una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 28
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Tutto sommato, ho imparato molte cose utili. :)
Scusate ancora per le risposte tardive. Quando si approssima una traiettoria non si può mai sapere quanto meglio un'approssimazione descriva la traiettoria stessa, se sono nello stesso intervallo di confidenza. E di conseguenza, tutte le approssimazioni che rientrano nell'intervallo di confidenza possono essere considerate equivalenti. In linea di principio, questo è il caso. Per fare una previsione da un insieme di approssimazioni possibili (di solito non una soddisfa i criteri di selezione, perché i limiti di errore sono fissati), è meglio scegliere quella "più" ottimale, per così dire. Mentre studiavo l'algoritmo, mi sono reso conto di un'altra peculiarità: anche se le approssimazioni sono diverse, le previsioni sono le stesse nella stragrande maggioranza dei casi. Ancora una volta vi ricordo che la traiettoria in sé non è necessaria e non la sto cercando. Per quanto riguarda i canali - l'unicità dei canali è legata al "grado di dettaglio" (chiamiamolo così) delle strutture in studio. Così, se ci sono tendenze, possiamo identificare le zone di pullback e stimare le probabilità di fine tendenza, rotture di zone di inversione, ecc. O semplicemente per identificare le aree di incertezza, quando è meglio non entrare nel mercato. Inoltre, bisogna sempre ricordare i limiti della dimensione del campione, altrimenti il risultato avrà un tasso di incertezza troppo alto.
Buona fortuna e buone tendenze.
Ho un malinteso riguardo al calcolo del coefficiente di Hurst.
Nel caso della regressione lineare abbiamo 2 varianti di calcolo di S e R.
Variante 1.
S - possiamo calcolare come la somma delle differenze di deviazione lungo tutta la lunghezza della linea di regressione lineare.
Significa:
S=0.0;
for (n=0; n<Periodo; n++) { S+ = MathPow( Close[n] - (a+b*n) , 2); }
S=MathSqrt( S / Periodo );
E possiamo calcolare R come la differenza tra la deviazione massima e minima lungo tutta la linea della regressione lineare.
Cioè:
pMax=0.0; pMin=0.0;
for (n=0; n<Period; n++)
{
dc=Close[n] - (a+b*n);
if ( dc > pMax) pMax = dc;
if ( dc < pMin) pMin = dc
}
R=MathAbs( pMax - pMin);
Option 2.
Possiamo calcolare S relativo all'ultima barra usando iStdDev( ) dall'insieme degli indicatori tecnici standard. Ma in questo caso avremo S calcolato rispetto all'ultima barra, che è equivalente al calcolo di S rispetto al valore al centro di una linea di regressione lineare.
E R - come differenza tra i valori massimo e minimo nella proiezione orizzontale:
pMax=High[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,Period,i)];
pMin=Low[Lowest(NULL,0,MODE_Low,Period,i)];
che non è proprio corretto, sarebbe più corretto usare MODE_CLOSE se inizialmente usiamo Close.
Per quanto ho capito, qui si usa la seconda variante? O devo sbagliarmi?
Quindi la mia domanda è: quale variante è più corretta per un calcolo più accurato del coefficiente di Hurst?
Grazie in anticipo per la vostra risposta - Alexander.
Grazie, Vladislav, in qualche modo non avevo preso in considerazione questo punto. Ma è proprio vero. Questo significa che in realtà non otteniamo diversi canali, ma un intero intervallo delimitato da linee con l'angolo massimo e minimo.
Non sono sicuro di quale incertezza stai parlando. Tuttavia, l'altra cosa è chiara per me. Il campione dovrebbe definire un canale di regressione, e un canale di regressione è un canale di tendenza. Se raggruppiamo sia la tendenza che il piatto in un campione, tale campione difficilmente ci darebbe qualcosa di utile. Pertanto, ci troviamo di fronte al problema di dividere il mercato in fasi e, cosa più importante, di identificare la tendenza e il piatto nelle fasi iniziali, cioè nel mercato reale. A mio parere, questo è un compito molto non banale.
Kartinka mne napomnila standartnyj indikator kanalov, vot i spomnil svoju razrabotku kokda iskal filter dlia ods4iota kokda na4inajetsia bolshyjje volny Elliota - po Standart Deviation formule:
Vot kod mojevo indikatora:
La chiave qui è: se inizialmente contato da Close
2Yurixx Per quanto riguarda l'incertezza - se il numero di gradi di libertà in un campione è insufficiente, la sua convergenza non può essere stimata in modo affidabile, e quindi è possibile applicare metodi di analisi statistica a un campione divergente che sono applicabili solo a campioni convergenti. Di conseguenza, il risultato è incerto.
PS Qui il termine "campione" è stato usato per indicare una distribuzione. Cioè sarebbe più corretto dire "il numero di gradi di libertà di un campione influenza il grado di affidabilità nel determinare la convergenza di una distribuzione valida per quel campione". I metodi validi per le distribuzioni convergenti possono essere applicati a quelle divergenti (o a distribuzioni senza un fatto noto di convergenza).
Buona fortuna e in bocca al lupo per le tendenze.
Vot po4emu ja dal kod svojevo indikatora - ras4ioty idut po vsem parametram:
Smotrite indikator i probuite na grafik :-D
Ho un malinteso sul calcolo del coefficiente di Hurst.
Nel caso della regressione lineare abbiamo 2 varianti di calcolo di S e R.
Questa è una domanda interessante :)
Supponiamo di avere un canale di regressione lineare, ad esempio ascendente, che soddisfa il criterio di convergenza RMS. Da un lato, se il canale è ascendente, allora l'RMS calcolato sulle barre incluse in esso tenderà a 1,0 (poiché lo spostamento è evidente). D'altra parte, se calcoliamo l'RMS relativamente alla linea di regressione (eliminando così lo spostamento), allora l'RMS tenderà a 0,5, perché l'RMS è vicino alla distribuzione normale. Penso che tutti dovrebbero controllare questo da soli (è molto più interessante in questo modo).
La ricerca Extremum si basa su dati grezzi, non su posizioni e pause.
Quindi il criterio è un po' diverso:
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: pMin = 1.2691 pMax = 1.2892 R = 0.0201
28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: RMS di campionamento (spread) = 0.00438062
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Varianza di campionamento = 0.00001919
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Media di campionamento = 1.27924631
2006.05.28 14:53:06 Herst EURUSD,M15: caricato con successo
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: rimosso
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Hurst = 0.26196806
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: pMin = 1.2696 pMax = 1.2882 R = 0.0186
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: campione RMS (spread) = 0.00437625
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: campione medio = 1.27924631
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: caricato con successo
2006.05.28 14:52:54 Compilazione 'Herst-II'
Grazie per la sua risposta esauriente.