uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 280
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A tabela de preços é a mesma que na minha foto anterior. Abaixo, em vermelho, está o indicador, por assim dizer. Rápido, feito a partir de duas curvas de onda da primeira imagem, simplesmente subtraindo-as e escalonando-as. Na verdade, ele fica em torno de zero, mas aqui é elevado apenas para fins ilustrativos. Se é útil ainda não está claro. Vou ter que verificar.
Além disso, há muitas combinações de resultados de transformação de ondas e devemos procurar as melhores. O algoritmo para calcular tais curvas é bastante simples e não caro. Acho que pode ser facilmente implementada em MQL.
Eu mesmo não vou fazer isso em um futuro próximo (por minhas próprias razões). Se alguém estiver interessado, eu posso ajudar com conselhos sobre wavelets e algoritmos.
A propósito... Tendo pesquisado a imensidão da Internet, não encontrei nenhum indicador baseado em wavelets. Isto é estranho para mim. Talvez eu não entenda nada?
Obrigado, esse foi um começo interessante.
Entretanto, quando você escreve e em sua cabeça tudo é melhor empacotado.
Não se preocupe com o tamanho de seus postos. Está na tradição deste tópico escrever posts longos, logicamente conectados, cientificamente sólidos e bem ilustrados. :-)))
Você também não deve ter nenhuma dúvida sobre seu nível. O público aqui, embora pequeno, é muito diversificado. O que um já passou por muito tempo, o outro ouve pela primeira vez. Então...
Permita que você continue sem nenhuma dúvida.
Obrigado!
Está incluindo a propagação ou não?
Agradeço antecipadamente.
И..?
Olhando a imagem, podemos falar de um método particular de interpolação de uma série numérica não equidistante (obtida a partir da série temporal EUR/USD por vários métodos) usando polinômios lineares ou quadráticos. Mas precisamos de EXTRAPOLAÇÃO. Como será feita essa transição?
Além disso, quero salientar o fato de que nós, como comerciantes, temos que trabalhar o tempo todo no lado DIREITO de uma série numérica, e por causa da casualidade haverá inevitavelmente um atraso de fase de nossos cálculos, o que de uma forma ou de outra depreciará o resultado obtido. Assim, a questão pode ser colocada da seguinte forma: o método de transformação wavelet para circuitos casuais dá menos atraso de fase em comparação com um filtro LF ideal (neste sentido).
Observe que o TS implementado usando IFNF não dá nenhuma vantagem estatística sobre o DC no mercado atual.
a Andre69
10% por mês é com spreads e histórico de 2 meses, ou seja, a amostra não é confiável. Com o objetivo de obter estatísticas e abrir uma conta real.
Talvez você simplesmente não entenda os problemas do algoritmo trabalhando em tempo real e traçando dados históricos? Basta fechar qualquer parte do gráfico à direita (por exemplo, a partir de 1230) e você verá que as linhas traçadas curvam para dentro antes do preço ir para lá.
Já estou me regozijando. :о)))) A propósito, você não pode nos dizer um pouco mais sobre a descoberta?
E se for o Graal? :) Ou, o que é mais provável, a coisa é bastante trivial e inútil na prática. Em ambos os casos, é muito cedo para trombeteá-lo para o mundo inteiro :)
Morlet wavelet é muito bom! É uma boa onda, também de um ponto de vista matemático. Não se preocupe com isso. Não é bom para o DWT porque não é compacto e não tem função de escala. Mas funciona bem para a CWT sem nenhuma limitação. Não entendo bem o que você fez com ele. Se você está apenas girando uma função wavelet com seus dados, então você está fazendo uma transformação fixa de Fourier com janela Gaussiana em seus dados. Se isso é o que você precisa, então você está bem.
Não tome isso como uma instrução, apenas esclarecendo.
Boa sorte e boa sorte com a tendência!
Acho que você não consegue imaginar os problemas do algoritmo trabalhando em tempo real e traçando dados históricos? Basta fechar qualquer parte do lado direito do gráfico (do ponto 1230, por exemplo) e você verá que as linhas traçadas curvam para dentro antes do preço ir para lá.
Você conhece um indicador que se inclina de forma confiável na direção correta antes do futuro movimento de preços? Então é o Graal!
A todos.
Para citar o autor http://monetarism.ru/article.pl?sid=05/03/13/0625201&mode=flat, observo que o fólio é realmente excelente! Tenho 2 volumes deste trabalho no formato DjVu, 4 metros cada, se o público estiver interessado, posso colocá-lo para cima.
A citação atual é:
A hipótese da caminhada aleatória e o conceito de mercado eficiente
Modelo de Precificação de Ativos Financeiros, CAPM - Modelo de Precificação de Ativos de Capital
Teoria da Arbitragem de Preços, APT
Martingales, submartingales e supermartingales
Decomposição do carvalho em martingale e componentes previsíveis
Modelos não lineares estocásticos condicionados gaussianos: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, HARCH, etc.
Modelos estocásticos de volatilidade
Movimento Browniano Fractal: um resumo dos resultados clássicos
Integrais estocásticos sobre movimento browniano
Processos e fórmula do Ito
Modelos de difusão para a evolução das taxas de juros, preços de ações e títulos
A fórmula de Ito para semimartingales
Análise estatística dos dados financeiros
Teoria da arbitragem em modelos financeiros estocásticos
Critério Martingale para a ausência de oportunidades de arbitragem
O Primeiro Teorema Fundamental
Teorema de Girsanov
Fórmula Black and Scholes
O livro é concluído pela lista de referência de quase meio mil nomes, e o livro em si é bastante denso, com referências a materiais adicionais.
Uma versão djvu do livro pode ser encontrada na Internet, mas acontece que é bastante difícil ler tal base em um computador - todo tipo de icqs, e-mails, gráficos e o mercado estão distraindo. É preciso muita concentração para entender as fórmulas e as provas. Tive que comprar um livro de 2 volumes de Shiryaev em Bolero por 80 dólares, e isolado com livros longe do computador.
Conselho gentil: nem pense em entrar nos mercados financeiros sem entender a monografia seminal de Shiryaev!
A partir das revisões:
O texto da monografia é muito completo e não requer referência a fontes primárias (às quais, na realidade, temos pouco acesso). O leitor pode pegar qualquer modelo da parte enciclopédica do livro e tentar aplicá-lo a dados reais deste ou daquele segmento do mercado financeiro russo (ou estrangeiro). É possível garantir que os resultados serão muito interessantes e completamente não triviais.
Mais de mil páginas é, naturalmente, um feito científico. E muitas páginas são declarações de problemas prontas sobre o tema - o que sairá se esta ou aquela idéia ou modelo matemático for comparado com a realidade. Sem dúvida, este livro está destinado a uma longa vida - e como base teórica para um processo criativo coletivo que irá criar e melhorar o mercado financeiro russo (e mundial) e como fonte para estabelecer novos problemas matemáticos, ... bem, eu não posso enumerar tudo.
Tenho um grande desejo de implementar algumas de minhas próprias idéias com wavelets. Não posso dizer que já tenha lido teoria suficiente, mas li algumas coisas e tenho algumas idéias. Quanto à prática, eu ainda não tenho nada. Infelizmente, tudo o que li não contém praticamente nada em termos de cálculos e algoritmos concretos. Belas fotos e resultados finais não são o que eu preciso. E o que eu preciso escrevi em meu post (último post na página 139).
A propósito, as possibilidades de extrapolação com wavelets é um tema muito quente e será de interesse para todos.