uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 53

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<br/ translate="no"> Sinceramente, não entendo nada deste arquivo. Seria interessante ouvir os comentários. Penso que o risco de um comércio na estratégia Vladislava deve ser calculado apenas sobre a posição atual do preço no intervalo de confiança, e não sobre o gerador de números aleatórios. Tanto quanto sei, é o gerador de números aleatórios que é usado como ponto de ajuste para a quantidade de negócios no arquivo?


Em seu relatório de teste você pode ver que a probabilidade de uma comercialização lucrativa é de cerca de 0,9, enquanto o lucro médio é de 10 pips (~1%) e a perda média é de 20 pips (2%). Isto se você abrir com 0,1 lote do depósito de US$ 1000 na Alpari. Portanto, se você variar o tamanho do lote (risco) você pode obter seqüências aproximadas de negócios e saldos de probabilidade. Mais uma vez, pressionando a F9 de forma brusca mostrará que estes são resultados muito bons, é impossível drenar. É claro, se é assim que os negócios serão distribuídos no futuro.
Em poucas palavras, essa é a idéia por trás dessa simulação.
 
Interessante... E eu resolvi este problema não é muito diferente, encontrado na decomposição líquida da função de distribuição normal (12 linhas) e contar a probabilidade até o segundo dígito, não sei se pode retardar o cálculo (para o especialista se aproximar), se for interessante eu posso traçar um pedaço de código ...

Eu também encontrei no site ALGLIB.SOURCES.RU o cálculo de quantiles. Mas, de alguma forma, não parecia ter 12 cordas e uma função exigia o cálculo de outras. Eu já escrevi sobre isso neste tópico antes. Portanto, acho que a abordagem utilizada neste site teria desacelerado o Expert Advisor. Portanto, se você realmente tem 12 linhas de código que fazem a mesma coisa, então todos estariam interessados em lê-las. Utilizo uma tabela de quantidade com 3 casas decimais. Acho que 2 casas decimais não mudarão o quadro completo do trabalho, mas será útil para todos.
 
Qual é o desvio padrão máximo em pontos que temos? Não mais do que 100. Então, encontrar a probabilidade de estar em qualquer ponto da tabela de preços perto do centro da distribuição não será mais do que 1%, ou seja, 2 casas decimais. Portanto, não há necessidade de maior precisão.
 
Talvez eu não tenha entendido as conclusões do teorema do limite central (em meu livro de referência está escrito assim: Se uma variável aleatória pode ser representada como uma soma de um grande número de componentes independentes, cada um dos quais contribui para a soma apenas ligeiramente, então esta soma é distribuída aproximadamente normalmente), acontece que simplesmente usamos uma tabela de funções de distribuição normal para determinar a probabilidade de encontrar SF dentro do intervalo de confiança dado pelo valor da tabela.

É por isso que simplesmente fiz uma expansão em série da função de distribuição e determinei o tamanho do intervalo ou em pips (se k=true (isto é, a probabilidade do preço subir ou descer)) ou em valores de ração

double ver(bool k, double Par,int e, int b) {if(k) {Canal(PriseData,e,b);
Par=(Par-CanalA[0]*b-CanalA[1])/CanalA[2];} double t=MathAbs(Par); double sum=t; double x=t*t; double s=0; for( int m=3; MathAbs(s-sum)>0.01;m=m+2){t=x*t/m; s=sum; sum=sum+t;} if(Par>0)return(-0.7968*sum*MathExp(-x/2)); else return(0.7968*sum*MathExp(-x/2)); }




Fiquei muito surpreso por não ter feito isso, e agora me faz duvidar de tudo...

E, por favor, se você não se importa, diga-me o que você quer dizer com o termo "quantil".

 
Aqui está um pedaço de código pronto para praticamente calcular a probabilidade por desvio.

https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/kvantil.zip

Como utilizá-lo no código não é difícil de adivinhar.
 
Parece que não encontrei nenhum erro nesta função, portanto, não mudarei nada até ter um especialista.

Farei uma explicação sobre a função:
k - chave que indica o que é passado para a função no parâmetro Par
Se k=true, Par é um preço e, neste caso, devemos também passar para a função os parâmetros do canal relativo ao qual a probabilidade é calculada. Os parâmetros e é a última barra de canal e b é a primeira barra de canal.
se k=false, então Par é o desvio expresso em valores RMS, e então os parâmetros b e e não são usados.
Canal(Data[],e,b) é uma função que calcula a regressão e RMS através do preenchimento do CanalA [] com os valores obtidos.

E depois o algoritmo de decomposição, que foi retirado do site http://www.kamlit.ru/docs/aloritms/lgolist.manual.ru/maths/matstat/NormalDF/NormalDF1.php.htm

MathAbs(s-sum)>0.01 e aqui você pode definir a precisão necessária
 
<br/ translate="no"> Se uma variável aleatória pode ser representada como uma soma de um grande número de termos independentes, cada um dos quais contribui apenas com uma pequena quantia para a soma, então a soma é distribuída aproximadamente normalmente), então simplesmente usamos uma tabela de funções de distribuição normal para determinar a probabilidade de encontrar o c no intervalo de confiança por um determinado valor.

ZSY Que você não fez isso me surpreendeu muito, e agora me faz duvidar de tudo isso...

ZZZY E, por favor, se você não se importa de me dizer o que quer dizer com o termo "quantil".

Na frase "Se uma variável aleatória pode ser representada como a soma de um grande número", a palavra-chave é grande. E esta palavra se refere tanto aos fatores em si quanto ao número de observações. Na prática, lidamos com amostras, por exemplo, de 30 barras até 1000. Neste caso, é mais apropriado usar a distribuição Estudante do que uma distribuição normal. Eu faço exatamente isso. Embora, talvez consigamos a mesma coisa com uma distribuição normal. Ainda não o testei.

Honestamente, eu não consegui entender seu código à primeira vista. Como você pode levar em conta os graus de liberdade em uma quantidade tão pequena de código? O Excel tem funções prontas para calcular quantil para diferentes probabilidades e diferentes graus de liberdade. Eu uso a tabela de distribuição Student, não uma distribuição normal (pp. 53-55 Bulashev).

Por "quantil" quero dizer a mesma coisa que Bulashev escreveu nas páginas 18-19 de seu trabalho seminal.
 
<br / translate="no"> Honestamente, eu não consegui descobrir seu código à primeira vista.


Explicação da função no posto acima
 
solandr, a única aplicação da distribuição do aluno que me lembro é avaliar as medições em laboratórios. Lembro-me que tive um C no teste terver, o que não foi muito mau em geral, pois o resto do grupo teve D's :)
Portanto, eu estaria interessado em saber como você aplica a distribuição Estudante :)

ZS Infelizmente, naquela época, o terver era muito teórico para ser aplicado na vida.
 
Portanto, eu estaria interessado em saber como você aplica a distribuição Estudante :)

Bem, eu já escrevi acima. Apenas calculando quantias para construir intervalos de confiança. De que outra forma pode ser usado? Bulashev escreveu como calcular esses mesmos quantitativos em Excle. Em geral eu tenho o mesmo arquivo que você postou acima, mas somente para a distribuição do Estudante. Aqui está a diferença. Basta pensar como você pode aplicar a distribuição normal de probabilidade a uma amostra de 30 barras, por exemplo, se existem apenas algumas barras? Basta comparar as quantidades da distribuição dos estudantes em diferentes graus de liberdade e tudo se tornará claro de uma só vez.
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