une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 309
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chose très utile analyse des vagues))))
J'écrirai un billet séparé sur l'analyse des vagues. D'ailleurs, l'analyse des vagues n'est qu'un cas particulier du trading sur les modèles (IMHO), et il est plus logique de parler d'un sens large du mot, plutôt que de parler exclusivement des vagues. Parce que les configurations des ondes ne sont pas non plus univoques.
Il existe une opinion selon laquelle l'analyse des modèles est (si je puis dire) analogue au degré de fractalité d'une série, ou à la dimension de la fractalité.
Ce qui devrait changer la tendance de manière plus douce. J'ai quelques idées dans la direction à suivre, mais je n'ai évidemment pas assez de cervelle pour les codifier.
Parce que les volumes sont énormes au vu de la variété des conditions de flottaison et des longueurs de flottaison des échantillons sur lesquels ces conditions seront
à identifier.
1-La première pierre est que le motif peut avoir des dimensions complètement différentes dans les deux axes.
En outre, un modèle est une condition, et vous pouvez définir un grand nombre de conditions pour chaque étude individuelle.
Et plus un motif est long (le nombre de points du motif ou le nombre de degrés de liberté), plus la consommation d'énergie pour sa vérification augmente rapidement.
2- Un même motif ne doit pas nécessairement être strictement consécutif à la fin de son homologue extrême,
Il peut aller avec des lacunes. Il se peut même qu'elle soit capable de couvrir le dernier modèle dans ses grandes lignes. Tout comme une tendance avec un appartement.
C'est pourquoi il est difficile de les identifier. Il y a des secteurs qui appartiennent à la fois à la tendance et à l'appartement.
Les deux problèmes ne peuvent être résolus que dans le cadre d'une certaine tâche.
En général, l'idée était de rechercher chaque motif sur le délai minimum.
Par exemple, nous prenons un certain modèle de 5 points - le papillon de Gartley. Et nous cherchons depuis le bord dans l'histoire et trouvons le premier,
puis à partir du bord de la première, on commence à chercher la deuxième et ainsi de suite. Ensuite, chaque motif sera une nouvelle rangée (une sorte de
d'une TF non linéaire) où nous chercherons le même modèle par les mêmes conditions. Et ainsi de suite, en augmentant l'octave abstraite.
En outre, nous pouvons calculer simultanément la signification statistique des modèles sur l'histoire (mais je pense que ce n'est pas nécessaire dans cette méthode de calcul).
Par conséquent, nous prenons le premier motif de la gamme la plus basse, disons qu'il est composé de 20 mesures. Ensuite, nous prenons le premier modèle de haut - la façon dont il se compose de 25
Ensuite, nous prenons le premier motif de la plus basse (nominalement 25 mesures) et de la plus haute, etc. Nous pouvons constater qu'ils auront un aspect similaire si nous les comparons côte à côte.
Mais ils seront constitués d'un nombre différent de "barres" propres et d'amplitudes différentes, analogues à des fractales d'ordre différent.
Il semble que cette information doive être prise en compte lors du choix d'un modèle initial à vérifier. Ici ou sur l'histoire
et voir comment les caractéristiques du travail sur les motifs varient à différents niveaux de fractalité en fonction des changements des conditions du motif lui-même.
Ou bien nous pouvons comparer le changement de taille par le nombre de barres et les amplitudes à différents niveaux de fractalité. Il est possible d'identifier le motif sur les tf supérieurs.
avant même qu'il ne soit formé grâce aux informations sur sa formation dans les bits inférieurs.
Ou autre chose, on peut y réfléchir plus en détail si on veut. Il me semble qu'il s'agit de motifs bien connus comme les épaulettes ou les triangles,
ou même des vagues, sembleraient être des formes de motifs statistiquement significatifs, mais leurs dimensions seraient encore flottantes et il faudrait les adapter.
Et si vous regardez le nombre de points des modèles les plus connus, il s'agit de 3 à 6 environ. Et ils ont été dérivés précisément par l'expérience
les gens. Mais comme il n'y avait pas d'ordinateurs auparavant, les gens pouvaient chercher des motifs encore plus rapidement, mais toujours seulement ceux qui sont plus familiers à l'œil.
Je pense qu'il y a beaucoup plus de ces modèles statistiquement significatifs, mais ils ne sont pas aussi distincts que les modèles bien connus.
Et les entités informes sont plus difficiles à trouver avec les yeux. Mais à l'ère des machines, je pense que nous pouvons vérifier cela aussi.
Je me souviens que quelqu'un sur l'araignée était déjà en train de manipuler des modèles. Et il a dit que plus un motif est rare, plus il a de chances d'être exécuté.
La rareté du motif est donc une augmentation du nombre de points qui le composent et de sa forme. Et parce qu'il y a plus de points, il faut plus d'histoire.
plus d'histoire pour le trouver, et il est plus rare. Mais son accomplissement est plus probable. L'impulsion ne peut pas croître ou décroître éternellement, car le marché deviendra prévisible après coup.
Cela permettra d'équilibrer l'inefficacité et l'efficience.
Mais en vertu de l'inertie (ou des tendances globales, ou autre) du marché - cette même impulsion ne peut pas toujours aller sans amortissement, ce qui en principe en
logiquement et doit vous permettre de gagner sur le principe de suivre le marché après l'impulsion ou la série d'impulsions.
Grâce à ces deux exemples, le marché se balance constamment entre ces états et tend vers l'équilibre.
au hasard. Mais en même temps, il peut être non aléatoire à certains moments. Maintenant, à cause de tout ça, quand vous déséquilibrez
par l'impulsion après la stase et vice versa par la stase après l'impulsion et en s'efforçant de revenir à l'équilibre, le déséquilibre lui-même ne peut être
indéfiniment. Et donc la longueur du motif de 3-6-10 mesures est tout à fait suffisante pour obtenir un avantage statistique. Bien qu'il soit flottant.
C'est-à-dire qu'avec l'augmentation du nombre de points du modèle, son pourcentage de réussite augmente, ce qui signifie que nous pouvons augmenter le niveau de risque des paris,
ou pour les amoureux de Martin-augmenter la mise par un coefficient plus grand après la perte, parce que
En raison de l'élimination déjà probable d'un motif après avoir perdu une mise, la probabilité d'éliminer le motif suivant augmente.
Mais en même temps, la rareté de ce schéma augmente au fur et à mesure que le nombre de points augmente sur l'historique, et il s'avère que les transactions sont plus grosses, mais elles sont plus rares, ce qui, en fin de compte, annule l'argument de la
l'avantage d'une probabilité plus élevée de trouver ce modèle.
Respectivement, plus le motif est court, moins il est gras, car la probabilité qu'il fonctionne est plus faible - mais plus il apparaîtra souvent sur la même
un morceau d'histoire.
Je pense qu'il existe un certain compromis entre la longueur du motif et sa "rentabilité", sa "signification statistique" ou la probabilité de son apparition,
ou quel que soit le nom que vous voulez lui donner. Et cette valeur optimale est juste en nombres pas très grands, donc en élaborant un modèle avec une longueur de 30 points, par exemple,
est non seulement gourmande en ressources, mais n'a pas beaucoup de sens.
Cela ouvre une autre possibilité intéressante - en définissant les paramètres du motif comme fonction cible, vous pouvez
fixer le niveau de rentabilité nécessaire, ou vice versa : en fixant une rentabilité raisonnable, nous pouvons faire varier les paramètres du modèle qui lui sont nécessaires.
Ou alors il s'est trompé sur ce dont Henium parlait sur l'un des forums. Seulement il est construit à travers la taille du taux.
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Il faut toutefois comprendre qu'un modèle n'est pas une figure graphique en tant que telle, mais un ensemble de conditions. Qui peut ou ne peut pas avoir quelque chose
avec la forme de ces conditions, ou plutôt la forme à laquelle ces conditions mèneront. Donc, quand je dis ci-dessus de comparer
la forme du motif à différents niveaux de fractalité, il est possible que cela ait un sens, et peut-être que cette comparaison devrait être effectuée dans un sens plus large, lorsque la mise en place de conditions
du motif n'est pas lié à sa forme, et nous obtiendrons comme résultat les mêmes conditions, donnerons des formes absolument différentes du motif à différents moments.
niveaux de fractalité. En d'autres termes, la fractalité ne se manifestera pas dans la forme mais d'une autre manière (je l'ai exposé de manière non scientifique mais je pense que le sens est clair).
Par exemple, une rangée peut être fractale par sa forme, sa taille et le nombre de ses composants. Il peut être de taille fractale, c'est-à-dire composé de 5 barres à chaque fois.
Il peut être de taille fractale, composé de 5 barres à chaque niveau et dans ce cas, il peut ne pas avoir la même forme. Ou bien il peut être fractal dans la planéité de la figure, mais avoir des contours flous.
en amplitudes et en limites "temporelles". Nous ne pouvons donc pas comparer uniquement la forme du motif. Ou peut-être que la forme n'est pas si importante que ça...
et la "fractalité par la volatilité" est plus importante pour définir les conditions du modèle. Il faut le vérifier.
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PS.
Mais l'essence de la branche n'est pas dans l'analyse des ondes, nous avons des pensées absolument différentes, il se trouve juste que ces pensées sont situées dans une branche avec de tels sujets. Et vous devez le lire à partir de la 4ème page.