uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 197
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Isto é somente se p=const. para todos os pares. E isto é improvável.
Imagine p=0,55. Então flutuações de apenas 2-3 pontos mudam fundamentalmente a situação para o par. Além disso, não sou contra a diversificação em geral, mas contra a escolha de diversificação em vez de p=0,8.
Se você tivesse a oportunidade de escolher, o que você preferiria:
1. trabalhar com 2-3 indicadores, que fornecem previsão confiável 0,8 e uma freqüência aceitável de negócios
2. diversificação através de um conjunto de instrumentos com a mesma precisão de previsão de 0,55.
Mas, o que o faz pensar que nossos resultados divergem?
Sergey, eu também não disse isso, eu estava discutindo detalhes com Yuri. Você foi trazido para explicar os detalhes da experiência. Obrigado. :о)
PS: Eu suspeito tanto que Yuri escreveu mais de um indicador e tenta "encaixá-los" após sua pesquisa (isso é uma piada :o)).
Interessante! Portanto, entendi mal os métodos de sua experiência. Agora eu tenho muitas perguntas.
Quais posições foram consideradas bem-sucedidas na abertura, e quais não foram? O sucesso é uma noção de indefinibilidade. E se ele vai na direção errada, também pode dar a volta. E vice versa.
Como você garantiu uma probabilidade fixa para seus indicadores? Afinal, se você pudesse fazê-lo com uma garantia, isso significa que eles não são da lista de padrões, mas algo artificial. Isto é ainda mais interessante porque você experimentou em dados de mercado, o que significa que a probabilidade p para eles se encaixa na sua definição de uma abertura de sorte.
Como você garantiu a independência deles?
A menos, é claro, que tudo isso seja segredo.
Interessante! Portanto, entendi mal a metodologia de sua experiência. Agora surgem muitas perguntas. Quais posições você considerou que foram abertas com sucesso, e quais não? A sorte é um conceito indefinido. E se ele vai na direção errada, também pode dar a volta. E vice versa. Como você garantiu uma probabilidade fixa para seus indicadores? Afinal, se você pudesse fazê-lo com uma garantia, isso significa que eles não são de uma lista de padrões, mas algo artificial. Isto é ainda mais interessante porque você experimentou em dados de mercado, o que significa que a probabilidade p para eles se encaixa na sua definição de uma abertura de sorte. Como você garantiu a independência deles? A menos, é claro, que tudo isso seja segredo.
Uma análise incompleta do TS mais popular de hoje nos permite afirmar com certa confiança que toda a variedade de comportamento do mercado vem, de fato, para prever a direção do movimento de preços após a abertura da posição e a provável amplitude deste movimento. A resposta ao último ponto pode ser estatisticamente confiável dada pela análise do desvio padrão no prazo selecionado:
s=SQRT{SUM{(Close[i-k]-Open[i-k])^2}/(n-1)}.
Para um único jogador, podemos obter uma estimativa do tempo médio gasto no mercado. Assim, tendo gerado a série de preços no TimeFrame igual ao tempo médio de manutenção da posição, abrimos uma posição (se houver um sinal indicador) na abertura da próxima barra e a fechamos no fechamento da mesma barra. É evidente que a solução adequada para este problema maximizará a rentabilidade do TS.
O código tem toda a série de preços, e o "indicador" conhece antecipadamente a cor "futura" da vela. Um gerador de números aleatórios com a expectativa deslocada por um valor fixo, "misturando" o indicador para que a probabilidade de predição correta coincida com a exigência da condição da tarefa. Nesta definição, o tipo de série de preços não importa - pode ser um meandro de amplitude única e de tal comprimento para satisfazer a exigência de validade estatística dos resultados.
Neste contexto, um resultado positivo é considerado quando a cor da próxima barra coincide com a previsão do indicador, e sua independência vem da própria formulação do experimento.
Isto é somente se p=const. para todos os pares. E isto é improvável. Imagine que p=0,55. Então flutuações de apenas 2-3 pontos mudam
fundamentalmente a situação para o par. Além disso, não sou contra a diversificação em geral, mas contra a escolha de diversificação em vez de p=0,8. Se você tivesse escolha, o que preferiria: 1. trabalhar com 2-3 indicadores, que fornecem 0,8 previsão de confiabilidade e freqüência aceitável de negócios 2. diversificação por um conjunto de instrumentos com a mesma previsão de 0,55 confiabilidade
Se p=0,55, ou pior ainda, você terá que usar indicadores 7-8. Onde podemos encontrar tais indicadores independentes? Bem, mesmo que os tomemos, teremos que esperar a operação simultânea de todos eles durante o ano inteiro (é minha intenção e propósito). E tudo para quê? Para reduzir o saque. Vamos estimar por quanto.
O valor médio de drawdown D é aproximadamente proporcional ao tempo médio desses drawdowns em potência de 1-P, onde a confiabilidade da previsão P do indicador ou grupo de indicadores:
D(t)=t^(1-P).
No caso de carteira com várias moedas, o tamanho do drawdown depende do número de n instrumentos utilizados como:
Dm(t)=SQRT(1/n)*t^(1-P).
Por sua vez, a rentabilidade do TS usando o princípio MM cai exponencialmente rápido com o aumento do drawdown. Além disso, lembramos que o rendimento (em US$ por longo período) do TS multidicador diminui exponencialmente rápido com o aumento de P ou o mesmo com o número crescente de indicadores usados n (ver o último post com uma foto). Assumindo que a característica t tempo para o primeiro e segundo casos é comparável, obtemos que para TS de múltiplas moedas o logaritmo de retorno aumenta com o número de instrumentos:
SQRT(n)*const^(1-p).
E no caso de multi-instrumento, como:
const^(1-P)-n.
A primeira função cresce monotonicamente à medida que o número de pares aumenta, enquanto a segunda função diminui à medida que o número de indicadores aumenta. Conseqüentemente, é melhor aumentar o número de instrumentos utilizados do que o número de indicadores! É por isso que eu escolho muitas moedas e poucos indicadores.
Yura, eu estou bem ciente da severidade desta declaração. Mas você deve concordar que pelo menos reflete a dinâmica geral e nos permite analisar em detalhes os critérios de comportamento ideal no mercado.
Você me convenceu muito bem. Preciso reconsiderar minha abordagem intuitiva sobre este assunto.
Há discussões ocasionais sobre isso e os fóruns paralelos da MQ sobre o valor da matemática no comércio.
Acredito que o que você disse é suficiente até mesmo para um adversário tendencioso reconhecer este valor.
Só posso dizer uma coisa sobre sua experiência: muito instrutiva. Lógico, estruturado e, o mais importante, simples. Quase óbvio. Há algo a aprender com isso. Obrigado, Sergey.
Existe uma teoria e prática bastante bem desenvolvida sobre o uso de muitos instrumentos e TSs em um portfólio. Por exemplo, sabemos que uma carteira ideal deve consistir de instrumentos minimamente correlacionados ou TS. Portanto, aumentá-la ao máximo não será bom. Ela precisa ser especificamente selecionada e administrada com o montante de capital para cada TS, de acordo com as considerações descritas acima. Mas o único objetivo da diversificação será suavizar a equidade resultante (o que reduz os riscos).
Quanto à construção de um sistema baseado em vários indicadores ou padrões. Há um conceito errado de que o sistema apenas exibe sinais UP ou DOWN. Este certamente não é o caso. Cada sistema tenta tirar proveito de um possível cenário de comportamento de preços. Se dois sistemas mostram a possibilidade de um e o mesmo cenário, isso significa que são compatíveis e, conseqüentemente, é necessário escolher o mais confiável. Se dois sistemas estão mostrando a possibilidade de cenários diferentes, mas sobrepostos de alguma forma (por exemplo, de diferentes TF), então ainda será necessário comercializar algum cenário (sistema) particular em vez de uma mistura deles. E sua probabilidade permanecerá a mesma. E o cenário misto efetivo pode não existir de forma alguma. Comercializamos diferentes sistemas com compra e venda em momentos discretos no tempo, não com previsões arbitrárias de subida/descida.
O resultado positivo é que eu finalmente entendi a diferença e porque o X[i]=Open[i]-Open[i-1] centralizado está feito. Da mesma forma, eu entendi onde estava errado em minhas apresentações anteriores.
O resultado negativo é que tudo não é o que me pareceu.
1. Realizei duas variantes de centralização: a acima e eliminando a regressão linear construída em todo o intervalo. Os resultados são fundamentalmente diferentes.
O coeficiente de autocorrelação r[k] para a série X[i] não depende do intervalo de correlação k e (exceto para k=1) não excede 0,01. Eu não calculei FAC separadamente, mas para EURUSD em t=5,15,30, etc. os resultados são os mesmos que os apresentados pelo Neutron. E em t=1 é -0,16, o que é um pouco mais alto que o do Neutron.
Para a série Y[i] obtida pela remoção do LR, a imagem é completamente diferente. r[k] diminui lentamente de 1 para 0,70 para GBPUSD, M15 e 0,97 (!!!) para EURUSD, M1 a k=1000. Do meu ponto de vista, este resultado não faz sentido do ponto de vista físico. A autocorrelação da série de preços não pode ser tão forte e cair tão lentamente. Conseqüentemente, esta variante de centralização não é apropriada? Por que não? Sergei, você pode explicar do que se trata ?
2. Calculei o coeficiente de correlação de vários osciladores padrão, assim como o meu próprio, com a série X[i]. Em todos os casos, eu percebi que r[k ] é quase independente de k, as diferenças de valores aparecem apenas no quinto sinal (mesmo em k=0). Embora o valor de r[k] dependa do cronograma. Ao mesmo tempo, os valores r[k] diferem uns dos outros para os osciladores diferentes.
Isto não é o que eu esperava. No pior caso - a mesma situação: um máximo em k=0 e rapidamente diminuindo para zero quando k aumenta. Constância de r[k] em k diferente me faz pensar que algo está errado ? O que ?
X[i]=Open[i] e X[i]=Open[i]-Open[i-1].
O coeficiente de autocorrelação foi encontrado usando a fórmula:
r(Etapa)=SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])*(X[i+Step+k]-X[i+k])}/SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])^2}, onde a soma é tomada sobre todos os membros da linha k=Etapa...n-Etapa, n- o número total de membros da linha, Etapa - o horizonte de correlação.
O primeiro caso é chamado de função de autocorrelação, que normalmente varia de -0,5 a 0, enquanto o segundo caso é chamado de correlograma, que é sinal-variável. Ambas as séries decaem exponencialmente rápido.
Jura, um grande e não decrescente valor de autocorrelação é obtido se o componente constante não for removido. De fato, todos os termos da série são quase iguais e iguais a 1,23, por exemplo.
A propósito, recebi analiticamente a expressão para a probabilidade de previsão correta P para um grupo de N indicadores independentes com previsão arbitrária p cada:
P=1-2^(N-1)*P{1-p[i]}