una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 42
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Sono d'accordo! :o) Tutto è già stato masticato - ora solo chi può ;o) può ingoiarlo.
Si parla solo di metodologia senza entrare nei dettagli.
Non posso rispondere più precisamente, e non ho ancora molto tempo da perdere - sto ancora cercando di implementare diversi approcci alla costruzione di strategie.
Vladislav, grazie ancora!
Spero che il mio approccio serva come punto di convergenza tra voi e Yurixx.
Caro Yurixx!
Hai scritto:
La regressione lineare rimuove solo la componente lineare dei dati originali, cioè, semplicisticamente, riduce l'RMS complessivo per l'RMS della regressione lineare.
Se ci fosse una componente non lineare, la mancanza di dipendenza temporale dell'RMS della serie detrended non è evidente.
Come illustrazione, possiamo guardare GBPCHF W1 dal 2002.03.31 ad oggi.
Nell'intervallo finale qui l'RMS sembra diminuire.
Grazie.
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
La qualità del campione sarà essenziale in questo caso. Selezionando una lunghezza "fuori tendenza" si corre il rischio di catturare parte della tendenza che è andata via, o di sottocampionare parte di quella attuale. Con tutte le conseguenze che ne derivano.
Buona fortuna e in bocca al lupo per il superamento delle tendenze.
Faccio un ciclo di canali da 45 (è chiaro) a 1000 bar. (1000 barre sui grafici a 15 minuti sono 10 candele giornaliere, penso che sia sufficiente per i grafici a 15 minuti). Su questi 955 kanals trovo i valori RMS e scelgo il canale dove l'RMS è minore (al momento), anche se non dimentico il principio di potenzialità :) È vero, non ho ancora applicato questo metodo - uno, e visivamente questo metodo di selezione non sempre cattura i canali lontani - due.
Forse, quando organizzerò i primi tre canali, molte domande spariranno come non importanti.
Incoraggio un'ulteriore cooperazione/sviluppo senza mettere i codici. La metodologia è sufficiente e molto più interessante. Come ultima risorsa, potremmo avere uno scambio uno a uno.
Caro Yurixx!
Hai scritto:
La regressione lineare rimuove solo la componente lineare dei dati grezzi, cioè, semplicisticamente, riduce l'RMS complessivo per l'RMS della regressione lineare.
Se fosse presente una componente non lineare, la mancanza di dipendenza temporale dell'RMS della serie detrended non è evidente.
Come illustrazione, possiamo guardare GBPCHF W1 dal 2002.03.31 ad oggi.
Nell'intervallo finale qui l'RMS sembra diminuire.
Grazie.
Sbagliato. Due serie casuali che differiscono solo per la componente lineare del trend hanno la stessa varianza. Le cifre nel file Excel lo confermano, infatti ho volutamente messo una freccia rossa per accentuare .
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Удачи и попутных трендов.
Faccio un ciclo di canali da 45 (questo è comprensibile) a 1000 bar. (1.000 barre su 15 minuti sono 10 candele giornaliere, penso che sia sufficiente per 15
minuti). Su questi 955 kanals trovo i valori RMS e scelgo il canale dove l'RMS è minore (al momento), anche se non dimentico il principio di potenzialità :) È vero, non ho ancora applicato questo metodo - uno, e visivamente questo metodo di selezione non sempre cattura i canali lontani - due.
Forse, quando organizzerò i primi tre canali, molte domande spariranno come non importanti.
Incoraggio un'ulteriore cooperazione/sviluppo senza mettere i codici. La metodologia è sufficiente e molto più interessante. Come ultima risorsa, potremmo avere uno scambio uno a uno.
Ho già scritto brevemente: costruire oscillazioni sugli estremi a partire da circa 180 giorni fa. Non c'è bisogno di andare oltre - il risultato sarà lo stesso. Tutte le barre che compongono il trend dovrebbero andare da estremo a estremo (gli estremi dovrebbero essere inclusi nelle zone di inversione ;) ) - allora è una questione di tecnica - si identifica l'ultimo canale attivo e lo si stende. Da lì il grado di annidamento o di dettaglio.
Scegliere dal sottoinsieme risultante.
Buona fortuna e buone tendenze.
I valori all'inizio e alla fine della freccia rossa nel tuo file sono diversi, e di solito maggiore è la differenza, più forte è la pendenza della regressione lineare.
È vero, la differenza non è uguale all'RMS numerico della regressione lineare, e parlando di questa diminuzione di Yurixx intendevo, figurativamente, la causa del suo verificarsi, non il metodo di stima.
Non ho visto subito che la differenza risulta essere insignificante, e infatti non dovrebbero essere diversi, poiché la componente lineare viene rimossa quando si calcola l'RMS tenendo conto dell'aspettativa di errore.
Ma nel mio post non intendevo RMS degli errori LR, ma RMS della linea LR. E anche l'RMS dei dati grezzi, non l'RMS delle differenze tra valori successivi.
Mi scuso per essere stato di nuovo poco chiaro.
Scegliere dal sottoinsieme risultante.
Buona fortuna e buone tendenze.
Ci siamo dimenticati dell'elefante, grazie. A volte c'è una tale cecità psicologica, quando non si riesce a vedere la foresta per gli alberi. Ho già fatto uno script che mette i limiti dei canali (prima e ultima barra), l'unica cosa che resta da fare è insegnare ai canali a ricostruirsi secondo il movimento di queste linee verticali, ma non è difficile.
Qualcosa come questo zigzag?
Sono d'accordo. Anche se sarebbe meglio fare a meno dei frammenti di codice.
Per esempio l'immagine Vladislav mi ha detto più di qualsiasi frammento.
E in generale credo che la questione della distribuzione del sistema, così come la sua commercializzazione (non per uso personale) sia l'unica prerogativa dell'autore del metodo.
Rosh, in linea di principio la derivazione delle equazioni stesse è ovvia. Con questo è tutto chiaro. Ma capisco che state usando delle medie per x e y. Cioè, state semplicemente risolvendo un'equazione con metodi chiari di algebra lineare. Ma quello che non capisco è quanto segue. È davvero possibile sostituire semplicemente le medie dei campioni in queste formule e ottenere esattamente ciò di cui abbiamo bisogno? Potrebbe dare una prova di questo? L'indicatore ANG3110 funziona secondo questo principio? Penso che
sarebbe più logico risolvere N sistemi di questo tipo per N barre e dal campione di matrici ottenute a,b,c determinare l'aspettativa di ogni parametro e usarla come parametro per la parabola approssimativa. O mi sbaglio?
C'è stato un tale pensiero, in linea di principio ho anche pensato di fare la media dei coefficienti di regressione lineare con questa metodologia, ma finora nessuna fortuna. Vale la pena di scavare in questa direzione o no?