uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 37
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
O único problema é a impossibilidade de obter um valor inferior a 0,5 em amostras grandes.
Li hoje uma peça simples e clara, sobre o índice Hearst e seu cálculo, do qual se seguem várias coisas. Primeiro de tudo, não se pode contar pX como uma fração de logaritmos para todo o conjunto de dados de uma só vez. O denominador deve ser Lg(aN), onde a é uma constante desconhecida. Assumindo que um=0,5 é arbitrário. Para a distribuição normal a=pi/2. É por isso que precisamos ler Lg(R/S) em função da Lg(N) e depois aproximar esta dependência por regressão linear. Então H é o ângulo de inclinação e o coeficiente a é o termo livre da regressão. Mesmo se a=0,5, este algoritmo deve produzir resultados diferentes.
Em segundo lugar, toda a teoria é aplicável apenas a uma série de dados básicos, ou seja, a uma série de preços, por exemplo. É incorreto aplicá-lo à série de erros de regressão linear (ou seja, à série da qual o componente de tendência foi removido). Para tal série, nem o spread nem a inclinação (especialmente em um intervalo finito) depende do tempo.
Cumprimentos - Alexander.
Em 2 palavras "sobre tijolos" para explicar tudo o que está escrito nos livros é provavelmente impossível. Eu só posso tentar responder suas perguntas específicas.
Pela palavra INDIREÇÃO entendemos o conceito "soviético" de DIREÇÃO da função, pelo qual você aproxima uma série de preços à própria série. Isto é, se o preço se move em torno de uma linha que se assemelha a uma parábola, por exemplo, então a parábola é chamada de melhor CLIMIT. Se você quiser, pode pensar na tendência principal como seguir uma parábola. Portanto, neste caso, é óbvio que se a função de aproximação é uma linha reta, enquanto a tendência segue claramente uma parábola, podemos dizer que a linha reta é um CLIMITE anormal.
Cerca de 30 barras. Refiro-me ao número mínimo de barras da própria amostra na qual os dados de cálculo de, por exemplo, parâmetros de equações de regressão etc. que serão obtidos em sua base valerão algo em termos de estatísticas (confiabilidade dos cálculos). Ou seja, se você pegar um número menor de barras de amostra, então aqueles parâmetros que você calculará podem ser chamados de parâmetros que são obtidos por acaso e não podem ser confiáveis. Ao aumentar o número de barras de amostra, a credibilidade dos parâmetros a serem calculados aumenta. Deve-se notar também que para QUALQUER número de barras de amostra, TODOS os parâmetros que serão obtidos nos cálculos terão, por sua vez, alguma variação em termos de credibilidade. Isto é, você pode usar fórmulas do livro para calcular, por exemplo, que o coeficiente a da equação de regressão linear é igual a 5 mais/menos 1 com 99% de probabilidade. Ou seja, ele lhe diz que o parâmetro que você calculou não é realmente igual a 5, mas é igual em 99% dos casos ao valor dentro da faixa de 4...6 e apenas em 1% dos casos a pode levar valores além desta faixa 4...6. E esta faixa se estreita o tempo todo à medida que o número de barras na amostra aumenta. Há fórmulas no livro que podem ser usadas para calcular este intervalo de valores, chamado de intervalo de confiança.
Eu entendo: se eu dividir condicionalmente o canal LR que está mais próximo de algo (a partir do meu entendimento certo ou errado de aproximação), então o Intervalo de Confiança é o ponto onde o preço atual é encontrado em relação à largura do canal na relação % ou em outras palavras "por exemplo, se tomarmos a parte inferior do canal LR como 0 e a superior como 1, o preço está em algum lugar md 0.01< preço<1"
Por favor, explique, se algo estiver errado.
Se você tomar a equação de regressão linear y=ax+b, então como eu disse acima, cada parâmetro na equação tem seu próprio spread, que é calculado usando as fórmulas do livro. Assim como o parâmetro a, o parâmetro b tem sua própria dispersão (o intervalo em que ele realmente se encontra). Isto é, por exemplo, b=10 mais/menos 3. Está no intervalo 7...13.
Se você exceto a equação de regressão linear y=ax+10, traçar mais duas equações y=ax+7 e y=ax+13, a área entre a linha superior e a linha inferior será chamada de intervalo de confiança. O intervalo de confiança (propagação do parâmetro) para intervalos com diferentes probabilidades de confiança será DIFERENTE! Ou seja, sem pensar em coeficientes específicos, posso dar o seguinte exemplo em meus dedos. Vamos tomar o mesmo parâmetro b=10. Então, por exemplo, a probabilidade de que este parâmetro calculado realmente se encontre na faixa 9...11 é 60%, na faixa 8...12 é 80%, na faixa 7...13 90%, etc. Na verdade, os números são retirados do teto - os valores corretos têm que ser calculados por fórmulas. Portanto, a questão é que, quanto mais certo quisermos conhecer o parâmetro, mais amplo deve ser o intervalo de confiança. Assim, com uma probabilidade baixa, temos uma faixa estreita de valores com uma probabilidade alta - uma ampla faixa de valores.
Ou seja, o canal é traçado a partir da linha central de regressão em ambas as direções. E a probabilidade é aplicada exatamente a esta área simétrica em relação à equação de regressão estimada.
Em geral, Vladislav significava exatamente o mesmo que está escrito no livro de Peterson "Chaos and Order in Capital Markets" (Caos e Ordem nos Mercados de Capitais). Em poucas palavras, a essência é a seguinte. A UE, após uma certa moratória, começou a aumentar as taxas de juros do Euro. Você pode observar e ver que a partir daquele momento o Euro começou a subir em relação ao dólar. Embora a taxa não tenha subido muito, mas em geral os comerciantes tinham a opinião de que "o euro deveria começar a crescer agora", que tem circulado em suas cabeças há 4 meses. Portanto, quer os comerciantes queiram ou não realizá-lo, eles vêm empurrando o Euro há muito tempo, voluntariamente, a zero. Ou seja, cada comércio subseqüente aumenta a taxa do euro, embora eu pense que 99% dos comerciantes diriam que esqueceram o que era há 4 meses atrás! No entanto, funciona! Bem, apenas nas últimas semanas, o crescimento do Euro diminuiu, já que os comerciantes agora realmente começam a esquecer porque estavam empurrando o Euro para cima por tanto tempo. E agora o mercado está esperando por algo novo, o que lhe dará direção. E é melhor que seja a notícia, com a qual a maioria dos comerciantes concorda. Como as séries de preços com diferentes números de barras podem ser aproximadas por diferentes funções, além do evento global que formou a direção de longo prazo da tendência do euro, há muitos eventos locais devido aos quais o preço salta em torno da tendência principal. Portanto, eventos fracos têm menos influência, eventos maiores têm uma influência maior. Assim, o movimento de preços será causado pela soma dessas influências.
Por erro entendemos o erro entre a função de aproximação e a série de preços reais. Naturalmente, se você executar uma regressão linear sobre uma amostra que também contenha uma parábola, o gráfico de erro mostrará a mesma parábola que você não levou em conta. E será necessário subtrair a parábola dos erros resultantes para estimar parâmetros estatísticos como o RMS, que é um dos coeficientes ao calcular o intervalo de confiança.
Para você é melhor escrever a equação na seguinte forma Price=a*Time^2+b*Time+s
Não posso explicar mais detalhadamente.
não está claro qual é o prefixo: 1. apenas o preço relativo à barra atual à direita; 2. a barra superior/inferior do canal LI na barra atual ou relativo à barra atual à direita
O limite de previsão é a área onde os limites dos intervalos de confiança de diferentes canais se cruzam. É aí que eles se cruzam, é aí que o preço deve girar.
A projeção é uma continuação à direita da linha de regressão linear e das bordas do canal (linhas retas superiores e inferiores ou curvas paralelas à linha central (ver explicações acima)).
Basta considerar a parte sobre 2/3 como um axioma (como verdade) e não importa o resto - não importa aqui.
Você tem intervalos de confiança construídos. Em QUALQUER ponto você pode usar as fórmulas do livro para descobrir em qual intervalo de confiança esse ponto se situa. Por exemplo, você aponta seu dedo para um ponto sem olhar. Suponha que você tenha perdido o canal para o qual você quer estimar a probabilidade. E o canal foi construído para um nível com 99,9% de probabilidade. Portanto, em relação ao ponto que você perdeu e não entrou no canal, podemos dizer que a probabilidade de este ponto estar neste canal não é maior que 0,1%. Isto significa que, se o ponto em que você se colocou tivesse um preço real, a probabilidade deste caso não excederia 0,1%. Agora, o que o preço deve fazer a seguir, quando chegar a este ponto? Provavelmente, não é difícil adivinhar que no menor tempo deveria ter voltado para o canal. Então é uma questão de técnica - olhe para o canal e seu dedo e faça pedidos. E então tudo acontece pelo mesmo algoritmo para o caso quando se atinge o próprio canal. Através do ponto no canal da regressão linear que você clicou, você pode traçar uma linha que é o limite de um certo intervalo de confiança. E então você só tem que usar as fórmulas do livro para descobrir qual canal? Qual foi o intervalo de confiança. Suponha que você tenha calculado e entendido que a probabilidade era de 75%, então você pode deduzir que a probabilidade de encontrar o preço fora do canal é de 25%, e dentro do canal - 75%. E você pode tirar conclusões sobre para onde o preço pode ir em seguida.
Na verdade, em termos de formas quadráticas, propus uma semelhança com a utilizada por Vladislav. Ele usa uma forma quadrática do formulário F(x,t)=Ax^2+Bt^2+C e também usa um gradiente de campo. De alguma forma ele encontra centros destas formas quadráticas no plano e os coeficientes da própria equação, o que lhe permite determinar facilmente as flutuações do gradiente de campo potencial, do qual ele tira conclusões sobre o potencial de campo (ou melhor, sobre suas flutuações). E permite não pegar a parábola propriamente dita. Já vi em livros sobre isso, mas como aplicá-lo em nosso caso ainda não entendo :o(. Ou seja, a questão é a seguinte. Imagine um terreno em que se encontram tais montanhas cônicas elípticas. Estas colinas se combinam entre si de maneiras diferentes. Portanto, a tendência está se movendo nos lugares onde um cone se cruza com o outro. Como calcular isto eu ainda não sei. Até agora, sugeri uma equação de parábola mais compreensível para mim mesmo. E ele o faz de alguma outra forma.
Francamente falando, não consigo pensar em nada que possa acrescentar ao que já disse. Mais ainda, para que haja uma discussão razoável neste fórum, este indicador não tem nenhuma relação com a previsão. Bem como dizem que cada um tem direito a sua própria opinião.
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/ang_error.zip
Infelizmente, o fórum mql4 não consegue anexar diretamente arquivos gif por algum motivo. Não consigo nem imaginar por que razão. Só posso carregar arquivos zip para o fórum na perfeição. Eu costumava colar imagens gif no mesmo fio sem nenhum problema, mas desde que eles se mudaram para um novo motor é como se o gif tivesse sido desativado, pelo menos do meu computador. Insira o arquivo C:\temp\ang_error.gif, mas a mensagem é inserida sem o arquivo. Bem, bem, vamos trabalhar como se vê.
Bem, EURUSD H4 mostra que o coeficiente no termo X^2 parece ser tomado com o sinal oposto. Como isso acontece? Talvez, o algoritmo cometa tais erros? Podemos simplesmente adicionar uma verificação adicional do indicador pelo MOC a duas variantes do coeficiente e exibir aquela que simplesmente mostra um valor de erro menor no gráfico?
O fato é que a tendência ao longo de uma parábola é muito aproximada. Ao contrário, é uma combinação de um conjunto de parábolas e canais retilíneos. Se você tentar extrapolar uma parábola, ela pode ir nitidamente para o "espaço" ou saca-rolhas para o "chão". Na verdade, na minha opinião, uma aproximação melhor, embora mais difícil, baseada em métodos de ondas, em particular, baseada na decomposição da tendência em séries harmônicas de Fourier. Eu entendo VG. É muito mais fácil calcular e fazer autômatos baseados em linhas, mas isso não significa que seja melhor. Embora, se feito com competência, os resultados provavelmente serão muito melhores do que se você tentar usar métodos tradicionais, que são usados principalmente na análise técnica hoje em dia. A maioria dos métodos de análise técnica foi desenvolvida anos atrás nos mercados lentos, principalmente para os dias de hoje. O que você pode fazer agora no computador - eu acho que o tio Gunn choraria de felicidade. Portanto, respire fundo e sorria muito.
Desejo-lhes sucesso no comércio e uma rápida realização do negócio desconfortável.
Cumprimentos - Alexander.
2006.06.05 12:07:54 ang_script EURUSDm,M30: valor de tempo inválido para a função ObjectMove
Talvez algo mais devesse ser feito além de executá-lo em um gráfico?
Tente baixar a versão MT4 deste servidor, e abra uma conta demo.
Ou ainda melhor, antes de 194. Acabei de verificar, tudo está funcionando bem.
Rosh, em princípio, a derivação das próprias equações é óbvia. Tudo está claro com isso. Mas presumo que você esteja usando médias para x e y. Ou seja, você simplesmente resolve uma equação através de métodos de álgebra linear. Mas o que eu não entendo é o seguinte. É realmente possível simplesmente substituir as médias das amostras nestas fórmulas e obter exatamente o que precisamos? Você poderia dar uma prova disso?
O indicador ANG3110 funciona de acordo com este princípio?
Penso que seria mais lógico resolver N tais sistemas para N barras e a partir da amostra de matrizes obtidas a,b,c determinar a expectativa de cada parâmetro e usá-lo como parâmetro para a aproximação da parábola. Ou eu estou enganado?
Agora tudo está claro em termos da solução!