Misura dell'ampiezza delle vibrazioni - pagina 8
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Per esempio, il primo range è 10-13 pip, che equivale a 10+30%. Lo chiamo il range con il 30% di deviazione. La percentuale massima (sul grafico) nella gamma 42-54,6 punti, significa che su tutte le singole fluttuazioni (diciamo che ci sono 100) nella gamma 42-54,6 punti, è caduto 26 pezzi, o 26%. Significa che c'è il 26% di probabilità che il prezzo dopo aver passato 42-54,6 punti si inverta e passi la stessa quantità di punti nella direzione opposta. Naturalmente, più ampia è la gamma, più è probabile che una singola fluttuazione vi rientri.
In una storia breve (un mese), possiamo vedere minimi e massimi; se prendiamo la storia di 3 anni, diventa quasi piatta, con una caduta all'inizio. Così, più lunga è la storia, più uniforme diventa la distribuzione. Mostra come il mercato cambia, che la distribuzione delle ampiezze è diversa in ogni periodo di tempo separato, quindi il TS ottimizzato per un periodo fallirà in primo piano. Quindi, conoscendo la distribuzione delle ampiezze, possiamo regolare i parametri del TS, come ottimizzare in tempo reale.
Ma questo è solo per il 30% delle deviazioni. Questa periodicità è giusta, ma inoltre, altre deviazioni avranno anche una loro periodicità, ma possono sovrapporsi l'una all'altra, risultando in una dominante comune come determinare?
Ora il grafico mostra dove si verificano le fluttuazioni principali (dominanti) e con quale probabilità, ma se si aumenta l'ampiezza dell'intervallo, la probabilità di colpirlo aumenterà. Per esempio ho calcolato che se si aumenta la gamma al 200%, allora il 70% di tutte le fluttuazioni cadono nella gamma di 24-72 pip (per lo stesso periodo). Ciò significa che c'è il 70% di probabilità che il prezzo non vada oltre i 72 punti senza un pullback, ma almeno 24 punti passeranno senza un pullback. Questo può essere usato per costruire un TS probabilistico.
Nell'intervallo in cui non ci sarà un pattern distinto, semplicemente non fare trading, in quel momento potrai scegliere (anche automaticamente) un'altra coppia con un pattern più distinto.
Questo ho costruito in Excel, quindi ci vorrà molto tempo per analizzare per storia, se si scrive un indicatore, poi per storia (quando si esegue nel tester) è possibile esaminare le dipendenze in dettaglio, ci possono essere periodi con la probabilità di entrare in una gamma stretta (circa 20-40%) che sarà anche superiore al 50%.
Inoltre, il numero medio di barre in ogni intervallo non è considerato qui (non so come implementarlo in Excel), e può seriamente ingrandire la karitna.
Questo dovrebbe essere simile al calcolo delle prelazioni attraverso l'inerzia del cambiamento di volatilità nella cluster analysis, solo non così direttamente,
Ora il grafico mostra dove si verificano le fluttuazioni principali (dominanti) e con quale probabilità, ma se si aumenta l'ampiezza dell'intervallo, la probabilità di colpirlo aumenterà. Per esempio ho calcolato che se si aumenta la gamma al 200%, allora il 70% di tutte le fluttuazioni cadono nella gamma di 24-72 pip (per lo stesso periodo). Ciò significa che c'è il 70% di probabilità che il prezzo non vada oltre i 72 punti senza un pullback, ma almeno 24 punti passeranno senza un pullback. Questo può essere usato per costruire un TS probabilistico.
Nell'intervallo in cui non ci sarà un pattern distinto, semplicemente non fare trading, in quel momento potrai scegliere (anche automaticamente) un'altra coppia con un pattern più distinto.
Questo ho costruito in Excel, quindi ci vorrà molto tempo per analizzare per storia, se si scrive un indicatore, poi per storia (quando si esegue nel tester) è possibile esaminare le dipendenze in dettaglio, ci possono essere periodi con la probabilità di entrare in un intervallo stretto (circa 20-40%) che sarà anche superiore al 50%.
Inoltre, il numero medio di barre in ogni intervallo non è considerato qui (non so come implementarlo in Excel), e può seriamente ingrandire la karitna.
Avete qualche calcolo in excel su questo principio, per vedere come si presenta in un esempio?
C'è qualcosa che non va, mi sembra. Oppure non capisco esattamente su cosa stai indagando.
Ma in generale, la frequenza dell'oscillazione dovrebbe essere qualcosa del genere:
I più corti appaiono più spesso, i più lunghi meno spesso. E i più lunghi mai.
C'è qualcosa di confuso, mi sembra. Oppure non capisco esattamente su cosa state indagando.
Ma in generale, la frequenza dello sweep dovrebbe essere qualcosa del genere:
Hai la probabilità sul grafico, non la frequenza.
La risposta in frequenza può essere qualsiasi cosa.
Hai la probabilità sul grafico, non la frequenza.
La AFC può essere qualsiasi cosa.
Non è importante in questo caso. Non è una questione di terminologia - si può considerare probabilità=frequenza=frequenza.
Per quanto riguarda l'AFR, non è di questo che stiamo parlando. Per quanto ho capito, qui si sta torturando lo zigzag. E lo zigzag ha esattamente questo, per le divagazioni casuali. È lo stesso per gli strumenti finlandesi (molti di loro), tra l'altro.
ZS, frequenza, nel senso della frequenza con cui appare un ginocchio a zig zag di una certa dimensione.
C'è qualcosa che non va, mi sembra. Oppure non capisco esattamente su cosa stai indagando.
Ma in generale, la frequenza dell'oscillazione dovrebbe essere qualcosa del genere:
I più corti appaiono più spesso, i più lunghi meno spesso. E i più lunghi mai.
Perché deve essere così? Non ne vedo la logica. Se fosse così, non sarebbe affatto un problema per i pip. Basta aspettare un movimento di 5 punti verso l'alto e poi al picco si torna giù. Sulla base del tuo grafico, la possibilità è quasi del 100% che tu ottenga un profitto su un pullback di 5 punti. In realtà è proprio il contrario, c'è una distribuzione definita ad ogni nuovo intralaterale ed è diversa dalla precedente.
Perché deve essere così? Non ne vedo la logica. Se fosse così, non sarebbe affatto un problema per i pip. Basta aspettare un movimento di 5 punti verso l'alto e poi al picco si torna giù. Sulla base del tuo grafico, la possibilità è quasi del 100% che tu ottenga un profitto su un pullback di 5 punti. In realtà è il contrario, c'è una distribuzione ben definita ad ogni nuovo intravallo ed è diversa da quella precedente.