitivos,los ciclos son siempre los mismos,no cambian en el tiempo...obviamente esto no es así para los mercados financieros.El truco es filtrar los ciclos no repetitivos y trabajar sólo con los repetitivos si los hay...hay varias formas de hacerlo(test de Bartels,etc),y lo que propone Robertinho parece interesante como forma práctica de hacerlo.
1-Robertinho..cito tus posts anteriores :
Si lo he entendido bien, propones ejecutar el analizador de espectro, no sobre series de precios originales, sino sobre una artificial que es básicamente una serie temporal de CAMBIOS EN EL PRECIO... Por favor, sé tan amable de aclararlo y, si es posible, explica cómo preparas una serie temporal con un ejemplo tanto de la original como de la artificial... .... incluso los muy simples podrían lograr explicar cómo hacerlo.
Gracias.
Correcto. He utilizado el incremento de la serie temporal close (i) = close(i+1)-close(i), close(i+2)= close(i+2)-close(i+1) ....... close(n)=close(n+1)-close(n) para el analizador de espectro.
He trasteado con ello esta mañana.....creo que el "proceso" tiene que ver con esto...
exportar los datos a excel....hacer los cálculos necesarios para encontrar el cambio entre n's.....pegar en una nueva hoja de trabajo esos valores (pegar especial = valores)....importar de nuevo a metatrader es el siguiente paso creo.....de lo contrario, el softare de filtro digital no parece reconocer un archivo excel .csv...dice que es uno de los tipos de archivo que reconoce...pero me da errores tratando de abrirlo directamente......
he conseguido que algunas ocurrencias se muestren en el software de filtro digital...pero luego vienen los errores como dije....he hecho la tasa de cambio para todos los abiertos, altos, bajos y cerrados.....así como sólo los cerrados.....
creo que voy por el buen camino, pero necesito más comentarios...
cl
He utilizado Excel para la preparación de series temporales