Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 28
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Genel olarak, birçok yararlı şey öğrendim. :)
Aksiyomlarınızdan biri, optimizasyon sürecinin bir sonucu olarak belirlenen gerçek (yani benzersiz) bir yörüngenin varlığıdır. Tek bir yörünge nasıl birden fazla kanala yol açabilir?
Geç cevaplar için tekrar özür dilerim. Bir yörüngeye yaklaşırken, aynı güven aralığındalarsa , bir yaklaşımın diğerinden ne kadar daha iyi yörüngeyi tanımladığını asla bilemezsiniz. Ve buna göre, güven aralığı sınırları içinde kalan tüm yaklaşımlar eşdeğer kabul edilebilir. Prensip olarak, öyle. Bir dizi olası tahminden bir tahmin oluşturmak için (genellikle birden fazla yaklaşım, seçim kriterlerini karşılar, çünkü hata sınırları belirlenir), tabiri caizse “en” optimal olanı seçmek daha iyidir. Algoritmayı incelerken bir özelliğin daha farkına vardım - yaklaşımlar farklı olsa da, çoğu durumda tahminler aynıdır. Size bir kez daha hatırlatmama izin verin, yörüngenin kendisinin gerekli olmadığını ve onu aramadığımı. Kanallara gelince, kanalların benzersiz olmaması, incelenen yapıların "ayrıntı derecesi" (buna şöyle diyelim) ile ilgilidir. Dolayısıyla, eğilimlerin varlığında, geri dönüş bölgelerini belirlemek ve eğilimlerin sona ermesi, geri dönüş bölgelerinin dökümü vb. olasılıklarını değerlendirmek mümkündür. Veya piyasada pozisyonlara girmemenin daha iyi olacağı belirsizlik alanlarını vurgulayın. Ayrıca, numune boyutlarındaki sınırlamaların her zaman farkında olmanız gerekir, aksi takdirde sonuç çok yüksek bir belirsizlik derecesine sahip olacaktır.
İyi şanslar ve geçen trendler.
Hurst katsayısının hesaplanması konusunda bir yanlış anlama var.
Doğrusal regresyon durumunda, S ve R'yi hesaplamak için 2 seçeneğimiz vardır.
Seçenek 1.
S - doğrusal regresyon çizgisinin tüm uzunluğu boyunca sapmaların farklarının toplamı olarak hesaplayabiliriz.
yani:
S=0.0;
for (n=0; n<Period; n++) { S+ = MathPow( Close[n] - (a+b*n) , 2); }
S=MathSqrt( S / Nokta);
Ve R - tüm doğrusal regresyon çizgisi boyunca maksimum ve minimum sapma arasındaki fark olarak hesaplayabiliriz.
yani:
pMaks=0.0; pMin=0.0;
(n=0; n<Dönem; n++) için
{
dc=Kapat[n] - (a+b*n);
if (dc > pMax) pMax = dc;
eğer ( dc < pMin) pMin = dc
}
R=MathAbs( pMax - pMin);
Seçenek 2.
Standart teknik göstergeler kümesinden iStdDev() işlevini kullanarak son çubuğa göre S'yi hesaplayabiliriz. Ancak bu durumda, lineer regresyon çizgisinin ortasının değerine göre hesaplamaya eşdeğer olan, son çubuğa göre mov'dan hesaplanan S'ye sahip olacağız.
Ve R - yatay projeksiyonda maksimum ve minimum değerler arasındaki fark olarak:
pMax=Yüksek[En yüksek(NULL,0,MODE_HIGH,Period,i)];
pMin=Düşük[En Düşük(NULL,0,MODE_Düşük,Periyot,i)];
ki bu tamamen doğru değil, başlangıçta Close ile sayarsak MODE_CLOSE kullanmak biraz daha doğru olur.
Anladığım kadarıyla ikinci seçeneği uyguladınız mı? Ya da ben hatalıyım?
Genel olarak soru şudur: Hurst katsayısının daha doğru hesaplanması için hangi seçenek daha doğrudur?
Cevabınız için şimdiden teşekkürler - İskender.
Teşekkürler Vladislav, bir şekilde bu anı hesaba katmadım. Ama gerçekten öyle. Bu, aslında, birkaç kanalın elde edilmediği, ancak maksimum ve minimum açıya sahip çizgilerle sınırlanan bütün bir aralığın elde edildiği anlamına gelir.
Ne belirsizliğinden bahsettiğini tam olarak anlamadım. Ancak, başka bir şey anlıyorum. Örnek, regresyon kanalını tanımlamalıdır ve regresyon kanalı, trend kanalıdır. Hem trendi hem de daireyi örneğe koyarsanız, böyle bir örneğin en azından faydalı bir şey elde etmenize izin vermesi olası değildir. Bu nedenle, piyasayı aşamalara ayırma ve daha da önemlisi, erken aşamalarda, yani gerçek hayatta bir trend ve bir daire belirleme sorunu ortaya çıkıyor. Bence, görev çok önemsiz değil.
Kartinka mne napomnila standartnyj indikator kanalov, vot i spomnil svoju razrabotku kokda iskal filtra dlia ods4iota kokda na4inajetsia bolshyje volny Elliota - po Standart Sapma formülü:
Vot kod mojevo göstergesi:
Buradaki anahtar şudur: Başlangıçta Kapat ile sayarsak
2Yurixx Belirsizlikle ilgili olarak - örnekte yetersiz sayıda serbestlik derecesi ile, yakınsaması güvenilir bir şekilde değerlendirilemez ve buna göre, yalnızca yakınsak örnekler için geçerli olan farklı bir örneğe istatistik analiz yöntemleri uygulayabilirsiniz. Buna göre sonuç belirsiz olacaktır.
Not Burada, "örnek" terimi dağıtım anlamına geliyordu. Yani, "Örneğin serbestlik derecesi sayısı, verilen örneğe etki eden dağılımın yakınsamasını belirlemede güvenilirlik derecesini etkiler" demek daha doğru olur. Ve buna göre, yakınsak dağılımlar üzerinde çalışan yöntemler, ıraksak dağılımlara (veya bilinmeyen bir yakınsama gerçeğine sahip dağılımlara) uygulanabilir.
İyi şanslar ve geçen trendler.
Vot po4emu ja dal kod svojevo indikatora - ras4ioty idut po vsem parametresi:
Göstergeyi bir grafikte izle :-D
Hurst katsayısının hesaplanması konusunda bir yanlış anlama var.
Doğrusal regresyon durumunda, S ve R'yi hesaplamak için 2 seçeneğimiz vardır.
Ama bu ilginç bir soru :)
Diyelim ki standart sapmanın yakınsaklığı için kriteri karşılayan, örneğin artan bir doğrusal regresyon kanalımız var. Bir yandan, kanal yükseldiği için, içerdiği çubuklar üzerinde hesaplanan KH 1.0 eğiliminde olacaktır (çünkü kayma yüzdedir). Öte yandan, eğer CF'yi regresyon doğrusuna göre hesaplarsak (böylece yanlılığı ortadan kaldırırsak), standart sapma normal dağılıma yakın olduğu için CF 0,5'e meyledecektir. Bence herkes kendisi kontrol etmeli (böylesi çok daha ilginç).
Pekala, ekstremumların aranması , iniş ve çıkışlara değil, ilk verilere dayanmaktadır.
Buna göre, kriter biraz farklıdır:
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Hurst = 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: örnek standart sapma (aralık) = 0.00438062
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Örnek varyans = 0.00001919
2006.05.28 14:53:08 Herst EURUSD,M15: Örnek aritmetik ortalama = 1.27924631
2006.05.28 14:53:06 Herst EURUSD,M15: başarıyla yüklendi
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: kaldırıldı
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Hurst = 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: örnek standart sapma (aralık) = 0.00437625
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: Örnek aritmetik ortalama = 1.27924631
2006.05.28 14:52:59 Herst-II EURUSD,M15: başarıyla yüklendi
2006.05.28 14:52:54 'Herst II'yi Derlemek
Kapsamlı cevabınız için teşekkür ederim.