торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 28
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
В общем, много полезного узнал. :)
Одной из Ваших аксиом является наличие истинной (т.е. единственной) траектории, которая и определяется в результате процесса оптимизации. Каким образом единственная траектория может привести к нескольким каналам ?
Сорри опять за поздние ответы. При аппроксимации траектории Вы никогда не сможете знать насколько одна аппроксимация лучше другой описывает саму траекторию, если они в одном доверительном интервале. И соотвественно все аппроксимации, попадающие в границы доверительного интервала могут считаться равнозначными. В принципе так и есть. Для построения прогноза из множества возможных (обычно не одна аппроксимация удовлетворяет критериям отбора, потому, что задаются границы погрешностей) лучше выбрать так сказать "самую" оптимальную. По мере изучения алгоритма я понял еще одну особенность - хоть аппроксимации и разные, но прогнозы, в подавляющем большинстве случаев, одинаковы. Еще раз напомню сама траектория не нужна и я ее не ищу. По поводу каналов - неединственность каналов связана со "степенью детализации" (назовем так) исследуемых структур. Так при наличии трендов можно определить зоны откатов и оценить вероятности окончания трендов, пробоя разворотных зон и т.д. Или просто выделить зоны неопределенностей, когда на рынок лучше не выводить позиций. Еще нужно всегда помнить об ограничениях на размеры выборок, иначе результат будет обладать слишком высокой долей неопределенности.
Удачи и попутных трендов.
У меня возникло непонимание по поводу расчета коэффициента Херста.
В случае линейной регрессии мы имеем 2 варианта рачета S и R.
Вариант1.
S - мы можем расчитывать как сумму разностей отклонений по всей длинне линии линейной регрессии.
То есть:
S=0.0;
for (n=0; n<Period; n++) { S+ = MathPow( Close[n] - (a+b*n) , 2); }
S=MathSqrt( S / Period );
А R - мы можем расчитывать как разность между максимальным и минимальным отклонением вдоль всей линии линейной регрессии.
То есть:
pMax=0.0; pMin=0.0;
for (n=0; n<Period; n++)
{
dc=Close[n] - (a+b*n);
if ( dc > pMax) pMax = dc;
if ( dc < pMin) pMin = dc
}
R=MathAbs( pMax - pMin);
Вариант 2.
Мы можем расчитывать S тносительно последнего бара воспользовавшись функцией iStdDev( ) из набора стандартных технических индикаторов. Но в этом случае мы будем иметь S рассчитанное по mov, относительно последнего бара, что равносильно расчету относительно значения середины линии линейной регрессии.
А R - как разность максимального и минимального значения в горизонтальной проекции:
pMax=High[Highest(NULL,0,MODE_HIGH,Period,i)];
pMin=Low[Lowest(NULL,0,MODE_Low,Period,i)];
что несовсем корректно, чуть корректней было бы использовать MODE_CLOSE, если изначально считаем по Close.
У Вас насколько я понял применен второй вариант? Или я ошибаюсь?
Вообщем вопрос: какой вариант более правильный для более точного расчета коеффициента Херста?
Заранее благодарю за ответ - Александр.
Спасибо, Vladislav, этот момент я как-то не учел. А ведь это действительно так. Это значит, что на самом деле получается не несколько каналов, а целый диапазон, ограниченный линиями с максимальным и минимальным углом.
Не совсем понимаю о какой неопределенности Вы говорите. Однако, мне понятно другое. Выборка должна определять канал регрессии, а канал регрессии - это трендовый канал. Если свалить в выборку и тренд, и флэт, то такая выборка вряд ли позволит получить хоть что-нибудь полезное. Поэтому возникает проблема разделения рынка на фазы и, что более важно, идентификации тренда и флэта на ранних этапах, то есть в реале. По-моему задача весьма нетривиальная.
Kartinka mne napomnila standartnyj indikator kanalov, vot i spomnil svoju razrabotku kokda iskal filtra dlia ods4iota kokda na4inajetsia bolshyje volny Elliota - po Standart Deviation formule:
Vot kod mojevo indikatora:
Ключевым здесь является: если изначально считаем по Close
2Yurixx По поводу неопределенности - при недостаточном количестве степеней свободы в выборке ее сходимость достоверно оценить не представляется возможным и соотвественно Вы можете к расхродящейся выборке применить методы анализа статистики, которые применимы только к сходящимся выборкам. Соотвественно и результат будет неопределенным.
PS Здесь под термином "выборка" имелось ввиду распределение. Т.е более корректно было бы сказать так :"Количество степеней свободы выборки влияет на степень достоверности в определении сходимости распределения, действующего на данной выборке". И соотвестивенно методы, действующие на сходящися распределениях, могут быть применены к расходящимся (или к распеределениям с неустановленным фактом сходимости).
Удачи и попутных трендов.
Vot po4emu ja dal kod svojevo indikatora - ras4ioty idut po vsem parametram:
Smotrite indikator i probuite na grafik :-D
У меня возникло непонимание по поводу расчета коэффициента Херста.
В случае линейной регрессии мы имеем 2 варианта рачета S и R.
А вот это вопрос интересный :)
Допустим, мы имеем канал линейной регрессии, например восходящий, который удовлетворяет критерию сходимости СКО. С одной стороны, раз канал восходящий, то посчитаный КХ на барах входящих в него, будет стремиться к 1.0 (так как смещение на лицо). С другой стороны, если мы будем считать КХ относительно линии регрессии (тем самым удаляя смещение), то КХ будет стремиться к 0.5 , потому что СКО близко к нормальному распределению. Думаю, каждый должен сам проверить это для себя (так гораздо интереснее).
Ну и поиск экстремумов идет по исходным данным , а не по хаям и лоям.
Соотвествено, критерий несколько отличается:
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Хёрст = 0.27582880
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: pMin = 1.2691 pMax = 1.2892 R = 0.0201
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: СКО выборки (размах) = 0.00438062
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Дисперсия выборки = 0.00001919
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Среднее арифметическое выборки = 1.27924631
2006.05.28 14:53:06 Herst EURUSD,M15: loaded successfully
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: removed
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Хёрст = 0.26196806
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: pMin = 1.2696 pMax = 1.2882 R = 0.0186
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: СКО выборки (размах) = 0.00437625
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Среднее арифметическое выборки = 1.27924631
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: loaded successfully
2006.05.28 14:52:54 Compiling 'Herst-II'
Спасибо Вам за исчерпывающий ответ.