una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 189
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Personalmente, sono guidato dal suo buon adattamento alle regole. Se da {0:0,5} allora è probabile che il prezzo si inverta ecc (regole di utilizzo che hai descritto prima).
Oh come, Neutron, non capisco più il tuo punto di vista. In precedenza avete evidenziato in grassetto che:
... I risultati suggeriscono che i cicli nel mercato dei cambi esistono ma sono stocastici, cioè non ci sono cicli con un periodo stazionario o quasi stazionario...
Grasn, non sto mentendo. Nello stesso post, sotto, si scrive che è a causa della mancanza di stazionarietà dei processi periodici e delle tendenze che essi non hanno alcun valore pratico! È rigorosamente provato matematicamente che non si può battere nel lungo periodo, con qualsiasi TS, una serie temporale costruita integrando una serie stazionaria con payoff atteso zero (questo, con alcune riserve, è analogo alle serie di prezzi degli strumenti monetari e assomiglia al moto browniano di una particella), anche se questa serie conterrà sia tendenze che fluttuazioni periodiche, ma non sono STAZIONARIE. Il mercato azionario ha tendenze stazionarie e fluttuazioni stagionali e questo è il suo vantaggio, ma il mercato finanziario, tuttavia, per tutta la sua imprevedibilità, ha i suoi colpi di scena ed è questo che mi attrae.
Nella mia strategia, abbandono la ricerca di tendenze e cicli e mi concentro sulla ricerca di modelli autoregressivi che descrivano adeguatamente il comportamento attuale dei prezzi. Questo modello, in modo più o meno affidabile, predice diverse barre future. Ma gli spread esistenti oggi sono spesso paragonabili nella loro ampiezza all'ampiezza della previsione, e lo scopo della ricerca si riduce così alla ricerca di un criterio che permetta di valutare la scelta prospettica di questo o quello strumento e l'adeguatezza del modello di previsione applicato.
Grasn
Personalmente, sono guidato dal suo buon rispetto delle regole. Se da {0:0,5} allora è probabile che il prezzo si inverta ecc.
Questo richiede più di una giustificazione. Lo prendo al contrario...
Prendiamo una serie temporale casuale (come quella descritta in questo post sopra) e agiamo su di essa con un operatore di Hurst. Naturalmente non sarà uguale a 1/2, ma si aggirerà intorno a questo valore con un'ampiezza che dipende dalla dimensione della finestra scorrevole (più grande è la finestra, meno rumore fa l'indicatore, ma maggiore è il ritardo di fase dei segnali che genera). Di conseguenza, faremo un errore familiare, nel momento in cui il segnale apparirà, la nostra serie temporale casuale cambierà e ci ritroveremo con niente nel migliore dei casi. Questo deriva dal postulato che è impossibile guadagnare costantemente su un valore casuale.
Passando al mercato reale... Grasn, puoi provare la non casualità del comportamento dei prezzi sul tuo timeframe selezionato, e di conseguenza, il corretto lavoro dell'indicatore Hurst?
Nella mia strategia, abbandono la ricerca di tendenze e cicli e mi concentro sulla ricerca di modelli autoregressivi che descrivano adeguatamente il comportamento attuale dei prezzi. Questo modello, in modo più o meno affidabile, predice diverse barre future. Ma gli spread attualmente esistenti sono spesso paragonabili nella loro ampiezza all'ampiezza della previsione, quindi lo scopo della mia ricerca è trovare il criterio che permetta di valutare la scelta prospettica di questo o quello strumento e l'adeguatezza del modello di previsione utilizzato.
So che le tendenze, le periodicità non sono stazionarie. Certo che è triste, ma non è affatto così male. La questione è che ho "annaspato" per trovare un modo di rilevare la fine del trend/canale usando l'analisi dello spettro (basata su wavelets). In combinazione con altri componenti del sistema, dà buoni risultati.
Questo richiede più di una giustificazione. Io faccio il contrario...
Prendiamo una serie temporale casuale (come quella descritta in questo post sopra) e agiamo su di essa con un operatore di Hurst. Naturalmente non sarà uguale a 1/2, ma si aggirerà intorno a questo valore con un'ampiezza che dipende dalla dimensione della finestra scorrevole (più grande è la finestra, meno rumore fa l'indicatore, ma maggiore è il ritardo di fase dei segnali che genera). Di conseguenza, faremo un errore familiare, nel momento in cui il segnale apparirà, la nostra serie temporale casuale cambierà e ci ritroveremo con niente nel migliore dei casi. Questo deriva dal postulato che è impossibile guadagnare costantemente su un valore casuale.
Passando al mercato reale... Grasn, puoi provare la non casualità del comportamento dei prezzi sul timeframe selezionato, e di conseguenza, il corretto lavoro dell'indicatore Hurst?
Naturalmente, richiede una giustificazione, così come il suo approccio alle previsioni. Mi ricorda un po' la previsione lineare con il metodo di Berg. Funziona estremamente di merda (che il moderatore mi perdoni).
Non uso nessuna finestra scorrevole. Non calcolo l'indicatore come fate voi. Che il prezzo cambi è un fatto incontestabile. Ho dato esempi di calcoli e le mie opinioni sul suo utilizzo nei miei post 90-91 :o)
Vedo che il dialogo diventa sempre più scientifico. Questo è un bene, perché costringe ad affrontare le questioni principali e ad allontanarsi da affermazioni infondate. Tuttavia, poiché non tutti qui sono esperti in DSP, analisi spettrale, statistica matematica e altri trucchi del mestiere, propongo di formulare i criteri, che potrebbero essere utilizzati nella risposta, contemporaneamente a sollevare domande.
In particolare, Neutron, potresti formulare quale comportamento del prezzo chiami casuale e quale non casuale. E, se questi sono di natura qualitativa, potreste anche formulare un criterio quantitativo per il comportamento non casuale di una serie numerica.
Non saltare alle conclusioni su ciò che può o non può essere applicato. Non puoi saperlo! Hai già un'esperienza simile (13.11.06:52).
E se avete intenzione di mettere i principianti sulla strada giusta, allora scrivete sui siti web onestamente che "solo l'1-5% di voi avrà successo in qualcosa, ed è probabile che sia brutto e non sempre buono".
Riguardo all'1-5% naturalmente hai assolutamente ragione! È semplicemente estremamente difficile crederci senza una spiegazione - è solo la sua psicologia. Anche se le spiegazioni non sempre aiutano - guardate il sito web mql4.com ogni giorno da un ramo all'altro chiedendo le stesse domande a cui è stato risposto un milione di volte in dettaglio, ma la gente pensa ancora di essere più intelligente dei suoi predecessori ;o))). Pura psicologia.
Per quanto riguarda le parabole, si può dire quanto segue. Le parabole sono solo un tentativo di allontanarsi dalla non stazionarietà delle regolarità periodiche che appaiono sul Forex. La regressione parabolica non si preoccupa delle frequenze di un campione. Mostra semplicemente le aree in cui il prezzo, a suo parere, è alle sue posizioni estreme. Naturalmente non sempre tutto accade esattamente come dovrebbe essere dal punto di vista di una regressione parabolica, ma questa è la natura stocastica del mercato Forex stesso, che non può essere conquistata, ma solo possibile adattarsi ad essa in qualche modo costruendo una strategia.
Più di sei mesi fa, sono arrivato all'idea che gli oscillatori, il cui compito principale è quello di visualizzare alcuni modelli periodici nel mercato, non riescono a far fronte al loro compito principale a causa della non staticità delle caratteristiche cicliche del mercato, come menzionato sopra. L'unica applicazione che ho potuto trovare per gli oscillatori è il rilevamento dei punti di svolta del mercato quando è possibile dire con un alto grado di probabilità che il prezzo non sarà inferiore o superiore a questo o quel livello in 1-2 ore. A quel tempo ho implementato un semplice Expert Advisor basato su questo principio e ora sta partecipando al campionato MTS https://championship.mql5.com/2012/en. Nel campionato il rischio dell'Expert Advisor è molto alto per fargli mostrare qualcosa. Ma in pratica con un rischio basso le vincite possono essere paragonate all'interesse bancario. Allo stesso tempo può perdere molto. Questo è tutto quello che sono riuscito ad applicare con più o meno successo agli oscillatori con impostazioni fisse (montati su dati storici). Poiché abbiamo selezionato un "livello di ribaltamento" molto alto durante l'ottimizzazione per ottenere il massimo valore percentuale di posizioni vincenti/perdenti, vediamo un numero molto piccolo di operazioni secondo i risultati dell'Expert Advisor. Ecco quanti "punti di ribaltamento" ci sono stati durante il campionato in termini di parametri adattati alla storia. Sto monitorando il lavoro su un conto demo di prova - tutto coincide con la precisione di +/-2 pips.
In particolare, Neutron, potresti formulare quale comportamento dei prezzi chiami casuale e quale non casuale. E, se queste determinazioni sono di natura qualitativa, potreste anche formulare un criterio quantitativo per il comportamento non casuale di una serie numerica.
Non c'è niente di più contrario alla ragione e alla costanza della natura che la casualità. Dio stesso non può sapere cosa succede per caso. Perché se lo sa, accadrà sicuramente, e se accade sicuramente, non è casuale.
Cicerone. Sulla devinatio.
I momenti di correlazione sono una misura quantitativa del grado di relazione statistica (dipendenza reciproca o correlazione) delle variabili casuali Xi e Xj. Il concetto di coefficienti di correlazione è anche usato come una caratteristica normalizzata senza dimensione del grado di correlazione delle variabili casuali. I valori dei coefficienti di correlazione r vanno da -1 a +1. Se r = 0, le variabili casuali sono considerate indipendenti l'una dall'altra, e se |r| = 1, sono completamente correlate (ad esempio, le variabili X = b*Y con un valore arbitrario di b); in tutti gli altri casi, più è vicino a 1, maggiore è la correlazione tra le variabili casuali, che può essere in avanti o all'indietro (r<0). A proposito, se i coefficienti di correlazione di variabili casuali statisticamente indipendenti sono sempre uguali a zero, l'affermazione inversa sull'indipendenza statistica delle variabili casuali se il loro coefficiente di correlazione è zero è vera solo per le distribuzioni gaussiane ed è insufficiente nel caso generale.
Un caso speciale della funzione di correlazione è la funzione di autocorrelazione (AFC), che è ampiamente utilizzata nell'analisi dei segnali. È un prodotto statisticamente medio di valori di funzioni casuali centrate (residue) ai momenti temporali ti e tj e caratterizza la componente fluttuante del processo.
Proprietà delle funzioni di autocorrelazione e autocovarianza.
1. Il massimo delle funzioni si osserva a t=0. Questo è evidente, perché a t=0 si calcola il grado di correlazione dei campioni con se stessi, che non può essere inferiore alla correlazione dei diversi campioni. Il valore del massimo della funzione di covarianza è uguale alla potenza media del segnale.
2. Le funzioni di autocovarianza e autocorrelazione sono pari: r(t) = r(-t). Per dirla diversamente, i momenti misti di due variabili casuali X(t1) e X(t2) sono indipendenti dalla sequenza in cui queste quantità sono considerate, e sono rispettivamente simmetrici sui loro argomenti.
3. A t tendente all'infinito i valori di FAC per i segnali finiti in energia tendono a zero, il che segue direttamente dal significato fisico di FAC. Questo permette di limitare la lunghezza del FAC a un certo valore massimo tmax - raggio di correlazione, oltre il quale i conteggi possono essere considerati indipendenti.
4. Se aggiungiamo una funzione non casuale f(t) alla funzione casuale X(t), la funzione di correlazione non cambia.
Calcolo del FAC
Sia una serie temporale residua composta da termini x(i), dove i va da 0 a n.
Allora il grado di relazione tra i membri della serie distanziati a distanza t è definito dalla formula:FAC=SUM{x(i)*x(i+k)}/SUM{x(i)^2}), dove i abbraccia valori da 0 a n-k.
Questo si traduce in un singolo valore tra -1 e 1. Il criterio della casualità è il grado in cui il risultato è vicino allo zero. La risposta alla domanda "quanto è vicino?" può essere ottenuta elaborando una serie temporale RARE della stessa lunghezza e raccogliendo statistiche sufficienti. Dalla mia esperienza personale posso dire che il valore del maggiore valore assoluto di 0,1 è di interesse pratico.
Di particolare interesse è l'analisi del FAC dello strumento valutario sul time frame 1 min, 2 min, ecc. fino a, per esempio, 100 min. Allego il correlogramma. Mostra una linea rossa con punti blu per EURUSD 2004, linea blu con punti rossi per EURCHF, linea turchese con punti blu per EURGBP, le croci nere mostrano la FAC di una serie temporale generata dall'integrazione di un valore RARE stazionario la cui funzione di distribuzione e deviazione standard sono identiche per EURUSD. Il lasso di tempo in minuti è tracciato lungo l'ascissa.
Potete trarre le vostre conclusioni.
Grazie per i risultati molto interessanti! Non mi sono ancora imbattuto in uno studio simile!
A giudicare dall'immagine immagino che possiamo concludere che un qualche tipo di previsione è possibile solo per un breve periodo di tempo, come fino a 100 minuti? E diverse coppie di valute hanno un diverso potenziale di previsione? In altre parole, a giudicare da questa immagine EURUSD è molto inefficiente per fare previsioni? Questa è una conclusione molto interessante, perché penso che la maggior parte dei commercianti gioca esattamente EURUSD. D'altra parte è molto interessante concludere da questo quadro che le coppie EURCHF e EURGBP sono più promettenti per fare previsioni per loro. Di solito quasi nessuno gioca su queste coppie. I trader li considerano semplicemente "a bassa volatilità". In realtà, la volatilità media misurata come rapporto tra l'High-Low e il prezzo medio durante un periodo giornaliero è approssimativamente la seguente:
EURUSD 0,8%
EURCHF 0,3%
EURGBP 0,5%
. Come pensi che questi valori possano influenzare la "prevedibilità" di una valuta? A giudicare da questo quadro possiamo supporre che una maggiore volatilità può portare a una maggiore imprevedibilità della valuta, almeno per l'intervallo di tempo specificato fino a 100 minuti?
O forse ho capito male qualcosa, allora per favore correggetemi.
PS: A proposito, potresti presentare immagini simili per le altre valute disponibili su Forex? Sarebbe molto interessante ottenere risultati simili per le valute secondo il principio di cui sopra. Mi sto "dilettando" con il calcolo delle correlazioni anche per l'ultimo mese per usarle per le previsioni. Sto testando la seguente idea. Prendiamo un campione di una certa lunghezza e lo confrontiamo con campioni della stessa lunghezza nella storia. Calcolare il coefficiente di correlazione. Seleziona un campione nella storia con il massimo coefficiente di correlazione. E poi tracciamo quella parte di storia che segue il campione più coincidente nel futuro, avendolo naturalmente ricalcolato rispetto al prezzo attuale. Naturalmente, per una previsione sto costruendo un campione di previsione medio di diverse lunghezze per "aumentare la probabilità di successo" ;o). Il principio stesso ricorda probabilmente le reti neurali a grande distanza. Si confronta qualcosa con qualcosa e si deduce qualcosa su questa base. Solo che questo principio è estremamente semplificato - si confronta solo il coefficiente di correlazione e non c'è altro! Risulta essere interessante. Finora sto raccogliendo statistiche facendo trading secondo questo principio su penny real. Forse qualcosa verrà fuori come risultato?
In breve: sul determinismo dei processi casuali. All'epoca mi piaceva molto.
Penso che tutte le parti siano qui, compresa la prima parte(Fondazione) - http://www.izb.su/azimo/..%5Caut76a12.html
Grazie per i dettagli. Ora capisco meglio di cosa stiamo parlando. :-)
Ho ancora qualche domanda di chiarimento. Con il suo permesso.
Per quanto ho capito, la centratura si fa sottraendo la media (aspettativa) all'intera serie. Quindi? I valori di una funzione casuale ai tempi ti e tj sono due numeri. Come viene fatta la media statistica del loro prodotto? Ho pensato che FAC è una funzione di un argomento e questo argomento è l'intervallo tra xi e xj, che è effettivamente (ti - tj). Com'è veramente?
Ci sono troppe lettere qui. :-)) La distanza t non è usata da nessuna parte nella formula. Se t e k sono uguali, allora per me ha senso. E corrisponde alla mia comprensione del FAC. Se no, allora spiegate cos'è.
Come hai generato questo valore casuale? Come calcolare lo skew di EURUSD su un certo tratto di storia ho un'idea, ma non riesco nemmeno a indovinare da dove prendere la funzione di distribuzione dell'eura. Per favore, condividi le informazioni da dove le hai prese.
Un'altra domanda. Riguarda il vostro uso della parola "tempo". Generalmente, in MT4 questa parola significa "divisione temporale del prezzo" sul grafico, cioè quale periodo di tempo corrisponde a una barra. Tuttavia, dal contesto del tuo post capisco che intendi l'intervallo di tempo t, per il quale viene calcolato il coefficiente di correlazione. E l'insieme di questi valori per tutti i t è FAC. Se non è così, correggetemi.
Un'ultima cosa. Hai fatto i calcoli sulla storia del 2004, che dati hai usato: M1, M5, ecc. ?
La mia meticolosità ha una spiegazione precisa. Non molto tempo fa, stanco del metodo scientifico del poke, ho pensato che ci deve essere qualche metodo oggettivo per valutare se un particolare strumento di AT ha qualche valore (per esempio predittivo) o no. In generale sono giunto alla conclusione che tale stima può essere una funzione della correlazione dello strumento con il prezzo. E il criterio è la condizione che questa funzione sia maggiore (modulo) di FAC. Pensi che sia possibile in linea di principio?
Possono essere interessanti gli indicatori per i quali la funzione di correlazione ha un massimo nel futuro. E l'intervallo corrispondente è l'intervallo di previsione ottimale. Non è chiaro quale abbia più valore: il massimo di FC o il massimo della differenza (FC - FAC).
In breve, ho delineato un programma di ricerca, ma non ho iniziato a realizzarlo. In primo luogo, non ho ancora finito quello che ho iniziato prima. E in secondo luogo, non ho ancora eliminato le lacune nell'istruzione. Quindi sono molto contento di vederti su questo forum. Spero di non averla disturbata con delle domande. :-)
PS. A giudicare dalla citazione Cicerone era un ardente ateo. In ogni caso non aveva idea della dialettica.
E anche la sua idea di ciò che è Dio, probabilmente, non brillava di profondità. Se, naturalmente, l'ha detto sinceramente. :-))
EURUSD 0,8%
EURCHF 0,3%
EURGBP 0,5%
. Come pensi che questi valori possano influenzare la "prevedibilità" di una valuta? Guardando questo quadro possiamo supporre che una maggiore volatilità può portare a una maggiore imprevedibilità della valuta, almeno per un dato intervallo di tempo fino a 100 minuti?
O forse ho capito male qualcosa, allora per favore correggetemi.
PS: A proposito, potresti presentare immagini simili per le altre valute disponibili su Forex? Sarebbe molto interessante ottenere risultati simili per le valute secondo il principio di cui sopra. Mi sto "dilettando" con il calcolo delle correlazioni anche per l'ultimo mese per usarle per le previsioni. Sto testando la seguente idea. Prendiamo un campione di una certa lunghezza e lo confrontiamo con campioni della stessa lunghezza nella storia. Calcolare il coefficiente di correlazione. Seleziona un campione nella storia con il massimo coefficiente di correlazione. E poi tracciamo quella parte di storia che segue il campione più coincidente nel futuro, avendolo naturalmente ricalcolato rispetto al prezzo attuale. Naturalmente, per una previsione sto costruendo un campione di previsione medio di diverse lunghezze per "aumentare la probabilità di successo" ;o). Il principio stesso ricorda probabilmente le reti neurali a grande distanza. Si confronta qualcosa con qualcosa e si deduce qualcosa su questa base. Solo che questo principio è estremamente semplificato - si confronta solo il coefficiente di correlazione e non c'è altro! Risulta essere interessante. Finora sto raccogliendo statistiche facendo trading secondo questo principio su penny real. Forse qualcosa verrà fuori come risultato?
Solandr, hai capito bene! Queste sono esattamente le conclusioni che posso trarre analizzando i risultati. In effetti, l'affidabilità delle previsioni dell'uno o dell'altro strumento diminuisce rapidamente in modo esponenziale all'aumentare dell'orizzonte di previsione. Volutamente non ho visualizzato i dati con un lasso di tempo superiore a 100 minuti non perché sto nascondendo qualcosa di interessante ma per il fatto che c'è uno zero statistico in questa parte del correlogramma. Vorrei notare che queste conclusioni vanno contro i metodi comuni di TC, basati sull'affermazione circa la fattibilità di utilizzare grandi orizzonti di investimento. Si può supporre da dove derivano le radici di tali affermazioni. La questione è che una persona che si rende conto dell'importanza di avere il rendimento superiore allo spread del DC in ogni transazione tende intuitivamente a lavorare in momenti in cui la volatilità dello strumento è molto più grande dello spread esistente e quindi ignora completamente la natura statistica dei rendimenti. Sì, in ogni singola transazione guadagna o perde al mercato molto più dello spread, ma sommando tutti i guadagni e le perdite e rapportando il valore ottenuto al numero di transazioni, vediamo con orrore che il rendimento medio è molto inferiore al misero spread! Perché il rendimento medio non è determinato dalla volatilità dello strumento, ma dal suo prodotto del FAC. Questo punto non è considerato... da chiunque.
Solandr, la volatilità media che si ottiene, misurata dal rapporto tra l'High-Low e il prezzo medio su un periodo giornaliero, non influisce sulla "prevedibilità" di una valuta. Al contrario, è una conseguenza della prevedibilità sotto FAC negativo.
Quasi tutte le coppie che ho studiato nel FAC rientrano nell'intervallo mostrato nella figura. È interessante che l'eurodollaro sia la coppia più imprevedibile! Se volete costruire correlogrammi per altri strumenti, potete usare le espressioni che ho dato.