une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 88
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
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
La RMS est la racine de la variance (somme des carrés des écarts divisée par un certain nombre). Ensuite, la somme des carrés de variance de la barre 100 moins la somme des carrés de variance de la barre 33 donnera la somme des carrés de variance de la barre 33 à 100. Le reste est facile. En général, vous avez raison, si je comprends bien, j'ai dû mal l'exprimer.
.
Le fait est que deux canaux peuvent avoir la même variance d'erreur de régression de signification statistique, mais une variance de prix différente, en gros, un canal sera plus raide, l'autre sera plus plat. La question est de savoir quelle chaîne choisir. Bulashev considère trois critères pour évaluer la qualité d'une ligne de régression, qui impliquent tous le rapport des deux variances ci-dessus. Le choix entre ces trois critères relève en effet de la créativité personnelle, et choisir la variance de l'erreur de régression pour comparer la qualité de l'approximation n'est pas tout à fait correct.
Vous répondez également à
Vladislav prend le pire de cette classe.
Si vous voulez dire que Vladislav prend l'intervalle de confiance le plus large possible pour cela, alors vous me comprenez mal, si c'est autre chose, alors je vous comprends mal.
Donc, selon l'algorithme de Solandra après "...l'échantillon ne tombe pas en dehors de l'intervalle de confiance de 99%". Le canal qui a la plus petite valeur RMS est sélectionné dans la série de barre à barre. Je demandais - comment sélectionner le plus petit RMS s'ils peuvent être statistiquement indiscernables ou si tout cela n'est qu'une broutille ?
Suivant
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.
Honnêtement, je ne comprends pas, ou vous ne me comprenez pas. Je n'ai pas vraiment demandé de choisir la précision du sko. J'ai dû mal comprendre. Je me demandais pourquoi le sko de l'échantillon est comparé au sko de l'échantillon 2\3 pour déterminer la convergence, et non le sko d'une autre partie de 5\8, 7\9, etc. Cela aura-t-il un effet significatif sur les résultats de la sélection ? Ou s'agit-il encore de détails insignifiants ? La frontière entre le bien et le mal :)
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.
Je veux dire, "qu'est-ce qu'il y a à penser, il faut le secouer". Il m'a semblé que la beauté de l'approche discutée est qu'avant de regarder ce que le marché montrera, une analyse approfondie est effectuée et les critères pour distinguer ce que le marché peut montrer en général sont étayés. Je ne suis pas très doué pour la programmation, et je ne suis pas doué pour programmer sans comprendre ce qui est exactement nécessaire et voir ensuite ce qui s'est passé. Je dois être très pointilleux sur les petites choses.
Salutations
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
La RMS est la racine de la variance (la somme des carrés de la déviation divisée par un certain nombre). Ensuite, la somme des carrés de variance de la barre 100 moins la somme des carrés de variance de la barre 33 donnera la somme des carrés de variance de la barre 33 à la barre 100. Le reste est simple.
Autrement dit, vous devriez probablement écrire la formule RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0,5 ou RMS2/3[N]=({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0,5.
Est-ce que j'ai bien compris ?
Si je vous comprends bien, ce n'est pas correct car les écarts pour 2/3 sont comptés à partir d'une autre ligne de régression. Essayez de construire un canal à une certaine longueur et un autre à 2/3 et vous verrez que les lignes ne coïncident pas et donc que la somme des déviations sera différente (c'est peut-être ce que vous vouliez dire ?). D'après ce que j'ai compris, la variance ou la RMS elle-même ne peut pas être utilisée pour calculer les valeurs suivantes puisque chaque nouvelle barre donne une nouvelle ligne et modifie toute la variance, en théorie elle ne peut pas être calculée à partir de la variance obtenue sur la barre précédente. Il semble que j'ai réussi à en tenir compte dans ce cycle et même le tracé du canal par deux tiers semble correct (lorsque les coefficients de régression sont calculés, nous calculons également la somme des carrés de CB et la somme de CB elle-même ; nous pouvons donc les utiliser pour calculer la dispersion sur la barre suivante, mais la dispersion elle-même n'a pas fonctionné) mais lorsque j'ai fait le fichier RMS et que j'ai regardé plus attentivement, j'ai trouvé des choses étranges qui se produisent sur toutes les 3 barres.(bien que je semble avoir pris en compte le mouvement inégal des bornes d'intervalle 2/3)
PS Si quelqu'un est intéressé, je peux poster les données RMS (corrigées :))
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
La formule devrait donc probablement s'écrire comme suit : RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0,5 ou RMS2/3[N]=({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0,5
Les deux formules que vous avez écrites ici sont fausses. La dispersion et la somme des carrés sont différentes l'une de l'autre. D[N]=S[N]/N
Dans ces conditions, la variance de la différence des intervalles n'est pas égale à la variance des intervalles. Le commentaire de Rosh, tel que je le comprends, exprime un accord avec ma clarification.
Le fait est que les mathématiques pures et le marché sont des choses substantiellement différentes. Il me semble que nous devrions procéder à partir de là. Par exemple :
L'analyse est certes approfondie, mais elle vient surtout du fait que Vladislav part du principe qu'il est impossible de prédire avec précision l'évolution ultérieure des prix. Mais il est possible de faire une "prédiction non aléatoire", dont la probabilité sera en quelque sorte ( !) égale à sa probabilité réelle. De manière générale, une analyse approfondie est une théorie vérifiée expérimentalement. L'approche de Vladislav n'est pas une théorie, mais seulement un modèle. Et sa vérification expérimentale est tout juste en cours, les résultats sur l'empire. Que voulez-vous de ceux qui, comme vous, n'ont vu le modèle que sur papier et n'ont pas tout compris ?
N'essayez pas de "tirer" de nous plus que ce que nous savons. Nous ne l'admettrons pas de toute façon :-)
Vous feriez mieux d'essayer d'analyser le modèle par vous-même et de nous proposer votre vision.
Le reste est en accord avec ce qui a été dit.
IMHO. Les dispersions de prix ne peuvent différer significativement que si les échantillons diffèrent significativement. Si c'est le cas (c'est-à-dire que l'un est significativement plus long que l'autre), alors les deux canaux sont forts, mais diffèrent dans leur longévité. Ce sont les types de chaînes qui vous intéressent. De plus, je crois que c'est la variance d'erreur qui est la principale source d'information pour la création de critères. Et discuter de la qualité de l'approximation est, à mon avis, inutile. L'ANC donne la meilleure version.
Donc, selon l'algorithme de Solandra après "...l'échantillon ne tombe pas en dehors de l'intervalle de 99%". Le canal qui a la plus petite valeur RMS est sélectionné dans la série d'aller de barre en barre. Je demandais - comment choisir le plus petit RMS s'ils peuvent être statistiquement indiscernables ou si c'est une bagatelle ?
IMHO. Ne supposez pas que Vladislav et Solandr pensent de la même façon. Solandr n'a fait que partager sa compréhension. Vous pouvez prendre le canal avec le plus petit sko, ou vous pouvez prendre la classe entière avec la même signification statistique. Et utiliser la pire d'entre elles.
IMHO.2/3 est le choix de Vladislav. N'attendez pas de justification. Essayez d'autres options. Il y a des ciseaux ici. Plus la fraction est grande, plus vous avez de chances de ne pas sortir du canal sur la barre actuelle. Et plus grande sera l'illusion à laquelle vous vous livrez ainsi. Et si vous prenez "le moins", vous obtiendrez une condition plus difficile et augmenterez la probabilité de sortir prématurément de la chaîne. C'est-à-dire que votre critère vous jettera hors du canal avant qu'il ne s'effondre réellement. On peut supposer que 2/3 est un paramètre à optimiser.
Bonne chance.
Merci.
Parabole Y(X)=Ax^2+Bx+C , les coefficients de la parabole ne sont en aucun cas liés aux coefficients de régression linéaire Ah+B.