uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 194
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Yurixx não é difícil de responder, mas fazer previsões é quase a mesma coisa
como prever o tempo. "Predictor" é um menino chicoteador :-)))
Atualmente eu negocio em GBP/USD, a volatilidade aqui é maior do que em EUR/USD.
Portanto, há mais oportunidades. :)))
Suponha que eu tenha dois indicadores, cada um dos quais mostra a probabilidade de algum evento (por exemplo, que o preço subirá pelo menos N pontos). Os indicadores são naturalmente correlacionados e seu coeficiente de correlação pode ser calculado. Como podemos calcular a probabilidade cumulativa de um evento a partir destes dois números?
Eu não posso dar uma prova rigorosa de minha afirmação.
Neste caso, estamos lidando com o análogo de algum detector binário. Deixe o detector indicar com probabilidade p a presença de uma substância na amostra. É claro que tendo realizado um número suficiente de medições N, em casos de p*N obteremos uma confirmação da presença da substância em questão se ela realmente estiver contida na amostra e (1-p)*N confirmações de sua presença - se ela não estiver lá. Assim, com uma certeza próxima a uma (como 1-(1-p)^N), desde que tenhamos N experiências suficientes e (1-p)*N*R*N>N, podemos estabelecer a verdade. Para este fim, é suficiente ver a que valor converge a soma das leituras do detector, para p*N ou para (1-p)*N. É claro que não há diferença entre realizar N experimentos sucessivos com um detector ou usar N detectores simultaneamente em um experimento.
Este exemplo não é difícil de generalizar para o caso de uma probabilidade arbitrária p[i]>0,5 para cada detector em cada medição. Por um raciocínio analógico:
Executando um número suficiente de medidas N, vamos em SUM(p[i]) (a soma é realizada i=1...N) casos obter confirmação da presença da substância dada se ela realmente estiver contida na amostra, e SUM(1-p[i]) de sua presença - se ela não estiver lá. Acontece que se a soma de todos os indicadores que apitam tende a SUM(p[i]) ou mais, o evento irá acontecer. Se a soma de todos os indicadores de sinalização tende a SUM(1-p[i]) ou menos, o evento não ocorrerá. Não posso dizer sobre a probabilidade do resultado neste caso geral - não tenho conhecimento suficiente, mas no caso especial o evento acontecerá com probabilidade:
P=1-P(1-p[i]), onde o produto é conduzido sobre todos i=0...N, e p[i]>0,5,
se todos os indicadores N forem sinalizados simultaneamente.
Portanto, há mais oportunidades. :)))
É estranho, sempre considerei a volatilidade de ambas as moedas mais ou menos a mesma. E o cálculo do spread relativo médio das barras diárias (Alto-Baixo)/Fecho por dias da semana o confirma:
EURUSD_1440_Dia_da_Semana_1 0,007266
EURUSD_1440_Dia_da_Semana_2 0,007871
EURUSD_1440_Dia_da_Semana_3 0,007981
EURUSD_1440_Dia_da_Semana_4 0,008332
EURUSD_1440_Dia_da_Semana_5 0,008522
GBPUSD_1440_Dia_da_Semana_1 0,007224
GBPUSD_1440_Dia_da_Semana_2 0,007431
GBPUSD_1440_Dia_da_Semana_3 0,007535
GBPUSD_1440_Dia_da_Semana_4 0,007863
GBPUSD_1440_Dia_da_Semana_5 0,008052
Para calcular cada valor, foram tomadas 100 barras diárias para o respectivo dia da semana.
Se tomarmos o valor médio absoluto em pips, usando a fórmula (Faixa Relativa Média)*Fechar[0], é claro que este valor será diferente, porque Fechar[0] é, naturalmente, diferente para cada moeda. Mas onde podem ser escondidas "mais oportunidades" aqui - é completamente obscuro? Porque o stop loss e o take profit em GBPUSD será simplesmente escalado para a relação entre as moedas cerca de 1,5 vezes? Portanto, a rentabilidade da própria estratégia permanecerá a mesma!
Obrigado pela volatilidade. Gostaria de pedir sua ajuda com outra pergunta.
Suponha que eu tenha dois indicadores, cada um dos quais mostra a probabilidade de algum evento (por exemplo, que o preço subirá pelo menos N pontos). Os indicadores são naturalmente correlacionados e seu coeficiente de correlação pode ser calculado. Como posso calcular a probabilidade total de um evento a partir destes dois números?
Agradecemos antecipadamente.
De New Market Wizards (Eckhardt):
"...Existem outras implicações práticas de métodos robustos que diferem dos resultados de estudos assumindo uma distribuição de probabilidade normal?
- Uma aplicação importante diz respeito à situação em que você tem múltiplos indicadores para um determinado mercado. Surge a pergunta: como combinar vários indicadores da maneira mais eficiente? Com base em certas medidas estatísticas precisas, é possível atribuir pesos a diferentes indicadores. Entretanto, a escolha dos pesos atribuídos a cada indicador é muitas vezes subjetiva.
Você encontrará na literatura estatística robusta que na maioria dos casos a melhor estratégia não é pesar, mas atribuir um valor de 1 ou 0 a cada indicador. Em outras palavras, aceitar ou rejeitar um indicador. Se um indicador é bom o suficiente para ser usado em princípio, ele também é bom o suficiente para ser atribuído um peso igual aos outros. E se não atender a esta norma, não vale a pena se preocupar com ela.
O mesmo princípio se aplica à seleção de ofícios. Qual é a melhor maneira de alocar seus ativos para diferentes ofícios? Mais uma vez, argumentarei que a alocação deve ser uniforme. Ou a idéia comercial é suficientemente boa para ser executada - caso em que deve ser executada na íntegra - ou não é digna de atenção".
Sentindo-me insatisfeito com minha ignorância das leis teóricas, rapidamente escrevi um código, que por Montecarlo reproduz eventos, e anexei N indicadores, cada um dos quais com probabilidade p[i] prediz o próximo evento. Depois filtrei os casos em que TODOS os indicadores coincidiram e calculei a porcentagem da previsão correta de eventos.
O que você acha... A probabilidade de predição correta de TODOS os indicadores ONCE é a média aritmética das probabilidades de cada indicador:
P=SUM(p[i])/N, a soma é i=1...N.
Sério? Estou chocado!
Como conseqüência, a probabilidade P da previsão correta do evento é menor quando se usam vários indicadores juntos do que quando se usa um dos indicadores mais confiáveis! Ou seja, a utilização de vários indicadores juntos não leva a um aumento significativo na confiabilidade das previsões.
Não sei, acho que já disse aqui meus principais pensamentos sobre a propagação. São todas as mesmas regressões "convergentes" da primeira e segunda ordens, que eu acho que todos aqui já conhecem....
De forma alguma, sua abordagem é muito interessante. Presumi que você se basearia em estatísticas e na abordagem "a olho nu". A única coisa em que consigo pensar é em fazer uma "janela inteligente". Ou seja, nossa tarefa é controlar a tendência atual e, portanto, uma possível zona de inversão, usando, por exemplo, ATR (precisará de uma pequena reescrita), portanto o algoritmo pode ser o seguinte (apresentando a essência da idéia):
1. Procurar a tendência atual (ou melhor, algum movimento de preços interessante)
2. Encontramos uma barra, simbolizando o início de uma tendência (movimento)
Fixamos (calcular, fixar) uma janela para este movimento em relação à barra encontrada
4. Nós nos movemos junto com o preço e olhamos quando o ATR chega à fronteira
5. Aproximou-se - possível inversão
6. Fim da tendência - procurar um novo, repetir tudo
Ainda não tentei, outros trabalhos estão planejados, mas farei isso em breve. Ou seja, é como uma forma de eliminar o atraso que vem com o uso de uma janela "dura". Ou estou perdendo algo, algo muito importante na ATR?:o)
Yurixx, eu me lembrei o que é centralização em linha! Se não estou enganado, é assim. Você tem uma série:
X[0], X[1], X[2], X[3], X[4].
A série centrada é obtida da seguinte forma (é mais fácil com uma fórmula do que com palavras):
X[0], sem valor
X[1]=(X[0]+ X[1]+ X[2])/3
X[2]=(X[1]+ X[2]+ X[3])/3
X[3]=(X[2]+ X[3]+ X[4]/3
X[4] não tem valor
Avals
Viva, isso significa que não sou o único. Quero dizer, li muitos artigos elogiando a volatilidade, mas realmente não entendo o que ela me dá. :о)
Por exemplo, http://forex.kbpauk.ru/showflat.php/Cat/0/Number/40044/page/0/fpart/1/vc/1
Avals, obrigado, coisas interessantes.
Neutron
Consequentemente, a probabilidade P de uma previsão correta de eventos quando se usa mais de um indicador é menor do que quando se usa apenas o indicador mais confiável!!! Ou seja, o uso de vários indicadores juntos não leva a um aumento notável na confiabilidade das previsões.
Muito bem. Esta é exatamente a razão pela qual, ao analisar a estratégia de Vladislav, deixei o indicador Hurst apenas como o principal (confiável) indicador e abandonei a abordagem "concorrente" de selecionar canais confiáveis.
P=SUM(p[i])/N, a soma é i=1...N.
Sério? Estou chocado!
Como conseqüência, a probabilidade P da previsão correta do evento ao usar vários indicadores simultaneamente é menor do que ao usar apenas o indicador mais confiável!!! Ou seja, autilização de vários indicadores juntos não leva a um aumento significativo na confiabilidade das previsões.
Bem...
Eu gostei mais da conclusão do post anterior. :-))
Provavelmente porque eu mesmo fui guiado pela fórmula
se todos os indicadores N forem acionados simultaneamente.
Talvez o uso de múltiplos indicadores não aumente a confiabilidade das previsões? Eu não sei. Entretanto, meu modo de pensar físico não quer concordar com esta conclusão. Algo dentro de mim me diz que há algo errado aqui.
Se os indicadores fossem independentes, eu estaria inclinado a confiar na fórmula P=1-P(1-p[i]). Entretanto, como todos os indicadores são baseados em séries de preços, é provável que todos eles sejam, até certo ponto, dependentes. É por isso que eu não poderia aceitar incondicionalmente esta fórmula. E é por isso que eu também queria obter algum refinamento com a ajuda do coeficiente de correlação.
A conclusão de que a probabilidade é determinada como uma média aritmética não é satisfatória para mim pelas mesmas razões. Uma análise elementar do significado físico da situação diz o seguinte.
Suponha que a probabilidade seja de fato calculada como a média aritmética das duas (por certeza) probabilidades p1 e p2. Se estes dois indicadores estiverem totalmente correlacionados (isto é, coeff = 1), então p1=p2=p0 e (p1+p2)/2=p0 parecem estar corretos. Mas se coeff =0, surge uma contradição. Como p1 e p2 são independentes, as medições podem ser feitas simultaneamente. E então, no limite de grandes números, a relação entre resultados positivos e o número total de resultados deve tender não mesmo para o 2º, mas para o 3º limite: p1, p2 e (p1+p2)/2. Há algo errado aqui.
Infelizmente, eu não conheço o método Monte Carlo. Mas talvez seja o algoritmo que o reproduz?
Assim como um gerador de números aleatórios na verdade só gera uma seqüência pseudo-aleatória ?
Talvez a questão seja que esses N indicadores não são independentes, ou seja, correlacionados entre si?
Ou talvez minhas considerações estejam erradas?
Quanto à existência de uma correlação entre os indicadores e as principais conclusões, com o argumento de que todos eles derivam da mesma série primária, discordo por duas razões principais:
1 é certo que nem todos os indicadores dependerão uns dos outros (por exemplo, ATR e qualquer um dos MAs). Isto é fácil de verificar.
2 há uma utilização fundamentalmente diferente destes indicadores em si, e consequentemente conclusões (por exemplo, MACD e o mesmo MA)