Volumi, volatilità e indice Hearst - pagina 3
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Per quanto riguarda la dimensionalità, ciò che cambia nel tempo, si possono usare cifre normalizzate. Il più convenientemente nell'intervallo da 0 a 1 all'interno di una finestra non temporale. Qualche tempo fa ho postato diversi indicatori che permettono di normalizzare volume, ATR, deviazione standard. Una variante dell'indicatore prende una finestra puramente rettangolare (a la Stochastic). Nell'altro - il canale adattivo.
Ecco, per esempio, un'immagine in cui il Renko adattivo è nella finestra 0, e StdDev, ATR e Volume normalizzati nel canale adattivo sono in sottofinestre. Puoi vedere chiaramente le rotture FALSE del canale Renko - infatti, è per questo che l'ho portato fuori - per mostrare l'utilità della stima della volatilità - puoi stimare dove sono l'impulso e dove la correzione.
Con Hearst, sarebbe comunque utile un maggiore ragionamento. Classicamente Hearst è la pendenza di una regressione lineare su un grafico log-logico. Questo metodo è insensibile alla presenza di un substrato, cioè alla presenza di un moltiplicatore costante a N. Lo sostituisci con la pendenza di una semiretta disegnata verso un punto dell'origine. Questo è corretto solo se i punti giacciono su una linea che passa per l'origine. Hai un grafico dei punti di diversi TF in coordinate Log(N) - Log(High-Low) ?
Hai assolutamente ragione, esattamente attraverso l'origine delle coordinate. Il grafico in coordinate Log(N) - Log(High-Low) non l'ho costruito, non ne vedo ancora la necessità. Al suo posto, posso offrirvi qualcosa di più interessante. Ricordate i problemi di geometria, che venivano risolti costruendo? Sembrerebbe che la procedura di costruzione sia completamente arbitraria. Ma se è corretto, porta al risultato giusto. E qui c'è qualcosa di simile.
Ricorda la costruzione di Hurst da parte di Peters? Lì, prima di contare qualcosa, ha preparato una serie. Con lui era necessario per una serie di ragioni. I valori di questa serie erano di qualsiasi tipo, quindi era necessaria una certa normalizzazione. Per fare questo, è stato calcolato l'RMS e la serie è stata normalizzata da esso. Anche l'RMS è stato calcolato e sottratto dalla serie per fornire una somma zero. E comunque non c'era tempo. Invece del tempo, ha usato i numeri di conteggio - gli stessi ticchettii. E, naturalmente, non poteva dire nulla sul coefficiente nella formula.
Abbiamo questa preparazione - la costruzione di una nuova serie, che ha caratteristiche tali da eliminare sia l'RMS che il coefficiente c dalla formula. Come risultato del collegamento alla griglia renko, la brutta curva del grafico dei prezzi a 5 cifre acquisisce le seguenti proprietà. Ogni tick cambia il prezzo di 1 punto (Peters poteva solo sognarlo). Cioè, tutti i rendimenti diventano +/-1. Quindi anche l'RMS = 1. Ora immaginate una situazione in cui il prezzo va sempre in una direzione. Il grafico dei prezzi è una linea retta, cioè R=N (per ogni 1 tick lo spread aumenta di +1 punto). Ovviamente, questo è il comportamento più alla moda, che dovrebbe portare a h=1. È così, perché R=N è la formula per la determinazione di h, dove N entra in 1° grado. Ma mostra anche che c=1 e non può essere altrimenti. Questo è, ovviamente, un caso limite, ma c deve essere lo stesso per tutti i casi.
A proposito, quelli a tre cifre sono ancora più stabili allora :) . Interessante.
A questo punto mi sono chiesto. :-) La spiegazione "sulle dita" che ho dato sopra non è collegata da nessuna parte alla dimensione del punto. Quindi non abbiate dubbi, per i punti a 3 cifre il risultato sarà lo stesso. Basta avere la metodologia di costruzione delle file per reggere. E, naturalmente, il reno-grid deve essere a 3 cifre.
Tuttavia, la differenza per il commerciante sarà significativa. Se un punto di 3 cifre contiene 10 pezzi di 4 cifre. 4 cifre, allora nel limite del cammino casuale browniano, un segno di spunta di 3 cifre dovrebbe contenere 100 pezzi. 4 cifre. Come si dice, senti la differenza. È come andare a un livello frattale completamente diverso (il tuo modo di dire orizzonte). Come passare da M15 a D1.
A proposito, la parola "stabilità" in qualche modo non si adatta qui. Non si tratta di stabilità, ma di quanto velocemente si espande il confine della portata. Se la serie è stazionaria, allora l'espansione di qualsiasi livello frattale raggiunge il livello successivo in un certo tempo, ecc. In questa situazione hai ragione - la volatilità sarà la stessa a tutti i livelli. Se la serie non è stazionaria, allora le fluttuazioni tra tendenza e reversione a un livello frattale che fa media possono dare un'immagine molto diversa al livello successivo.
Per quanto riguarda la dimensionalità, ciò che cambia nel tempo, si possono usare cifre normalizzate. Il più convenientemente nell'intervallo da 0 a 1 all'interno di una finestra non temporale. Qualche tempo fa ne ho postati alcuni che permettono la normalizzazione del volume, ATR, st.deviation.
Peter, la normalizzazione all'intervallo [0,1] è la mia forma preferita di rappresentazione dei dati. Tuttavia, questa normalizzazione può essere naturale e universale, o può essere piuttosto artificiale, per esempio sulla differenza (max - min) della finestra. Nel secondo caso è equivalente alla semplice compressione proporzionale. Questo non è molto informativo.
Purtroppo non conosco il contenuto del tuo metodo di normalizzazione, quindi non posso dire nulla. Soprattutto per quanto riguarda il razionamento del volume, che non credo abbia nulla a che fare con renko-channel.
Peter, la normalizzazione all'intervallo [0,1] è la mia forma preferita di rappresentazione dei dati. Tuttavia, questa normalizzazione può essere naturale e universale, o può essere abbastanza artificiale, come la differenza (max - min) di una finestra. Nel secondo caso, è equivalente alla semplice compressione proporzionale. Questo non è molto informativo.
Puramente in aritmetica non è equivalente alla compressione proporzionale se intendiamo un coefficiente duro per il quale si moltiplica il parametro da normalizzare. Se intendiamo qualcosa come i logaritmi, non fa differenza ai fini dell'identificazione del momento/correzioni.
Purtroppo non conosco il contenuto del tuo metodo di normalizzazione, quindi non posso dire nulla.
Lasciatemi spiegare il metodo. La figura nella sottofinestra inferiore mostra la deviazione st. e il canale adattivo. Questo è ciò che viene normalizzato da (risultato - 1° sottofinestra).
Soprattutto per quanto riguarda il razionamento del volume, che non credo abbia nulla a che fare con il canale renko.
Ora immaginate una situazione in cui il prezzo va sempre in una direzione. Il grafico dei prezzi è una linea retta, cioè R=N (per ogni 1 tick lo spread aumenta di +1 punto). Ovviamente, questo è il comportamento più alla moda, che dovrebbe portare a h=1. È così, perché R=N è la formula per la determinazione di h, dove N entra in 1° grado. Ma mostra anche che c=1 e non può essere altrimenti. Questo è ovviamente un caso limite, ma c deve essere lo stesso per tutti i casi.
E per il cammino casuale si può ottenere una formula generale? Ma non fate riferimento a Einstein, la sua formula del cammino casuale è per Close-Open e voi ne avete bisogno per High-Low. È fondamentale per voi che il coefficiente di proporzionalità nella formula del cammino casuale sia uguale a 1. Ma se è uguale a 1 per Close-Open (naturalmente, non ricordo la formula ma credo sulla vostra parola, deve essere 1 per Close-Open), allora deve essere diverso per High-Low da 1, perché High-Low è sempre più grande di Close-Open (intendo l'aspettativa, naturalmente).
Il mio punto è questo: quando ci si libera dell'influenza del filtraggio primario il valore proposto diventa una caratteristica abbastanza oggettiva. (E per i 4 punti su 5 punti, e ancora di più per i 3 punti, l'influenza del filtraggio primario dovrebbe essere significativamente soppressa).Ma non ci sono ancora motivi sufficienti per confrontare i valori assoluti di questo valore con la "calibrazione" per Hearst, cioè per credere che a 0,5 la serie sia accidentale, sopra - tendenza e sotto - reversibile.
Per questa caratteristica dobbiamo fare la nostra calibrazione.
Si può ottenere una formula generale per il cammino casuale? Non fare riferimento a Einstein, la sua formula per il cammino casuale è per Close-Open e tu ne hai bisogno per High-Low. È fondamentale per voi che il coefficiente di proporzionalità nella formula del cammino casuale sia uguale a 1. Ma se è uguale a 1 per Close-Open (naturalmente, non ricordo la formula ma credo sulla vostra parola, sarà uguale a 1 per Close-Open), allora deve essere diverso per High-Low da 1, perché High-Low è sempre più grande di Close-Open (intendo aspettative rial, naturalmente).
SB sul Forex è unidimensionale, il prezzo si muove solo su e giù. Einstein ha derivato una formula per il moto browniano, che è piatto, ci sono due coordinate. Idealmente, il principio di indipendenza dei moti ci permette di considerare separatamente i moti sugli assi. Ma la formula di Einstein determina il percorso di una particella browniana, cioè il suo allontanamento nel tempo T dal punto di partenza. Come capite, non potete separare i moti qui, perché questa rimozione è determinata dalle coordinate dal teorema di Pitagora. Quindi non farò riferimento a Einstein, soprattutto perché non ho usato la sua formula né ho fatto riferimento a lui da nessuna parte.
Non capisco nulla di Close-Open. Non l'ho mai avuto. Lo spread è definito da High-Low, mentre Close e Open non giocano alcun ruolo in questo processo. È la prima volta che sento dire da te che sono nella formula di Einstein. Tuttavia, se chiamate il punto iniziale Open e il punto finale Close, allora sì. :-)
Ho usato solo la formula di Hearst, che in realtà è la definizione dell'esponente di Hearst. L'unica cosa critica per me è che il coefficiente in questa formula è costante e non dipende dalla natura del movimento - tendenza o controtendenza. Poi può essere determinato da qualche caso particolare.
Circa la formula generale per SB - è un compito interessante. E io posso risolverlo. Ad una condizione. Ditemi (o datemi un link) come calcolare in termini generali lo spread nel tempo T, se la distribuzione del processo e la sua dipendenza da T sono note. Ma ho fallito con il ridimensionamento e non ho trovato una fonte.
Ma finora non ci sono motivi sufficienti per confrontare i valori assoluti di questo valore con la "calibrazione" per Hearst. Cioè, assumere che a 0,5 la serie è casuale, sopra è tendenziale e sotto è ricorsiva. Dovete fare la vostra calibrazione per questa caratteristica.
Sì, sono d'accordo con questa formulazione della domanda. Ha ancora bisogno di essere risolto.
La prima cosa che viene al tema del ramo dopo aver seppellito il volume di tick è il proprio volume di tick: un misuratore di volatilità. Solo un indicatore che mostrasse il numero di piccoli ZigZag all'interno di una grande barra. Per esempio, un tale indicatore con uno ZigZag con un ginocchio minimo di 1pp sarebbe pienamente coerente con l'attuale volume di tick in MT4. Ma un tale ZigZag non può essere calcolato con precisione perché non c'è una storia di tick e volevamo vederlo da così e così. Ma uno ZigZag con un ginocchio più grande è una questione diversa. Sarà possibile vedere quali cicli ci sono e come cambiano nel tempo. È facile da implementare.
Fatto un indicatore di volume come descritto:
In questo caso non vengono utilizzati volumi di tick. Vengono presi solo i dati di prezzo del timeframe inferiore (parametro PeriodData).
Tutte le stesse ciclicità sono visibili.
Nell'indicatore il parametro Pips imposta il ginocchio minimo dello ZigZag in punti. Naturalmente, per un lungo intervallo di tempo sarebbe meglio impostare questo parametro non in punti, ma in valori relativi di variazione del prezzo (la modifica nel codice sarà minima).
Sì, sono d'accordo con questo punto di vista. Ha ancora bisogno di essere risolto.
I sintetici possono essere calibrati,
L'ho fatto ieri. Solo che non ho calibrato, ma ho guardato cosa mostrava l'indicatore su un SB pulito. Il risultato è stato inaspettato per me. Il valore medio su M10, H1 e H4 è circa 0,54. Ora penso: perché?
Naturalmente, sarebbe ottimale ottenere questa formula per la SB in forma analitica. Ma qui abbiamo questo problema con lo spread. Cosa significa - media del modulo, RMS del cammino casuale o qualcos'altro - nessuno lo scrive.