una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 54
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Beh, ho già scritto sopra. Sto solo calcolando i quantili per costruire gli intervalli di confidenza. In che altro modo può essere usato? Bulashev ha scritto come calcolare proprio questi quantili in Excle. In generale ho lo stesso file che hai postato sopra, ma solo per la distribuzione di Student. Ecco la differenza. Pensate come potete applicare la distribuzione di probabilità normale a un campione di 30 barre, per esempio, se ci sono solo poche barre? Basta confrontare i quantili della distribuzione di Student a diversi gradi di libertà e tutto diventerà subito chiaro.
"Se non c'è differenza - perché pagare di più?" :)
solandr, confronta il comportamento del diagramma a diversi valori di N e il problema scompare.
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/Student.zip
A proposito, volevo chiederti - non hai provato a usare il Chi quadro? Forse Vladislav ci ha provato? Da un lato - ridondanza, quando non siamo sicuri che l'approssimazione debba obbedire a una distribuzione normale, dall'altro - anche un criterio di selezione del campione.
Francamente, è la differenza a diversi valori di N che mi interessa. La distribuzione di Student, rimanendo qualitativamente la stessa nella forma, cambia i suoi parametri quantitativi a diversi gradi di libertà. Quando il numero di gradi di libertà è molto grande, dovrebbe coincidere con la distribuzione normale. Quando il numero di gradi di libertà è piccolo, differisce dalla distribuzione normale.
La distribuzione di Student a diversi gradi di libertà:
Per una probabilità del 99%:
q(30 barre)=2.750
q(100 barre)=2.626
q(300 barre)=2.593
q(1000 barre)=2.581
Se pensate che una differenza del 6% tra il valore del quantile per 30 barre e 1000 barre non valga la sofferenza supplementare, è una vostra scelta personale. Io ho un'opinione leggermente diversa.
Hee square non l'ha provato. Anche se, dopo aver letto Bulashev, ho avuto questi pensieri all'inizio. Ma non ci darà nulla perché non si vedrà comunque la distribuzione normale nel campione reale. Usiamo solo prove inconfutabili che un GRANDE campione avrà una distribuzione normale. I nostri 30-1000 bar possono essere chiamati GRANDI solo per un tratto.
In linea di principio, non credo che ci sia alcuna differenza, ma per un innato parassita, ho fatto un diagramma e questa è la fine dello Steudent. Posso supporre che se si calcolano gli intervalli attraverso le probabilità, l'errore può raggiungere il 6%, ma se si mette il cavallo davanti al carro (calcolando la probabilità attraverso la deviazione dal centro della regressione), non supererà lo 0,6
Rosh, come pensi di fare trading con questa strategia? Senza impostare gli stoploss, ma utilizzando solo le probabilità attuali? A giudicare da quello che hai detto per dimostrare che non c'è differenza tra le due distribuzioni, sembra che senza alcuno stoploss. In realtà il 6% di differenza significa 5-10 pip di differenza nell'impostazione dello stoploss. Questo è tutto! Se sia molto o poco, non posso giudicare poiché non ho controllato personalmente. Forse avete completamente ragione.
Bulashev usa il metodo di Student nel suo esempio di metodi statistici nel capitolo 10, pagina 147. E lo fa con 816 punti nel campione!
Dato che non sono un grande esperto nel campo della statistica, ho fatto come Bulashev e mi sono sistemato. Se avete il desiderio di dimostrare qualcos'altro, sarete felici di vedere il risultato finale, che si ottiene sulla base di una distribuzione normale.
trova i coefficienti di regressione lineare Y=A*X+B. Inoltre, fissiamo un intervallo di confidenza, per esempio 95% (P=0,95), e cerchiamo di trovare i limiti di questo intervallo (cioè i limiti tali che i prezzi nel 95% dei casi si trovano a una distanza +- delta Y dalla linea di regressione centrale).
Usando le proprietà della distribuzione normale, farei una cosa semplice: due sigma ciascuno dal centro della regressione lineare (2 sigma dal centro sono anche ~95%). Finché il numero_in_intrevalue/totale_numero <=95% - il canale ha diritto alla vita.
Datemi la vostra metodologia sotto forma di formule, e la metterò in Excel per confrontarla con una distribuzione normale.
Grazie per il riferimento a questa sezione di Bulashev, altrimenti nessuno sa quando ci sarei arrivato :)
Stop-loss è una canzone diversa, finora ho solo la sua melodia, e suona in modo tale che si può sentire solo un'ottava più bassa :)
Sto facendo la stessa cosa - sto mettendo da parte i sigma. Solo quanti sigma differire dalla linea centrale è determinato dalla regola di Student (usando l'esempio di Bulashev). Non sto cercando di determinare la fattibilità di un canale per il trading, cioè considero un canale valido se i prezzi non sono fuori dall'intervallo del 99%. Sto semplicemente cercando di ripetere la metodologia di Vladislav (almeno per come la intendo io) - trovare prima la zona di svolta e non determinare per quanto tempo il canale esisterà - è in generale un compito ingrato e lo stesso indicatore Hurst non ti darà il tempo esatto della sua scomparsa finché quel tempo non sarà molto vicino (o sarà già passato) il che non è molto conveniente nell'applicazione pratica. Vladislav ha detto all'inizio che l'entrata nel mercato è nella zona di inversione, e poi se la posa ha successo, allora la domanda è sul tempo di tenuta di una posizione già aperta, e non di essere aggiunto nel mezzo dell'intervallo di fiducia, quando il canale è formato e stabile. Quindi entrerai (sarai aggiunto) in un canale stabile, che di per sé è molto rischioso. Anche se, d'altra parte, il concetto stesso di canale è molto flessibile nel tempo. Forse hai intenzione di entrare (essere aggiunto) solo in canali a lungo termine (diverse settimane di lunghezza), in questo caso sono completamente d'accordo con te, se sul confine di questo grande canale ci sono tutti i segni di zona di inversione, agisco allo stesso modo come fai tu. Beh, se avete intenzione di catturare canali di 1-2 giorni ed entrare in questi canali, allora naturalmente c'è un rischio maggiore.
Una zona pivot può essere solo una sovrapposizione di diverse zone di probabilità di diversi canali e può contribuire con MareiMaz (avvicinarsi al livello MM secondo il sistema di Vladislav significa prendere posizione e fino a quel momento il consigliere può facilmente appisolarsi).
In secondo luogo, l'imposizione del criterio sul canale di regressione (convergenza RMS) introduce alcune gravi contraddizioni: abbiamo un canale lineare, e secondo il criterio l'espressione R/S crescerà linearmente nel tempo, così come N/2. Finché siamo nel canale, il criterio di Hurst non cambierà, e quando cambia, non siamo più nel canale, non è divertente :)
Questo può essere risolto in due modi:
1) costruiamo il canale a hovels, poi scendiamo a 15 minuti, R rimane lo stesso, anche l'RMS non cambia molto ma N/2 aumenta di due volte, quindi abbiamo artificialmente dimezzato l'indice Hearst nel canale - non è ~0.6 ma ~0.3
2) ricostruiamo il canale rompendo l'intervallo di confidenza e in qualche momento diventa più piatto (le linee si allontanano e il canale diventa più lungo) e lì Hirst mostra una possibile inversione. Ma ho guardato più attentamente e sono arrivato a una conclusione - H<0.5 significa piuttosto un rimbalzo dal confine del canale che un'inversione di tendenza (canale).
Al contrario, entrare in un canale stabile è meno rischioso: è a questo che servono gli intervalli di confidenza, quindi si ottiene un canale stabile e si aspetta la correzione verso l'area del 5% e si entra lì con un rischio minimo. Pensavo che avessimo la stessa interpretazione del rischio :(
Vladislav non ha detto nulla sulla sintonizzazione su diversi timeframe. Non vedo nemmeno l'utilità di impostare su diversi timeframe. Per quanto ho capito, lei sta inventando il suo approccio al problema. Beh, forse avrà anche molto successo. Stiamo aspettando i primi risultati dell'Expert Advisor utilizzando il tuo sistema. Inoltre non capisco bene la tua supposizione sull'indice Hearst che cambia di un fattore 2, se il TF differisce di un fattore 4. Per quanto immagino per un canale tracciato su diversi timeframe, il valore di Hearst dovrebbe differire SOLO per la quantità di errore derivante dal diverso numero di gradi di libertà, se volete(la distribuzione di Student probabilmente gioca qualche ruolo qui, a proposito), e non nel modo che dite in quella frase.