торговая стратегия на базе Волновой теории Эллиота - страница 135
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
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики. Он сродни Волновой теории Эллиота. Качественные оценки (картинки примеров подсчёта волн по истории) вполне убедительные и проработанные, но вот когда дело касается количественных оценок принятия решений при реальной торговле, то здесь тупик. В принципе Vladislav об этом в самом начале уже говорил. Распознавание паттернов - это наверное больше подходит для игры вручную нежели для автомата, которому просто нужны одни лишь цифры. Хотя и в этой ветке есть сообщения от T1000, который придерживается совершенно противоположного мнения и разработал индикатор для торговли по Эллиоту. Говорит, что вполне успешно торгует по нему. Он также выкладывал первый вариант его эксперта по Эллиоту 2х годичной давности под МТ3 в этой ветке и предлагал желающим заняться его доработкой в рамках OpenSource проекта. Правда пока что желающих, готовых этим заняться не находилось. Может быть Вы попробуете? Тем более, что основной индикатор StdDevChan, по которому он осчитывает волны он привёл в этой же ветке. Мне он понравился и я даже пробовал его как-то приспособить в своего эксперта правда пока что без особого успеха.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики. Он сродни Волновой теории Эллиота. Качественные оценки вполне убедительные и проработанные, но вот когда дело касается количественных оценок, то здесь тупик. В принципе Vladislav об этом в самом начале уже говорил. Распознавание паттернов - это наверное больше подходит для игры вручную нежели для автомата, которому просто нужны одни лишь цифры. Хотя и в этой ветке есть сообщения от T1000, который придерживается совершенно противоположного мнения и разработал индикатор для торговли по Эллиоту. Говорит, что вполне успешно торгует по нему.
Почему не может быть описан ? Вот объяснение к этому рисунку, все логично.
Синий Zigzag - это зигзаг , построенный на родном тайм-фрейме (H4), красный зигзаг - построен на D1 . Правило 1 - пока новый хай на H4 превышает предыдущий - продолжается восходящий тренд.
Правило 2 - если новый хай на H4 не превысил предыдущий - возможно наступила фаза коорекции на восходящем тренде.
Правило 3 - если новое лоу на H4 пробило предыдущее - возможно наступила консолидация на D1
Правило 4 - если цена пробила лоу D1 - начался разворот (сильный откат) восходящего тренда.
Правило 5- новый хай на D1 ниже предыдущего хая на D1 - разворот (глубокий откат) на D1 свершившийся факт.
Чувствую, что не очень строго описал, надеюсь интуитивно понятно, что я хотел сказать.
Господа, советую Вам посмотреть книгу "Базы знаний интеллектуальных систем" / Т.А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, "Питер", 2000 г. 384 с.
Эта книга наверняка найдется при поиске "распознавание образов скачать".
Rosh, если не секрет, на каких принципах Вы планируете построить работу своего "советника-арбитра" ?
Всё конечно же описано достаточно понятно и примерно именно так и торгует большое число трейдеров, особенно на хорошем тренде. Но только вот на основе чего будут приниматься конкретные решения о входе в рынок? Только лишь на основе описанных правил? В чём здесь заложена математика? Если закрыть последнюю треть графика рукою, то большинство трейдеров могут сказать, что по идее цена сейчас должна развернуться вниз, ну или сделать ощутимый откат. Но как мы видим - она всё-таки пошла далее вверх без похода вниз. И я так понимаю, что на выборке данных первых 2/3 от выборки графика Хай красной линии находился бы левее, что могло лишь подтвержлать предположения трейдеров о близости отката/разворота цены. И здесь уже всё зависит от того насколько тейдеру почудился или не почудился откат/разворот. В общем это непаханное поле для исследований насчёт применимости в автоторговле ;o))), хотя для торговли в ручную данный метод ничем не хуже других, широко используемых трейдерами.
Тогда я снимал статистику с его счета - http://forum.alpari-idc.ru/post292222-2020.html
MAE
Отражает просадку по каждому трейду, который закрылся с плюсом.
Например, ордер с тикетом 674604 прежде чем закрылся с профитом в 210 пунктов имел просадку до 102 пунктов. Видно, что профитные ордера имели меньшую просадку.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14491&d=1132511997
MFE - наоборот.
Показывает, с какой максимальной прибылью мог закрыться ордер, который в итоге закрылся с убытком. Ордер 972916 имел максимальную плавающую прибыль в 12 пунктов, и закрылся с убытком 251 пункт.
http://forum.alpari-idc.ru/attachment.php?attachmentid=14492&d=1132512227
Видно, что позиции открываются в основном против движения, и допускается пересиживание .
Я его тогда предупреждал об этом , он не возражал. Тренд апреля сильно потрепал тогда депозиты участников конкурса.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики.
Не согласен. Для каждого образа, на основе которого оценивается рынок, необходимо сделать статистический анализ поведения рынка при появлении этого образа на истории, построить распределение, определить его параметры. Далее можно опять-таки статистически определить оптимальные параметры образа. Имея эти данные в базе данных образов можно с известной точностью определять вероятность ошибки/успеха при принятии решений.
Судя по полученным результатам можно сделать следующие выводы:
1. Имеющийся в настоящее время эксперт является "шумозависимым", то есть на которивках, полученным из разных источников, эксперт показывает существенное различие в результатах как по итоговой прибыли, так и по самим проведённым сделкам.
2. Возможен подбор (подгонка на истории) не только параметров системы, но и самого торгового алгоритма, которая вероятно имеет место быть и с этим экспертом также. Параметры единственного подтверждающего осциллятора были выбраны ещё в самом начале 3 месяца назад просто на основе визуальной картинки и логики открытия сделок интрадей и с тех пор ни разу не изменялись. Все достижения осуществлялись лишь за счёт модификации торгового алгоритма.
На моей картинке устойчивый рост без значимых просадок начинается с конца января 2004 г. А более или менее однородные данные от Альпари начинаются с середины 2004 г. У Вас, насколько я понял, максимальная просадка соответствует ноябрю 2004 г. То есть о совпадении с наиболее значимым переключением источника котировок если и можно говорить, то с большой осторожностью. Именно поэтому я использовал понятие "благоприятный период". Признаков его окончания на картинке не просматривается, но вот сколько он ещё может продлиться? Вопрос, разумеется, риторический.
Является ли такой подход к автоматическому трейдингу перспективным и реализуемым ?
Это совершенно другой подход к торговле, который не может быть описан в рамках математической статистики.
Не согласен. Для каждого образа, на основе которого оценивается рынок, необходимо сделать статистический анализ поведения рынка при появлении этого образа на истории, построить распределение, определить его параметры. Далее можно опять-таки статистически определить оптимальные параметры образа. Имея эти данные в базе данных образов можно с известной точностью определять вероятность ошибки/успеха при принятии решений.
Я думаю, что оценка статистических характеристик паттернов - дело достаточно сомнительное в практическом плане, хотя информация о попытках это проделать постоянно встречается в интернете. Например последний свежий вариант присутствует вот здесь "MQL4: Самообучающийся ЭКСПЕРТ" Данный метод относится к нейросетям. Правда почему-то я нигде не встречал каких-то количественных характеристик работы таких систем. Возможно просто плохо смотрел?
И проблема здесь думаю состоит в том, что у вас просто может не хватить истории для оценки параметров отдельных паттернов, если вы будете отбирать паттерны для оценки на основе достаточно жёстких параметров. Либо же если Вы будете проводить статистическую оценку ВСЕХ объединений баров, которые можно условно отнести к понятию паттерн, то думаю, что у вас либо появится огромное количество всевозможных модификаций паттернов, отличающихся друг от друга на весьма малую статистически незначимую величину, либо статистические оценки паттернов будут сильно размазаны (большая дисперсия оценок). И в будущем на реальной торговле автомату будет весьма трудно понять к какой из имеющихся в базе модификаций паттернов может принадлежать то, что появилось на последних барах сейчас. Для того чтобы какой-то паттерн обладал статистической значимостью думаю нужна история на нашей рабочей валютной паре, которой у нас нет, причём всё это при наличии гарантий, что рынок будет играть по таким же правилам и на выборке, по которой не проводилось обучение (в будущем). В этом плане простой канал линейной регрессии статистически обеспечен гораздо лучше. Посмотрите что является надёжнее? Информация о состоянии рынка, которая ВСЕГДА просчитывается по стандарному незамысловатому алгоритму по последним 300 барам на протяжении всей истории, или же информация например о том, что вот данные бары, поступившие в последний момент времени похожи (хорошо коррелированы) на усреднённый по 100 экземплярам паттерн голова-плечи, присутствующим в истории за последние 5 лет? На мой взгляд регрессия надёжнее, поскольку является хорошо изученной и отработанной математической методикой по сравнению с распознаванием образом, где слишком много зависимостей от разных других факторов.
Однако на мой взгляд задачу по распознаванию паттернов можно привести к решению более простой задачи о трендовых линиях (наклонные линии сопротивления/поддержки, проведённые по экстремумам). То есть многие классические паттерны можно заменить набором трендовых линий, пробитие которых и будет означать отработку паттерна. Хотя и здесь тоже не всё так просто. Например вот в этом файле можно посмотреть динамику сходящегося треугольника https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/08/triangle.zip
Виден выход из сходящегося треугольника 8 августа. Только вот в соответствии с классическим описанием этого треугольника пробитие должно было произойти только лишь наверх. Однако на практике цена сходила и наверх и вниз, то есть попали на деньги и быки и медведи. Данный пример сразу перечёркивает смысл паттерна "Сходящийся треугольник" как таковой.
На приведённых графиках трендовые линии строятся без учёта последних 2х баров. Благодаря чему при пробитии трендовой линии хорошо видно какая именно трендовая линия была пробита.
Более полная версия развития динамики трендовых линий за последний месяц выложена вот здесь "MQL4: Картинка для форума на metaquotes" solandr 31.08.2006 08:02 (Многотомный RAR архив. Всего 16 частей. После скачивания всех частей расширение zip заменить на rar и распаковать в WinRAR3.50.) Весьма полезно начинающим трейдерам ознакомиться с этим мультфильмом например через программу ACDSee для понимания того как может меняться настроение рынка с течением времени и что можно предпринять для минимизации своего риска.
На мой взгляд с трендовыми линиями работать намного проще нежели с многопараметрическими паттернами, которые нужно отлавливать на исторических данных и потом собирать статистику. Трендовые линии - гораздо проще! Я даже экспериментировал с ними в своём эксперте. Заменял ими подтверждающий осциллятор и даже сам показатель Хёрста! И в целом полученный результат был весьма осмысленным, явно отличающимся от совершенно случайного. Но я пока что отложил применение трендовых линий в своём эксперте на некоторое время, поскольку расчёт показателя Хёрста по моим наблюдениям даёт примерно ту же информацию что и трендовые линии, но только на основе более формализованного алгоритма расчёта, что более эффективно в плане создания и практического использования МТС.
Ну а нейросети полезны скорее всего в тех областях, где можно заранее просчитать всевозможные комбинации, которые могут случиться в будущем и на основе этих комбинаций в шуме просто найти подтверждение тому или другому варианту. Например заранее зная (записав предварительно на испытательном полигоне, или расчитав всевозможные варианты сигналов на основе адекватной ситуации математической модели) всевозможные варианты сигналов при приближении одного объекта к другому, в будущем (при реальном использовании обученного таким образом объекта) можно отыскать из имеющихся вариантов сигналов наиболее близкий и принять соответсвующее решение о необходимых дальнейших действиях объекта, на котором установлена система, обученная на нейросетях. Но только всё это работает в рамках того, что имеющаяся в базе данных ситуаций случится и будет развиваться согласно когда-то записанному алгоритму. Боюсь что Форекс в этом плане более разнообразен :o(