une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 233

 
à Neutron

<br/ translate="no">Sergey, prêtez attention à l'image avec le graphique du processus de Wiener (la première image de ce post). Il est prouvé qu'on ne peut pas faire de profit dessus en principe (un exemple d'absence d'arbitrage), mais l'œil peut voir les tendances ! Regardez, il y a des tendances mais vous ne pouvez pas gagner de l'argent ! Paradoxe !


Je me suis un peu éloigné du processus actuel. Sergey, j'ai déjà écrit que je ne cherche pas une tendance en tant que telle depuis longtemps ; je suis plutôt satisfait de la force du lien entre les échantillons calculés à l'aide de la fonction d'autocorrélation. Il n'y a pas longtemps, vous avez écrit qu'en général, il y a aussi des variétés de tendances dans ces séries, mais qu'il est impossible de les trouver.

Mais il serait intéressant pour moi de voir mon critère sur une telle série. J'apprécierais que vous puissiez fournir une méthode de calcul du processus de Wiener, de préférence une capture d'écran d'une formule de Matcad, ou le fichier lui-même. Regardez ça.
 
grans

<br / translate="no">Mais je serais intéressé de voir mon critère sur une telle série. J'apprécierais si vous pouviez fournir un moyen de calculer le processus de Wiener, de préférence une capture d'écran de la formule matcad ou le fichier lui-même. Regardez ça.


Oh, le fichier que j'ai posté n'est pas suffisant ? C'est 10^6 ticks.
 
grans


Mais je serais intéressé de voir mon critère sur une telle série. J'apprécierais si vous pouviez fournir un moyen de calculer le processus de Wiener, de préférence une capture d'écran de la formule matcad ou le fichier lui-même. Regardez ça.


Oh, le fichier que j'ai posté n'est pas suffisant ? C'est 10^6 ticks.


Par principe, je n'utilise pas de tics. Et je n'y vois aucun sens. De plus, je n'utilise pas les OHLC et leurs combinaisons arithmétiques comme données d'entrée.

Et j'avoue que je n'ai pas encore testé les composants de mon système sur un procédé Wiener "pur". Sergey, s'il te plaît, ne fais pas de mal, à moins que ce ne soit pas un secret commercial. :о)
 
C'est un exemple de processus de Wiener avec des résidus normalement distribués.



n est le nombre de membres de la ligne, sigma est l'écart-type.
 
Au Neutron.

Sergey, merci. Je vais essayer mon critère.
 
à Neutron

Sergey, mon critère semble fonctionner. C'est peut-être subjectif, mais au moins les attentes ont été généralement confirmées. La génération du processus de Wiener a donc été effectuée dans les mêmes conditions, et la donnée actuelle a été choisie comme donnée la plus extérieure de l'échantillon. Le graphique de la force de connexion doit être lu à l'envers, c'est-à-dire de la valeur la plus à droite au début (historique).

Série de prix
EURUSD : C'est un cas assez typique pour un nombre énorme de calculs sur une série de prix. Elle se caractérise par des valeurs importantes de la force de connexion entre les échantillons (en unités conventionnelles, de 350 à quelques milliers, je n'ai pas encore rencontré de valeurs inférieures à cela) pour les premiers et une chute prolongée et régulière vers zéro.


Processus de Wiener.
En général, vous avez effectué environ 200 générations du processus en fonction de votre algorithme. J'ai supposé que le critère devait montrer des liens faibles dès le début et une décroissance très rapide de la fonction de corrélation vers zéro pour le processus de Wiener. J'ai détecté trois variantes :

1 variante.
Cette variante a été obtenue dans la plupart des tests. Valeurs très faibles par rapport à la série des prix, et décroissance très rapide vers zéro.


Variante 2
Elle n'était pas fréquente et se caractérisait par une absence totale de connexion entre les échantillons (je n'ai tout simplement pas vu de tels endroits dans la série de prix).


Variante 3
Il s'agit d'une variante très intéressante. Cela se produit assez rarement. Qu'est-ce que ça peut signifier ? Je n'ai pas du tout rencontré ce problème sur les séries de prix. C'est si doux, si beau :


Si ce n'est pas la troisième variante, je peux assez facilement distinguer (classer), le processus de Wiener de la série de prix. J'ai rencontré des valeurs très faibles pour les premiers comptes, mais pas si faibles. Au moins, il est absolument clair qu'il est conseillé de ne pas faire de commerce sur de tels lieux théoriques locaux. Globalement, voici les résultats.
 
Et j'ai les résultats suivants pour EURUSD, tous les ticks de 2006


Ici, l'axe des x est H, l'axe des y est H-volatilité. Ce sont des diagrammes Kagi, je ne les ai pas calculés.
La couleur bleue représente les données de GainCapital sur EURUSD, environ 2 millions de ticks.
En rouge, la même série de nombres aléatoires postée plus tôt par Neutron, 1 million de ticks.
Le rendement indiqué dans les graphiques de Neutron s'obtient facilement en utilisant la formule suivante
f(H)=(Hvol - 2)*H

D'après ce graphique, il est clair qu'à H>20, l'arbitrage disparaît rapidement.
Et Sergey montre que pour EURUSD kagi ne permet pas du tout l'arbitrage.
Des résultats similaires sont plus susceptibles d'être obtenus pour l'EURCHF et moins susceptibles d'être obtenus pour l'EURGBP.
Or, (1,92-2)*20=1,6, soit moins de 2 points. C'est à peine suffisant pour couvrir l'écart.
 
à grans
...Si ce n'est pas la troisième option, je peux assez facilement distinguer (classer), un processus de Wiener d'une série de prix. J'ai rencontré des valeurs très faibles pour les premiers comptes, mais pas si faibles. Au moins, il est absolument clair qu'il est conseillé de ne pas faire de commerce sur de tels lieux théoriques locaux. Globalement, voici les résultats.

Sergey, le fait que votre critère pour le processus de Wiener ne soit pas nul (ou ce qu'il devrait être. Si l'indicateur est à zéro, à quelle distance de zéro doit-il se situer ?) suggère une erreur possible dans le code.
Veuillez commenter cette observation.

Dans mon dernier message, j'ai publié les résultats de l'évaluation de la stabilité du critère pour un certain nombre de points caractéristiques pour différentes années. La bonne chose à faire, tout d'abord, était de justifier l'applicabilité de la méthode de construction Kagi-renko que j'ai utilisée pour une série de minuties. Pour ce faire, nous construirons un processus de Wiener dont la fonction de distribution (PDF) des amplitudes des premières différences est identique à celle de la série EURUSD 2004 1m.



Les FR sont présentés à gauche. Les points bleus sont des EURUSD, les rouges sont des RNG, les droits sont leurs corrélogrammes. Un esprit curieux a dû remarquer la différence de force de corrélation entre les échantillons pour les séries EURUSD ticks et 1m...
Nous pouvons maintenant examiner le comportement de f(H)=nt-2H, pour un processus de Wiener identique aux minutes. Nous attendons "zéro" dans toute la gamme des pannes !



Comme on peut le voir, "zéro" pour le bâtiment kagi "1minute" n'a pas fonctionné... Par contre, tout va bien pour les tiques (voir les deux posts ci-dessus). Je n'ai pas encore trouvé la solution, mais il est certain que les résultats des estimations de rendement "minute" du post précédent ne peuvent pas être utilisés !

Le fichier du processus de Wiener identique aux minutes EURUSD 2004 peut être trouvé ici :
https://c.mql5.com/mql4/forum/2007/01/RNDUSD1m.zip
 
Северный Ветер 26.01.07 00:35
La volatilité H, pour les "grands" intervalles, tend généralement vers 2,
indépendamment de la valeur H, comme cela devrait être le cas en théorie. A intervalles "courts",
ainsi que H-Hurst peuvent montrer n'importe quoi. Comme les données sont assez
"aléatoire" le résultat (calcul de la volatilité H) est également "aléatoire".

La tâche, en principe, est énoncée par Pastukhov - trouver des "marchés" avec des valeurs anormales.
H-volatilité. À long terme.

Je me demande comment vous faites la distinction entre les intervalles "longs" et les intervalles à long terme ?
Si pour des intervalles "longs", la volatilité H tend vers 2, et pour des intervalles "courts", la volatilité H tend vers 2.
peut montrer quoi que ce soit, alors comment pouvons-nous déterminer la volatilité à long terme qui peut être utilisée en pratique ?
qui peuvent être exploitées de manière pratique ?

Je pense que l'essentiel est ailleurs. La H-volatilité, tout comme la H-Hurst,
est une mesure de la persistance-antipersistance du marché. Pastukhov pour ses expériences
a pris les indices SP500 et NASDAQ. Ces indices ont connu une tendance à la hausse pendant des siècles depuis
depuis leur introduction. Comme vous pouvez le deviner, cela a à voir avec l'économie. Même si
l'économie américaine ne bougeait pas, cette tendance à la hausse serait toujours là. Si seulement parce que...
parce que les prix augmentent à cause de l'inflation, de la dévaluation et de toutes ces sornettes. Et ces indices
sont le reflet des prix. La situation restera probablement la même à l'avenir.

Sur le marché des changes, la situation est totalement différente. Aucune monnaie ne peut être dans un état constant de
à la hausse ou à la baisse par rapport aux autres. Cela ne peut que conduire à l'effondrement du pays.
l'économie. Par conséquent, le Forex, par sa nature même, ne permet pas de tendances perpétuelles. Et il s'ensuit,
qu'aucune anomalie à long terme ne peut exister dans le Forex. Donc le problème de Pastukhov
doit être résolu ailleurs.
 
Yurixx 28.01.07 11:37
Je me demande comment vous voyez la différence entre les intervalles "longs" et les intervalles à long terme ?
Si pour les intervalles "longs" la volatilité H tend vers 2, et pour les intervalles "courts" elle peut montrer n'importe quoi.
Les intervalles peuvent montrer n'importe quoi, alors comment déterminer le long terme,
qui peuvent être utilisés de manière pratique ?

Tout comme ce concept est défini dans les statistiques en général. Pour normalement
des valeurs normalement distribuées, il existe des mesures de confiance dans les résultats. Par exemple, en fonction des degrés
de la liberté. En général, de nombreux chiffres sont plus fiables, en supposant la stationnarité.
En fait, c'est ce dont je parlais quand je soulignais le manque de
de méthodes pour déterminer les limites de confiance. Et le transfert des propriétés d'un processus de Wiener
avec une distribution gaussienne pour les ticks du monde réel n'est pas tout à fait juste parce que
ce sont des processus différents. Malheureusement.

Je pense que l'essentiel est ailleurs. H-volatilité, tout comme
et H-Hurst's est une mesure de la persistance-antipersistance du marché.

Disons simplement que, contrairement à la H-Hurst, la H-volatilité est plus compréhensible et plus facile à comprendre.
à étudier. Avec N-Hurst, c'est bien pire. Je me ressaisirai un jour et je le montrerai.

Pastukhov a pris les indices SP500 et NASDAQ pour ses expériences. Ces indices
ont connu une tendance à la hausse pendant des siècles depuis leur introduction. Comme vous pouvez probablement
comme vous le comprenez probablement, cela a à voir avec l'économie. Même si l'économie américaine
Si l'économie ne bougeait pas, il y aurait quand même une tendance à la hausse. Si seulement parce que..,
parce que les prix augmentent à cause de l'inflation, de la dévaluation et de toutes ces bêtises. Et ces indices
sont le reflet des prix. La situation restera probablement la même à l'avenir.

Sur le marché des changes, la situation est totalement différente. Aucune monnaie ne peut être dans un état de
ou à la baisse par rapport aux autres monnaies. Cela ne peut que conduire à une
l'effondrement d'une économie nationale. C'est pour cette raison que le forex, de par sa nature même, ne permet pas de
des tendances séculaires. Et il s'ensuit qu'aucune anomalie à long terme dans le forex
ne peut pas exister. C'est-à-dire que le problème de Pastukhov doit être résolu ailleurs.

Je l'ai déjà dit au moins deux fois dans ce fil.