Volumes, volatilité et indice de Hearst - page 3
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En ce qui concerne la dimensionnalité, ce qui change avec le temps, des chiffres normalisés peuvent être utilisés. Le plus souvent dans la gamme de 0 à 1 dans une fenêtre non temporelle. Il y a quelque temps, j'ai mis en ligne plusieurs indicateurs qui permettent de normaliser le volume, l'ATR, l'écart-type. Une variante de l'indicateur prend une fenêtre purement rectangulaire (à la Stochastic). Dans l'autre - le canal adaptatif.
Voici, par exemple, une image où la Renko adaptative est dans la 0ème fenêtre, et où la StdDev, l'ATR et le Volume normalisé dans le canal adaptatif sont dans des sous-fenêtres. Vous pouvez clairement voir de fausses ruptures du canal Renko - en fait, c'est la raison pour laquelle je l'ai fait ressortir - pour montrer l'utilité de l'estimation de la volatilité - vous pouvez estimer où se trouvent l'impulsion et la correction.
Avec Hearst, un raisonnement plus poussé serait encore utile. Classiquement, Hearst est la pente d'une régression linéaire sur un graphique log-log. Cette méthode est insensible à la présence d'un substrat, c'est-à-dire à la présence d'un multiplicateur constant à N. Vous la remplacez par la pente d'un rayon tracé vers un point de l'origine. Ceci n'est correct que si les points sont situés sur une ligne passant par l'origine. Avez-vous un graphique des points des différentes TFs en coordonnées Log(N) - Log(High-Low) ?
Vous avez tout à fait raison, exactement à travers l'origine des coordonnées. Le graphique en coordonnées Log(N) - Log(High-Low) je ne l'ai pas construit, je n'en vois pas encore la nécessité. A la place, je peux vous proposer quelque chose de plus intéressant. Vous vous souvenez des problèmes de géométrie, qui étaient résolus par la construction ? Il semblerait que la procédure de construction soit complètement arbitraire. Mais si elle est correcte, elle conduit au bon résultat. Et il y a quelque chose de similaire ici.
Tu te souviens de la construction de Hurst par Peters ? Là, avant de compter quelque chose, il a préparé une série. Avec lui, c'était nécessaire pour un certain nombre de raisons. Les valeurs de cette série étaient de toute nature, une certaine normalisation était donc nécessaire. Pour ce faire, la valeur RMS a été calculée et la série a été normalisée par celle-ci. La valeur efficace a également été calculée et soustraite de la série pour obtenir une somme nulle. Et il n'y avait pas de temps, d'ailleurs. Au lieu du temps, il a utilisé des chiffres - les mêmes tics. Et, bien sûr, il ne pouvait rien dire sur le coefficient de la formule.
Nous avons cette préparation - la construction d'une nouvelle série, qui a des caractéristiques telles qu'elles suppriment à la fois RMS et le coefficient c de la formule. Suite à la liaison avec la grille renko, la courbe laide du graphique des prix à 5 chiffres acquiert les propriétés suivantes. Chaque tick modifie le prix d'un point (Peters ne pouvait que rêver de cela). C'est-à-dire que tous les rendements deviennent +/-1. Par conséquent, le RMS = 1 également. Imaginez maintenant une situation où le prix va dans une seule direction tout le temps. Le graphique des prix est une ligne droite, c'est-à-dire R=N (pour chaque 1 tick, le spread augmente de +1 point). Il s'agit évidemment du comportement le plus tendance, qui devrait conduire à h=1. Il en est ainsi, car R=N est la formule de détermination de h, où N entre au 1er degré. Mais cela montre aussi que c=1 et qu'il ne peut en être autrement. Il s'agit bien sûr d'un cas limite, mais c doit être le même pour tous les cas.
Au fait, les nombres à trois chiffres sont encore plus stables :) . Intéressant.
A ce moment-là, je me suis demandé. :-) L'explication "sur mes doigts" que j'ai donnée ci-dessus n'est nulle part liée à la taille du point. N'ayez donc aucun doute, pour les points à 3 chiffres, le résultat sera le même. Il suffit d'avoir la méthodologie de construction des rangs pour tenir le coup. Et bien sûr, la grille de reno doit être à 3 chiffres.
Cependant, la différence pour le commerçant sera significative. Si un point à 3 chiffres contient 10 pièces à 4 chiffres. 4 chiffres, alors dans la limite de la marche aléatoire brownienne, un tick de 3 chiffres devrait contenir 100 pcs. Des chiffres à 4 chiffres. Comme on dit, sentez la différence. C'est comme passer à un niveau fractal complètement différent (votre façon de dire horizon). Comme passer de M15 à D1.
D'ailleurs, le mot "stabilité" ne convient pas vraiment ici. Ce n'est pas une question de stabilité, c'est une question de vitesse à laquelle la limite de portée s'étend. Si la série est stationnaire, alors l'expansion de tout niveau fractal atteint le niveau suivant en un certain temps, etc. Dans cette situation, vous avez raison - la volatilité sera la même à tous les niveaux. Si la série n'est pas stationnaire, les fluctuations entre tendance et réversion à un niveau fractal donné peuvent donner une image très différente au niveau suivant.
En ce qui concerne la dimensionnalité, ce qui change avec le temps, des chiffres normalisés peuvent être utilisés. Le plus souvent dans la gamme de 0 à 1 dans une fenêtre non temporelle. Il y a quelque temps, j'en ai posté quelques-uns qui permettent de normaliser le volume, l'ATR, l'écart-type.
Peter, la normalisation à l'intervalle [0,1] est ma forme préférée de représentation des données. Toutefois, cette normalisation peut être naturelle et universelle, ou tout à fait artificielle, par exemple sur la différence (max - min) de la fenêtre. Dans le second cas, elle est équivalente à une simple compression proportionnelle. Ce n'est pas très instructif.
Je ne connais malheureusement pas le contenu de votre méthode de normalisation, je ne peux donc rien dire. Surtout en ce qui concerne le rationnement des volumes, qui, à mon avis, n'a rien à voir avec Renko-Channel.
Peter, la normalisation à l'intervalle [0,1] est ma forme préférée de représentation des données. Cependant, cette normalisation peut être naturelle et universelle, ou bien être tout à fait artificielle, comme la différence (max - min) d'une fenêtre. Dans le second cas, elle est équivalente à une simple compression proportionnelle. Ce n'est pas très instructif.
En arithmétique pure, ce n'est pas équivalent à une compression proportionnelle si l'on entend par là un coefficient dur par lequel le paramètre à normaliser est multiplié. Si nous voulons dire quelque chose comme des logarithmes, cela ne fait aucune différence pour l'identification des élans/corrections.
Je ne connais malheureusement pas le contenu de votre méthode de normalisation, je ne peux donc rien dire.
Laissez-moi vous expliquer la méthode. La figure de la sous-fenêtre inférieure montre l'écart-type et le canal adaptatif. C'est ce qui est normalisé par (résultat - 1ère sous-fenêtre).
Surtout en ce qui concerne le rationnement des volumes, qui, à mon avis, n'a rien à voir avec le canal Renko.
Imaginez maintenant une situation où le prix va dans une seule direction tout le temps. Le graphique des prix est une ligne droite, c'est-à-dire R=N (pour chaque tick, le spread augmente de +1 point). Il s'agit évidemment du comportement le plus tendance, qui devrait conduire à h=1. Il en est ainsi, car R=N est la formule de détermination de h, où N entre au 1er degré. Mais cela montre aussi que c=1 et qu'il ne peut en être autrement. Il s'agit bien sûr d'un cas limite, mais c doit être le même pour tous les cas.
Et pour la marche aléatoire, pouvez-vous obtenir une formule générale ? Mais ne vous référez pas à Einstein, sa formule de marche aléatoire est pour Close-Open et vous en avez besoin pour High-Low. Il est crucial pour vous que le coefficient de proportionnalité dans la formule de la marche aléatoire soit égal à 1. Mais s'il est égal à 1 pour Close-Open (bien sûr, je ne me souviens pas de la formule mais je crois sur parole qu'il doit être égal à 1 pour Close-Open), alors il doit être différent de 1 pour High-Low, car High-Low est toujours plus grand que Close-Open (je veux dire l'attente, bien sûr).
Ce que je veux dire, c'est que lorsque vous vous débarrassez de l'influence du filtrage primaire, la valeur proposée devient une caractéristique tout à fait objective. (Et pour les 4-scores sur 5-scores, et encore plus pour les 3-scores, l'influence du filtrage primaire devrait être considérablement supprimée).Mais il n'y a toujours pas de motifs suffisants pour comparer les valeurs absolues de cette valeur avec la "calibration" pour Hearst, c'est-à-dire pour croire qu'à 0,5 la série est accidentelle, au-dessus - tendance et en dessous - réversible.
Pour cette caractéristique, nous devons faire notre propre calibration.
Pouvez-vous obtenir une formule générale pour la marche aléatoire ? Ne vous référez pas à Einstein, sa formule pour la marche aléatoire est pour Close-Open et vous en avez besoin pour High-Low. Il est crucial pour vous que le coefficient de proportionnalité dans la formule de la marche aléatoire soit égal à 1. Mais s'il est égal à 1 pour Close-Open (bien sûr, je ne me souviens pas de la formule mais je crois sur parole qu'il sera égal à 1 pour Close-Open), alors il doit être différent de 1 pour High-Low, car High-Low est toujours plus grand que Close-Open (je parle des attentes rials, bien sûr).
Le SB sur le Forex est unidimensionnel, le prix se déplace uniquement vers le haut et vers le bas. Einstein a dérivé une formule pour le mouvement brownien, qui est plat, il y a deux coordonnées. Idéalement, le principe d'indépendance des mouvements nous permet de considérer les mouvements sur les axes séparément. Mais la formule d'Einstein détermine la trajectoire d'une particule brownienne, c'est-à-dire son éloignement en un temps T du point de départ. Comme vous le comprenez, vous ne pouvez pas séparer les mouvements ici, car ce déplacement est déterminé à partir des coordonnées par le théorème de Pythagore. Je ne ferai donc pas référence à Einstein, d'autant plus que je n'ai pas utilisé sa formule ni ne l'ai mentionné nulle part.
Je ne comprends rien à l'expression "fermer-ouvrir". Je ne l'ai jamais eu. Le spread est défini par High-Low, tandis que Close et Open ne jouent aucun rôle dans ce processus. C'est la première fois que vous me dites qu'ils sont dans la formule d'Einstein. Cependant, si vous appelez le point de départ Open et le point d'arrivée Close, alors oui. :-)
Je n'ai utilisé que la formule de Hearst, qui est en fait la définition de l'exposant de Hearst. Le seul point critique pour moi était que le coefficient de cette formule est constant et ne dépend pas de la nature du mouvement - tendance ou contre-tendance. On peut alors le déterminer à partir d'un cas particulier.
En ce qui concerne la formule générale pour SB - c'est une tâche intéressante. Et je peux le résoudre. A une condition. Dites-moi (ou donnez-moi un lien) comment calculer en termes généraux la dispersion sur le temps T, si la distribution du processus et sa dépendance par rapport à T sont connues. Cependant, j'ai échoué avec la mise à l'échelle et je n'ai pas trouvé de source.
Mais jusqu'à présent, il n'y a pas suffisamment de raisons de comparer les valeurs absolues de cette valeur avec la "calibration" pour Hearst, c'est-à-dire de supposer qu'à 0,5 la série est aléatoire, qu'au-dessus elle est tendancielle et qu'en dessous elle est récursive. Vous devez effectuer votre propre étalonnage pour cette caractéristique.
Oui, je suis d'accord avec cette formulation de la question. Elle doit encore être réglée.
La première chose qui vient à l'esprit de la branche après avoir enterré le volume de tick est son propre volume de tick : un compteur de volatilité. Juste un indicateur qui montrerait le nombre de petits ZigZags à l'intérieur d'une grande barre. Par exemple, un tel indicateur avec un ZigZag avec un genou minimum de 1pp serait totalement cohérent avec le volume actuel en tick dans MT4. Mais un tel ZigZag ne peut pas être calculé précisément car il n'y a pas d'historique des tics et nous avons voulu le voir par untel ou untel. Mais un ZigZag avec un plus gros genou, c'est une autre affaire. Il sera possible de voir quels sont les cycles présents et comment ils évoluent dans le temps. C'est facile à mettre en œuvre.
J'ai fabriqué un indicateur de volume comme décrit :
Dans ce cas, aucun volume de tic-tac n'est utilisé. Seules les données de prix de la trame temporelle inférieure sont prises en compte (paramètre PeriodData).
Les mêmes cyclicités sont visibles.
Dans l'indicateur, le paramètre Pips définit le genou minimal du ZigZag en points. Bien sûr, pour un long intervalle de temps, il serait préférable de définir ce paramètre non pas en points, mais en valeurs relatives de variation de prix (la modification du code sera minime).
Oui, je suis d'accord avec ce point de vue. Elle doit encore être réglée.
Les synthétiques peuvent être calibrés,
Je l'ai fait hier. Seulement je n'ai pas calibré, mais regardé ce que l'indicateur montrait sur un SB propre. Le résultat était inattendu pour moi. La valeur moyenne sur M10, H1 et H4 est d'environ 0,54. Maintenant je me demande pourquoi ?
Bien entendu, il serait optimal d'obtenir cette formule pour le SB sous forme analytique. Mais ici, nous avons ce problème avec la propagation. Qu'est-ce que cela signifie - moyenne du module, RMS de la marche aléatoire ou autre chose - personne ne l'écrit.