торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 42
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Согласен! :o) И так уже всё разжёвано - осталось только проглотить тем кто может ;o)
Говорим только о методологии без углубления в детали.
...
Точнее ответить не могу, а время тратить пока не очень получится - все еще несколько подходов к построению стратегии пытаюсь реализовать.
Vladislav, еще раз спасибо!
Надеюсь, мой подход послужит точкой соприкосновения между Вами и Yurixx.
Уважаемый Yurixx!
Вы писали:
Линейная регрессия позволяет удалить только линейную составляющую исходных данных, то есть, упрощенно, уменьшить общее СКО на СКО линейной регрессии.
Если имелась нелинейная составляющая, то отсутствие зависимости СКО детрендированного ряда от времени не очевидно.
В качестве иллюстрации можно посмотреть на GBPCHF W1 с 2002.03.31 по сегодня.
На конечном интервале здесь СКО, похоже, уменьшается.
Спасибо.
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Удачи и попутных трендов.
Я прохожу в цикле каналы от 45 (это понятно) до 1000 баров. (1000 баров на 15-минутках - это 10 дневных свечей, я думаю этого достаточно для 15 минуток.) На этих 955 кналах я нахожу значения СКО и выбираю тот канал, где СКО меньше (на данный момент), хотя и не забываю о принципе потенциальности :) Правда, пока не применял этот метод - раз, и визуально этот способ выбора не всегда захваьывает отдаленные каналы - это два.
Возможно, когда я организую построение трех лучших каналов , многие вопросы отпадут как несущественные.
ЗЫ Поддерживаю дальнейшее сотрудничество/разработку без выкладывания кодов. Методологии достаточно и гораздо интересней. В крайнем случае, можно будет обменяться тет-а-тет.
Уважаемый Yurixx!
Вы писали:
Линейная регрессия позволяет удалить только линейную составляющую исходных данных, то есть, упрощенно, уменьшить общее СКО на СКО линейной регрессии.
Если имелась нелинейная составляющая, то отсутствие зависимости СКО детрендированного ряда от времени не очевидно.
В качестве иллюстрации можно посмотреть на GBPCHF W1 с 2002.03.31 по сегодня.
На конечном интервале здесь СКО, похоже, уменьшается.
Спасибо.
Не верно. Два случайных ряда, отличающиеся только на трендовую линейную составляющую, имеют одинаковую дисперсию. Рисунки из экселевского файла это подтверждают, я ведь специально провел красную стрелочку, чтобы акцентировать .
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Удачи и попутных трендов.
Я прохожу в цикле каналы от 45 (это понятно) до 1000 баров. (1000 баров на 15-минутках - это 10 дневных свечей, я думаю этого достаточно для 15
минуток.) На этих 955 кналах я нахожу значения СКО и выбираю тот канал, где СКО меньше (на данный момент), хотя и не забываю о принципе потенциальности :) Правда, пока не применял этот метод - раз, и визуально этот способ выбора не всегда захваьывает отдаленные каналы - это два.
Возможно, когда я организую построение трех лучших каналов , многие вопросы отпадут как несущественные.
ЗЫ Поддерживаю дальнейшее сотрудничество/разработку без выкладывания кодов. Методологии достаточно и гораздо интересней. В крайнем случае, можно будет обменяться тет-а-тет.
Я уже писал кратко: постройте свинги по экстремумам начиная примерно со 180 дней назад. Дальше не нужно - результат будет совпадать. Все бары, составляющие тренд ложатся от экстремума до экстремума (экстремумы должны попадать в разворотные зоны ;) ) - дальше дело техники - определяете последний действующий канал и раскладываете его. Оттуда и степень вложенности или детализации.
Выбирайте из полученного подмножества.
Удачи и попутных трендов.
Значения на начале и на конце красной стрелки в Вашем файле у меня получаются разные, причем, обычно, разница тем больше, чем сильнее угол наклона линейной регрессии.
Правда разница не равна численно СКО линейнейной регресси, и говоря про это уменьшение Yurixx-у я имел ввиду, образно, причину её появления, а не способ оценки.
Сразу не разглядел, что разница получается несущественно малой, да и, действительно, не должны они быть разными, т.к. линейная составляющая удаляется при расчете СКО учетом матожидания ошибки.
Но в своем посте я имел ввиду не СКО ошибок ЛР, а СКО линии ЛР. А также СКО исходных данных, а не СКО разностей между последовательными значениями.
Извините, что снова неясно выражаюсь.
Я уже писал кратко: постройте свинги по экстремумам начиная примерно со 180 дней назад. Дальше не нужно - результат будет совпадать. Все бары, составляющие тренд ложатся от экстремума до экстремума (экстремумы должны попадать в разворотные зоны ;) ) - дальше дело техники - определяете последний действующий канал и раскладываете его. Оттуда и степень вложенности или детализации.
Выбирайте из полученного подмножества.
Удачи и попутных трендов.
Про слона то мы и забыли, благодарю. Бывает такая психологическая слепота, когда за деревьями леса не видишь. Я уже сделал скрипт, который ставит границы канала (первый и последний бар) , осталось только научить перестраиваться каналы по перемещению этих вертикальных линий, но это не сложно.
Что то вроде такого зигзага ?
Подписываюсь. Хотя лучше бало бы обойтись и без фрагментов кодов.
К примеру картинка, которую выложил Vladislav, сказала мне больше чем любой фрагмент.
И вообще считаю, что вопрос о распространении системы, а также ее коммерческое (не для личных целей) использование, - исключительная прерогатива автора методики.
Rosh, в принципе вывод самих уравнений очевиден. С этим всё понятно. Но я так понимаю, что Вы используете средние значения для x и y. То есть Вы просто решаете одно уравнение по понятным методам линейной алгебры. Но мне вот непонятно следующее. Действительно ли можно вот так вот просто подставить средние значения выборки в эти формулы и получить именно то что нам требуется? Вы могли бы привести доказательство этого?
Индикатор ANG3110 работает именно по этому принципу?
На мой взгляд было бы логичнее решить N таких систем для N баров, а из выборки полученных массивов a,b,c определить математическое ожидание каждого параметра и использовать его в качестве параметра для аппроксимирующей параболы. Или же я заблуждаюсь?
Была такая мысль, в принципе даже о усреденении коэффициентов линейной регресси по этой методике думал, но пока не судьба. Стоит копать в эту сторону или нет?