Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 53

Yeni yorum
 

Açıkçası bu dosyadan hiçbir şey anlamadım. Yorumları duymak ilginç olurdu. Vladislava stratejisindeki bir ticaret riskinin, rastgele bir sayı üretecinden değil, yalnızca güven aralığındaki mevcut fiyat konumundan hesaplanması gerektiğini düşünüyorum. Anladığım kadarıyla, dosyadaki işlem miktarının belirleyicisi olarak seçilen rastgele sayı üreteci miydi?


Test kullanıcısı raporunuz , kârlı bir ticaret olasılığının yaklaşık 0,9 olduğunu, ortalama kârın 10 puan (~%1) ve ortalama zararın 20 puan (%2) olduğunu gösteriyor. Bu, Alpari şartlarında 1000$'lık bir depodan 0.1 lot açarsanız olur. Bu nedenle, eğer partinin büyüklüğü (risk) değiştirilirse, yaklaşık işlem dizileri ve olasılıklı Bakiyeler elde etmek mümkündür. Yine açıkça F9'a basmak, bunların çok iyi sonuçlar olduğunu, birleştirmenin imkansız olduğunu gösterecektir. Tabii ilerde olursa işlemler bu şekilde dağıtılacak.
Özetle bu simülasyonun fikri budur.
 
İlginç ... Ama bu sorunu biraz farklı çözdüm, internette bir dizi normal dağılım fonksiyonuna (12 satır) genişlemeyi buldum ve ikinci ondalık basamağa kadar olan olasılığı hesapladım, bilmiyorum, belki hesaplamayı yavaşlatır (şu anki uzmana geliyorum), varsa bazı kodlar göndermekle ilgileniyorsam ...

Ayrıca internette ALGLIB.SOURCES.RU sitesinde niceliklerin hesaplanmasını buldum. Ancak bir şekilde 12 satır olmadığı ortaya çıktı ve bir işlev hala diğerlerinin hesaplanmasını gerektiriyordu. Daha önce aynı başlıkta yazmıştım. Dolayısıyla bu sitede kullanılan yaklaşımın Expert Advisor'ın yavaşlamasına katkı sağlayacağını düşünüyorum. Yani tam olarak bunu yapan 12 satırlık bir kodunuz varsa, o zaman herkes onları okumakla ilgilenecektir. 3 ondalık basamaklı bir nicel tablo kullanıyorum. 2 ondalık basamağın işin bütün resmini temelde değiştirmeyeceğini düşünüyorum, ancak herkes faydalanacak.
 
Sahip olduğumuz noktalarda maksimum standart sapma nedir? 100'den fazla değil. O zaman fiyat tablosunun dağıtım merkezine yakın herhangi bir noktasında olma olasılığının aranması% 1'den, yani 2 ondalık basamaktan fazla olmayacaktır. Yani daha fazla hassasiyete gerek yok.
 
Belki de merkezi limit teoreminin sonuçları hakkında bir şey anlamadım (referans kitabımda şöyle yazılmıştır: Rastgele bir değişken, birbirine bağlı olmayan çok sayıda terimin toplamı olarak gösterilebiliyorsa, her birinin toplama sadece önemsiz bir katkısı vardır, o zaman bu toplam yaklaşık olarak normal dağılır), o zaman sadece belirli bir güven aralığı değeri için normal dağılım fonksiyonu tablosundan , içinde sv bulma olasılığını belirleriz O.

Bu nedenle, dağıtım fonksiyonunu basitçe bir seriye ve ya pip (eğer k = doğruysa (yani fiyatın yukarı veya aşağı hareket etmeye devam etme olasılığı)) veya RMS değerlerinde belirtilen aralığın boyutuna göre genişlettim.

double ver(bool k, double Par,int e, int b)
{if(k)
{Kanal(PriseData,e,b);
Par=(Par-CanalA[0]*b-CanalA[1])/CanalA[2];}
double t=MathAbs(Par);
çift toplam=t;
çift x=t*t; 
çift s=0;
for( int m=3; MathAbs(s-sum)>0.01;m=m+2){t=x*t/m; s=toplam; toplam=toplam+t;}
if(Par>0)dönüş(-0.7968*sum*MathExp(-x/2));
else return(0.798*sum*MathExp(-x/2));
}




Bunu yapmadığın tehdidi beni çok şaşırttı ve şimdi tüm bunlardan şüphe duymama neden oldu ...

ZYZY Ve lütfen, sakıncası yoksa, bana "kantil" kavramıyla ne demek istediğini söyle.

 
İşte sapmadan olasılığı pratik olarak hesaplamak için bir parça hazır kod.

https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/kvantil.zip

Kodda nasıl kullanılacağını tahmin etmek zor değil.
 
Bu fonksiyonda herhangi bir hata bulamadım, bu yüzden uzman yapana kadar hiçbir şeyi değiştirmeyeceğim.

işlevi anlatayım:
k - Par parametresinde işleve ne aktarıldığını gösteren anahtar
k=true ise, o zaman Par fiyattır ve bu durumda olasılığın hesaplandığı kanalın parametrelerini fonksiyona iletmeniz gerekir. Bu parametreler e - kanalın son çubuğu ve b - kanalın ilk çubuğu.
k=yanlış ise, Par, RMS değerlerinde ifade edilen sapmadır ve ardından b ve e parametreleri kullanılmaz.
Canal(Data[],e,b) - CanalA'yı [] alınan değerlerle doldurarak regresyon ve standart sapmayı hesaplayan bir fonksiyon.

Öyleyse, http://www.kamlit.ru/docs/aloritms/lgolist.manual.ru/maths/matstat/NormalDF/NormalDF1.php.htm sitesinden alınan ayrıştırma algoritmasının kendisi

MathAbs(s-sum)>0.01 ve burada gerekli hesaplama doğruluğunu ayarlayabilirsiniz
 

Rastgele bir değişken, birbirine bağlı olmayan çok sayıda terimin toplamı olarak gösterilebiliyorsa, bunların her biri toplama yalnızca önemsiz bir katkıda bulunur, o zaman bu toplam yaklaşık olarak normal olarak dağıtılır), o zaman basitçe güven aralığının belirli bir değeri için normal dağılım fonksiyonunun tablosu, içindeki St. bulma olasılığını belirleriz.

Bunu yapmadığın tehdidi beni çok şaşırttı ve şimdi tüm bunlardan şüphe duymama neden oldu ...

ZYZY Ve lütfen, sakıncası yoksa, bana "kantil" kavramıyla ne demek istediğini söyle.

"Rastgele bir değişken büyük bir sayının toplamı olarak gösterilebiliyorsa" ifadesinde anahtar kelime büyüktür . Ve bence bu kelime sadece faktörlerin kendilerine değil, aynı zamanda gözlemlerin sayısına da atıfta bulunuyor. Uygulamada örneğin 30 bardan başlayıp 1000'e kadar olan örnekleri ele alıyoruz. Bu durumda normal dağılım yerine Student dağılımını kullanmak daha uygundur. Ben de öyle yapıyorum. Normal bir dağılımla aynı şeyi elde etmemiz mümkün olsa da. Bunu henüz test etmedim.

Doğruyu söylemek gerekirse ilk bakışta kodunuzu anlayamadım. Bu kadar küçük bir kod miktarında serbestlik derecelerini hesaba katmayı nasıl başarıyorsunuz? Excel, çeşitli olasılıklar ve çeşitli serbestlik dereceleri için nicelikleri hesaplamak için hazır işlevlere sahiptir. Normal bir dağılım değil, Student dağılım tablosu kullanıyorum (s. 53-55, Bulashev).

"Kuantil" kavramıyla, Bulashev'in temel eserinin 18-19. sayfalarında yazdığı her şeyi kastediyorum.
 

Doğruyu söylemek gerekirse, kodunuzu ilk bakışta anlayamadım.


Yukarıdaki yazıdaki işlevin açıklaması
 
solandr , Student t dağılımının hatırlayabildiğim tek uygulaması laboratuvarlardaki ölçümleri tahmin etmek. Terver testinden 3 aldığımı hatırlıyorum, bu o kadar da kötü değildi, çünkü grubun geri kalanı 2s almıştı :)
Bu nedenle, Öğrenci dağıtımını nasıl uyguladığınızı duymak isterim :)

PS Ne yazık ki, o günlerde terver, uygulaması hayatta görülmeyen çok teorik bir malzemeydi.
 
Bu nedenle, Öğrenci dağıtımını nasıl uyguladığınızı duymak isterim :)

Neyse yukarıda yazdım zaten. Ben sadece güven aralıkları oluşturmak için nicelikleri hesaplarım. Başka nasıl kullanılabilir? Bulashev, bu aynı niceliklerin nasıl hesaplanacağını Excel'de yazdı. Genel olarak, nispeten konuşursak, yukarıda yayınladığınız dosyanın aynısına sahibim, ancak yalnızca Öğrenci dağıtımı için. Bütün fark bu. Kendiniz düşünün, örneğin, 30 çubukluk bir örneğe, hiç çubuk yoksa normal olasılık dağılımını nasıl uygulayabilirsiniz? Sadece Öğrenci dağılımının niceliklerini farklı serbestlik derecelerinde karşılaştırın ve her şey hemen netleşecektir.
1...464748495051525354555657585960...309
Yeni yorum