une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 87
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Comment pensez-vous que cette formule est dérivée ? C'est à l'ancienne. Je ne le savais pas non plus avant.
Je me demande comment vous utilisez un stylo et du papier ?
Comment pensez-vous que cette formule est dérivée ? Exactement par la méthode de ce "grand-père". Je ne le savais pas non plus avant.
Je me demande comment vous utilisez un stylo et du papier ?
Si vous voulez dire ce qu'ils m'ont donné pour calculer le RMS, la pratique établie dans ce fil ne me permet pas de poster le résultat ici. Je vais répondre à la lettre :). L'adresse était en principe présente dans certains de mes codes sur ce forum.
Il me semble que la secte (j'aime votre définition) a réuni une équipe très intelligente. Nous nous comprenons au niveau des idées. Et tout le monde est capable d'écrire en MQL. Cela vaut-il la peine, dans ces circonstances, de poster le code ici ?
Vladislav a suggéré que nous évitions toute action qui serait utile aux pique-assiettes. Et nous étions tous d'accord.
Par exemple, si vous avez une forte envie de partager votre travail, faites-le de manière ciblée par courrier électronique.
Une dernière chose. Il y a une chose que je ne comprends pas : СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Comme je le vois, dans vos notations, RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0.5
Ou, si vous essayez de le représenter comme une différence :
СКО2/3[N]=({S[N]-S[последняя треть]}/{2N/3})^0.5
Aucun doute là-dessus. À l'exception de la variance d'erreur D(E) et de la dispersion d'erreur R(E).
Je suis comme ça, c'est tout. Je suis content qu'il y ait plus de gens qui utilisent aussi le papier et le crayon.
Et je suis doublement heureux que vous souteniez également la pratique établie dans ce fil.
Et je suis doublement heureux que vous souteniez également la pratique établie dans ce fil.
De même :)
Voici une image d'une des variantes de la sommation de probabilité. Il montre également les niveaux de Murray, ces derniers sont dessinés en 1 en raison de l'absence de tampons.
http://kursovye-diplomy.narod.ru/ERO_CKO.rar
Je pense avoir trouvé la raison pour laquelle je ne peux pas télécharger une image sur MQL4.com, il semble que ce soit un bug du navigateur (Opera9). J'utilise Explorer pour vérifier si le texte et le fichier vide sont corrects, mais lorsque j'ai chargé le fichier, cela a pris 60 secondes et le message "BOLT you, young man" est apparu. Le temps pour une opération ne devrait pas dépasser 60 secondes, mais je suppose que l'Internet est trop lent aujourd'hui.
1. D'après ce que j'ai compris, l'un des critères de sélection des canaux est la plus petite variance de l'erreur de régression, ce qui ne me semble pas tout à fait correct. C'est-à-dire, à mon avis, les canaux devraient être comparés, par exemple, par le coefficient de détermination ou le nombre de gradations distinguables de la réponse, et prendre le canal avec le plus grand coefficient.
2.même si la variance de l'erreur de régression est prise comme base, comment calcule-t-on la plus petite ? D'après ce que j'ai compris, comme la variance de l'erreur est une valeur aléatoire, vous pouvez séparer une classe, un groupe des plus petits qui seront statistiquement indiscernables les uns des autres selon les intervalles de confiance du chi carré. Et comment pouvons-nous sélectionner dans ce groupe ce dont nous avons besoin ?
3. Encore une fois, la question sur la parenthèse 2\3 porte sur la précision du nombre 2\3. Pourquoi ne pas dire 5\8 ou un autre chiffre. Quelle serait l'importance des écarts par rapport à ce chiffre ? Je me souviens que Vladislav a parlé de l'approximation de l'échantillon 2\3. Peut-être a-t-il des critères pour choisir la précision ?
Puisque nous devons comparer sko2\3 et sko de l'échantillon de régression, et qu'il s'agit à nouveau de variables aléatoires, nous devons à nouveau faire face à des cas limites lorsque nous ne pouvons pas dire avec certitude que sko2\3 est plus petit ou égal à sko. Que faire de ce groupe de chaînes ?
5. Encore une fois, la question que j'ai posée. Nous pouvons parler de l'adéquation du modèle de régression créé par ANC (selon Bulashev) quand les points suivants sont répondues :
La distribution de l'erreur de régression est proche de la normale
L'espérance mathématique de l'erreur de régression est proche de 0
Variance de l'erreur - constante
Erreurs - indépendantes, autocorrélation proche de 0
Puisque, bien que je puisse me tromper, j'ai remarqué que personne ne vérifie les canaux pour ces conditions, j'aimerais savoir pourquoi, sous quelles hypothèses, ou simplement pour réduire le nombre de calculs ?
Merci d'avance pour les réponses
Respectueusement.
Le choix des critères de sélection des chaînes relève de votre propre créativité. En général, toute stratégie est basée sur le modèle et la logique. Vladislav a partagé le modèle. J'ai laissé à chacun le soin de trouver sa propre logique. Et les critères - l'élément de base pour prendre des décisions avec logique. Créer.
Vladislav prend la pire version de ce cours.
Le choix de la précision de la fourchette est déterminé par la précision statistique de sa définition. Vous avez dit vous-même qu'il s'agit d'une variable aléatoire.
Est-ce vraiment important ? Peu importe le nombre de chaînes que vous obtenez, vous ne pouvez en utiliser qu'une seule (je veux dire de la classe des chaînes proches). Et celui-là est limite, c'est-à-dire le pire de ceux qui sont acceptables. Comme la décision à prendre est de toute façon probabiliste, l'erreur d'une énumération n'affecte rien. C'est comme une frontière entre le bien et le mal - tout le monde s'accorde à dire qu'il s'agit de pôles différents, mais chacun trace lui-même la frontière. :-)
Puisque, bien que je puisse me tromper, j'ai remarqué que personne ne vérifie les canaux pour ces conditions, j'aimerais savoir pourquoi, sur quelles hypothèses, ou simplement pour réduire le nombre de calculs ?
Si vous vous y intéressez en tant que scientifique, faites une recherche et définissez si ces conditions sont remplies ou non. Cependant, je pense que cette tentative échouera déjà au stade de la détermination de la nature de la distribution des erreurs. Le marché ne vous permettra pas de profiter de la loi des grands nombres. Les chaînes émergent et s'effondrent dès que la plupart ont compris qu'une tendance s'est dégagée.
Si vous êtes intéressé par un modèle fonctionnel, prenez tout ceci comme un axiome, mettez en œuvre ce modèle de manière programmatique et le marché lui-même vous montrera si votre ensemble d'axiomes est juste ou non.