una strategia di trading basata sulla teoria dell'onda di Elliott - pagina 60
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solandr 15.05.06 19:09
Vladislav 15.05.06 21:18
Ho letto il tuo calcolo nell'undicesima pagina. Ma il fatto è che si calcola usando la formula log(R/S)/log(0,5*N) e ho deciso di scrivere un algoritmo più accurato per il suo calcolo, è leggermente diverso. Open[] è preso come afflusso (hai l'array viborka[i] se ho capito bene), mentre Rosh, per esempio, offre di prendere il delta, che farà una grande differenza nei risultati a mio parere
Non è l'Hurst medio che viene calcolato, ma due coordinate Y=Log(R/S) e X=Log(N). E anche cosa farne è apparentemente chiaro.
C'è un'equazione Y=Y(X) che assomiglia a questa: Log(R/S) = H*Log(N) + A. Devi costruire una regressione lineare e determinare il suo coefficiente e il termine libero. Hurst è il suo coefficiente.
E solo il rapporto dei logaritmi non è affatto Hurst.
IMHO
Ho già scritto nel post sopra che la metodologia usata da Vladislav ha un'aggiunta MOLTO MOLTO VANTAGGIOSA rispetto alla metodologia descritta come esempio classico nel libro. Ha proposto la sua variante di calcolo dell'indice di Hurst per un canale di regressione lineare. A giudicare dalla mia esperienza il suo metodo funziona abbastanza bene per 1-3 giorni nel prossimo futuro. Anche se se siete in grado di suggerire il vostro metodo di calcolo di Hearst, sarà molto interessante vederlo. L'unico svantaggio della metodologia di Vladislav è forse il seguente. Se prendiamo un campione di più di 2 settimane sul periodo M30, l'indice Hurst per esso è sempre inferiore a 0,5. Da un lato si può sostenere che un canale così lungo è vicino alla sua fine, ma dall'altro si può usare l'indice di un campione così lungo per una previsione solo indirettamente (con un piccolo coefficiente di ponderazione) come questa o quella ipotesi di conferma. Secondo la mia opinione soggettiva, c'è una certa regione di lunghezza del campione, per la quale le cifre di Hearst ottenute dal metodo proposto da Vladislav sono veramente prognostiche. Cioè, se si prevede di mantenere le posizioni per 1-2 giorni, è sufficiente essere guidati dalle cifre di Hurst calcolate per campioni di lunghezza minima fino a 1 mese. Campioni più lunghi non contribuiranno molto al risultato finale (ovviamente in termini di utilizzo di Hearst Ratio di per sé).
Non è la media Hurst che viene calcolata, ma le due coordinate Y=Log(R/S) e X=Log(N). E anche cosa farne sembra essere chiaro.
C'è un'equazione Y=Y(X) che assomiglia a questa: Log(R/S) = H*Log(N) + A. Dobbiamo costruire una regressione lineare e determinare il suo coefficiente e il termine libero. Hurst è il suo coefficiente.
E solo il rapporto dei logaritmi non è affatto Hurst.
IMHO
Questo è quello che faccio!
Ciao Rosh.
Se non ti dispiace, vorrei parlare con te in privato.
Per favore, fatemi sapere la vostra posta.
Rosh, se questa comunicazione ha già avuto luogo e se non è più un segreto commerciale, potresti condividere la tua valutazione generale della strategia di Alex Niroba?
Ha davvero sviluppato qualcosa che può essere applicato nella vita con almeno 1,5...2,0 di redditività? - Semplice curiosità ;o). E se c'è qualcosa nel Forex, che è possibile calcolare con formule, e stiamo andando in giro, perdendo tempo per niente :o)?
Ho già scritto nel post precedente che la metodologia usata da Vladislav ha un'aggiunta MOLTO VANTAGGIOSA alla metodologia descritta come esempio classico nel libro. Ha proposto la sua variante di calcolo dell'indice di Hurst per un canale di regressione lineare. A giudicare dalla mia esperienza il suo metodo funziona abbastanza bene per 1-3 giorni nel prossimo futuro. Anche se se siete in grado di suggerire il vostro metodo di calcolo di Hearst, sarà molto interessante vederlo. L'unico svantaggio della metodologia di Vladislav è forse il seguente. Se prendiamo un campione di più di 2 settimane sul periodo M30, l'indice Hurst per esso è sempre inferiore a 0,5. Da un lato si può sostenere che un canale così lungo è vicino alla sua fine, ma dall'altro si può usare l'indice di un campione così lungo per una previsione solo indirettamente (con un piccolo coefficiente di ponderazione) come questa o quella ipotesi di conferma. Secondo la mia opinione soggettiva, c'è una certa regione di lunghezza del campione, per la quale le cifre di Hearst ottenute dal metodo proposto da Vladislav sono veramente prognostiche. Cioè, se si prevede di mantenere le posizioni per 1-2 giorni, è sufficiente essere guidati dalle cifre di Hurst calcolate per campioni di lunghezza minima fino a 1 mese. I campioni più lunghi non daranno un contributo troppo grande al risultato finale (ovviamente in termini di utilizzo di Hearst Ratio di per sé).
È quello che sto cercando di scrivere il calcolo del rapporto Hearst nel modo classico e più accurato. Mi preoccupa solo il fatto che i valori di questo coefficiente a parità di parametri di ingresso sono molto diversi dai metodi proposti in precedenza.
Dopo tutto, l'unico input dell'algoritmo è un array che simboleggia l'afflusso e la lunghezza di questo array. E il risultato è incredibilmente diverso. Lo attribuisco ai miei possibili errori finora, e chiedo aiuto per capirlo.
Mi dispiace di essere entrato, significativamente dopo aver discusso questo argomento, ma è così che è andata a finire. Probabilmente non è più così rilevante. Ma spero ancora che qualcuno possa aiutare a risolvere le mie domande.
Per applicare l'approccio suggerito nel libro, dovete fare esattamente le stesse cose che sono descritte nel libro. Il libro dà un esempio dettagliato per il SOLO traffico MARRONE! Cioè, mostra come un campione di "afflussi" di moto browniano dovrebbe apparire visivamente a diversi coefficienti Hurst. Se prendete un generatore di numeri casuali e poi create transazioni interdipendenti nel rumore bianco impostando la loro probabilità di accadimento, otterrete più o meno le stesse immagini del libro. Cioè si otterrà prima il rumore di osservazione frattale (un campione di "affluenti"), sommandolo si otterrà il moto fisico di qualcosa (in questo caso l'oscillogramma del rumore browniano). Dall'ampiezza del moto fisico vedrete che più grande era il vostro fattore Hearst (probabilità di transazioni interdipendenti), più grande risultava la diffusione dell'ampiezza del moto fisico stesso. Cosa possiamo capire in definitiva dall'esempio del libro? Possiamo solo capire quello che ho già detto: "maggiore è il rapporto Hearst (probabilità di transazioni interdipendenti), maggiore è l'ampiezza dell'ampiezza del movimento fisico stesso". Poi rispondi solo, per favore, cosa ci dà esattamente questa informazione in termini predittivi? Posso rispondere precisamente - NULLA, tranne quello che ho scritto 2 volte (determiniamo solo il grado di interdipendenza delle transazioni)! Cosa fanno gli autori dopo nel libro? Applicano il calcolo proposto (analisi del moto browniano) a diversi mercati di capitale. Su tutti i mercati (o quasi) l'indice Hurst è superiore a 0,5, in particolare per EURUSD è 0,64, se non mi dimentico. E poi? BENE, NULLA! A parte il fatto che sappiamo che gli scambi sui mercati sono per lo più interdipendenti. Ma supponiamo di saperlo sempre, che la gente sia più propensa ad andare con la tendenza che contro di essa, guardando in che direzione si è mosso il prezzo ieri. A causa di questo ci sono periodi di chiara tendenza nei mercati basati sul movimento precedente. È ovvio per tutti. E Vladislav ha cercato di applicare questo approccio per prevedere i canali di regressione lineare. Cioè, ha VARIABILMENTE cambiato il modo di calcolare le "maree" sul movimento di prezzo esistente per rispondere alla domanda "Cosa succederà al canale in un futuro molto prossimo - continuerà o finirà la sua esistenza".
Di nuovo tornando agli esempi di moto browniano del libro possiamo dire quanto segue. Un diverso coefficiente di Hurst ottenuto per i campioni (o al contrario campioni con un dato coefficiente) non può portare informazioni sul fatto che il moto browniano continuerà o si fermerà. Pensate logicamente, se nel vostro moto browniano in un campione reale il coefficiente di Hurst è significativamente inferiore a 0,5, allora quali conclusioni si possono trarre? Giusto - solo che non c'è quasi nessun moto browniano nel campione e non che il moto browniano sta per finire, cosa che dobbiamo sapere in relazione al mercato! Anche l'esempio inverso. L'indice Hurst per il moto browniano significativamente maggiore di 0,5 ci dice solo che il moto browniano è chiaramente presente nel campione (le operazioni sono significativamente interdipendenti in natura) e non che il moto browniano continuerà in futuro. Inoltre, il fatto che il moto browniano, che sia presente o meno, porta al fatto che ciò che vediamo sull'oscillogramma, per esempio, si dimenerà intorno allo zero senza darci alcuna informazione su come possiamo guadagnare su di esso, se il mercato ha esattamente la stessa natura del moto browniano. Dovete solo pensarci bene prima di progettare il vostro sistema di calcolo degli indicatori per ottenere esattamente ciò di cui avete bisogno.
Ha davvero sviluppato qualcosa che può essere applicato nella vita con una redditività di almeno più di 1,5...2,0? - Semplice curiosità ;o). E se c'è qualcosa nel Forex, che è possibile calcolare con formule, e stiamo andando in giro, perdendo tempo per niente :o)?
Alex Niroba voleva ottenere una consultazione sulla possibilità in linea di principio di creare un indicatore dalla sua descrizione in MQL4. Ho dato una risposta definitiva. Credo che sia soddisfatto. Non posso valutare la sua strategia.