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Roteiro do komposter ligeiramente modificado. Agora ele escreve em um arquivo as tendências e as porcentagens planas para cada segmento de amostra sucessiva de uma zona. Se utilizarmos esses dados para desenhar seqüências percentuais de tendência cronológica para as zonas com limiares de 20, 30, 40 e 50 pontos, obteremos a seguinte imagem. Interpretar a seu gosto :).
TFA
P.S. Eu esqueci completamente, a foto para Amostra = 100.
Se você registrar e tempo, poderá desenhar uma imagem semelhante, mas sincronizada.
TFA
Mas tenho outra idéia - ver que porcentagem destas "tendências" se perdem na análise em tempo real.
Se pelo menos metade das tendências for detectada corretamente desde o início - é um mega-grial =)
Infelizmente, nada pode ser detectado de antemão. Mas a "Graalidade" pode ser rapidamente calculada da seguinte forma:
Somar todos os segmentos de tendência por altura em np
Acrescentar todos os segmentos planos à altura do ponto
Subtrair um do outro (o menor dos dois) menos o spread *número de todos os segmentos
Uma comparação das somas de comprimentos em barras F/T também seria interessante e eu acho ainda mais revelador
Eu gostaria de voltar às estatísticas. Para isso, precisamos obter uma imagem mais detalhada. Ou seja, devemos ter a seguinte tabela
É ainda mais correto e bonito obter a distribuição dos segmentos resultantes. É claro que para um segmento plano a limitação será a largura da faixa especificada (canal).
Mas gostaríamos de ver a concentração básica (e como ela coincide com o valor médio).
Para o segmento de tendência não haverá limite para o valor máximo e ele será limitado por sua presença na história. Isto pode servir como ponto de partida para os cálculos necessários
em alguns TS. A distribuição dos segmentos de tendência é mais instrutiva do que a dos segmentos planos e deve ser mais próxima do normal (gaussiano). A concentração básica também pode ser utilizada no desenvolvimento do TS
.
Roteiro do komposter ligeiramente modificado. Agora ele grava em um arquivo as tendências e porcentagens planas para cada segmento de amostra sucessiva do WP. Se usarmos esses dados, desenhamos seqüências percentuais de tendência cronológica para as zonas com limiares de 20, 30, 40 e 50 pontos, obteremos a seguinte figura. Interpretar a seu gosto :).
P.S. Completamente esquecido, imagem para Amostra = 100.
Por favor, explique o que é "amostra consecutiva" ? É como a porcentagem mudou em relação ao ponto de referência? O que está no eixo x?
Você estava contando a relação de seções de tempo? Como seria a relação em pp ?Eu gostaria de voltar às estatísticas. Para isso, precisamos obter uma imagem mais detalhada. Isto é, deveríamos ter uma mesa como esta
Por favor, explique o que é "amostra consecutiva" ? Como mudou o percentual a partir do ponto de referência? O que está no eixo x?
Você estava contando a proporção das parcelas de tempo? Como seria a relação em pp ?Amostra - o número de segmentos em ziguezague na seção de história, para o qual é calculada a relação tendência/flutuação. Ou seja, o roteiro original do komposto calcula para toda a história, enquanto minha modificação divide a história em pedaços consecutivos e a executa de forma independente em cada um deles. O comprimento das peças é tal, que cada uma delas contém exatamente segmentos em ziguezague de amostra (que neste caso é 100). Assim, o eixo horizontal na primeira imagem representa apenas o número índice de um segmento da história, enquanto a segunda imagem representa a diferença entre o tempo do final do segmento e o tempo da primeira barra da história, em minutos.
A propósito, os dados para as fotos são derivados de eurusd5, a partir de meados de 2004.
O que significa "proporção em pp", não entendo bem, que proporção para que exatamente?
Amostra - o número de segmentos em ziguezague na seção do histórico para o qual a relação tendência / plano é calculada. Ou seja, o script komposter original o calcula para toda a história, enquanto minha modificação divide a história em partes consecutivas e trabalha independentemente em cada uma delas. O comprimento das peças é tal, que cada uma delas contém exatamente segmentos em ziguezague de amostra (que neste caso é 100). Assim, no eixo horizontal na primeira imagem, é o número índice de um segmento da história, e na segunda - a diferença entre o tempo final do segmento e o tempo da primeira barra da história, em minutos.
Obrigado. Agora eu entendi. Parece que quanto mais largo o canal, maior a resiliência
E também é interessante em que momentos (datas) de tempo os picos máximos ocorreram. Particularmente com um canal de 50pp?
Não entendo bem o que se entende por "proporção em pp", qual é a proporção em relação a quê exatamente?
O roteiro, que foi feito por Andrey e corrigido por você, considera a extensão dos segmentos obtidos em barras (ou seja, o número de barras no segmento)
Tenho uma sugestão para calcular a altura em pontos (pps) dos segmentos planos e de tendência obtidos respectivamente, e também para compará-los.
Presumo que teremos a dependência inversa e como conseqüência - o equilíbrio do mercado. Há mais pontos em um tempo mais curto e menos pontos em um tempo mais longo. Como será na realidade?
Pegue-o, assine =)
Fez uma nova versão, as estatísticas são parecidas com esta agora:
Todos que baixaram o indicador a partir desta linha - renomeie-o para "ZZm-fx-txt.mq4"!
PS: a altura das barras (em pips) é contada pelos raios ZigZag. Em princípio, há uma opção para contar por segmentos construídos. Eu não sei como fazê-lo corretamente.
Receber, assinar =)
PS: a altura dos segmentos (em pontos) é contada a partir dos raios ZigZag. Em princípio, há uma opção de contagem por segmentos construídos. Como fazer certo - não sei.
Tudo muito legal! Mas isso requer alguns aperfeiçoamentos:
Os segmentos em altura (segmentos) precisam ter a certeza de contar aqueles que são construídos. Proponho dar-lhes um nome. Por exemplo: TFS (segmentos planos de tendência) ou TFO (segmentos). Se contarmos os comprimentos dos segmentos ZZ, os segmentos de tendência serão duas vezes maiores do que a largura do canal. Os segmentos planos também aumentarão, mas não tanto quanto os segmentos de tendência.
Sua interpretação parece ser a seguinte. Se as estatísticas nos mostram uma vantagem dos segmentos de tendência, por exemplo, então selecionamos a condição de abertura de posições após uma interrupção no canal. Então a soma dos segmentos de tendência é um lucro em pips enquanto a soma dos segmentos planos é uma perda em pips. Isso se abrirmos posições "diretamente" sem nenhum truque.
Há mais um ponto controverso. Eu apontei pontos nas bordas opostas do canal GZ (no qual foram obtidos os TFS) para percepção e possível simplicidade de cálculo. Entretanto, é possível uma interpretação um pouco diferente. Não afeta o valor em pps, mas o número de barras, ou seja, o tempo gasto no estado de tendência/plano tem um efeito significativo. Na verdade, acontece que recebemos um sinal de uma nova tendência ou plano quando o preço atinge a fronteira do canal. Se nos aproximarmos dele formalmente, quase nada mudará. Os TFSs obtidos mudarão e o resultado geral será quase inafetado. Porque tanto os segmentos planos como os de tendência serão deslocados. Veja a Fig. 1.
Fig. 1
Entretanto, se não nos aproximarmos dele formalmente, mas criativamente, seria correto terminar o segmento de tendência no máximo e "esticar" o segmento plano até o início de uma nova tendência. Tal arranjo afetaria substancialmente as correlações temporais da TFS, já que não apenas as áreas planas aumentariam, mas as áreas de tendência também diminuiriam. Ver Fig. 2
Fig2
Qual é o problema de implementar este algoritmo? Penso que esta abordagem de contagem (estimativa) é mais objetiva. O que você acha?