una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 59

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<br / translate="no"> Ci sono alcune domande:
1. Cosa prendere per l'afflusso? Il prezzo pieno, la differenza di modulo, solo la differenza positiva? In altre parole, il concetto di "afflusso" nel metodo in questione ha qualche effetto sulla preparazione dei dati? O i dati da indagare devono essere presi come l'afflusso. Intuitivamente, per esempio, ho preso il prezzo di chiusura nei miei calcoli.


L'afflusso è anche afflusso in Egitto. Cioè, nell'interpretazione classica è necessario prendere la differenza Close[i]-Close[i+1]. Dalla mia lettura di Peters.
 

Есть несколько вопросов:
1. Что брать за приток? Полную цену, разность по модулю, только положительную разность? Другими словами, имеет ли понятие «приток» в рассматриваемом методе влияние на предварительную подготовку данных? Или следует за приток принимать данные, которые надо исследовать. Я интуитивно, к примеру, взял в расчетах цену закрытия.


Un afflusso è anche un afflusso in Egitto. Quindi l'interpretazione classica è quella di prendere la differenza Close[i]-Close[i+1]. Dalla mia lettura di Peters.


Grazie. Ma la differenza Close[i]-Close[i+1] è spesso negativa (potrebbe essere OK in Egitto).
La differenza è modulo o come è? E dove posso leggere le opere del signor Peters?
 
Era qui - http://stock01.narod.ru/ E in realtà solandr ha dato un link in questo thread a qualche dipartimento di astronomia, ed è lungo 3 pagine.
 
Era qui - http://stock01.narod.ru/ E in realtà solandr ha dato un link in questo thread a qualche dipartimento di astronomia, ed è lungo 3 pagine.


Probabilmente mi è sfuggito leggendo il materiale del forum.
 
Ho letto diversi capitoli di "Chaos and Order in Capital Markets" di E. Peters sul calcolo dell'indice Hearst. Non ho trovato nulla su "cos'è un afflusso".

Dal mio punto di vista tecnico Close[i]-Close[i+1] è molto diverso dalla serie Close[i]. Nella sua essenza è una serie molto diversa. Se lo prendi modulo, probabilmente assomiglia a un grafico di profitti potenziali, e sembra discutibile fare ipotesi per Close[i] basandosi sulla sua differenza. Ma cosa succede se, per esempio, voglio analizzare i profitti? Devo prendere la differenza dalla differenza? Mi sembra che dovrei semplicemente prendere Close[i] per l'afflusso, se voglio analizzare Hearst per esso e non la sua differenza.

Nei miei calcoli sono confuso dall'afflusso medio. O devo prendere un numero calcolato per N per tutte le n osservazioni o per ogni n su un segmento da 1 a N devo calcolare il suo afflusso? Chi risponderebbe?
 
Il livello del serbatoio... cambia... in modo casuale. C'è più acqua che entra, poi ce n'è meno. Quindi c'è una differenza tra l'afflusso e il deflusso. Questa è la differenza che fa fluttuare il livello. Dobbiamo capire se i cambiamenti di livello sono casuali o hanno una tendenza, dobbiamo sapere se si sta prosciugando o straripando. Quindi, misuriamo il livello dell'acqua ogni anno e otteniamo un grafico. Dobbiamo anche capire dal grafico se si tratta di un incidente o di una tendenza. Il livello massimo dell'acqua meno il minimo è il nostro spread. Le variazioni tra anni successivi sono variabili casuali. Misurare la deviazione standard per N anni e confrontarla con lo spread. Se il rapporto è troppo grande - non è una possibilità, se è piccolo - significa che il livello non sarà rotto né verso l'alto né verso il basso. È lo stesso con il prezzo - dovremmo confrontare l'oscillazione del prezzo con gli incrementi casuali di questo prezzo.
 
grasn, pagina 12 mostra l'algoritmo per calcolare l'indice Hearst secondo le raccomandazioni di Vladislav. Leggi i post
solandr 15.05.06 19:09
Vladislav 15.05.06 21:18
 
Sullo stesso sito c'è Fractal Analysis di E. Peters.
Lì, da qualche parte a pagina 69, c'è una ricetta per contare. 69 c'è una ricetta per il calcolo.
Se ho capito bene, si usa il log(Close[i]/Close[i+1]) e tutte le partizioni in segmenti uguali di lunghezza da 1 a N.
 
Sullo stesso sito c'è "Analisi frattale" di E. Peters. <br/ translate="no"> C'è una ricetta per contare da qualche parte su p. 69 c'è una ricetta per il calcolo.
Se ho capito bene, usa log(Close[i]/Close[i+1]), e usa anche tutte le partizioni in segmenti uguali di lunghezza da 1 a N.


La log-normalizzazione è rilevante soprattutto per i titoli con un lungo orizzonte temporale.
 
Il livello del serbatoio... cambia... in modo casuale. Più acqua entra, meno acqua esce. Quindi c'è una differenza tra l'afflusso e il deflusso. Questa è la differenza che fa fluttuare il livello. Dobbiamo capire se i cambiamenti di livello sono casuali o hanno una tendenza, dobbiamo sapere se si sta prosciugando o straripando. Misuriamo il livello dell'acqua ogni anno e otteniamo un grafico. Dobbiamo anche capire dal grafico se si tratta di un incidente o di una tendenza. Il livello massimo dell'acqua meno il minimo è il nostro spread. Le variazioni tra anni successivi sono variabili casuali. Misurare la deviazione standard per N anni e confrontarla con lo spread. Se il rapporto è troppo grande - non è una possibilità, se è piccolo - significa che il livello non sarà rotto né verso l'alto né verso il basso. È lo stesso con il prezzo - dovremmo confrontare lo spread di prezzo con gli incrementi casuali di questo prezzo. <br / translate="no">.


Ho capito bene che nel nostro caso prendiamo Close[i] "come se" per il livello nel serbatoio? Se è così, l'afflusso sarà il modulo della differenza Close[i]-Close[i+1]?
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