uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 28
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No geral, aprendi muitas coisas úteis. :)
Desculpe novamente pelas respostas tardias. Quando se aproxima uma trajetória, nunca se pode saber o quanto uma aproximação descreve melhor a trajetória em si, se ela estiver no mesmo intervalo de confiança. E, consequentemente, todas as aproximações que se enquadram no intervalo de confiança podem ser assumidas como equivalentes. Em princípio, este é o caso. Para fazer uma previsão a partir de um conjunto de aproximações possíveis (geralmente não se satisfaz o critério de seleção, pois os limites de erro são definidos), é melhor escolher a "mais" ótima, por assim dizer. Ao estudar o algoritmo, percebi mais uma peculiaridade - embora as aproximações sejam diferentes, as previsões são as mesmas na grande maioria dos casos. Mais uma vez, lembro que a trajetória em si não é necessária e não estou procurando por ela. Quanto aos canais - a singularidade dos canais está relacionada ao "grau de detalhe" (vamos chamá-lo assim) das estruturas em estudo. Assim, se houver tendências, podemos identificar as zonas de recuo e estimar as probabilidades de término de tendências, quebras de zonas de inversão, etc. Ou apenas para identificar as áreas de incerteza, quando é melhor não entrar no mercado. Além disso, você deve sempre lembrar sobre as limitações de tamanho da amostra, caso contrário o resultado terá uma taxa de incerteza muito alta.
Boa sorte e boas tendências.
Tenho um mal-entendido em relação ao cálculo do coeficiente de Hurst.
No caso da regressão linear, temos 2 variantes de cálculo S e R.
Variante 1.
S - podemos calcular como a soma das diferenças de desvio ao longo de toda a extensão da linha de regressão linear.
Significa:
S=0.0;
for (n=0; n<Period; n++) { S+ = MathPow( Close[n] - (a+b*n) , 2); }
S=MathSqrt( S / Período );
E podemos calcular R como a diferença entre o desvio máximo e mínimo ao longo de toda a linha da regressão linear.
Ou seja:
pMax=0,0; pMin=0,0;
for (n=0; n<Period; n+++)
{
dc=Close[n] - (a+b*n);
if ( dc > pMax) pMax = dc;
if ( dc < pMin) pMin = dc
}
R=MathAbs( pMax - pMin);
Opção 2.
Podemos calcular S relativo à última barra usando iStdDev( ) a partir do conjunto de indicadores técnicos padrão. Mas neste caso teremos S calculado em relação à última barra, o que equivale ao cálculo de S relativo ao valor no meio de uma linha de regressão linear.
E R - como a diferença entre os valores máximo e mínimo na projeção horizontal:
pMax=Highest[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,Period,i)];
pMin=Low[Lowest(NULL,0,MODE_Low,Period,i)];
o que não é muito correto, seria mais correto usar MODE_CLOSE se inicialmente usarmos Close.
Tanto quanto sei, a segunda variante é usada em seu caso? Ou devo estar enganado?
Então minha pergunta é: Qual variante é mais correta para um cálculo mais preciso do coeficiente de Hurst?
Obrigado antecipadamente por sua resposta - Alexander.
Obrigado, Vladislav, de alguma forma eu não levei este ponto em consideração. Mas é realmente verdade. Isto significa que, de fato, não temos vários canais, mas toda uma gama delimitada por linhas com o ângulo máximo e mínimo.
Não estou bem certo de que incerteza você está falando. No entanto, a outra coisa é clara para mim. A amostra deve definir um canal de regressão, e um canal de regressão é um canal de tendência. Se juntarmos tanto a tendência quanto o plano em uma amostra, tal amostra dificilmente nos daria algo útil. Portanto, enfrentamos o problema de dividir o mercado em fases e, mais importante ainda, de identificar a tendência e o flat nas fases iniciais, ou seja, no mercado real. Na minha opinião, esta é uma tarefa muito pouco trivial.
Kartinka mne napomnila standartnyj indikator kanalov, vot i spomnil svoju razrabotku kokda iskal filtra dlia ods4iota kokda na4inajetsia bolshyjje volny Elliota - po Standart Deviation formule:
Vot kod mojevo indikatora:
A chave aqui é: se contado inicialmente pelo Close
2Yurixx Em relação à incerteza - se o número de graus de liberdade em uma amostra for insuficiente, sua convergência não pode ser estimada de forma confiável e, portanto, você pode aplicar métodos de análise estatística a uma amostra divergente que são aplicáveis apenas a amostras convergentes. Conseqüentemente, o resultado é incerto.
PS Aqui o termo "amostra" foi usado para significar uma distribuição. Ou seja, seria mais correto dizer "o número de graus de liberdade de uma amostra afeta o grau de confiabilidade na determinação da convergência de uma distribuição válida para essa amostra". Métodos válidos para distribuições convergentes podem ser aplicados a distribuições divergentes (ou a distribuições sem fato conhecido de convergência).
Boa sorte e boa sorte com as tendências.
Vot po4emu ja dal kod svojevo indikatora - ras4ioty idut po po po po po vsem parametram:
Smotrite indikator i probuite na grafik :-D
Tenho um mal-entendido sobre o cálculo do coeficiente de Hurst.
Em caso de regressão linear, temos 2 variantes de cálculo S e R.
Agora esta é uma pergunta interessante :)
Suponha que tenhamos um canal de regressão linear, por exemplo, ascendente, que satisfaça o critério de convergência RMS. Por um lado, se o canal for ascendente, o RMS calculado sobre as barras incluídas nele tenderá a 1,0 (como o turno é evidente). Por outro lado, se calcularmos RMS relativamente à linha de regressão (removendo assim o turno), então RMS tenderá a 0,5, porque o RMS está próximo da distribuição normal. Acho que todos deveriam verificar isso por si mesmos (é muito mais interessante dessa forma).
A pesquisa extrema se baseia em dados brutos, não em posições e quebras.
Portanto, o critério é um pouco diferente:
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: pMin = 1.2691 pMax = 1.2892 R = 0.0201
28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Amostragem RMS (spread) = 0,00438062
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Variância de amostragem = 0,00001919
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Média de amostragem = 1,27924631
2006.05.28 14:53:06 Herst EURUSD,M15: carregado com sucesso
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: removido
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Hurst = 0,26196806
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: pMin = 1,2696 pMax = 1,2882 R = 0,0186
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Amostra RMS (spread) = 0,00437625
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Amostra Média = 1,27924631
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: carregado com sucesso
2006.05.28 14:52:54 Compilação 'Herst-II'
Obrigado por sua resposta abrangente.