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Por exemplo, a primeira faixa é de 10-13 pips, o que equivale a 10+30%. Eu a chamo de faixa com 30% de desvio. A porcentagem máxima (no gráfico) na faixa de 42-54,6 pontos, significa que de todas as flutuações individuais (digamos que são 100) na faixa de 42-54,6 pontos, caiu 26 peças, ou 26%. Isso significa que há 26% de probabilidade de que o preço tenha passado de 42-54,6 pontos e passe a mesma quantidade de pontos na direção oposta. Naturalmente, quanto maior o alcance, mais provável é que uma única flutuação caia dentro dele.
Em um curto histórico (um mês), podemos ver mínimos e máximos; se pegarmos a história de 3 anos, ela se torna quase plana, com uma queda no início. Assim, quanto mais longa é a história, mais uniforme se torna a distribuição. Ele mostra como o mercado muda, e a distribuição das amplitudes difere em cada período de tempo separado, de modo que o TS otimizado para um período fracassará na vanguarda. Portanto, conhecendo a distribuição das amplitudes, podemos ajustar parâmetros do TS, como a otimização em tempo real.
Mas isto é apenas para 30% dos desvios. Esta periodicidade é correta, mas além disso, outros desvios também terão sua própria periodicidade, mas eles podem se sobrepor, resultando em um dominante comum como determinar?
Agora o gráfico mostra onde ocorrem as principais flutuações (dominantes) e com que probabilidade, mas se você aumentar a largura da faixa, a probabilidade de acertá-la aumentará. Por exemplo, calculei que se você aumentar a faixa para 200%, então 70% de todas as flutuações cairão na faixa de 24-72 pips (para o mesmo período). Isso significa que há uma probabilidade de 70% de que o preço não irá além de 72 pontos sem um pullback, mas pelo menos 24 pontos passarão sem um pullback. Isto pode ser usado para construir um TS probabilístico.
No intervalo, onde não haverá um padrão distinto, simplesmente não negocie, nesse momento você pode escolher (mesmo automaticamente) outro par com um padrão mais distinto.
Isto eu construí no Excel, portanto levará muito tempo para analisar por histórico, se você escrever um indicador, então por histórico (ao executar no testador) você pode examinar as dependências em detalhes, pode haver períodos com a probabilidade de entrar em uma faixa estreita (cerca de 20-40%) que será ainda maior do que 50%.
Além disso, o número médio de barras em cada pinça de gama não é considerado aqui (não sei como implementá-lo em Excel), e pode aumentar seriamente o karitna.
Isto deve ser semelhante ao cálculo das preempções através da inércia das mudanças de volatilidade na análise de agrupamento, só que não tão diretamente,
Agora o gráfico mostra onde ocorrem as principais flutuações (dominantes) e com que probabilidade, mas se você aumentar a largura da faixa, a probabilidade de acertá-la aumentará. Por exemplo, calculei que se você aumentar a faixa para 200%, então 70% de todas as flutuações cairão na faixa de 24-72 pips (para o mesmo período). Isso significa que há uma probabilidade de 70% de que o preço não irá além de 72 pontos sem um pullback, mas pelo menos 24 pontos passarão sem um pullback. Isto pode ser usado para construir um TS probabilístico.
No intervalo, onde não haverá um padrão distinto, simplesmente não negocie, nesse momento você pode escolher (mesmo automaticamente) outro par com um padrão mais distinto.
Isto eu construí no Excel, portanto levará muito tempo para analisar por histórico, mas se você escrever um indicador, então por histórico (ao executar no testador) você pode examinar as dependências em detalhes, talvez haverá períodos com a probabilidade de entrar em alguma faixa estreita (cerca de 20-40%) que será ainda maior que 50%.
Além disso, o número médio de barras em cada pinça de gama não é considerado aqui (não sei como implementá-lo em Excel), e pode aumentar seriamente o quilate.
Você tem algum cálculo em excel sobre este princípio, para ver como ele se parece em um exemplo?
Há algo errado aí, me parece. Ou não entendo o que você está investigando lá.
Mas em geral, a freqüência do balanço deve ser algo parecido com isto:
Os mais curtos aparecem com mais freqüência, os mais longos com menos freqüência. E os mais longos nunca.
Há algo confuso aí, me parece. Ou eu não entendo exatamente o que você está investigando lá.
Mas em geral, a freqüência da varredura deve ser algo parecido com isto:
Você tem probabilidade no gráfico, não freqüência.
A resposta em freqüência pode ser qualquer coisa.
Você tem probabilidade no gráfico, não freqüência.
O AFC pode ser qualquer coisa.
Neste caso, isso não é importante. Isto não é uma questão de terminologia - você pode considerar probabilidade=frequência=frequência.
Quanto ao AFR, não é disso que estamos falando aqui. Pelo que entendi, o ziguezague está sendo torturado aqui. E o ziguezague tem exatamente isso, para divagações aleatórias. A propósito, o mesmo acontece com os instrumentos Finish (muitos deles).
ZS, freqüência, no sentido da freqüência com que aparece um joelho em ziguezague de um determinado tamanho.
Há algo errado aí, me parece. Ou não entendo o que você está investigando lá.
Mas em geral, a freqüência do balanço deve ser algo parecido com isto:
Os mais curtos aparecem com mais freqüência, os mais longos com menos freqüência. E os mais longos nunca.
Por que tem que ter esse aspecto? Não vejo a lógica nisso. Se assim fosse, não haveria problema algum em fazer graxa. Basta esperar um movimento de 5 pontos para cima e depois, no pico, você volta para baixo. Com base em seu gráfico, a possibilidade é quase 100% de que você obtenha lucro em um pullback de 5 pontos. Na realidade é exatamente o contrário, há uma distribuição definida a cada nova intrevalação e é diferente da anterior.
Por que tem que ter esse aspecto? Não vejo a lógica nisso. Se assim fosse, não haveria problema algum em fazer graxa. Basta esperar um movimento de 5 pontos para cima e depois, no pico, você volta para baixo. Com base em seu gráfico, a possibilidade é quase 100% de que você obtenha lucro em um pullback de 5 pontos. Na realidade é o oposto, há uma distribuição bem definida em cada novo intraval e é diferente do anterior.