une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 202
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A cet égard, je suggère de discuter de ce sujet, d'ailleurs cette partie peut devenir la base ou un bon complément pour les stratégies en cours de développement. Si vous avez des idées ou si vous savez qui a réalisé de telles études, merci de les partager.
PS : Grand espoir pour Sergei(Neutron). Il a sûrement quelques, trois critères intéressants.
Joyeux Noël à tous ! Et des tendances à la hausse dans tous les domaines ! !! :о))))
:) Non, pas dans le sens où tout s'est déroulé de manière culturelle, aucun loup-garou n'a été vu :)
C'est juste que mes recherches ont un peu dévié de la direction de la branche... J'ai donc décidé de regarder de plus près Fibo et d'essayer d'établir des statistiques pour voir ce qui se passe... quelque chose comme ça... ...bien que ce soit brut. Je ne sais pas si je l'ai fait, mais je suis trop paresseux pour le chercher et regarder le code d'autres personnes, l'indicateur sur lequel j'écris ceci a l'air terrible, mais le programme comprend quoi et où.
Je voulais dire, par exemple, des critères statistiquement fiables de détection des tendances. C'est-à-dire que je suggère de discuter des méthodes alternatives à l'analyse technique pour le détecter. Et les questions que vous soulevez sont tout aussi importantes et intéressantes. Mais ici, nous devrions probablement procéder de manière séquentielle, en commençant par trouver la tendance, puis en prédisant la durée de vie.
PS : Au fait, de la page 90 à, je crois, la page 93, j'ai "présenté" mon Hearst et c'était, je crois, à la page 30. Mais, en fait, la première mention de celui-ci est datée de la page 4. :о)
Quant à la durée de la "structure", j'ai pratiquement appris (enfin il me semble, du moins les expériences le confirment jusqu'à présent) à déterminer par Hearst. La raison pour laquelle j'avais besoin d'une tendance " raisonnable " est brièvement exposée : quelque part entre 90 et 92 pp.
A cet égard, je suggère que nous discutions de ce sujet, de plus, cette partie peut devenir une base ou un bon complément pour les stratégies que nous développons. Si vous avez des idées ou si vous avez effectué de telles recherches, veuillez les partager.
PS : Grand espoir pour Sergei(Neutron). Il a sûrement quelques, trois critères intéressants.
Joyeux Noël à tous ! Et des tendances à la hausse dans tous les domaines ! !! :o))))
Je me joins à la bonne cause de Grasn. Conscient que nous, en tant qu'amateurs, sommes capables de transformer ce sujet en une conversation de cuisine de ménagères, j'encourage les spécialistes des séries temporelles à participer à la tentative d'appliquer les connaissances scientifiques accumulées au marché des devises.
Je me joins à la bonne cause de Grasn. Conscient que nous, en tant qu'amateurs, sommes capables de transformer ce sujet en un discours de cuisine pour les ménagères, j'invite les experts en séries temporelles à participer à la tentative d'appliquer les connaissances scientifiques accumulées au marché des devises.
On dirait un appel à l'aide... :o))) blague. L'aide de professionnels des rangs dynamiques serait utile, mais c'est justement là qu'il faut les trouver. Merci pour le soutien en tout cas. :о)
À propos, Sergey, on dit qu'en Amérique, les femmes au foyer ont "renversé" une bourse ou un acteur important (je ne me souviens pas exactement des détails, et c'était il y a relativement longtemps).
J'essaie maintenant de "cuisiner" un plat simple (considérons-le comme un glaçage) sur la base du critère de la somme commutative. Quelque part dans les profondeurs d'Internet. L'essence du critère est simple : la somme est calculée
V(i)=SUM{f(y(i) - median(y))}
où
f(i)=1 si (y(i) - médiane(y))>=0
f(i)=-1 si (y(i) - médiane(y))<0
La statistique est le nombre de transitions R par zéro pour une probabilité de confiance alpha donnée. Si R1(alpha)<R<R2(alpha) est satisfait, alors la série est considérée comme aléatoire. Voici un petit exemple :
Série originale
Paramètre V(i)
Dans ce cas, le nombre de transitions pour ce nombre d'échantillons, est proche de la limite R1 mais formellement il n'y a pas assez d'une transition supplémentaire pour que cet échantillon soit considéré comme aléatoire. Toujours en train d'expérimenter...
Quelqu'un d'autre peut-il partager ses recherches ?
Grasn, pouvez-vous être plus précis sur ce que signifie "détection des tendances" ? Une tendance existante peut être détectée par un simple croisement de MA, par exemple. L'estimation de sa stabilité et de sa durée de vie est une autre question (c'est-à-dire combien de points le prix change avant de se retourner)... C'est vraiment une question de questions...
exemple, j'ai parlé de critères statistiquement fiables de détection des tendances. C'est-à-dire que je suggère de discuter des méthodes alternatives à l'analyse technique pour sa détection. Et les questions que vous soulevez sont tout aussi importantes et intéressantes. Mais nous devrions probablement être cohérents ici, d'abord nous trouvons la tendance, puis nous prédisons la durée de vie.
Je ne pense pas que dans cette affaire, même avec un étirement, même avec un étirement très important, on puisse se fier au franchissement de l'AM. Il ne dit RIEN sur la phase de marché. C'est pourquoi tous les systèmes basés sur les croisements MA échouent. En outre, 2 MAs sont 2 paramètres. Il s'agit d'un comportement arbitraire. Et là où il y a de l'arbitraire, il ne peut y avoir ni science, ni objectivité.
Malheureusement, je ne sais pas quelles sont les méthodes alternatives d'AT. Tu ne veux pas dire FA, Sergey ? :-)) Si vous voulez bien m'expliquer ce que vous voulez dire.
Moi, par exemple, je ne peux pas imaginer comment il est possible de faire : "d'abord on trouve la tendance, ensuite on prédit la durée de vie", si je ne sais pas du tout ce que c'est. Un changement directionnel du prix dans les 5 minutes est une tendance ? Dans les 5 jours ?
Donc, pour être cohérent, nous devons d'abord nous mettre d'accord sur ce qu'est une tendance. Je veux dire sa définition formelle.
Je pense que la question d'une définition formelle est une question de principe. Et pas parce que sans elle, nous ne pouvons pas identifier les tendances. Chacun de nous le fait, bien que chacun de nous le fasse différemment. Et le plus souvent, tout le monde le fait à l'œil et sans l'aide d'aucun critère. Mais nous sommes réunis ici parce que tout le monde essaie de créer un expert, c'est-à-dire un programme de trading. Et le programme ne comprend pas l'éloquence et la gesticulation.
Une dernière chose. Je ne pense pas que les experts dans le domaine des statistiques mathématiques, de l'analyse graphique, des systèmes dynamiques, de l'intelligence artificielle, etc., etc. soient moins précieux en la matière que les experts dans le domaine des séries chronologiques dynamiques. Cependant, il ne faut pas compter sur eux. C'est aussi un principe : au Forex, on ne doit compter que sur soi-même. Aucun homme bon ne viendra vous apporter ni un expert tout fait, ni une stratégie, ni même une théorie. Mais une bonne idée peut naître à la suite d'une discussion ici sur le forum. Et ensuite, chacun (qui l'a compris et apprécié) peut (indépendamment) essayer de le mettre en œuvre dans son programme.
Je ne suggère pas de presser quoi que ce soit, je suis juste curieux, y a-t-il un résultat positif en utilisant cette méthode Hurst ? Simple curiosité ? Si c'est le cas, c'est génial ! !! :)))))))))))))))
Complémentaire, vous dites :0) Eh bien, si oui, alors conseillez, un peu de littérature. Juste pour information générale...
Je vous en serais très reconnaissant. :)))
Je ne pense pas que vous puissiez compter sur le franchissement de MA, même par un étirement, même un très étirement. Cela ne dit RIEN du tout sur la phase de marché. C'est pourquoi ..........
Yuri, je vais commencer par une question, bien que ce ne soit pas délicat, qu'est-ce que la FA ?
Je suis tout à fait d'accord avec votre opinion sur le MA, c'est la raison pour laquelle j'ai décidé d'aborder ce sujet important qu'est la recherche de tendances par des méthodes alternatives. Par méthodes alternatives, j'entendais jusqu'à présent, modestement, au moins les statistiques mathématiques appliquées, peut-être les domaines professionnels que vous avez énumérés fourniraient-ils également une base d'idées utile.
En termes de statistiques mathématiques (telles que je les comprends), le concept de tendance est basé sur une certaine force abstraite de la relation entre les valeurs d'une série. Et apparemment, tous les critères révèlent cette relation d'une manière ou d'une autre. Dans mon message sur cette page ("grasn 06.01.07 23:20"), je viens de donner un exemple d'un tel critère (je suppose que vous étiez en train d'écrire une réponse à ce moment-là :o). Le critère dans ce cas est le nombre de passages par zéro. Pour une ligne, il n'y aurait pas du tout de passages à zéro. En d'autres termes, le nombre de passages par zéro est une estimation indirecte de la connectivité des données.
Je suis d'accord sur le fait que la définition d'une tendance est très importante, mais je ne peux pas la donner (je ne parle pas d'une définition intuitive, bien que vous puissiez commencer avec elles), pour la simple raison que je ne sais pas pour le moment ce qu'est une tendance. S'il existait une définition mathématique rigoureuse et appliquée (pas quelque chose comme, la tendance est un mouvement directionnel du prix, la présence de relations entre les données, ou la valeur suivante doit être supérieure à la précédente, ou similaire), alors il serait beaucoup plus facile de la trouver, et il ne serait pas nécessaire de discuter de la question.
Vous avez peut-être raison de dire que les notions de durée de vie de la tendance et de tendance elle-même ne doivent pas être séparées. Dans ce cas, la tâche deviendrait nettement plus difficile, car il faudrait rechercher une tendance ayant une telle durée de vie. C'est compliqué. Comme je l'ai écrit précédemment (je dois déjà m'ennuyer :o), il est possible d'identifier la durée de vie d'une "structure" sur la base des données de Hearst et de quelques paramètres supplémentaires, mais l'indicateur de Hearst ne peut pas trouver de tendance, bien qu'il soit possible de lui fournir cette capacité précieuse - si des valeurs différentes de 0,5 sont considérées comme une tendance (combien de différence, plus la "nervosité" de l'indicateur). Il me semble plus logique et plus facile de trouver d'abord une tendance sur la base de certains critères, puis de prévoir sa durée.
PS : Au fait, pendant que j'écrivais, j'ai eu l'idée de définir une tendance (terminologie... définir signifie trouver) : la série est divisée en segments de longueur égale, toutes les valeurs sur ces segments sont additionnées et leur normalisation est effectuée. S'il existe une dépendance du type suivant : chaque valeur successive est supérieure à la précédente ou vice versa, cela indique la présence d'une tendance. Mais il s'agit plus d'une recherche d'une tendance que d'une définition de celle-ci. :о)
Correction, je ne voulais pas dire exactement MA. La somme normalisée est attribuée au milieu d'un tel segment, sans fenêtre glissante, par exemple... :o)
Alex Niroba:
grasn Je ne veux pas forcer quoi que ce soit, je suis juste curieux, y a-t-il un résultat positif de l'utilisation de cette méthode Hearst ? Simple curiosité ? Si c'est le cas, c'est génial ! !! :)))))))))))))))
Complémentaire, vous dites :0) Eh bien, si oui, alors conseillez, un peu de littérature. Juste pour information générale...
Je vous en serais très reconnaissant. :)))
Je ne peux pas parler pour tout le monde, mais j'ai ce que j'appelle les résultats les plus positifs.
En ce qui concerne l'ajout de la théorie des ondes de Hirst, je ne peux rien conseiller. C'est jusqu'à présent mes propres idées et mes propres recherches. Si les résultats sont probants, je ne manquerai pas d'écrire. Je vais écrire et si ce n'est pas du tout. :о)
V(i)=SUM{f(y(i) - médiane(y))}
où
f(i)=1 si (y(i) - médiane(y))>=0
f(i)=-1 si (y(i) - médiane(y))<0
La statistique est le nombre de transitions R par zéro pour une probabilité de confiance alpha donnée. Si R1(alpha)<R<R2(alpha) est satisfait, alors la série est considérée comme aléatoire. Voici un petit exemple :
Dans ce cas, le nombre de transitions pour ce nombre d'échantillons, est proche de la limite R1 mais techniquement il manque une transition supplémentaire pour déclarer cet échantillon aléatoire. Toujours en train d'expérimenter...
Quelqu'un d'autre peut-il partager ses recherches ?
Grasn, l'expression que vous avez donnée pour le "critère de la somme cumulée" est, en fait, une expression inexacte pour le coefficient d'autocorrélation de la série des résidus. En effet, si cette dernière peut être définie comme le rapport entre le nombre de sauts de prix co-directionnels et le nombre total de sauts dans une section sélectionnée de la série temporelle (définie par le TF) comme :
r[i]=SUM{(Open[i+1+k]-Open[i+k])*(Open[i+k]-Open[i-1+k])}/SUM{|Open[i+1+k]-Open[i+k]*(Open[i+k]-Open[i-1+k]|}, où la somme est effectuée sur la fenêtre k=0..100 (par exemple).
Nous obtiendrons presque le même résultat. Mais le coefficient d'autocorrélation est connu de tous, tandis que le "critère de la somme cumulative" n'est connu que d'un petit cercle de ménagères :-) Les propriétés de FAC sont décrites dans les manuels de matstatique et les propriétés du "critère de la somme commutative" ne sont pas étudiées, mais, bien sûr, réduites à ce dernier. J'appelle donc tout le monde à ne pas réinventer la roue et à utiliser l'appareil mathématique qui a été testé pendant des siècles. Adoptons un comportement OPTIMAL, non seulement sur le marché mais aussi dans la recherche !
Revenons à nos moutons.
Je dispose de quelques éléments épars sur les séries temporelles provenant de conférences scientifiques et de morceaux intéressants de thèses dans ce domaine approuvées par le VAK. Malheureusement, je n'ai pas sauvegardé les références aux auteurs des œuvres, donc si je cite, je le ferai sans coupures.
Lors de la construction de modèles de relations à long terme, il faut tenir compte de la présence ou de l'absence d'une tendance stochastique (non déterministe) dans la série chronologique analysée. En d'autres termes, il faut décider si chacune des séries considérées est attribuée à la classe des séries qui sont stationnaires par rapport à la tendance déterministe (ou simplement stationnaires) - séries TS (trend stationary), ou à la classe des séries qui ont une tendance stochastique (éventuellement, en même temps que la tendance déterministe) et qui conduisent à la série stationnaire (ou stationnaire par rapport à la tendance déterministe) uniquement par une différenciation unique des séries - séries DS (difference stationary).
La différence fondamentale entre ces deux classes de séries est que dans le cas des séries TS, la déduction de la composante déterministe de la série rend la série stationnaire, alors que dans le cas des séries DS, la déduction de la composante déterministe laisse la série non stationnaire en raison de la présence d'une tendance stochastique.
Notez que la procédure d'identification des tendances n'est possible que dans le cas de tendances déterministes dans la série. C'est un point important. Notre tâche se réduit donc à définir la classe à laquelle appartient la série temporelle analysée et seulement ensuite à discuter de la méthode d'identification des tendances. J'ai déjà effectué quelques travaux préliminaires dans ce domaine et le résultat est négatif : les séries temporelles sur le marché du Forex ne contiennent QUE des tendances non déterministes (stochastiques). Il n'y a AUCUN moyen dans la nature de les détecter à temps. Mais peut-être ai-je eu tort :-)
On y travaille ?