una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 237
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Sergey, ecco una simulazione molto approssimativa ma corretta di un processo di Wiener. Questo processo casuale è modellato dalla somma di una serie convergente, dove N è generalmente infinito.
In generale il punto è che l'elemento successivo non si ottiene come somma con il precedente. Gli elementi sono indipendenti, e questa è una delle proprietà dei processi casuali.
Il metodo dato (o meglio non è un metodo, ma la formula derivata da N. Wiener) non può essere applicato anche alla modellazione. Normalmente, un processo di Wiener è modellato usando il metodo Monte Carlo. Ma la mia macchina è piuttosto debole per questo metodo.
Con soddisfazione, mi affretto a notare che con l'aumento di N, il mio criterio registra una diminuzione della forza di connessione dei conteggi e della "lunghezza della memoria":
N=50000
N=100000
Uff, a questo punto smetto di provare qualsiasi cosa. Tutto quello che volevo - ho controllato e detto, ho dato tutti gli argomenti. Grazie mille per le idee, Sergei, mi hai aiutato di nuovo. :о)))
Per la modellazione abbiamo preso i tick per il 2006 di EURUSD (Spread=1 pip), EURCHF (Spread=2 pip), EURGBP (Spread=2 pip). Poiché nelle stime per queste coppie è stato ottenuto un grande rendimento per lo schema renko, il trading reale è stato simulato solo per lo schema renko. C'è solo un parametro di ottimizzazione - l'ampiezza del partizionamento (dimensione del mattone verticale). La dimensione di partenza è stata presa dai risultati delle valutazioni per ogni coppia ("strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliot" 26.01.07 15:47), poi il calcolo è stato eseguito con una dimensione di divisione più piccola e così via, fino ad estrarre il massimo profitto dell'anno. I risultati della simulazione del trading reale sono mostrati di seguito:
La figura qui sotto mostra il comportamento della differenza tra la curva dei rendimenti e il suo valore smussato. Questo rapporto riflette il valore assoluto caratteristico e la dinamica dei possibili prelievi espressi in punti.
Conclusioni:
1. La simulazione del trading reale utilizzando lo schema di affitto proposto da Pastukhov ha confermato la possibilità di ottenere il profitto di arbitraggio sugli strumenti discussi.
2. Il tasso medio di rendimento per EURCHF e EURGBP allo spread di 2 punti è di 1,5 e 2,5 punti per ogni affare di conseguenza e 6 punti per EURUSD allo spread di 1 punto, che è in accordo soddisfacente con le stime ricevute dalla formula nt-2H-Spread.
("strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliot" 26.01.07 15:47)
3. Durante l'ottimizzazione è stato utilizzato solo un parametro - l'ampiezza di rvazzle. Il parametro ha mostrato una buona stabilità temporale:
("strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliot" 27.01.07 09:28).
4. Il moderato drawdown della coppia EURCHF (fino a 50 pips), permette di utilizzare questo strumento con la leva fino a 50. Questo, con il reddito annuo di circa 400 punti e il reinvestimento dei fondi permette di sperare nel 100-200% del reddito annuo, con un prelievo massimo fino al 25%.
Il moderato drawdown della coppia EURGBP (fino a 20 punti), permette di utilizzare questo strumento con una leva fino a 100. Questo, con il reddito annuo di circa 100 punti e il reinvestimento dei fondi permette di sperare in un reddito annuo del 100%-150%, con un prelievo massimo fino al 50%.
Il drawdown medio della coppia EURUSD (fino a 100 pips) permette di utilizzare questo strumento con una leva fino a 30. Questo, con un reddito annuo di circa 500 pip e il reinvestimento dei fondi, ci permette di sperare in entrate annuali del 100-150%, con drawdown massimi fino al 30%.
Questi sono risultati preliminari. Chiedo a tutti di partecipare alla discussione.
In realtà i miei broker hanno 2 punti di spread per EURUSD, e 4 punti per altre due coppie.
Per quanto ho capito l'additività, che è presente nella formula per il calcolo del reddito, non è violata quando si modellano i commerci reali. Significa che è elementare ricalcolare i risultati ottenuti, e non abbiamo bisogno di modellare di nuovo gli scambi. È così?
E un'altra domanda. Quindi, risulta che abbiamo solo circa 80 operazioni per EURUSD durante l'anno?
Proprio così.
Quello che stavo pensando, anche se le costruzioni kagi mostrano nelle stime un rendimento inferiore, ma a giudicare dalle stesse stime, permettono di fare 1,5-2 volte più transiti in un periodo di tempo di prova, a parità di altre condizioni. In questa luce, il Kagi mostrerà probabilmente un ritorno più alto sul periodo di prova...
Yuri, visto che hai il metodo, potresti postare i risultati delle simulazioni di trading reali per le build di kagi?
Oggi posterò i risultati del bar. E poi la modellazione per il kaga.
Come vanno le cose nei test al di fuori del campione su cui è stato ottimizzato il parametro di partizionamento?
100-500 punti all'anno ottenuti come risultato dell'ottimizzazione (in condizioni ideali) sembra "leggermente" discutibile in termini di fattibilità nel mercato reale. Come non cadere nella trappola del "montaggio sulla storia"...
1. Qui non c'è e non ci può essere alcun adattamento o ottimizzazione. Uno schema perfettamente coerente e autoconsistente è stato costruito e giustificato teoricamente. Questo schema contiene un singolo parametro H. Potete prenderlo come un analogo del timeframe, sul quale la strategia dovrebbe essere applicata. Sarete d'accordo che è impossibile adattarsi ai tempi. Durante i test sulla storia definiamo solo l'H, su cui la strategia dà il miglior effetto. A proposito, qualsiasi strategia dà risultati diversi su diversi timeframe. Perciò gli autori tendono ad applicarlo su qualche particolare e non su nessuno. Che è quello da cui ti mettono in guardia.
2. I test fuori campione sono un passo valido e logico. Tuttavia, cosa può mostrare? Se le condizioni di mercato non sono cambiate (in questo caso significa che la volatilità H non è cambiata) allora i risultati saranno statisticamente simili. Se sono cambiati, anche i risultati cambieranno. Non esiste una strategia che funzioni in tutte le condizioni di mercato. Qui è una H-volatilità = const.
3. Pensi, Andrei, che possa esistere un tale Expert Advisor, che dia la garanzia di "non cadere" in nessuna trappola?
O un Expert Advisor, i cui parametri di lavoro sono determinati dalla storia, ma che non dipende dalla storia?
4. Se avete capito questo schema, dovreste aver notato un dettaglio: questo schema è in effetti una dimostrazione della potenza della statistica matematica. Cioè, la possibilità di fare soldi nel mercato è stata provata scientificamente e, inoltre, è stato formulato un metodo su come farlo, a seconda delle condizioni. Questa è la buona notizia. La cattiva notizia è che la statistica matematica è la legge dei grandi numeri. E richiede una lunga partecipazione al mercato per giustificare la previsione di reddito. Ma più a lungo si è sul mercato, più è probabile che le condizioni di mercato cambino e che lo schema smetta di funzionare. E lo saprete dalle vostre perdite.
5. Non ci può essere profitto senza il rischio di fare una perdita - questo è un AXIOMA. L'unica cosa che puoi permetterti di fare è sapere DOVE stai correndo il rischio. Lo sapete già. :-))
Va notato che c'è solo un parametro di ottimizzazione e mostra una buona robustezza. Di conseguenza, possiamo aspettarci dalla strategia una debole dipendenza del livello di redditività da una possibile sovraottimizzazione sui dati storici. Se Yuri riesce a lavorare correttamente con le barre dei minuti, non avremo problemi di test adeguati della strategia in futuro - gli archivi con le barre dei minuti per qualsiasi periodo sono ovunque.
Qui l'asse x rappresenta H=1...50 pips, l'asse y rappresenta H-volatilità.
Dettagli del grafico dei prezzi: le barre totali sono circa 350000, valore ATR per questo intervallo = 2,19 punti.
Pertanto, Hvol[H=1]=3,63 e Hvol[H=2]=2,14 sono risultati che non hanno senso fisicamente.
Da Hvol[H=3]=1,83 in poi, i risultati si adattano abbastanza alla teoria.
Per quanto riguarda i plot di tick è evidente che a H>20 Hvol -> 2.0 molto rapidamente e oscilla ulteriormente intorno a questo valore.
Allo stesso tempo, mostro anche la dipendenza del numero di vertici della gabbia dello stesso grafico dal valore di H.
Forse sarà di interesse per qualcuno.