une stratégie commerciale basée sur la théorie des vagues d'Elliott - page 33
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Juste une question générale.
Yuri, pour ce qui est de la mise en œuvre pratique, ou plutôt des méthodes qui la sous-tendent, tout est assez simple : la fonction quadratique a des coefficients qu'il faut sélectionner de manière optimale - la régression donne un linéaire, ou plutôt une estimation pour sa construction. Et, en conséquence, vous serez en mesure d'estimer jusqu'à quelles limites (écarts d'amplitude) dans l'expansion de Taylor (construction de la forme quadratique) vous pouvez utiliser ce coefficient. Par ailleurs, en ce qui concerne les autres coefficients, réfléchissez par vous-même. Et pour trouver le minimum d'énergie potentielle, vous n'avez pas besoin de connaître la trajectoire du prix, mais ce qui est plus important à connaître - le gradient de potentiel ;). C'est-à-dire l'état dynamique de son potentiel zéro - il faut compter quelque chose pour le potentiel zéro. Et tout ceci est suffisant pour estimer - une différenciation directe n'est pas nécessaire.
Au sens figuré, "sur les doigts", en appliquant des images géométriques :
imaginez simplement que sur la surface (analogue à un terrain accidenté) une balle roule (c'est le prix). Il n'est pas nécessaire de connaître les subtilités de la fabrication de la balle pour déterminer les zones d'attraction de la trajectoire de la balle. Il est beaucoup plus utile de connaître les propriétés de ce "terrain accidenté".
Je pense que c'est vraiment la fin de tout cela - les commentaires sont terminés.
Ce qui précède est suffisant pour construire, sinon répéter exactement, une stratégie similaire, et les commentaires solandr le confirment tout à fait :).
Bonne chance et bonnes tendances.
HZZ a lu votre dernier message. Je le répète - juste un conseil - n'essayez pas de chercher/identifier les écarts de la trajectoire des prix. Erreurs d'approximation quand il y a beaucoup de facteurs influençant la trajectoire et si l'influence de ces facteurs est à peu près la même, si elles convergent avec des degrés de liberté croissants (ordre d'approximation, taille de l'échantillon), alors elles convergent vers une distribution normale et c'est un fait prouvé, utilisez-le ;). Et cela signifie que les intervalles de confiance pour ceux-ci (erreurs) peuvent être estimés plus raisonnablement que pour la trajectoire elle-même. (Beaucoup si en une phrase, mais je ne peux pas le formuler plus simplement...) Sinon, vous risquez de ne pas voir la forêt pour les arbres.
Vouliez-vous dire une séquence de "queues" à une barre provenant d'approximations de sous-échantillons par une fonction de la forme choisie ? Il s'agit tout de même d'une approximation légèrement différente. ;-) Et nous obtiendrons une réponse à la question de savoir dans quelle mesure cette séquence de "queues" ressemble à la force motrice, plutôt qu'à la fonction originale.
Ai-je bien compris ?
Merci pour vos recommandations et conseils.
Malheureusement, pour une raison inconnue, nous ne pouvons pas nous comprendre.
Tout ce que vous avez écrit dans ce post est en effet une répétition de ce que vous avez dit plus d'une fois. Cependant, je n'ai pas eu besoin de le répéter. J'ai apprécié la force et la cohérence de votre approche dès le début (dès que je m'en suis rendu compte :-) et je vous ai exprimé mon admiration dès la page 5 de ce fil.
Mais je n'essaie pas de répéter votre approche, je ne cherche pas de distributions et je ne différencie rien.
Je ne suis pas capable de faire quoi que ce soit sans comprendre ce que je fais. La discussion dans ce fil a attiré mon attention sur certains points (par exemple, l'estimation des probabilités) auxquels je n'avais même pas pensé auparavant. Et c'est très utile pour mon propre système. C'est pourquoi j'essaie de comprendre certains détails techniques et de participer à la discussion.
Vous construisez des intervalles de confiance en utilisant des crampes, n'est-ce pas ? Et leur largeur en unités sco est déterminée sans ambiguïté par la distribution. J'ai donc demandé comment vous faites, précisément parce que je ne vais pas chercher et que je me contente ici (à défaut de la mienne) de l'expérience d'un autre.
Quant au calcul de l'indice de Hurst, je ne comprends pas votre réticence à le commenter. Un simple point technique. Rien à voir avec les subtilités de la stratégie ou les secrets de vos méthodes. Pour obtenir un résultat significatif, il est nécessaire de disposer d'un algorithme de calcul significatif. On m'a appris à plier les pommes et les poires à l'école :-)
Ce que vous avez écrit sur les erreurs d'approximation, je le comprends et l'utilise. Merci.
En principe, c'est correct, mais seulement lors de la construction des limites de confiance du canal, l'action ou la direction de cette fonction d'approximation très dynamique s'étendra évidemment sur une mesure si c'est bien la fonction qui détermine le prix en ce moment et non une fonction choisie au hasard. Il est tout à fait compréhensible que lors du calcul du canal, les canaux eux-mêmes "s'égarent" dans certaines limites. Nous essayons de comprendre l'interdépendance de chaque transaction successive avec la précédente, n'est-ce pas ? (Voir le même livre.) Et pour comprendre comment les transactions sont interdépendantes, nous pouvons prendre en compte les facteurs qui ont influencé exactement à ce moment-là (quel canal ou pré-canal de l'échantillon principal existait à ce moment-là), lorsque les données précédentes étaient connues et sur la base desquelles la foule prenait une décision moyenne pour la prochaine barre, pour ainsi dire.
Si vous êtes inquiet du fait que la prochaine barre peut briser le canal, en fait, s'il n'y a pas eu d'événement extrême, mais une nouvelle standard, que la foule attendait, alors plusieurs barres suivantes resteront dans le même canal approximé par cette fonction. Si la nouvelle s'avère être une mauvaise nouvelle, la réaction du marché est généralement assez lente. Dans ces cas, les informations sont du type "Le marché a réagi faiblement à la hausse des taux d'intérêt". Lorsque survient une nouvelle à laquelle personne ne s'attendait, la foule peut se précipiter au mauvais endroit (pas dans le bon canal), mais après un court laps de temps, la foule ne sait tout simplement pas quoi faire ensuite. Et ce n'est qu'après un certain temps, lorsque de nouveaux canaux commencent à se former, que la foule commence à agir plus consciemment. Et très souvent, le prix tente de revenir dans le canal dont il est accidentellement sorti en raison de nouvelles inattendues.
Donc, j'ai en quelque sorte écrit comment je le fais - par l'intervalle de confiance. Laissez-moi vous expliquer plus en détail : si le canal de régression décrit correctement le mouvement, alors idéalement tous les prix devraient se trouver sur la ligne de régression. Que signifie la largeur de l'intervalle de confiance ? Qu'avec une probabilité donnée, la trajectoire se situera à l'intérieur. Si le canal est correct et que nous avons atteint l'une des limites, il est facile de recalculer la probabilité de revenir en arrière.
Vous construisez des intervalles de confiance en utilisant des crampes, n'est-ce pas ? Et leur largeur en unités sko est déterminée sans ambiguïté par la distribution. J'ai donc demandé comment vous faites, précisément parce que je ne vais pas chercher et que je me contente ici (à défaut de la mienne) de l'expérience d'un autre.
Oui. Je le fais simplement : je la compare à la "pire" distribution qui converge encore.
Quant au calcul de l'indice de Hurst, je ne comprends pas votre réticence à vous exprimer sur le sujet.
Comme je l'ai déjà dit à plusieurs reprises, après avoir identifié l'échantillon, je calcule l'indice de Hurst pour le canal sélectionné afin de tirer une conclusion sur la façon dont il (le canal) participe à la prévision.
Bonne chance et bonnes tendances.
Po4itav o 4iom vy sdies' govorite s kooficientom Xersta ja pdumal 4to mozet vam prigoditsia i moja narabotka kokda tryu opuoznat' ods4iot voln na UP or DOWN or flat. Fragment de skinu de svojevo indikatora (u menia priviazka s Fibonacci golden ratio) :
Eto davolno prastoj metod, no. o4en efektivnyj, kokda vash kooficient Xersta byvajet 0.5+, v etom kode dumaju WaveAngle budet imet zna4enije 1 or 2 :) Eto dajot verojatnost' 85%+ 4to ods4iot na4ala (UP/DOWN) voln Elliota - pravil'nyj.
Что же касается расчета показателя Херста, то мне совершенно непонятно Ваше нежелание высказаться по этому вопросу.
J'ai déjà dit plus d'une fois qu'après avoir identifié l'échantillon, je calcule l'indice de Hearst pour le canal sélectionné afin de tirer une conclusion sur la façon dont il (le canal) participe à la prévision.
Vladislav,
Vous devez plaisanter, répéter ce que vous avez déjà dit plus d'une fois ?
Mais si ce n'est pas le cas et que je me suis trompé, alors je vais répéter pour la troisième fois la question autour de laquelle la discussion a lieu.
solandr, lorsqu'il calcule l'indice de Hurst, utilise les échelles d'erreurs d'approximation et compte l'écart comme des prix Haut - Bas (et non des erreurs). Est-ce correct ?
Gagnez votre temps. Juste oui ou non ?
Bonne chance.