une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 135
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Cette approche du trading automatisé est-elle prometteuse et réalisable ?
Il s'agit d'une approche complètement différente du trading qui ne peut être décrite en termes de statistiques mathématiques. Elle s'apparente à la théorie des vagues d'Elliott. Les évaluations qualitatives (photos d'exemples de vagues comptées sur l'histoire) sont tout à fait convaincantes et bien élaborées, mais lorsqu'il s'agit d'évaluations quantitatives de la prise de décision dans le cadre de transactions réelles, il y a une impasse. En fait, Vladislav l'a déjà mentionné au tout début. La reconnaissance de formes est probablement plus adaptée aux jeux manuels qu'aux machines automatiques qui n'ont besoin que de chiffres. Cependant, il y a quelques messages dans ce fil de discussion de T1000 qui a une opinion tout à fait opposée et a développé un indicateur pour le trading d'Elliot. Il dit qu'il fait du commerce avec succès en l'utilisant. Il a également publié dans ce fil de discussion la première version de son Elliott Expert Advisor pour MT3, vieille de deux ans, et a proposé de l'améliorer dans le cadre du projet OpenSource. Cependant, jusqu'à présent, je n'ai trouvé personne qui soit prêt à le faire. Peut-être allez-vous essayer ? De plus, l'indicateur principal StdDevChan, sur la base duquel il calcule les vagues, a déjà été mentionné dans ce fil de discussion. Je l'ai aimé et j'ai même essayé de l'inclure dans mon EA.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Il s'agit d'une approche complètement différente du trading, qui ne peut être décrite en termes de statistiques mathématiques. Elle s'apparente à la théorie des vagues d'Elliott. Les estimations qualitatives sont assez convaincantes et élaborées, mais lorsqu'il s'agit d'estimations quantitatives, il y a une impasse. En principe, Vladislav l'a déjà mentionné au tout début. La reconnaissance des formes est probablement plus adaptée à un jeu portable qu'à un automate qui n'a besoin que de chiffres. Cependant, il y a quelques messages dans ce fil de discussion de T1000 qui a une opinion tout à fait opposée et a développé un indicateur pour le trading d'Elliot. Il dit qu'il fait du commerce avec elle avec succès.
Pourquoi ne peut-on pas le décrire ? Voici l'explication de ce chiffre, tout s'explique.
Le zigzag bleu est un zigzag, construit sur un cadre temporel natif (H4), le zigzag rouge est construit sur D1. Règle 1 - tant que le nouveau sommet sur H4 est supérieur au précédent, la tendance à la hausse se poursuit.
Règle 2 - si le nouveau sommet sur H4 n'est pas plus élevé que le précédent, la phase de correction de la tendance haussière peut avoir commencé.
Règle 3 - si un nouveau bas sur H4 a dépassé le précédent, il peut s'agir d'une phase de consolidation sur D1.
Règle 4 - si le prix a cassé le bas de la D1, la tendance haussière a commencé à s'inverser (fort renversement).
Règle 5 - un nouveau sommet sur D1 est inférieur au sommet précédent sur D1 - un renversement (un profond pullback) sur D1 est un fait accompli.
J'ai l'impression de ne pas l'avoir décrit de manière très stricte, j'espère que ce que je voulais dire est intuitivement clair.
Messieurs, je vous conseille de consulter le livre "Knowledge bases of intellectual systems" / T.A. Gavrilova, V.F. Khoroshevsky, "Peter", 2000. 384 с.
Ce livre sera sûrement trouvé en cherchant "pattern recognition download".
Rosh, si ce n'est pas un secret, sur quels principes comptez-vous construire le travail de votre "conseiller-arbitre" ?
Tout est bien sûr décrit de façon très claire et c'est en gros la façon dont un grand nombre de traders tradent, surtout dans une bonne tendance. Mais sur quelle base prendre des décisions spécifiques concernant l'entrée sur le marché? Sur la seule base des règles décrites ? Quelles sont les mathématiques derrière cela ? Si vous fermez le dernier tiers du graphique avec votre main, la plupart des traders diront que le prix devrait baisser cette fois-ci ou se replier. Mais comme on peut le voir, il a évolué vers le haut sans descendre. Et je pense que dans l'ensemble des données des premiers 2/3 de l'échantillon du graphique, le haut de la ligne rouge serait à gauche, ce qui pourrait confirmer les hypothèses des traders sur la proximité du pullback/reversement du prix. Dans ce cas, tout dépend du fait que le trader imagine un renversement/reversement ou non. En général, il s'agit d'un champ de recherche ininterrompu pour l'applicabilité au trading automatique ;o))), bien que pour le trading manuel cette méthode ne soit pas pire que d'autres méthodes largement utilisées par les traders.
Je prenais les stats de son compte à l'époque - http://forum.alpari-idc.ru/post292222-2020.html
MAE
Reflète le drawdown pour chaque trade qui a clôturé avec un profit.
Par exemple, l'ordre avec le ticket 674604 avant qu'il ne ferme avec un profit de 210 pips a eu un drawdown de 102 pips. Nous pouvons voir que les ordres rentables avaient moins de drawdowns.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14491&d=1132511997
Le MFE est le contraire.
Il indique le profit maximum avec lequel un ordre pouvait clôturer, qui a finalement clôturé avec une perte. L'ordre 972916 avait un profit flottant maximum de 12 pips et a clôturé avec une perte de 251 pips.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14492&d=1132512227
On peut voir que les positions sont principalement ouvertes contre le mouvement, et que la surenchère est autorisée.
Je l'ai prévenu à l'époque, ça ne l'a pas dérangé. La tendance du mois d'avril a beaucoup secoué les dépôts des concurrents à cette époque.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Il s'agit d'une approche complètement différente du trading, qui ne peut être décrite en termes de statistiques mathématiques.
Je ne suis pas d'accord. Pour chaque image, sur la base de laquelle le marché est estimé, il est nécessaire de faire une analyse statistique du comportement du marché lorsque cette image apparaît dans l'histoire, de construire une distribution et de déterminer ses paramètres. Ensuite, vous pouvez déterminer statistiquement les paramètres optimaux d'une image. En disposant de ces données dans une base de données d'images, on peut déterminer la probabilité d'erreur/de réussite dans la prise de décision avec une certaine précision.
Sur la base des résultats obtenus, les conclusions suivantes peuvent être tirées :
1. l'expert actuellement disponible est "dépendant du bruit", c'est-à-dire que l'expert montre une différence significative dans les résultats tant du bénéfice final que des transactions elles-mêmes sur les kotorisations obtenues de différentes sources.
2. Vous pouvez ajuster (adapter à l'historique) non seulement les paramètres du système mais aussi l'algorithme de trading, qui peut probablement exister aussi dans cet EA. Les paramètres du seul oscillateur de confirmation ont été choisis au tout début, il y a 3 mois, sur la base d'une image visuelle et de la logique d'ouverture des transactions intraday, et ils n'ont jamais été modifiés depuis. Toutes les réalisations ont été faites uniquement en modifiant l'algorithme de trading.
Dans mon graphique, la croissance stable sans drawdowns significatifs commence à partir de fin janvier 2004. Les données plus ou moins homogènes d'Alpari commencent à partir de la mi-2004. Dans le vôtre, pour autant que je sache, le drawdown maximal correspond à novembre 2004. Autrement dit, la coïncidence du changement de source de cotation le plus significatif peut être discutée avec beaucoup de prudence, voire pas du tout. C'est pourquoi j'ai utilisé le terme "période favorable". Il n'y a aucun signe de sa fin, mais combien de temps cela peut-il durer ? La question est bien sûr rhétorique.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики.
Je ne suis pas d'accord. Pour chaque image, sur la base de laquelle le marché est estimé, il est nécessaire de faire une analyse statistique du comportement du marché lorsque cette image apparaît dans l'histoire, de construire une distribution, et de déterminer ses paramètres. Nous pouvons alors déterminer statistiquement les paramètres optimaux de l'image. En disposant de ces données dans une base de données d'images, on peut déterminer la probabilité d'erreur/de réussite dans la prise de décision avec une certaine précision.
Je pense que l'estimation des caractéristiques statistiques des modèles est plutôt discutable d'un point de vue pratique, bien que l'on puisse constamment trouver des informations sur les tentatives de le faire sur Internet. Par exemple, la dernière version est disponible ici : "MQL4 : The Self-Engineering Expert Advisor" Cette méthode fait référence aux neuronets. Mais pour une raison quelconque, je n'ai jamais trouvé de caractéristiques quantitatives de ces systèmes. Peut-être que j'ai juste mal regardé ?
Et je pense que le problème ici est que vous n'avez peut-être tout simplement pas assez d'historique pour estimer les paramètres des modèles individuels si vous sélectionnez des modèles pour l'estimation basée sur des paramètres plutôt stricts. Ou si vous voulez estimer statistiquement TOUTES les combinaisons de barres qui peuvent être conditionnellement attribuées au concept de motif, alors je pense que vous aurez soit une énorme quantité de toutes les modifications de motifs possibles différant les unes des autres par une très petite valeur statistiquement insignifiante, soit les estimations statistiques des motifs seront très étalées (une grande variance des estimations). Et à l'avenir, il sera très difficile pour un automate en trading réel de comprendre à laquelle des modifications de motifs existants dans la base qui est apparue sur les dernières barres appartient maintenant. Pour qu'un modèle soit statistiquement significatif, je pense que nous avons besoin d'un historique sur notre paire de devises de travail, ce que nous n'avons pas, et tout cela avec la garantie que le marché jouera selon les mêmes règles dans l'échantillon qui n'a pas été entraîné (dans le futur). À cet égard, une simple voie de régression linéaire est statistiquement bien mieux assurée. Regardez ce qui est le plus fiable. L'information sur la condition du marché TOUJOURS calculée avec un algorithme simple standard sur les 300 dernières barres de l'historique, ou l'information que ces barres obtenues récemment sont similaires (bien corrélées) à la valeur moyenne de 100 instances de la configuration tête et épaules, présente dans l'historique des 5 dernières années ? À mon avis, la régression est plus fiable, car il s'agit d'une technique mathématique bien étudiée et élaborée, par rapport à la reconnaissance des formes, où il y a trop de dépendances avec divers autres facteurs.
Cependant, je pense que la tâche de reconnaissance des modèles peut être réduite à une tâche plus simple de lignes de tendance (lignes de résistance/soutien en pente tracées le long des extrema). C'est-à-dire que de nombreux modèles classiques peuvent être remplacés par un ensemble de lignes de tendance qui se brisent, ce qui signifie que l'on sort du modèle. Mais ici aussi, ce n'est pas si facile. Par exemple, dans ce fichier, nous pouvons voir la dynamique d'un triangle convergent https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/triangle.zip.
Vous pouvez voir la sortie du triangle convergent le 8 août. Mais selon la description classique de ce triangle, le breakout aurait dû être uniquement vers le haut. Mais dans la pratique, le prix a monté et baissé, c'est-à-dire que les haussiers et les baissiers ont gagné leur argent. Cet exemple nie immédiatement la signification du motif "Triangle convergent" en tant que tel.
Les lignes de tendance dans les graphiques donnés sont tracées sans prendre en compte les 2 dernières barres. C'est pourquoi, lorsqu'une ligne de tendance est brisée, on voit clairement quelle ligne de tendance a été brisée.
Une version plus complète de la dynamique des lignes de tendance pour le mois dernier peut être trouvée ici "MQL4 : Une image pour le forum metaquotes" solandr 31.08.2006 08:02 (Une archive RAR en plusieurs volumes. Il y a 16 parties au total. Après avoir téléchargé toutes les parties, changez l'extension du zip en rar et décompressez-le dans WinRAR3.50. Il est très utile pour les débutants en trading de regarder ce dessin animé, par exemple ACDSee, pour comprendre comment la tendance du marché peut évoluer dans le temps et ce qui peut être fait pour minimiser votre risque.
À mon avis, il est beaucoup plus facile de travailler avec des lignes de tendance qu'avec des modèles multiparamétriques qui doivent être capturés sur des données historiques et ensuite rassemblés en statistiques. Les lignes de tendance sont beaucoup plus faciles ! Je les ai même expérimentés dans mon EA. Je les ai utilisés pour remplacer un oscillateur de confirmation et même l'indicateur Hurst ! Et en général, le résultat obtenu était très significatif, clairement différent d'un résultat totalement aléatoire. Pour l'instant, j'ai décidé de reporter l'utilisation des lignes de tendance dans mon Expert Advisor pour un certain temps, puisque selon mes observations, le calcul de l'indicateur Hearst fournit approximativement les mêmes informations que les lignes de tendance, mais en utilisant un algorithme de calcul plus formel et plus efficace en termes de création et d'utilisation pratique de MTS.
Les réseaux neuronaux sont plus susceptibles d'être utiles dans les domaines où vous pouvez calculer à l'avance toutes les combinaisons possibles qui peuvent se produire dans le futur et trouver une confirmation pour telle ou telle variante sur la base de ces combinaisons dans le bruit. Par exemple, en connaissant à l'avance (après avoir enregistré des données préliminaires sur une zone de test, ou après avoir calculé toutes les variantes possibles de signaux sur la base d'un modèle mathématique adapté à la situation) toutes les variantes possibles de signaux à l'approche d'un objet, il est possible à l'avenir (lors de l'utilisation réelle de l'objet formé de cette manière) de trouver la plus proche des variantes de signaux disponibles et de prendre la décision correspondante sur les actions ultérieures de l'objet où le système formé sur les neurones est installé. Mais tout cela fonctionne dans les limites des situations disponibles dans la base de données et évoluera en fonction de l'algorithme déjà enregistré. J'ai bien peur que le forex soit plus varié à cet égard :o(