Condizioni di mercato - piatto o tendenza? Quale domina? - pagina 9
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Script di komposter leggermente modificato. Ora scrive la tendenza e le percentuali piatte per ogni segmento successivo di Sample di una zona in un file. Se usiamo questi dati per disegnare sequenze cronologiche di percentuali di tendenza per le zone con soglie di 20, 30, 40 e 50 punti, otterremo il seguente quadro. Interpretate a vostro piacimento :).
TFA
P.S. Ho completamente dimenticato, l'immagine per Sample = 100.
Se si registra e si cronometra, si può disegnare un'immagine simile ma sincronizzata.
TFA
Ma ho un'altra idea: vedere quale percentuale di queste "tendenze" si perde nell'analisi in tempo reale.
Se almeno la metà delle tendenze sono rilevate correttamente fin dall'inizio - è un mega-grido =)
Sfortunatamente, nulla può essere rilevato in anticipo. Ma la "gravità" può essere rapidamente calcolata come segue:
Sommare tutti i segmenti di tendenza per altezza in np
Aggiungere tutti i segmenti piatti all'altezza del punto
Sottrarre uno dall'altro (il più piccolo dei due) meno lo spread *numero di tutti i segmenti
Un confronto delle somme delle lunghezze nelle barre F/T sarebbe anche interessante e penso anche più rivelatore
Vorrei tornare alle statistiche. Per farlo, dobbiamo avere un quadro più dettagliato. Cioè dovremmo avere la seguente tabella
È ancora più corretto e bello ottenere la distribuzione dei segmenti risultanti. È chiaro che per un segmento piatto la limitazione sarà la larghezza dell'intervallo specificato (canale).
Ma ci piacerebbe vedere la concentrazione di base (e come coincide con il valore medio).
Per il segmento di tendenza non ci sarà limite al valore massimo e sarà limitato dalla sua presenza nella storia. Questo può servire come punto di partenza per i calcoli necessari
in alcuni TS. La distribuzione dei segmenti di tendenza è più istruttiva di quella dei segmenti piatti e dovrebbe essere più vicina alla normale (gaussiana). La concentrazione di base può anche
essere usata nello sviluppo della ST.
Script di komposter leggermente modificato. Ora scrive la tendenza e le percentuali piatte per ogni segmento successivo di campione di WP in un file. Se con questi dati disegniamo sequenze cronologiche di percentuali di tendenza per le zone con soglie di 20, 30, 40 e 50 punti, otterremo il seguente quadro. Interpretate a vostro piacimento :).
P.S. Completamente dimenticato, immagine per Sample = 100.
Per favore, spiega cos'è il "campione consecutivo"? È come la percentuale è cambiata dal punto di riferimento? Cosa c'è sull'asse delle x?
Eri tu che contavi il rapporto delle sezioni di tempo? Come sarebbe il rapporto in pp?Vorrei tornare alle statistiche. Per farlo, dobbiamo avere un quadro più dettagliato. Cioè dovremmo avere una tabella come questa
Per favore, spiega cos'è il "campione consecutivo"? È come è cambiata la percentuale rispetto al punto di riferimento? Cosa c'è sull'asse x?
Eri tu che contavi il rapporto delle trame temporali? Come sarebbe il rapporto in pp?Sample - il numero di segmenti a zig zag sulla sezione della storia, per i quali viene calcolato il rapporto trend/float. Cioè lo script originale di komposter lo calcola per tutta la storia, mentre la mia modifica divide questa storia in pezzi consecutivi e analizza indipendentemente ciascuno di essi. La lunghezza dei pezzi è tale che ognuno di essi contiene esattamente Sample (che è 100 in questo caso) segmenti zigzag. Così, l'asse orizzontale nella prima immagine rappresenta solo il numero di indice di un segmento della storia, mentre la seconda immagine rappresenta la differenza tra il tempo della fine del segmento e il tempo della prima barra nella storia, in minuti.
A proposito, i dati per le immagini sono derivati da eurusd5, dalla metà del 2004.
Cosa si intende per "rapporto in pp" non ho capito bene, quale rapporto con cosa esattamente?
Sample - il numero di segmenti a zig zag sulla sezione della storia per i quali viene calcolato il rapporto trend / flat. Cioè, lo script originale di komposter lo calcola per tutta la storia, mentre la mia modifica divide la storia in parti consecutive e lavora indipendentemente su ciascuna di esse. La lunghezza dei pezzi è tale che ognuno di essi contiene esattamente Sample (che è 100 in questo caso) segmenti zigzag. Così, sull'asse orizzontale nella prima immagine, è il numero di indice di un segmento della storia, e sulla seconda - la differenza tra il tempo di fine del segmento e il tempo della prima barra nella storia, in minuti.
Grazie. Ora ho capito. Sembra che più ampio è il canale, maggiore è la resilienza
Ed è anche interessante in quali momenti (date) di tempo sono stati osservati i picchi massimi. In particolare con un canale da 50pp?
Non capisco bene cosa si intende per "rapporto in pp", qual è il rapporto con cosa esattamente?
Lo script, che è stato fatto da Andrey e corretto da te, considera la lunghezza dei segmenti ottenuti in barre (cioè il numero di barre sul segmento)
Ho un suggerimento per calcolare l'altezza in punti (pps) dei segmenti piatti e di tendenza ottenuti rispettivamente, e anche per confrontarli.
Presumo che otterremo la dipendenza inversa e di conseguenza l'equilibrio del mercato. Ci sono più punti in un tempo più breve e meno punti in un tempo più lungo. Come sarà nella realtà?
Prendilo, firmalo =)
Ho fatto una nuova versione, le statistiche appaiono così ora:
Tutti coloro che hanno scaricato l'indicatore da questo thread - rinominatelo in "ZZm-fx-txt.mq4"!
PS: l'altezza delle barre (in pip) è contata dai raggi ZigZag. In linea di principio, c'è un'opzione per contare per segmenti costruiti. Non so come farlo correttamente.
Ricevere, firmare =)
PS: l'altezza dei segmenti (in punti) è contata dai raggi ZigZag. In linea di principio, c'è la possibilità di contare per segmenti costruiti. Come farlo bene - non lo so.
Tutto molto bello! Ma richiede un po' di messa a punto:
I segmenti di altezza (segmenti) devono essere sicuri di contare quelli che sono costruiti. Propongo di dare loro un nome. Per esempio: TFS (segmenti trend-flat) o TFO (segmenti). Se contiamo le lunghezze dei segmenti ZZ, i segmenti di tendenza saranno due volte più larghi della larghezza del canale. Anche i segmenti piatti aumenteranno, ma non tanto quanto i segmenti di tendenza.
La loro interpretazione è la seguente. Se la statistica ci mostra un vantaggio dei segmenti di tendenza, per esempio, allora selezioniamo la condizione di aprire posizioni su una rottura del canale. Quindi la somma dei segmenti di tendenza è un profitto in pip mentre la somma dei segmenti piatti è una perdita in pip. Questo se apriamo le posizioni "direttamente" senza trucchi.
C'è un altro punto controverso. Ho indicato dei punti sui bordi opposti del canale GZ (su cui sono stati ottenuti i TFS) per la percezione e la possibile facilità di calcolo. Tuttavia, è possibile un'interpretazione leggermente diversa. Non influenza il valore in pps, ma il numero di barre, cioè il tempo trascorso nello stato trend/flat ha un effetto significativo. In realtà si scopre che otteniamo un segnale di un nuovo trend o flat quando il prezzo raggiunge il confine del canale. Se ci avviciniamo in modo formale, non cambierà quasi nulla. I TFS ottenuti si sposteranno e il risultato complessivo sarà quasi inalterato. Perché sia i segmenti piatti che quelli di tendenza saranno spostati. Vedi Fig. 1.
Fig. 1
Tuttavia, se ci avviciniamo non formalmente, ma creativamente, sarebbe corretto finire il segmento di tendenza al massimo e "allungare" il segmento piatto all'inizio di un nuovo segmento di tendenza. Una tale disposizione influenzerebbe sostanzialmente le correlazioni temporali di TFS, poiché non solo le aree piatte aumenterebbero, ma anche le aree di tendenza diminuirebbero. Vedi Fig. 2
Fig2
Quanto è problematico implementare questo algoritmo? Penso che questo approccio al conteggio (stima) sia più obiettivo. Cosa ne pensate?