una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 204
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Cominciamo con un argomento ipotetico e molto lontano per la maggior parte dei trader e degli speculatori. Supponiamo che ci sia una fabbrica dove vengono fresati alcuni pezzi, e che ci sia un controllo di qualità di questi pezzi in questa fabbrica. Questo controllo si conclude nel fatto che misurano alcuni parametri di parti già fresate. Così, mentre il processo si svolge nelle condizioni specificate e le tecnologie vengono osservate, il controllo di qualità mostra che tutto è normale, entro le tolleranze, ma non appena si verificano deviazioni del processo, questo si riflette nei risultati. Il compito è semplice, identificare una violazione nel processo, sulla base di alcuni attributi formali. Questa è la prima parte del problema, la seconda parte del problema, è il rilevamento "tempestivo" del disturbo. Nella statistica matematica ci sono alcuni metodi che permettono di risolvere questi problemi, entro certi limiti.
Più in generale, un problema di discontinuità del processo stocastico. È stato studiato da Kolmogorov e Shiryaev nel secolo scorso. Supponiamo che ci sia un processo stocastico, ha alcune caratteristiche (può essere media, varianza, ecc. a vostro gusto, compreso Hurst). Se succede qualcosa, e il processo stocastico cambia le sue caratteristiche, cioè decade, la definizione del fatto e del momento del decadimento è la soluzione del problema del decadimento. Il problema è stato proposto una volta per la ricerca di obiettivi in uno sfondo di interferenze e per l'inseguimento di obiettivi. Il problema della costruzione del filtro ottimale adattivo è adiacente a questo problema. E così via.
Come ho capito leggendo questo thread, questo è quello che tutti voi avete fatto per tutto il tempo. Si trova una regione "stazionaria" nel processo, o meglio nella sua attuazione nella videata dei prezzi, e la si descrive con una regressione (lineare o altro). Supponiamo, implicitamente, che tali aree di "stazionarietà" esistano. Per quanto ho capito, è stato suggerito di determinare il momento di cambiamento delle zone di "stazionarietà" da Hearst o dalla "scomposizione" della significatività statistica...
È terribile quanto poco amichevole sia il motore del forum...
Non esattamente quello che facciamo (ci sono diverse, se posso dirlo, "scuole di arti marziali forex" nel thread :o), almeno per me è un po' più complicato.
La regressione lineare, o simile, secondo me, non descrive una tendenza in quanto tale, cioè non si valuta in alcun modo la "forza della relazione" tra i campioni, ma solo "adatta la funzione analitica ai dati grezzi con il metodo NK". Naturalmente, ci sono criteri, come il coefficiente di determinazione, che possono essere utilizzati solo per valutare quanto bene la funzione "si adatta", o in altre parole, quanto bene i dati grezzi sono "spiegati" dal modello selezionato. Il canale (e nelle discusse modifiche delle strategie è la base) è spesso paragonato a LR, il che secondo me non è molto corretto. Così ho deciso di condividere le mie opinioni ed esperienze con approcci alternativi.
Sì, molto vicino all'argomento.
Questo, a proposito, potrebbe essere un punto di partenza. Non iniziare con una tendenza, ma con una serie stazionaria. Per quanto ho capito, il criterio di stazionarietà di una serie è una cosa ben definita. E la tendenza va oltre la stazionarietà. Pertanto, una condizione necessaria (ma non sufficiente) per la presenza di una tendenza può essere che le condizioni di una serie di prezzi stazionaria non siano soddisfatte.
Cos'è una serie stazionaria? Quali criteri di stazionarietà sono i più accettabili in questa situazione?
Probabilmente il quadro generale della dinamica del mercato può essere presentato come segue: aree di "stazionarietà" temporanea e di "tendenza" temporale collegate da aree di transitori. In questo caso la definizione del problema si riduce all'identificazione dei confini di questi settori e dei parametri più adeguati per definire questi confini. Cioè, in termini generali - decomposizione e controllo della qualità. :-))
2 grasn
Scusa, Sergey, ma non mi spiega nulla.
Cosa significa "si analizzano le statistiche e i criteri"? Cosa significa "tendenza trovata", "tendenza scomparsa", "tendenza non rilevata"? Cosa c'entra tutto questo con i numeri che si ottengono con le formule che avete dato? Qual è il significato di transizioni su 0?
...Non lo sta facendo davvero (ci sono diverse, se posso dirlo, "scuole di arti marziali forex" nel thread :o), almeno per me è un po' più complicato.
Questo è abbastanza evidente, soprattutto tenendo conto della totale incoerenza della discussione con l'argomento originale.
La regressione lineare, o simile, secondo me, non descrive una tendenza in quanto tale, cioè non valuta in alcun modo la "forza della relazione" tra i campioni, ma solo "adatta la funzione analitica ai dati grezzi con il metodo NK". Naturalmente, ci sono criteri, come il coefficiente di determinazione, che possono essere utilizzati solo per valutare quanto bene la funzione "si adatta", o in altre parole, quanto bene i dati grezzi sono "spiegati" dal modello selezionato. Il canale (e nelle discusse modifiche delle strategie è la base) è spesso paragonato a LR, il che secondo me non è molto corretto. Così ho deciso di condividere le mie opinioni ed esperienze con approcci alternativi.
Ho semplicemente suggerito di guardare il problema più in là di quanto è stato discusso finora, e ho semplicemente informato che un tale problema è già stato risolto e potrebbe valere la pena di dare un'occhiata a come. Non sto assolutamente imponendo il mio punto di vista.
Dopo tutto, cos'è un canale? Se si sottraggono i valori LR corrispondenti ai valori della serie, si ottengono i cosiddetti "residui". L'analisi dei "residui" è una cosa lunga e consolidata. Questo è uno. Due, qualcuno ha già menzionato, ma nessuno ci ha fatto caso, che questi "residui" devono avere una distribuzione normale se HR descrive adeguatamente il processo. Inoltre, c'è l'opinione che appena la normalità della distribuzione è violata, possiamo considerare che anche il processo è violato. E così via...
Sì, molto vicino al soggetto.
Questo, a proposito, può essere un punto di partenza. Non iniziare con una tendenza, ma con una serie stazionaria. Per quanto ho capito, il criterio di stazionarietà di una serie è una cosa ben definita. E la tendenza va oltre la stazionarietà. Pertanto, una condizione necessaria (ma non sufficiente) per la presenza di una tendenza può essere che le condizioni di una serie di prezzi stazionaria non siano soddisfatte.
Cos'è una serie stazionaria? Quali criteri di stazionarietà sono i più accettabili in questa situazione?
Probabilmente, il quadro generale della dinamica del mercato può essere presentato come segue: aree di "stazionarietà" temporanea e di "tendenza" temporale collegate da aree di transitori. In questo caso la definizione del problema si riduce all'identificazione dei confini di questi settori e dei parametri più adeguati per definire questi confini. Cioè, in termini generali - decomposizione e controllo della qualità. :-))
La stazionarietà è una cosa molto ambigua, infatti. Lo stesso vale per il concetto di tendenza, poiché sono due facce della stessa medaglia.
Tenete a mente che la "stazionarietà" è "tendenza" e non importa se la tendenza va "su" o ha un coefficiente di pendenza zero.
Scusa, Sergei, ma questo non mi spiega nulla.
Cosa significa "si analizzano le statistiche e i criteri"? Cosa significa "tendenza trovata", "tendenza scomparsa", "tendenza non rilevata"? Cosa c'entra tutto questo con i numeri che si ottengono con le formule che avete dato? Qual è il significato di transizioni attraverso 0?
Yuri, questo è solo uno dei criteri di rilevamento delle tendenze. Non sto affatto sostenendo che sia il miglior criterio, il più affidabile, e sto persistendo nella mia ricerca in questo campo, anche con l'autocorrelazione. Non l'ho inventato io, e in questo caso "gioco" secondo le regole di questi compagni Woodyer, Woodward, Gielchrist. Non c'è arbitrarietà, solo una stretta osservanza delle regole:
Per questo particolare campione:
n=1000
statistica (numero di transizioni attraverso lo zero)
R(1000)=0
questo è solo il parametro i cui valori determineranno la presenza o l'assenza di una tendenza secondo il criterio. Per l'autocorrelazione, la statistica sarà qualcos'altro, forse l'autocorrelazione stessa. Il numero di incroci dello zero è una misura della connettività dei dati
PS: per sentire la "fisicità" dell'incrocio dello zero, si può disegnare a mano una linea retta di 45 gradi, o una sinusoide, e stimare la forma della funzione V, contando il numero di incroci.
Criterio per la statistica
Scelgo la probabilità di fiducia alpha=0.95
Valori critici per n=1000 e alpha=0.95:
R1(0.95, 1000)=6
R2(0.95, 1000)=83
Criterio stesso: la condizione R1<R<R2 non è soddisfatta
Conclusione
Il campione contiene una tendenza. Questo è tutto. Nessun arbitrio, tutto è secondo le regole.
Come usare
Semplice, fissate la barra attuale e con il passo 1 (o diverso da esso) prendete dei campioni:
{100: 0} R1(n, alfa)<R(n)<R2(n, alfa) è soddisfatto? Se sì "nessuna tendenza", nessuna "tendenza"
{101: 0} R1(n, alpha)<R(n)<R2(n, alpha) è soddisfatto? Se sì "nessuna tendenza", nessuna "tendenza"
{102: 0} R1(n, alpha)<R(n)<R2(n, alpha) è soddisfatto? Se sì "nessuna tendenza", nessuna "tendenza"
{103: 0} R1(n, alpha)<R(n)<R2(n, alpha) è soddisfatto? Se sì "nessuna tendenza", nessuna "tendenza"
{104: 0} R1(n, alpha)<R(n)<R2(n, alpha) è soddisfatto? Se sì "nessuna tendenza", nessuna "tendenza"
...
{Bars: 0} R1(n, alpha)<R(n)<R2(n, alpha) è soddisfatto? Se sì "nessuna tendenza", nessuna "tendenza"
(1) La tendenza può essere trovata immediatamente a {100: 0}, allora dobbiamo trovare la sua origine.
(2) La tendenza può non essere presente nel primo campione, allora ci possono essere diverse opzioni:
2.1 smettere di cercare un trend, aspettare che arrivi una nuova barra
2.2 continuare a cercare, supponendo che ci possa essere un trend, ma di un "ordine superiore".
... Ci possono essere più varianti sulla sua ricerca
Casi più complicati, prima citati, quando la statistica R è ad uno dei confini critici ma non raggiunge una transizione. Pensare ... cosa fare.
PS: Yuri, ci ho provato, ho esaurito tutto il mio scarso vocabolario... :o)
Ho solo suggerito di guardare il problema in modo più ampio di quanto sia stato discusso finora, e ho solo avvertito che un problema simile è già stato risolto, e potrebbe valere la pena guardare come esattamente. In nessun modo sto imponendo il mio punto di vista.
La latitudine può uccidere qualsiasi impresa, è molto pericolosa. Lei ha suggerito, per esempio, di introdurre il controllo di qualità, come nelle fabbriche. La mia professione è legata all'informatica e posso dire autorevolmente che il controllo di qualità è il modulo più difficile da implementare nelle fabbriche. Ma questa è una digressione lirica.
È meglio dare dei riferimenti, dove è stato risolto, e cosa dei problemi che hai elencato?
Северный Ветер
Всего лишь навсего предложил посмотреть на проблему шире, чем она обсуждалась до сих пор, и всего лишь сообщил, что подобная задача уже решалась, и может быть стоит посмотреть как именно. Ни в коем случае не навязываю свою точку зрения.
grasn 07.01.07 19:31
La latitudine può uccidere qualsiasi impresa, è molto pericolosa. Lei ha suggerito, per esempio, di introdurre un controllo di qualità, come nelle fabbriche. Sono legato all'informatica per professione e posso dire autorevolmente che il controllo della qualità è il modulo più forte da implementare nelle fabbriche. Ma questa è una digressione lirica.
È meglio dare dei riferimenti, dove è stato risolto, e cosa dei problemi che hai elencato?
Mi hai frainteso. Tutto quello che stavo cercando di dire è che i problemi che vengono risolti in questo thread, in qualche modo affine ai problemi di controllo della qualità, che a sua volta, più "matematicamente" formulato nel problema della divergenza. Non si tratta del processo di organizzazione del controllo di qualità, anche se ci sono punti interessanti anche lì. Si trattava del problema di determinare la violazione di un processo stocastico (per quanto possa sembrare strano, ma, per esempio, la dimensione dei pezzi in produzione è un processo stocastico, e con "memoria"). Se mettete da parte le convenzioni, vedrete che nella sua essenza, il programma di variazione dei prezzi (i processi di mercato che ci sono dietro) è molto simile al controllo di qualità (leggi: controllo del processo di produzione).
La descrizione più breve e succinta dei termini chiave è nel manuale elettronico di statistica matematica per il programma Statistica, sul loro sito web, in russo.
E a proposito, già che siamo in tema di testi, c'è una digressione. Avere successo nel commercio non è affatto facile come organizzare il controllo di qualità in una fabbrica.
Mi hai frainteso...
No, ho capito bene, era una specie di scherzo e il sito di "statistiche" l'ho anche spulciato. Ma c'è un po' di verità in ogni scherzo...
L'unica cosa che posso aggiungere è che se si decide di seguire la via "matematica ufficiale", si arriverà inevitabilmente all'analisi delle serie temporali. E qui sarà un disastro ad aspettarlo, sotto forma di ARIMA e altri. Metodi meravigliosamente fondati, ma purtroppo (mia opinione personale) non funzionanti sul mercato.
Per essere chiari, l'analisi delle serie temporali consiste in tre cose semplici, nonostante la matematica complessa. Il primo è l'assunzione che la serie dei prezzi sia una serie temporale (una serie in cui i valori arrivano in intervalli di tempo strettamente definiti, il che non è il caso, dovrebbe piuttosto essere una serie di campionamento stocastico). In secondo luogo, è stazionario in un certo senso e ha una tendenza. In terzo luogo, la serie ha componenti stagionali e cicliche e rumore.