una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 233
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Ho divagato un po' dal processo attuale. Sergey, ho già scritto che non ho cercato una tendenza in quanto tale per molto tempo; sono abbastanza soddisfatto della forza della connessione tra i campioni calcolata utilizzando la funzione di autocorrelazione. Non molto tempo fa hai scritto che in generale ci sono varietà di tendenze anche in queste serie, ma è impossibile trovarle.
Ma sarebbe interessante per me vedere il mio criterio su una tale serie. Apprezzerei se poteste fornire un modo per calcolare il processo di Wiener, preferibilmente uno screenshot di una formula da Matcad, o il file stesso. Guarda qui.
Oh, il file che ho postato non è sufficiente? Sono 10^6 ticks.
Ma sarei interessato a vedere il mio criterio su una tale serie. Vi sarei grato se poteste fornire un modo per calcolare il processo di Wiener, preferibilmente uno screenshot della formula di matcad o il file stesso. Guarda qui.
Oh, il file che ho postato non è sufficiente? Sono 10^6 ticks.
Non uso le zecche per una questione di principio. E non ci vedo alcun senso. Inoltre, non uso OHLC e combinazioni aritmetiche di essi come dati di input.
E confesso che non ho ancora testato i componenti del mio sistema su un processo Wiener "puro". Sergey, per favore, non fare danni, a meno che non sia un segreto commerciale. :о)
n è il numero di membri della fila, sigma è la deviazione standard.
Sergey, grazie. Proverò il mio criterio.
Sergey, il mio criterio sembra funzionare. Può essere soggettivo, ma almeno le aspettative sono state generalmente confermate. Quindi, la generazione del processo Wiener è stata eseguita nelle stesse condizioni, e il dato corrente è stato scelto come il dato più esterno nel campione. La forza del grafico di connessione deve essere letta all'indietro, cioè dal valore più a destra all'inizio (storia).
Serie di prezzi
EURUSD: Questo è un caso abbastanza tipico per un enorme numero di calcoli su una serie di prezzi. È caratterizzato da grandi valori di forza di connessione tra i campioni (in unità convenzionali, da 350 a qualche migliaio, non ho ancora incontrato valori inferiori a questo) per i primi e una caduta prolungata e regolare a zero.
Processo di Wiener.
Generalmente ha eseguito circa 200 generazioni del processo secondo il suo algoritmo. Ho assunto che il criterio dovrebbe mostrare legami deboli fin dall'inizio e un decadimento molto veloce della funzione di correlazione a zero per il processo di Wiener. Ho rilevato tre varianti:
1 variante.
Questa variante è stata ottenuta nella maggior parte dei test. Valori molto piccoli rispetto alla serie dei prezzi, e decadimento molto veloce a zero.
Variante 2
Non era frequente e caratterizzato da una completa assenza di connessione tra i campioni (semplicemente non ho visto tali luoghi nella serie dei prezzi).
Variante 3
È una variante molto interessante. Si verifica abbastanza raramente. Cosa potrebbe significare? Non l'ho mai riscontrato sulla serie di prezzi. È così liscio, bello:
Se non è la terza variante, posso distinguere (classificare) abbastanza facilmente il processo di Wiener dalla serie dei prezzi. Ho incontrato valori molto piccoli per i primi conteggi, ma non così piccoli. Per lo meno, è assolutamente chiaro che è consigliabile non commerciare su tali luoghi locali teorici. Nel complesso, questi sono i risultati.
Qui l'asse x è H, l'asse y è H-volatilità. Questi sono grafici di Kagi, non li ho calcolati.
Il colore blu rappresenta i dati di GainCapital su EURUSD, circa 2 milioni di tick.
In rosso è la stessa serie di numeri casuali postati prima da Neutron, 1 milione di tick.
Il rendimento mostrato nei grafici di Neutron si ottiene facilmente usando la formula
f(H)=(Hvol - 2)*H
Da questo grafico è chiaro che a H>20 l'arbitraggio scompare rapidamente.
E Sergey mostra che per EURUSD kagi non permette affatto l'arbitraggio.
Risultati simili sono più probabili per EURCHF e meno probabili per EURGBP.
Tuttavia, (1,92-2)*20=1,6, cioè meno di 2 punti. Questo è appena sufficiente per coprire lo spread.
...Se non è la terza opzione, posso distinguere (classificare) abbastanza facilmente un processo di Wiener da una serie di prezzi. Ho incontrato valori molto piccoli per i primi conteggi, ma non così piccoli. Per lo meno, è assolutamente chiaro che è consigliabile non commerciare su tali luoghi locali teorici. Nel complesso, questi sono i risultati.
Sergey, il fatto che il tuo criterio per il processo di Wiener non sia zero (o quello che dovrebbe essere. Se zero, quanto vicino allo zero dovrebbe essere l'indicatore?) suggerisce un possibile errore nel codice.
Si prega di commentare l'osservazione.
Io, nel mio ultimo post, ho postato i risultati della valutazione della stabilità del criterio per un certo numero di minuzie per diversi anni. La cosa giusta da fare, prima, era dare una giustificazione dell'applicabilità del metodo di costruzione Kagi-renko che ho usato per una serie di minuzie. A questo scopo costruiamo un processo di Wiener con la funzione di distribuzione (PDF) delle ampiezze delle prime differenze identica alla serie EURUSD 2004 1m.
Le FR sono mostrate sulla sinistra. I punti blu sono EURUSD, quelli rossi sono RNG, quelli a destra sono i loro correlogrammi. Una mente curiosa deve aver notato la differenza di forza di correlazione tra i campioni per la serie EURUSD ticks e 1m...
Ora possiamo guardare il comportamento di f(H)=nt-2H, per un processo di Wiener identico ai minuti. Ci aspettiamo "zero" in tutta la gamma di guasti!
Come si può vedere, lo "zero" per il processo "1 minuto" di kagi non ha funzionato... Anche se tutto va bene per le zecche (vedi due post sopra). Non l'ho capito, ma di sicuro i risultati delle stime del rendimento "minuto" del post precedente non possono essere utilizzati!
Il file del processo Wiener identico ai verbali EURUSD 2004 può essere trovato qui:
https://c.mql5.com/mql4/forum/2007/01/RNDUSD1m.zip
La volatilità H, per gli intervalli "grandi" di solito tende ad essere 2,
indipendentemente dal valore H, come dovrebbe essere in teoria. A intervalli "brevi",
così come H-Hurst può mostrare qualsiasi cosa. Poiché i dati sono abbastanza
"casuale" il risultato (calcolo della H-volatilità) è anche "casuale".
Il compito, in linea di principio, è dichiarato da Pastukhov - trovare "mercati" con anomalie
H-volatilità. A lungo termine.
Mi chiedo come si fa a distinguere tra intervalli "lunghi" e intervalli a lungo termine?
Se per intervalli "lunghi" la volatilità H tende a 2, e per intervalli "brevi"
può mostrare qualcosa, allora come possiamo determinare la volatilità di lungo periodo che può essere usata praticamente?
che può essere praticamente sfruttato?
Credo che il punto culminante sia altrove. La H-volatilità, proprio come la H-Hurst,
è una misura della persistenza-antipersistenza del mercato. Pastukhov per i suoi esperimenti
ha preso gli indici SP500 e NASDAQ. Questi indici hanno avuto una tendenza al rialzo per secoli da quando
dalla loro introduzione. Come si può probabilmente indovinare, ha a che fare con l'economia. Anche se
se l'economia americana si fermasse, questa tendenza al rialzo ci sarebbe ancora. Se non altro perché...
perché i prezzi salgono a causa dell'inflazione e della svalutazione e tutte quelle sciocchezze. E questi indici
sono un riflesso dei prezzi. La situazione rimarrà probabilmente la stessa in futuro.
Nel forex la situazione è completamente diversa. Nessuna moneta può essere in uno stato costante di
in alto o in basso rispetto agli altri. Questo potrebbe solo portare al collasso della
economia. Quindi il Forex per sua stessa natura non permette tendenze perpetue. E ne consegue,
che nessuna anomalia a lungo termine può esistere nel Forex. Quindi il problema di Pastukhov
deve essere risolto da qualche altra parte.
Mi chiedo come vedi la differenza tra intervalli "lunghi" e intervalli a lungo termine?
Se per gli intervalli "lunghi" la H-volatilità tende a 2, e per quelli "brevi" può mostrare qualsiasi cosa.
Gli intervalli possono mostrare qualsiasi cosa, poi come si fa a determinare il lungo termine,
che può essere usato praticamente?
Così come questo concetto è definito nella statistica in generale. Per i normali
valori normalmente distribuiti, ci sono misure di fiducia nei risultati. Per esempio, a seconda dei gradi
di libertà. In generale, molti numeri sono più affidabili, assumendo la stazionarietà.
In realtà, è a questo che mi riferivo quando ho sottolineato la mancanza di
di metodi per determinare i limiti di confidenza. E trasferire le proprietà da un processo di Wiener
con una distribuzione gaussiana ai tic del mondo reale non è del tutto corretto perché
sono processi diversi. Purtroppo.
e H-Hurst's è una misura della persistenza-antipersistenza del mercato.
Diciamo solo che a differenza di H-Hurst, H-volatilità è più comprensibile e più facile
per studiare. Con N-Hurst è molto peggio. Un giorno mi rimetterò in sesto e lo mostrerò.
hanno avuto una tendenza al rialzo per secoli da quando sono stati introdotti. Come potete probabilmente
come probabilmente capite ha a che fare con l'economia. Anche se l'economia americana
l'economia fosse ferma, ci sarebbe ancora una tendenza al rialzo. Se non altro perché..,
perché i prezzi salgono a causa dell'inflazione e della svalutazione e tutte quelle sciocchezze. E questi indici
sono un riflesso dei prezzi. La situazione rimarrà probabilmente la stessa in futuro.
Nel forex la situazione è completamente diversa. Nessuna moneta può essere in uno stato di
o al ribasso rispetto ad altre valute. Questo potrebbe solo portare a un
il crollo di un'economia nazionale. È per questa ragione che il forex per sua natura non permette
di tendenze secolari. E ne consegue che nessuna anomalia a lungo termine nel forex
non può esistere. Cioè, il problema di Pastukhov deve essere risolto altrove.
L'ho già detto almeno due volte in questo thread.