エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 237

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Yuri さん、北風 さん、わかりやすい説明ありがとうございます。直感的にはあまり好きではないのですが、どうなることやら。
 
ネオトロンへ

Sergey、これは非常にラフですが、正しいWienerプロセスのシミュレーションです。このランダムな過程は収束する級数の和でモデル化され、ここでNは一般に無限大と言われる。

一般的には、次の要素が前の要素との和として得られないことがポイントになります。要素は独立しており、これはランダムプロセスの特性の一つである。

また、与えられた方法（というより方法ではなく、N.Wienerが導き出した公式）もモデリングに適用することはできない。通常、Wiener過程はモンテカルロ法を用いてモデル化される。しかし、私のマシンはこの方法にはどちらかというと弱いのです。



Nが大きくなるにつれて、カウントと「記憶の長さ」の結びつきの強さが弱くなることを、私は満足している。

N=50000


N=100000


ふっ、この時点で私は何も証明することをやめてしまった。私が欲しかったのは、確認し、伝え、すべての議論をしたことです。セルゲイさん、今回もアイデアをたくさんありがとうございました。:о)))
 
さて、みんなのローカルコンセンサスが得られたところで、パストゥホフのスキームをティックに使って実際の取引をシミュレートしてみましょう。

モデル化にあたっては、EURUSD（スプレッド＝1pip）、EURCHF（スプレッド＝2pip）、EURGBP（スプレッド＝2pip）の2006年のティックを使用しました。これらのペアの試算では，連動スキームで大きなリターンが得られているため，実取引のモデル化は連動スキームのみで行われた。最適化パラメータは1つだけで、パーティショニングアンプリチュード（垂直方向のブリックサイズ）である。各ペアの評価結果（「エリオット波動理論に基づく売買戦略」 26.01.07 15:47）から開始サイズを取り、分割サイズを小さくするなどして、年間の最大利益が抽出されるまで計算を行いました。実際の取引を想定したシミュレーションの結果は以下のとおりです。



下図は、イールドカーブとその平滑化値の差の挙動を示したものである。この関係は、ポイントで表される特徴的な絶対値と可能なドローダウンのダイナミクスを反映しています。



結論

1.Pastukhovが提案したレントスキームを用いた実際の取引のシミュレーションにより、今回取り上げた商品で裁定利益が得られる可能性があることが確認された。

2.スプレッド2ポイントのEURCHFとEURGBPの平均収益率はそれぞれ1.5ポイントと2.5ポイント、スプレッド1ポイントのEURUSDは6ポイントとなり、nt-2H-Spread 式による推定値と十分な一致が見られました。
("エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略" 26.01.07 15:47)

3.最適化の際に使用したパラメータは、rvazzleの振幅の1つだけである。このパラメータは、良好な時間安定性を示した。
("エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略" 27.01.07 09:28).

4.EURCHFペアの緩やかなドローダウン（最大50pips）、最大50のレバレッジでこのツールを使用することができます。これに、年間400ポイント程度の収入と資金の再投資により、年間収入の100〜200％を期待でき、最大25％までのドローダウンが可能である。
EURGBPペアの緩やかなドローダウン（最大20ポイント）、最大レバレッジ100でこのツールを使用することができます。これに、年間100ポイント程度の収入と資金の再投資により、年間100～150％の収入を望み、最大50％までのドローダウンが可能です。
EURUSDの平均ドローダウン（最大100pips）は、最大30倍のレバレッジでこのツールを使用することができます。これに年間500pips程度の収入と資金の再投資で、年間100～150％の収益を望み、ドローダウンは最大で30％までとすることができます。

これらは速報値です。皆さんもぜひ議論に加わってください。
 
2中性子

2.EURCHFとEURGBPのスプレッド2ポイント時の平均収益性はそれぞれ1.5ポイントと2.5ポイント、EURUSDのスプレッド1ポイント時は6ポイントとなり、nt-2H-Spread式による推定値と十分に一致する結果となりました。


実際、私のブローカーはEURUSDのスプレッドが2ポイントで、他の2つのペアは4ポイントです。
私が理解する限り、所得計算の式に存在する加算性は、実際の取引をモデル化する際に違反することはありません。つまり、得られた結果を再計算するのは初歩的なことであり、トレードのモデルを作り直す必要はないのです。そうなんですか？

そしてもう一つ質問です。つまり、EURUSDの取引は1年間で約80件しかないことがわかりました。
 
をYurixxに変更しました。

まさにその通りです。

私が考えていたのは、「かぎのビルド」の方がリターンは低いけれども、同じ試算で判断すると、他の条件が同じなら、テスト期間中に1.5倍から2倍のトランジットをすることができる、ということなんです。そう考えると、テスト期間中は「Kagi」の方が高いリターンを示すのではないでしょうか...。
Yuriさん、せっかくメソッドをお持ちなので、kagiビルドの実取引シミュレーションの結果を掲載していただけませんか？
 
OK、でも今日はダメだよ。数日前から手続きから外れてしまい、掲示板にしか書き込めなくなってしまいました。
今日、バーの結果を掲載します。そして、加賀のモデリング。
 
以上が速報値です。皆さんもぜひ議論に加わってください。

パーティショニングパラメータを最適化したサンプル以外のテストでは、どのような状況でしょうか？
最適化の 結果、（理想的な条件下で）年間100〜500点が得られるというのは、現実のマーケットで通用するかどうか、「ちょっと」疑問が残る。歴史に合わせる」という罠にはまらないためには...。
 
また、パーティショニングパラメータの最適化を行ったサンプル以外のテストでは、どのような状況なのでしょうか？<br/ translate="no"> 最適化の結果、1年で100〜500点というのは、（理想的な条件下では）現実のマーケットで通用するかどうか「ちょっと」疑問が残りますが......。歴史に合わせる」という罠にはまらないために...


1.ここには、フィッティングや最適化は存在しないし、存在し得ない。完全に一致した自己矛盾のない方式が構築され、理論的に正当化された。このスキームには1つのパラメータHが含まれています。このパラメータは、ストラテジーが適用されるべきタイムフレームのアナログと考えることができます。時間枠に合わせることが不可能であることに同意していただきます。ヒストリーのテストでは、ストラテジーが最も効果を発揮するHを定義するだけです。ところで、どんな戦略も時間枠が違えば結果は異なる。そのため、著者は特定のものにだけ適用し、他のものには適用しない傾向がある。ということを警告しているのです。2.サンプル外テストは、有効かつ論理的なステップです。しかし、それは何を示しているのでしょうか？市場環境が変化していなければ（この場合、Hボラティリティが変化していないことを意味する）、結果は統計的に類似していることになる。もし、それらが変わったのであれば、結果も変わるはずです。すべての

市場 環境で有効な戦略はありません。ここでは1つのHボラティリティ＝constである。3.アンドレイさん、「罠にはまらない」ことを保証してくれるようなExpert Advisorはあり得ると思いますか？あるいは、履歴によって動作パラメータが決定されるが、履歴に依存しないExpert Advisorは？4.この図式を理解した人は、一つの細部に注目したはずだ。この図式は、実は、数学的統計学の威力を示すものなのである。つまり、マーケットで儲ける可能性が科学的に証明され、さらに、条件に応じて、その方法が定式化されているのです。これは良いニュースです。悪いことに、数学的統計学は大数の法則である。そして、収入予測を正当化するためには、長い間市場に参加することが必要です。しかし、期間が長くなればなるほど、市場環境が変化してスキームが機能しなくなる可能性が高くなります。そして、あなたはそれを損失によって知ることになる。5.損失に陥るリスクなしに利益はありえない、これがAXIOMAです。唯一余裕があるのは、リスクを負っているWHEREを知ることです。もうお分かりですね。:-))
 
また、パーティショニングパラメータの最適化を行ったサンプル以外のテストでは、どのような状況なのでしょうか？<br /> 最適化した結果、1年で100〜500点というのは（理想的な条件下では）、実際のマーケットで通用するかというと「ちょっと」疑問が残りますが......。歴史合わせ」の罠にはまらないために...。

特筆すべきは、最適化パラメータが1つしかなく、ロバスト性に優れていることです。その結果、この戦略では、過去のデータに対する過剰最適化の可能性に対する収益性の依存性が弱いと予想されます。もしYuriが分単位のバーで正しく動作するようになれば、今後ストラテジーテストを十分に行う上で問題はなくなるでしょう - あらゆる期間の分単位バーのアーカイブはどこにでもあります。
 
EURUSDの ローソク足チャート、M1、2006年のカギ括弧の結果です。


ここで、X軸はH=1...50pips、Y軸はH-volatilityを表しています。
価格チャート詳細：バーの総数は約350000本、この区間のATR値＝2.19ポイント。
したがって、Hvol[H=1]=3.63、Hvol[H=2]=2.14は物理的に意味をなさない結果であることがわかる。
Hvol[H=3]=1.83以降では、理論にかなり合致した結果が得られています。
ティックプロットでは、H>20でHvol→2.0が非常に早く、さらにこの値を中心に変動していることがわかる。

同時に、同じグラフのかごの頂点の数のHの値への依存性を示しています。
もしかしたら、誰かにとっては面白いかもしれませんね。
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