une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 9
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Dans ma stratégie, pour obtenir une valeur telle que 93% de profit sur 2 mois, il faut fixer le drawdown maximal à 50-60% dans le money management. Bien sûr, je ne peux pas permettre cela sur le marché réel.
Votre stratégie mérite probablement qu'on s'y attarde avec de tels paramètres. Mais les informations présentées ne sont pas suffisantes pour que j'essaie de développer un conseiller expert en utilisant votre stratégie. Fondamentalement, si vous pensez que la stratégie n'est pas soumise à la publicité, je peux le comprendre. Mais si vous voulez quand même le présenter dans une application pratique, peut-être que quelqu'un voudra l'automatiser (peut-être même que je peux en tirer quelque chose d'utile pour moi-même).
Merci pour votre ouverture d'esprit et vos posts intéressants ! J'aime la logique et le fondement de votre approche.
Pourriez-vous donner un lien vers le critère de Hirst ?
Vous l'avez abordé très brièvement dans vos posts et je n'y connais, hélas, rien. Cependant, le sujet - l'estimation
Il est intéressant pour de nombreuses personnes, y compris celles de ce forum.
Si possible, pas de mathématiques abstraites, mais quelque chose de plus ou moins pratique,
à partir duquel on pourrait comprendre à la fois l'idée et la façon dont elle compte sur les ensembles de comptage.
Et une autre question.
S'agit-il de votre méthodologie ou d'une source ouverte ?
Peut-être pourriez-vous en dire un peu plus à ce sujet ?
http://forex.kbpauk.ru
Oui, peut-être, mais j'aimerais une recommandation de quelqu'un qui comprend ce qu'il recommande.
Pourquoi moi, qui suis novice en la matière, voudrais-je fouiller dans une montagne d'ordures dont la grande majorité est...
Les nouveaux venus sont comme moi ? Une perte de temps.
Oui, je vous le rappelle une fois de plus - tout cela a un sens dans le cadre du problème que j'ai formulé et le résultat est interprété dans le cadre de ce même problème. Bien que les méthodes soient communes. Quant à la signification statistique des niveaux - elle vous apparaîtra clairement une fois que vous aurez construit les intervalles de confiance - par exemple, plus la survente est importante, plus il est probable de revenir au point d'équilibre et peut-être même à la limite opposée (cela devient clair lorsque l'on s'approche du point d'équilibre) - les intervalles de confiance coupent donc les niveaux de probabilité. Imaginez que vous interprétiez numériquement la zone de survente en unités de probabilité de retour au point d'équilibre (en pourcentages - d'où la probabilité de retour à 60\40, donc 80\20, etc... ;) ) et que les niveaux de retournement par Murray à un moment donné tombent dans, par exemple, 90\10 - ce serait facile à négocier... Et il y a moins d'ambiguïté, n'est-ce pas ? C'est donc la solution à ce problème qui donne une telle estimation.
Lors des renversements, toutes ces structures s'alignent, enfin juste un coup d'œil - la probabilité est alors maximale. J'ai négocié en mode démo sans aucun stop). Je ne me risque pas sur le compte réel, bien que je sois tenté d'ouvrir un compte pour un petit prix et de l'essayer :).
Si vous voulez bien m'excuser, je ne vais pas vous montrer une solution toute faite, même si je vous ai fait gagner beaucoup de temps.
Bonne chance et bonnes tendances.
Qu'est-ce que R/S ?
Bonjour encore ! R / S - les statistiques sont un critère de Hurst (statistiques) - sa formule, si vous ne la trouvez pas sur le web - écrivez-nous, je vous l'enverrai - R - la superposition des disparités, S - RMS (écart-type). Dans la formule, il y a un logarithme de ce rapport - c'est pourquoi on l'appelle comme ça et comme ça.
Ce à quoi j'ai oublié de prêter attention hier - et c'est essentiel - deux choses :
1. Emergence d'un problème d'optimisation. Hélas, sans elle, je n'ai pas réussi à obtenir l'univocité - ce problème découle d'une hypothèse (l'hypothèse doit être prise en compte lors de la définition du problème) selon laquelle le prix suit le seul chemin possible, le long d'une trajectoire que nous ne connaissons pas avec une probabilité de 100%. Puisque le champ de prix est potentiellement swap-précis (ici le terme "champ" est utilisé dans son sens mathématique - c'est-à-dire la fonction avec sa zone de définition, et la fonction est la trajectoire recherchée ;) ) - Il n'est pas difficile de le prouver strictement : un champ potentiel est un champ dont le travail des forces sur une boucle fermée (intégrale sur une boucle fermée ;) ) est égal à zéro - donc "sur les doigts" cela ressemble à ceci - peu importe où la trajectoire monte/descend, mais si vous revenez au point de départ, alors vos gains sont nuls. À partir de là, vous pouvez supposer que la fonction de trajectoire peut être représentée de manière adéquate par une certaine forme quadratique - c'est presque simple : la recherche des extremums des fonctions de critère de qualité pour de telles formes est un domaine très étudié. Autrement dit, nous devons sélectionner des échantillons qui satisfont de manière extrême aux critères de qualité.
2. Si une méthodologie permet de "tirer" certaines régularités objectives, alors le résultat ne devrait pas être sensible au "bruit" - c'est logiquement compréhensible. Ainsi, depuis janvier 2006, j'ai réussi à obtenir des méthodes de solution, qui fournissent des niveaux identiques et des frontières de zones de retournement dans n'importe quel flux de données (disponible pour moi), c'est-à-dire dans n'importe quelle société de courtage, malgré quelques différences dans les cotations et je n'utilise pas d'algorithmes de lissage - ils sont tous décalés.
Je veux vraiment croire que l'efficacité accrue des prévisions y est pour quelque chose (cela semble se justifier logiquement).
Bien qu'il puisse s'avérer que ce ne soit pas le cas :) - tout est possible.
Je vais utiliser le simulateur de trading de Scientific Consultant Services, Inc. (scicon) - j'espère que cela m'aidera à clarifier la situation.
Maintenant, il semble que ce soit tout. Parce que nous avons étouffé un autre fil de discussion avec des informations inutiles :). Bonne chance.
2 Begun - si tout cela est connu depuis longtemps (je suis sur une araignée à l'heure actuelle, je n'ai trouvé que les points de départ) - pourriez-vous partager l'information, au moins en termes méthodologiques, sinon je risque de perdre mon temps à construire un vélo ?
Bonne chance et bonne chance avec les tendances.
J'ai cherché sur le web. Je n'ai pu trouver qu'un logiciel de calcul dans Excel http://megafx.fromru.com/FRAGKTVBA.xls.
Mais ce n'est pas facile à comprendre, car je n'ai jamais codé dans Excel.
Veuillez écrire la formule ici. Il sera intéressant pour beaucoup de gens. Et aussi, de préférence, un morceau de code que vous utilisez pour calculer cette valeur.
C'est étrange, je ne l'ai pas trouvé dans mes archives - mon CD s'est cassé la figure :(. Mais je l'ai trouvé sur le web - en général, c'est encore plus intéressant que ce que je pensais au départ :
1.1 Évaluation de l'indice de Hurst
Commençons par exposer le contexte théorique de l'analyse mathématique quantitative des séries de taux de change ci-dessous.
Le H de Hurst ou, comme on dit, la statistique de Hurst R/S, indique la présence ou l'absence d'un biais dans la série en question. Dans la CR, un tel biais est généré par les participants au marché qui réagissent avec un biais à l'environnement économique actuel. Ce biais se poursuit jusqu'à ce que de nouvelles informations aléatoires apparaissent et modifient ce biais dans sa magnitude, sa direction ou les deux.
L'analyse R/S de Hurst nous donne deux caractéristiques importantes d'une série chronologique. Tout d'abord, la longueur moyenne du cycle nécessaire pour estimer l'inertie du mouvement. La durée moyenne du cycle d'un système correspond à la durée au bout de laquelle la mémoire des conditions initiales est perdue.
Deuxièmement, l'exposant de Hurst est stable, contient des hypothèses minimales sur le système étudié et peut classer les séries temporelles en différenciant une série aléatoire d'une série non aléatoire, même si cette série aléatoire n'est pas gaussienne. Par exemple, si l'indice de Hurst est différent de 0,5, cela signifie que la distribution de probabilité de la série chronologique étudiée n'est pas gaussienne. Si 0 < H < = 1, mais que H n'est pas égal à 0,5, alors la série est une fractale dont le comportement est significativement différent des marches aléatoires lorsque H = 0,5.
Ainsi, si H = 0,5, la série temporelle étudiée est un mouvement brownien, les observations sont indépendantes et ont une distribution gaussienne. Mais si H > 0,5, cela signifie que les observations ne sont pas indépendantes. Chaque observation porte en elle la mémoire de tous les événements précédents, et il ne s'agit pas d'une mémoire à court terme appelée mémoire "markovienne". Il s'agit d'une mémoire à long terme différente, et en théorie, elle est toujours conservée. Les événements récents ont un impact plus fort que les événements précédents. À long terme, le système qui donne les statistiques de Hearst est le résultat de l'interaction d'un long flux d'événements interdépendants. Ce qui se passe aujourd'hui affecte l'avenir. Le lieu où nous sommes maintenant est déterminé par le lieu où nous étions dans le passé. Le temps s'avère être un facteur très important ici.
Les applications les plus importantes de l'indice de Hurst H sont les suivantes.
Si H = 0,5, alors l'hypothèse de l'efficience des marchés (EMH) est confirmée, c'est-à-dire que les événements d'hier n'ont pas d'effet aujourd'hui, et que les événements d'aujourd'hui n'ont pas d'effet sur l'avenir. Les événements sont non corrélés et ont déjà été utilisés et dépréciés par le marché.
En revanche, avec H > 0,5, les événements d'aujourd'hui auront de l'importance demain, c'est-à-dire que l'information reçue continue d'être prise en compte par le marché quelque temps plus tard. Il ne s'agit pas d'une simple autocorrélation, où l'influence de l'information diminue rapidement, mais d'une mémoire à long terme, qui conditionne l'influence de l'information sur de longues périodes de temps. Bien sûr, cette influence diminue avec le temps, mais elle est toujours plus lente que les corrélations à court terme. Cette influence est caractérisée par la longueur du cycle, lorsqu'elle diminue jusqu'à une valeur indiscernable. En statistiques, on l'appelle le temps de décorrélation des séries.
Ainsi, si la nature fractale de la série temporelle est prouvée, cela signifie que l'hypothèse de marché fractale (FMH) est prouvée, ce qui à son tour contredit le TGE et tous les modèles quantitatifs qui sont dérivés de cette hypothèse.
Pour quantifier H, Hurst a dérivé une loi empirique de la forme :
H = Lg(R/S)/Lg(n/2)
R - portée maximale de la série étudiée
S - RMS (écart-type)
n - nombre d'observations (taille de l'échantillon)
Les codes ne vous diront presque rien : il y a trop de connexions, car tous les tableaux sont remplis aux endroits correspondants - j'ai déjà écrit que la procédure est itérative, mais quand même :
//--------------- coefficient de Hurst double R = 0.0, pMax = 0.0, pMin = 0.0, S = 0.0, nHrst = N_BG[i_StdChnl][1]-N_ND[i_StdChnl][1] ; if(nHrst>minChnlBars){ S = std_div[i_StdChnl][1] ; pMin = Low[Lowest(NULL,0,MODE_LOW, N_BG[i_StdChnl][1] ,N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)] pMax = High[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,N_BG[i_StdChnl][1], N_BG[i_StdChnl][1]+StepBack)] ; R = MathAbs(pMax-pMin) ; if( (R>0)&&(S>0)) Chnl_Hrst[i_StdChnl][1] = MathLog(R/S)/MathLog(nHrst*0.5) ; }Bonne chance et bonne chance avec les tendances.
Vous avez les modules de calcul (ou parties de la stratégie) suivants dans votre stratégie :
1. Calcul des niveaux de Murray (ce qui est en principe assez clair en termes de mise en œuvre, d'autant plus que l'indicateur lui-même est donné dans ce fil).
2. Calcul d'un canal de régression qui comprend un savoir-faire (le critère de sélection d'un canal correct parmi l'ensemble des canaux possibles), que vous n'allez pas partager.
3. Calcul de l'indice de Hurst pour l'échantillon, qui est déterminé, encore une fois, par un critère que vous n'allez pas non plus partager avec le public. Ou peut-être que je me trompe et que vous comptez directement, par exemple en fonction des dernières mesures ? Puis, une fois encore, spécifiez le nombre de barres et le cadre temporel. Le nombre semblait être 30, mais peut-être utilisez-vous d'autres valeurs.
Ensuite, vous obtenez les données calculées à partir des modules ci-dessus et vous tirez les conclusions suivantes sur le marché. J'ai montré toutes les variantes au sens figuré :
1. Le marché est en augmentation. Elle est maintenant proche de la ligne Murray, ce qui implique un stop et un retournement. Le prix se trouve dans la partie supérieure du canal de régression, l'indicateur Hearst se rapproche de zéro. Conclusion : il est possible d'entrer à découvert. Un stop est placé derrière la ligne Murray suivante, qui constitue une forte résistance. L'objectif initial est la ligne de support forte la plus proche. Ensuite, sur la base des relevés obtenus par les modules calculés à l'approche de l'objectif, nous décidons de conserver la position ou de la fermer, si les indicateurs le recommandent.
2. Le marché est en baisse. Il est maintenant proche de la ligne Murray, ce qui suggère un arrêt et un retournement. Le prix se trouve dans la partie inférieure du canal de régression, l'indicateur Hearst se déplace vers zéro. Conclusion : Il est possible d'entrer dans une position longue. Un stop est placé derrière la ligne Murray suivante, qui constitue un fort support. L'objectif initial est la ligne de résistance forte la plus proche. Ensuite, sur la base des relevés obtenus par les modules calculés à l'approche de l'objectif, nous décidons de conserver la position ou de la fermer, si les indicateurs le recommandent.
3. Le marché est à plat. Nous faisons des hypothèses sur la poursuite du mouvement en nous basant sur les lectures de la ligne Murray. Si nous avons une position ouverte et que sa direction coïncide avec les lectures de la ligne et avec l'indice de Hurst (par exemple, lorsque le mouvement prédit coïncide avec la position, l'indicateur est proche de 1 ou de 0), nous ne prenons aucune action avec la position, et nous attendons que les objectifs soient atteints.
4. Le marché est à plat, la lecture de Hurst est proche de 0,5. Nous n'entrons pas sur le marché, tous les ordres sont retirés. Si nous voulons, nous pouvons utiliser le pipsing).
Ai-je raison dans mon raisonnement sur votre stratégie ou non ?