Volumes, volatilidade e índice Hearst - página 3
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Com relação à dimensionalidade, o que muda com o tempo, podem ser utilizados números normalizados. Mais convenientemente na faixa de 0 a 1 dentro de uma janela não temporal. Há algum tempo atrás, publiquei vários indicadores que permitem normalizar o volume, ATR, st.deviation. Uma variante do indicador leva uma janela puramente retangular (a la Stochastic). No outro - o canal adaptativo.
Aqui está, por exemplo, uma imagem onde o Adaptive Renko está na janela 0, e o StdDev, ATR e Volume normalizado no canal adaptativo estão nas subjanelas. Você pode ver claramente as falhas FALSO do canal Renko - na verdade, foi por isso que eu o trouxe à tona - para mostrar a utilidade da estimativa da volatilidade - você pode avaliar onde está o impulso e onde está a correção.
Com Hearst, mais raciocínio ainda seria útil. Classicamente Hearst é a inclinação de uma regressão linear em uma trama de log-log. Este método é insensível à presença de um substrato, ou seja, a presença de um multiplicador constante no N. Substitui-se com a inclinação de um raio puxado até um ponto da origem. Isto só é correto se os pontos estiverem em uma linha que passa pela origem. Você tem um gráfico de pontos de diferentes TFs em coordenadas Log(N) - Log(High-Low) ?
Você está absolutamente certo, exatamente através da origem das coordenadas. O gráfico em coordenadas Log(N) - Log(Alto-Baixo) que não construí, ainda não vejo a necessidade disso. Em vez disso, posso lhe oferecer algo mais interessante. Lembra-se dos problemas de geometria, que foram resolvidos através da construção? Parece que o procedimento de construção é completamente arbitrário. Mas se estiver correto, ele leva ao resultado certo. E há algo semelhante aqui.
Você se lembra da construção de Hurst por Peters? Ali, antes de contar algo, ele preparou uma série. Com ele foi necessário por uma série de razões. Os valores desta série eram de qualquer tipo, portanto, alguma normalização era necessária. Para isso, o RMS foi calculado e a série foi normalizada por ele. O RMS também foi calculado e subtraído da série para fornecer uma soma zero. E, a propósito, não houve tempo. Em vez de tempo, ele usou números de contagem - os mesmos carrapatos. E, é claro, ele não podia dizer nada sobre o coeficiente da fórmula.
Temos esta preparação - a construção de uma nova série, que tem tais características que removem tanto o RMS quanto o coeficiente c da fórmula. Como resultado da ligação à rede de renko-grid, a curva feia da tabela de preços de 5 dígitos adquire as seguintes propriedades. Cada tick muda o preço em 1 ponto (Peters só poderia sonhar com isso). Ou seja, todos os retornos se tornam +/-1. Daí o RMS = 1 também. Agora imagine uma situação em que o preço vai sempre em uma direção. O gráfico de preços é uma linha reta, ou seja, R=N (para cada 1 tick o spread aumenta em +1 ponto). Obviamente, este é o comportamento mais moderno, o que deve levar a h=1. É assim, porque R=N é a fórmula para determinação de h, onde N entra em 1º grau. Mas também mostra que c=1 e não pode ser de outra forma. Este é, naturalmente, um caso limitador, mas c deve ser o mesmo para todos os casos.
A propósito, os de três dígitos são ainda mais estáveis que :) . Interessante.
Neste ponto eu me perguntava. :-) A explicação "em meus dedos" que dei acima não está em lugar algum ligada ao tamanho do ponto. Portanto, não tenham dúvidas, para pontos de 3 dígitos o resultado será o mesmo. Você só precisa ter a metodologia de construção em fila para se aguentar. E, é claro, a rede de renome deve ter 3 dígitos.
Entretanto, a diferença para o comerciante será significativa. Se um ponto de 3 dígitos contiver 10 peças de 4 dígitos. Os de 4 dígitos, então no limite da caminhada aleatória Brownian, um carrapato de 3 dígitos deve conter 100 peças. de 4 dígitos. Como eles dizem, sinta a diferença. É como ir para um nível fractal completamente diferente (sua maneira de dizer horizonte). Como ir de M15 para D1.
A propósito, a palavra "estabilidade", de alguma forma, não se encaixa aqui. Não se trata de estabilidade, mas de quão rápido o limite de alcance se expande. Se a série estiver estacionária, então a expansão de qualquer nível fractal atinge o próximo nível em um determinado tempo, etc. Nesta situação você está certo - a volatilidade será a mesma em todos os níveis. Se a série não for estacionária, então as flutuações entre a tendência e a reversão em um nível fractal em média podem dar um quadro muito diferente no nível seguinte.
Com relação à dimensionalidade, o que muda com o tempo, podem ser utilizados números normalizados. Mais convenientemente na faixa de 0 a 1 dentro de uma janela não temporal. Há algum tempo, coloquei algumas que permitem a normalização do volume, ATR, st.deviation.
Peter, normalizar para o intervalo [0,1] é minha forma preferida de representação de dados. Entretanto, esta normalização pode ser natural e universal, ou pode ser bastante artificial, por exemplo, sobre a diferença (máx - min) da janela. No segundo caso, é equivalente à simples compressão proporcional. Isto não é muito informativo.
Infelizmente não conheço o conteúdo de seu método de normalização, por isso não posso dizer nada. Especialmente sobre o racionamento de volume, que eu acho que não tem nada a ver com o renko-channel.
Peter, a normalização para o intervalo [0,1] é minha forma preferida de representação de dados. Entretanto, esta normalização pode ser natural e universal, ou pode ser bastante artificial, como a diferença (máx - min) de uma janela. No segundo caso, é equivalente à simples compressão proporcional. Isto não é muito informativo.
Puramente em aritmética, não é equivalente à compressão proporcional se quisermos dizer um coeficiente duro pelo qual o parâmetro a ser normalizado é multiplicado. Se queremos dizer algo como logaritmos, não faz diferença para fins de identificação do momento/correções.
Infelizmente não conheço o conteúdo de seu método de normalização, por isso não posso dizer nada.
Deixe-me explicar sobre o método. A figura na subjanela inferior mostra o desvio st.e o canal adaptativo. Isto é o que é normalizado por (resultado - 1ª subjanela).
Especialmente sobre o racionamento de volume, que eu acho que não tem nada a ver com o renko-canal.
Agora imagine uma situação em que o preço vai sempre em uma direção. O gráfico de preços é uma linha reta, ou seja, R=N (para cada 1 tick o spread aumenta em +1 ponto). Obviamente, este é o comportamento mais moderno, o que deve levar a h=1. É assim, porque R=N é a fórmula para determinação de h, onde N entra em 1º grau. Mas também mostra que c=1 e não pode ser de outra forma. É claro que este é um caso limitante, mas c deve ser o mesmo para todos os casos.
E para caminhadas aleatórias, você pode obter uma fórmula geral? Mas não se refira a Einstein, sua fórmula de caminhada aleatória é para Close-Open e você precisa dela para High-Low. É crucial para você que o coeficiente de proporcionalidade na fórmula para caminhada aleatória seja igual a 1. Mas se for igual a 1 para Close-Open (claro, não me lembro da fórmula, mas acredito em sua palavra, deve ser 1 para Close-Open), então deve ser diferente para High-Low de 1, porque High-Low é sempre maior que Close-Open (quero dizer o pagamento esperado, é claro).
Meu ponto é o seguinte: quando você se livra da influência da filtragem primária, seu valor proposto se torna uma característica bastante objetiva. (E para 4 pontos em 5 pontos, e ainda mais para 3 pontos, a influência da filtragem primária deve ser significativamente suprimida).Mas ainda não há motivos suficientes para comparar os valores absolutos deste valor com a "calibração" para Hearst. Isto significa que a 0,5 a série é acidental, acima - trendy e abaixo - reversível.
Para esta característica, precisamos fazer nossa própria calibração.
Você pode obter uma fórmula geral para caminhadas aleatórias? Não se refira a Einstein, sua fórmula para caminhada aleatória é para Close-Open e você precisa dela para High-Low. É fundamental para você que o coeficiente de proporcionalidade na fórmula para caminhada aleatória seja igual a 1. Mas se for igual a 1 para Close-Open (claro, não me lembro da saída da fórmula, mas acredito em sua palavra, será igual a 1 para Close-Open), então deve ser diferente para High-Low de 1, porque High-Low é sempre maior que Close-Open (quero dizer expectativas maduras, é claro).
SB no Forex é unidimensional, o preço se move apenas para cima e para baixo. Einstein derivou uma fórmula para o movimento Browniano, que é plano, há duas coordenadas. Idealmente, o princípio da independência das moções nos permite considerar as moções sobre eixos separadamente. Mas a fórmula de Einstein determina o caminho de uma partícula Browniana, ou seja, sua remoção no tempo T desde o ponto de partida. Como você entende, você não pode separar as moções aqui, porque esta remoção é determinada a partir das coordenadas pelo teorema de Pitágoras. Portanto, não me referirei a Einstein, especialmente porque não usei sua fórmula nem me referi a ele em nenhum lugar.
Eu não entendo nada sobre Close-Open. Eu nunca tive isso. O spread é definido por Alto-Baixo, enquanto Fechado e Aberto não desempenham qualquer papel neste processo. Esta é a primeira vez que ouço de vocês que eles estão na fórmula de Einstein. Entretanto, se você chamar o ponto inicial de Aberto e o ponto final de Fechado, então sim. :-)
Eu só utilizei a fórmula Hearst, que na verdade é a definição do expoente Hearst. A única coisa crítica para mim foi que o coeficiente nesta fórmula é constante e não depende da natureza do movimento - tendência ou contra-tendência. Então, pode ser determinado a partir de algum caso particular.
Sobre a fórmula geral da SB - é uma tarefa interessante. E eu posso resolvê-lo. Com uma condição. Você me diz (ou me dá um link) como calcular em termos gerais a distribuição no tempo T, se a distribuição do processo e sua dependência do T for conhecida. Mas falhei com a escalada e não encontrei uma fonte.
Mas até agora não há motivos suficientes para comparar os valores absolutos deste valor com a "calibração" para Hearst, ou seja, para assumir que a 0,5 a série é aleatória, acima está na moda e abaixo é reversível. Você tem que fazer sua própria calibração para esta característica.
Sim, eu concordo com esta formulação da pergunta. Ainda precisa ser resolvido.
A primeira coisa que vem ao tópico do ramo após enterrar o volume do carrapato é seu próprio volume do carrapato: um medidor de volatilidade. Apenas um indicador que mostraria o número de ZigZags pequenos dentro de uma barra grande. Por exemplo, tal indicador com um ZigZag com um joelho mineiro de 1pp seria totalmente consistente com o volume atual do tick em MT4. Mas tal ZigZag não pode ser calculado com precisão, pois não há histórico de carrapatos e nós queríamos vê-lo por Fulano e tal. Mas um ZigZag com um joelho maior é uma questão diferente. Será possível ver que ciclos existem e como eles mudam com o tempo. É fácil de implementar.
Fabricou um indicador de volume, conforme descrito:
Neste caso, não são utilizados volumes de carrapatos. Somente são tomados dados de preços de prazos mais baixos (parâmetro PeriodData).
Todas as mesmas ciclovias são visíveis.
No indicador, o parâmetro Pips define o joelho mínimo do ZigZag em pontos. Naturalmente, por um longo intervalo de tempo seria melhor definir este parâmetro não em pontos, mas em valores relativos de mudança de preço (a alteração no código será mínima).
Sim, eu concordo com esse ponto de vista. Ainda precisa ser resolvido.
Os sintéticos podem ser calibrados,
Eu fiz isso ontem. Só que eu não calibrei, mas olhei o que o indicador mostrava em uma SB limpa. O resultado foi inesperado para mim. O valor médio em M10, H1 e H4 está em torno de 0,54. Agora eu penso por quê?
Naturalmente, seria ótimo obter esta fórmula para a SB na forma analítica. Mas aqui temos este problema com a propagação. O que isso significa - módulo médio, RMS de caminhada aleatória ou algo mais - ninguém escreve sobre isso.