una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 53
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Nel tuo rapporto tester puoi vedere che la probabilità di un trade in profitto è circa 0,9, mentre il profitto medio è di 10 pips (~1%) e la perdita media di 20 pips (2%). Questo è se si apre con 0,1 lotto del deposito di $1000 su Alpari. Quindi, se si varia la dimensione del lotto (rischio) si possono ottenere sequenze approssimative di trade e bilanci di probabilità. Di nuovo, premendo senza mezzi termini F9 si vedrà che si tratta di risultati molto buoni, è impossibile drenare. Certo, se è così che i mestieri saranno distribuiti in futuro.
Questa, in poche parole, è l'idea dietro questa simulazione.
Anch'io ho trovato il calcolo inet dei quantili sul sito ALGLIB.SOURCES.RU. Ma in qualche modo è apparso non 12 stringhe a tutti e una funzione ha richiesto il calcolo di altri. Ne ho già scritto in questo thread. Quindi penso che l'approccio utilizzato in questo sito avrebbe rallentato l'Expert Advisor. Quindi, se avete effettivamente 12 righe di codice che fanno la stessa cosa, allora tutti sarebbero interessati a leggerle. Uso una tabella quantile con 3 cifre decimali. Penso che 2 decimali non cambieranno l'intero quadro del lavoro, ma sarà utile per tutti.
Ecco perché ho semplicemente fatto un'espansione in serie della funzione di distribuzione e ho determinato la dimensione dell'intervallo sia in pip (se k=true (cioè la probabilità che il prezzo si muova in alto o in basso) o in valori di razione
Sono stato molto sorpreso che non l'abbia fatto, e ora mi fa dubitare di tutto...
E per favore, se non ti dispiace, dimmi cosa intendi con il termine "quantile".
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/kvantil.zip
Come usarlo nel codice non è difficile da indovinare.
Farò una spiegazione della funzione:
k - chiave che indica cosa viene passato alla funzione nel parametro Par
Se k=vero, Par è un prezzo e in questo caso dovremmo anche passare nella funzione i parametri del canale relativi ai quali viene calcolata la probabilità. I parametri e è l'ultima barra del canale e b è la prima barra del canale.
se k=falso, allora Par è la deviazione espressa in valori RMS, e allora i parametri b ed e non sono utilizzati.
Canal(Data[],e,b) è una funzione che calcola la regressione e l'RMS riempiendo CanalA [] con i valori ottenuti.
E poi l'algoritmo di decomposizione, che è stato preso dal sito http://www.kamlit.ru/docs/aloritms/lgolist.manual.ru/maths/matstat/NormalDF/NormalDF1.php.htm
MathAbs(s-sum)>0.01 e qui potete impostare la precisione richiesta
ZSY Il fatto che tu non l'abbia fatto mi ha sorpreso molto, e ora mi fa dubitare di tutto...
ZZZY E per favore, se non ti dispiace, dimmi cosa intendi con il termine "quantile".
Nella frase "Se una variabile casuale può essere rappresentata come la somma di un grande numero" la parola chiave è grande. E questa parola credo si riferisca sia ai fattori stessi che al numero di osservazioni. In pratica, abbiamo a che fare con campioni per esempio da 30 bar fino a 1000. In questo caso è più appropriato usare la distribuzione di Student piuttosto che una distribuzione normale. Faccio esattamente questo. Anche se forse otterremo la stessa cosa con una distribuzione normale. Non l'ho ancora testato.
Onestamente, non sono riuscito a capire il tuo codice a prima vista. Come si può tenere conto dei gradi di libertà in una quantità così piccola di codice? Excel ha funzioni pronte per calcolare i quantili per diverse probabilità e diversi gradi di libertà. Uso la tabella di distribuzione di Student, non una distribuzione normale (pp. 53-55 Bulashev).
Per "quantile" intendo la stessa cosa scritta da Bulashev alle pagine 18-19 del suo lavoro seminale.
Spiegazione della funzione nel post sopra
Quindi sarei interessato a sentire come si applica la distribuzione Student :)
ZS Purtroppo, a quei tempi, terver era troppo teorico per essere applicato nella vita.
Beh, ho già scritto sopra. Sto solo calcolando i quantili per costruire gli intervalli di confidenza. In che altro modo può essere usato? Bulashev ha scritto come calcolare proprio questi quantili in Exxle. In generale ho lo stesso file che hai postato sopra, ma solo per la distribuzione di Student. Ecco la differenza. Pensate come potete applicare la distribuzione di probabilità normale a un campione di 30 barre, per esempio, se ci sono solo poche barre? Basta confrontare i quantili della distribuzione di Student a diversi gradi di libertà e tutto diventerà subito chiaro.