торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 88
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
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Как мне кажется, в Ваших обозначениях СКО2/3[N]=(D[2N/3])^0.5
Или, если уж пытаться представить это в виде разности:
СКО2/3[N]=({S[N]-S[последняя треть]}/{2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го ара. Дальше все просто. В общем, у Вас все праваильно,как я понял, я наверно неверно выразился.
Дело в том, что два канала могут иметь одинаковые в пределах статзначимости дисперсии ошибок регрессии, но разные дисперсии цен, грубо говоря, один канал будет более крутым, другой – более пологим. Вопрос - какой канал выбрать. У Булашева рассматривается три критерия оценки качества линии регрессии, все они включают в себя отношение двух вышеперечисленных дисперсий. Выбор из этих трех критериев действительно – личное творчество, а выбор дисперсии ошибки регрессии для сравнения качества аппроксимации не совсем корректно.
Далее Вы отвечаете
Владислав берет худший вариант из этого класса.
Если Вы имеете ввиду, что для этого Владислав берет максимально широкий доверительный интервал, то Вы меня не поняли, если же что то другое – то я не понял Вас.
Так по алгоритму solandra после «…невыпадения выборки за границу 99% интервала. Из серии идущих бар за баром каналов отбирается тот канал, который имеет меньшее значение СКО.» Я спрашивал – каким образом отбирать наименьшее ско если они могут оказаться стат неразличимы или это все мелочи?
Далее
Выбор точности ско определяется статистической точностью его определения. Вы же сами сказали, что это случайная величина.
Честно говоря, не понял, или Вы меня не поняли. Я, вообще-то, не спрашивал о выборе точности ско. Я видимо не точно выразился. Меня интересовало, почему для определения сходимости ско выборки сравнивается с именно ско 2\3 выборки, а не ско какой- нибудь другой части 5\8, 7\9 и т.д. Существенно ли это отразится на результатах отбора? Или это опять незначимые детали? Граница между добром и злом?:)
Если же вас интересует работающая модель, то примите все это как аксиому, реализуйте эту модель программно и рынок сам вам покажет справедлив ваш набор аксиом или нет.
То есть , «что тут думать –трясти надо». Мне показалось, что прелесть обсуждаемого подхода в том, что перед тем как смотреть, что покажет рынок, проводится тщательный анализ и обосновываются критерии различимости того, что вообще может рынок показать. Я программировать то не очень умею, а программировать до конца не понимая что именно нужно, а потом смотреть что получилось – не умею совсем. Я наверно действительно циклюсь на мелочах.
С уважением
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
то есть тогда формулу наверное надо записать СКО1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 или СКО2/3[N]=({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
Я правильно понял?
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
Если я Вас правильно понял, то это не верно так как отклонения для 2/3 считаются от другой линии регрессии. Вы попробуйте постройте канал на определенной длинне и еще один на 2/3 и Вы увидите что линии не совпадают, а следовательно и сумма отклонений будет другой(быть может Вы и имели это ввиду?). Я так понял что саму дисперсию или СКО использовать для вычислений последующих значений нельзя, так как каждый новый бар дает новую линию и изменение всей дисперсии, по идее ее нельзя вычислить из дисперсии полученной предыдущем баре. Я вроде смог придумать как в этом цикле это учесть, и даже канал построенный по двум третям выглядит нормально(при расчете коэффициентов регресси мы расчитываем и сумму квадратов СВ и сумму самой СВ следовательно мы можем их испльзовать для расчета дисперсий на следующем баре, а саму дисперсию как то у меня не получилось), а вот когда я сделал файл со СКО и глянул поподробней обнаружил не понятные вещи, которые проскакивают на каждом 3 баре.(хотя я вроде учел неодинаковость движения границ интервала 2/3)
PS Если кому интересно могу выложить данные по СКО(исправленные :))
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
то есть тогда формулу наверное надо записать СКО1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 или СКО2/3[N]=({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
Обе записанных здесь Вами формулы неверны. Дисперсия и сумма квадратов отличаются друг от друга. D[N]=S[N]/N
С учетом этого дисперсия разности интервалов не равна разности дисперсий интервалов. Комментарий Roshа, как я понимаю, выражает согласие с моим уточнением.
Дело в том, что чистая математика и рынок существенно разные вещи. Мне кажется, что из этого и надо исходить. Например:
Анализ безусловно тщательный, однако, он, в частности исходит из того, что Владислав предполагает, что точно предсказать последующее движение цены невозможно. Зато возможно сделать "неслучайный прогноз", вероятность оправдания которого будет в какой-то (!) мере соответствовать его действительной вероятности. Вообще говоря, тщательный анализ - это уже подтвержденная экспериментально теория. Подход Владислава является не теорией, а только моделью. А ее экспериментальная проверка как раз сейчас и идет, результаты на ампире. Чего же Вы хотите от тех, кто как и Вы, пока ознакомились с этой моделью только на бумаге, да и то не все поняли.
Не пытайтесь "вытянуть" из нас больше, чем мы знаем. Все равно не признаемся :-)
Попытайтесь лучше провести самостоятельный анализ этой модели и предложите нам свое видение.
Дальше все в соответствии со сказанным
ИМХО. Дисперсии цен могут существенно различаться только если существенно различаются выборки. Если же это так (т.е. одна значительно длиннее другой), то оба канала имеют силу, но отличаются своей долгосрочностью. Именно такие каналы Вас и интересуют. Кроме того, я полагаю, что именно дисперсия ошибок - основной источник информации для создания критериев. А обсуждать качество аппроксимации, по-моему, бессмысленно. МНК дает наилучший вариант.
Так по алгоритму solandra после «…невыпадения выборки за границу 99% интервала. Из серии идущих бар за баром каналов отбирается тот канал, который имеет меньшее значение СКО.» Я спрашивал – каким образом отбирать наименьшее ско если они могут оказаться стат неразличимы или это все мелочи?
ИМХО. Не стоит считать, что Владислав и solandr мыслят одинаково. solandr делился только своим пониманием. Можно брать канал с наименьшим ско, а можно - весь класс имеющих одинаковую статзначимость. И использовать из него наихудший.
ИМХО.2/3 - это выбор Владислава. Не ждите обоснований. Попробуйте другие варианты. Здесь присутствуют ножницы. Чем больше будет эта доля, тем больше вероятность того, что Вы не выпадете из канала на текущем баре. И тем больше будет заблуждение, в которое Вы себя тем самым вводите. А если взять "чем меньше", то получится ужесточение условия и увеличение вероятности преждевременного выпадения из канала. Т.е. ваш критерий выбросит Вас из канала до того, как он действительно разрушится. Можно считать, что 2/3 - параметр подлежащий оптимизации.
Успехов.
Спасибо
Парабола Y(X)=Ах^2+Вх+С , коэффициенты параболы никоим образом не связывал с кэфиициентами линейной регрессии Ах+В.