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 26

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停電は無停電電源装置によって軽減することができます。
昨日、私のブローカーのサーバーが数時間ダウンした。まったくどうしようもないんです。
 
停電は無停電電源装置によって軽減することができます。<br / translate="no"> 昨日、私のブローカーのサーバーが数時間ダウンしてしまいました。どうしようもないことです。


そうなんです、半日も光がなくて、ISPも会社の近くにあるので、光もなければネットもないんです :)

頑張って、流行に乗ってください。
 
Vladislav,
線形回帰 チャネル手順は、かなり単純なものです。複数のT/F＋その他全てのロジックで実装しても（私が想像しているもの）、それほど時間はかからないと思います。
同時に、プログラムの計算周期は30～40秒程度と書かれていましたね。
私の理解では、この時間の基本的な部分は、真の軌道を探索する最適化プロセス、すなわち価格の機能的最小値によって占められています。そうなんですか？そうでないとしたら、何がこれほどまでに膨大な時間を消費しているのでしょうか。
 
Vladislav, <br / translate="no"> 線形回帰チャネル手順は、かなり単純なものです。複数のT/Fに実装しても、他のロジック（私が想像しているもの）も含めて、それほど時間はかからないと思います。
同時に、プログラムの計算周期は30～40秒程度と書かれていましたね。
私の理解では、この時間の基本的な部分は、真の軌道を探索する最適化プロセス、すなわち価格の機能的最小値によって占められています。そうなんですか？そうでないなら、何にそんなに時間がかかっているのか？


それこそ最適化が吸収してくれるのです。チャンネルは1つではありません。さらに、パスとリファインの繰り返しがあります。予想です。ただ、すでに少し速くなっています。サンプルをカットする基準をいくつか追加したのです。

頑張って、良い流れを作ってください。
 
ウラジスラフ

レベル識別をしようとずっと思っているのですが、なかなか手が回らないんです。私は3コペックを報告します（簡単であればあるほど良いという原則に従います）。私はMarketProfilインディケータを使用し、緑色の線は昨日のレベルを担当し、赤色 - 今日の（手動で描画されたライン）です。アルゴリズムはまだ書いていないのですが、絵を見ているとアイデアが湧いてきます（いつ書くか分かりませんが）。

https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/05/levels.gif
 
みなさん、こんにちは。

知人から、「ヘル・スタを見てくれ」と言われたことがあります。そして、そのスクリプトとこのページへのリンクを送ってくれました。
このままでは非常に見づらいと思い、急いでスケッチしたのがこのバージョンです。
本文は以下の通りです。チャートはマウスでドラッグ＆ドロップすることで貼り付けられ、自由に移動させることができます。
こういう見方のほうが便利だと思うんです。インジケータを作るだけなら簡単かもしれませんが。
下準備をしてくれたsolandrに感謝します。一時期、私自身、もっと深く追求したいと思いながら
トレンドの変化確率を参照したさまざまな関数の誤差解析をやりたいとずっと思っていたのですが、なかなか手が出せませんでした。
私自身は、フーリエ変換や「高速」振幅時間法に基づく外挿の大賛成者なのですが。
振幅時間法線は線でも、波は別のものです。
そして、VGは何を企んでいたのか？面白いですね。昔、多項式回帰の変種をお送りしたのを覚えていますか？
でも、その時のニックネームが違うような...。
//------------------------
//#property show_inputs
//-----------------------
//extern int ip=800;
//extern int i0=570;
//-----------------------
double lr0,lrp;
int t0,tp;
double A[10],R[10],DDR[10];
double SA,is,aa,bb,sum2,SAo,disp_o;
double S,pMin,pMax,RM,Hrst; 
int T,i0,ip,f;
//**************************************************************
int init()
{
   t0=TimeOnDropped();
   i0=iBarShift(Symbol(),Period(),t0); 
   ip=i0+100;
   tp=Time[ip];
   T=ip-i0+1;
  
   ArrayResize(A, T);
   ArrayResize(R, T);
   ArrayResize(DDR, T);
  
   ObjectCreate("lrHerst",2,0,0,0,0,0);
   ObjectSet("lrHerst",OBJPROP_COLOR,Yellow);
} 
//**************************************************************
int start()
{
  while(IsStopped()==false)
  {
    if (f==1)
    {
      tp=ObjectGet("lrHerst",OBJPROP_TIME1);
      ip=iBarShift(Symbol(),Period(),tp);
      t0=ObjectGet("lrHerst",OBJPROP_TIME2);
      if (t0>Time[0]) t0=Time[0];
      i0=iBarShift(Symbol(),Period(),t0);
  
      T=ip-i0+1;
      ArrayResize(A, T);
      ArrayResize(R, T);
      ArrayResize(DDR, T);
    }
    
    for(int i=T-1; i>=0; i--) A[i]=Open[i+i0];

    SA=af_SA(A,T);
  
    //----------------------------LR----------------------------------------
    //----------aa-------------
    is=(T-1)/2.0;   //среднее значение по оси индекса
    aa=0;        
    sum2=0;
    
    for(i=T-1; i>=0; i--)
    {
       aa+=(i-is)*(A[i]-SA);
       sum2+=MathPow((i-is),2);
    }
    aa=aa/sum2;
    //-----------bb------------
    bb=SA-aa*is;
 
    for(i=T-1; i>=0; i--) DDR[i]=aa*i+bb; 

    lr0=DDR[0];
    lrp=DDR[T-1];
  
    //linregres_grafic_c(0,DDR,i0);
//----------------------------------------------------------------------

    //-----Расчёт ошибок линейной регрессии
    for(i=T-1; i>=0; i--) R[i]=A[i]-(aa*i+bb);

    SAo=af_SA(R,T);   //среднее значение ошибок линейной регрессии
    disp_o=af_disp_o(R,SAo,T);  // Дисперсия ошибок
    S=CKO(disp_o);
         
    pMin=Low[Lowest(NULL,0,MODE_LOW,T,i0)];
    pMax=High[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,T,i0)];
    RM=pMax-pMin;
  
    Hrst = MathLog(RM/S)/MathLog(T*0.5);
    Comment("Хёрст = ",DoubleToStr(Hrst ,4),"\n","T = ",T);
    
    ObjectMove("lrHerst",0,tp,lrp); 
    ObjectMove("lrHerst",1,t0,lr0);
    f=1;
  
  }//---while
  //--------------------------------------------------
  return(0);
}
//***************************************************************
//функция для расчёта дисперсии ошибок
double af_disp_o(double data[], double centr, int T)
{
   double disp=0;
   for(int k=T-1; k>=0; k--) disp+=MathPow((data[k]-centr),2);
   if(T>1) disp=disp/(T-2);
   return(disp);
}
//***************************************************************
//функция для расчёта СКО
double CKO(double disp)
{
   double sko=MathPow(disp,0.5);
   return(sko);
}
//***************************************************************
//функция для подсчёта среднего арифметического значения по массиву
double af_SA(double data[],int T)
{
   double sum=0;
   for(int k=T-1; k>=0; k--) sum+=data[k];
   sum=sum/T;
   return(sum);
}
//***************************************************************
/*
//функция рисования канала линейной регрессии 
int linregres_grafic_c(int window_number, double data[], int i0b)
{
   int deletedArrows,k,size;
   string line_name;
   //очистка предыдущего рисунка
   deletedArrows=ObjectsDeleteAll(window_number,OBJ_TREND);
   
   //находим размер массива
   size=ArraySize(data);
   
   //рисуем центральную линию линейной регрессии
   for(k=size-1; k>=1; k--)
   {
      line_name="line_lin_reg"+k;
      ObjectCreate(line_name,OBJ_TREND,window_number,Time[k+i0b],data[k],Time[k+i0b-1],data[k-1]);
      ObjectSet(line_name,OBJPROP_COLOR,Yellow);
      ObjectSet(line_name,OBJPROP_STYLE,DRAW_LINE);
      ObjectSet(line_name,OBJPROP_WIDTH,2);
      ObjectSet(line_name,OBJPROP_BACK,true);
      ObjectSet(line_name,OBJPROP_RAY,false);
   }
   
   //рисуем проекцию центральной линии линейной регрессии
   line_name="line_lin_reg_proec";
   ObjectCreate(line_name,OBJ_TREND,window_number,Time[size-1+i0b],data[size-1],Time[i0b],data[0]);
   ObjectSet(line_name,OBJPROP_COLOR,Red);
   ObjectSet(line_name,OBJPROP_STYLE,DRAW_LINE);
   ObjectSet(line_name,OBJPROP_WIDTH,1);
   ObjectSet(line_name,OBJPROP_BACK,false);
   ObjectSet(line_name,OBJPROP_RAY,true);
   
   return(0);
}
*/
//***************************************************************
void deinit()
{
  ObjectDelete("lrHerst");
  Comment(" ");
}
//***************************************************************



敬具 - アレキサンダー

 
ウラジスラフ ソランドルが当時行った解析は正しかったのですが、クオリティが高かったんです。

しかし、外国為替市場は、その分断性から、まず他の分析や予測をすることができないのです
つまり、信頼区間や 確率が一定に変動して、ある方向に動くということです。そして、次の変動ごとに、価格の軌道の種類が変わる可能性があり、かなり大きな意味を持つと思います。同時に、現在の変動に影響を与えたすべての事故（ニュースなど）を総合すると、価格の軌跡があるシナリオまたは別のシナリオに発展する可能性があります。つまり、価格が信頼区間の境界を訪れることはあっても、その軌跡は大きく異なることがあるのです。私たちにできることは、価格が今どのような状態にあり、次にどのような動きを見せるかを見ることだけです。つまり、ここで買って、そこで売って、ここでストップするというような標準的な予測は、FXではほとんど効果がないのです。トレーダーが待つ間、価格は推奨レベルに達することも超えることもなく、その間を何度もさまようことになります。
実際、ウラジスラバシステムで行われた最初の取引から判断すると、市場は単に一方向に動く確率を追跡して、トレーダーが取引を決定しているように思えます。システムウラジスラバから意思決定トレーダーの唯一の違いは、各トレーダーは、すべて異なっている（すべてはトレーダーの意見で価格を移動し、独自のチャネルを持っている;o）、自分の直感で意思決定することです。）ウラジスラバシステムは、数学統計学の中心極限定理に基づいていますが、これをFX市場に応用すると、次のように解釈することができます。もし、一人のトレーダーが自分の直感で取引することを考えれば、中心極限定理により、自分の戦略で取引するすべてのトレーダーの共同作用で形成される市場価格の分布は、正規分布に近づくことになります。これをマーケットに適用するには、まず、トレーダーが見ているチャンネルを見つけ、どのチャンネルが大多数のトレーダーが見ているか、あるいはトレーダーの全サンプルから取った積分推定によってどのチャンネルが最適か、という観点から推定すればよいのです;o).そして、そのような選択されたチャンネルがあれば、チャンネルの中心から様々な距離にある価格の位置の確率を計算し、それに基づいて、価格が一方または他方に移動する確率に関する仮定を立てることができるのです。もちろん、チャネルは常に変化し、特に日中取引では価格が行ったり来たりします。また、3時間前に正しかったことが、今は利益を出すためにほとんど何もしていないかもしれません。ですから、希望者はせいぜいウラジスラバのExpert Advisorの作品を見て、現状に対するある種の方向性を示す程度にとどめておくのがよいでしょう。まあ、そして、標準的な形での予測はもちろん不可能で、せいぜいある種の定性的な推論に過ぎない。そして、本当の意味での決断は、いざというときにするものです。同時に、レベルや時間帯を事前に予測できるのは、最も広い範囲に限られる。

PS：ところで、トレーダーがどのように取引しているのかという疑問について見てみましょう。だから、速い相場の中で多くの取引が行われている。そのため、何かをつかむには大きな駆け引きが必要です。そのため、このフォーラムでさえ、MT4開発者に、高速市場で注文を開始/終了するときにもっと快適にボタンを押すことを要求するスレッドや、群衆全体が同じことをしているときにEAで高速開始/終了注文をしてすべての取引技術リソースを詰まらせるスレッドがいっぱいあります（通常、群衆は、その半分がすでに過ぎていて市場が一方向に動く可能性はほぼないときに同じことをするだけです。）:o)))つまり、チャネルの中心線を通過したときが最も強い動きとなる（価格の確率分布の中心-群衆全体が飛び上がってゲームに参加した）速い相場で殺到すると、市場の現状がわからないという問題が解決できると考えるだろう。
 
しかし、外為市場については、主にそのフラクタルな性質から、これ以外の分析や予測はあり得ないと思います

ソランドル
決して悪気があったわけではありません。ただ、ウラジスラフさんは、自分の戦略を語る最初の段階で、他の多くの戦略との違いを強調していたんです。そして、それはまさに、異なる方向への値動きの確率を定量的に推定することにより、非ランダムな予測を可能にするものであったのです。
 
ウラジスラフ
この議論では、フラクタルという概念に誤解があるように思います。
私が理解する限り、フラクタルはランダムな構造の自己相似性です。それ自体、定量的な見積もりを行うことを妨げるものではありません。そして、これらの推定が確率的な性格を持つことは、フラクタル性からではなく、我々が扱う現象のカジュアルな性格からくるものである。
この件に関するご意見をお聞かせください。特に、この発言にどのような現実的な意味を込めたのか。
基本的なサンプル（30分毎＝＞日毎のレベル）を作ったら、それを適切なレベルまで絞り込むことができます（ここでフラクタルアプローチが使われていることを忘れていませんか）。

そしてもう一つ、前回の回答に関連して質問です。
それこそ、オプティマイゼーションが吸収してくれるのです。そこには、複数のチャンネルがある。

公理のひとつに、最適化の結果として決まる真の（つまり単一の）軌道の存在がありますね。ひとつの軌跡が、いかにして複数のチャンネルにつながるのか。
 
ロッシュ
私が理解する限り、MarketProfilはレンジの周波数特性を与えています。つまり、ある期間中に何回、ある値をとったか、ということです。うまくいったかな？
そうであれば、赤線の位置も理解できる。でも、どうして緑のものが多いのでしょう？
これをもとに、レベル識別を行うことを考えました。とはいえ、MarketProfilのインジケータは扱ったことがないのですが。自転車だとわかると嬉しいですね。:-)少なくとも、時間の節約にはなりました。
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