Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 88
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
Ve ilerisi. Anlamadığım bir şey var: RMS2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Bana öyle geliyor ki, gösteriminizde RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0.5
Ya da bunu bir fark olarak göstermeye çalışırsak:
SD2/3[N]=({S[N]-S[son üçüncü]}/{2N/3})^0.5
RMS, varyansın köküdür (bir sayıya bölünen sapmaların karelerinin toplamı). Daha sonra, çubuk 100'deki sapmaların karesi toplamı eksi 33 sütundaki kare sapmaların toplamı, 33'ten 100. ara'ya kadar kare sapmaların toplamını verecektir. O zaman her şey basit. Genel olarak, her şey seninle doğru, anladığım kadarıyla muhtemelen yanlış koydum.
Gerçek şu ki, iki kanal istatistiksel anlamlılık içinde aynı regresyon hatası varyanslarına sahip olabilir, ancak farklı fiyat farkları, kabaca konuşursak, bir kanal daha dik, diğeri daha düz olacaktır. Soru, hangi kanalın seçileceğidir. Bulashev, regresyon çizgisinin kalitesini değerlendirmek için, tümü yukarıdaki iki varyansın oranını içeren üç kriteri göz önünde bulundurur. Bu üç kriterin seçimi gerçekten kişisel bir yaratıcılıktır ve yaklaşımın kalitesini karşılaştırmak için regresyon hatası varyansının seçimi tamamen doğru değildir.
sonra cevapla
Vladislav bu sınıftan en kötü seçeneği alıyor.
Bunun için Vladislav'ın mümkün olan en geniş güven aralığını aldığını kastediyorsanız, o zaman beni anlamadınız, ama başka bir şey varsa, o zaman sizi anlamadım.
Yani, solandra algoritmasına göre, “...'den sonra örnek, aralığın %99'unun sınırının dışına düşmedi. Çubuk çubuk giden bir dizi kanaldan, RMS değeri daha düşük olan kanal seçilir. Ben sordum - eğer ayırt edilemezlerse en düşük hızı nasıl seçeceğimi yoksa hepsi önemsiz mi?
Daha ileri
Sco'nun doğruluk seçimi, tespitinin istatistiksel doğruluğu ile belirlenir. Kendin söyledin, rastgele.
Açıkçası ben anlamadım ya da sen beni anlamadın. Aslında, doğruluk seçimini sormadım. Anlaşılan kendimi net ifade edemedim. Yakınsamayı belirlemek için, örneğin SC'sinin neden 5/8, 7/9, vb.'nin başka bir bölümünün SC'si değil de örneğin 2/3'ünün SC'si ile karşılaştırıldığını merak ediyordum. Seçim sonuçlarını önemli ölçüde etkileyecek mi? Yoksa yine önemsiz ayrıntılar mı? İyi ve kötü arasındaki sınır? :)
Çalışan bir modelle ilgileniyorsanız, tüm bunları bir aksiyom olarak alın, bu modeli programlı olarak uygulayın ve piyasanın kendisi aksiyom setinizin doğru olup olmadığını size gösterecektir.
Yani, "düşünecek ne var - sallamak gerekiyor." Bana göre tartışılan yaklaşımın güzelliği, pazarın ne göstereceğine bakmadan önce kapsamlı bir analiz yapılması ve pazarın ne gösterebileceğini ayırt etmek için kriterlerin doğrulanmasıdır. Nasıl programlayacağımı gerçekten bilmiyorum ama tam olarak neyin gerekli olduğunu anlamadan sonuna kadar nasıl programlayacağımı bilmiyorum ve sonra ne olduğuna nasıl bakacağımı bilmiyorum. Sanırım gerçekten küçük şeylerle ilgileniyorum.
Samimi olarak
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
RMS, varyansın köküdür (bir sayıya bölünen sapmaların karelerinin toplamı). Ardından, çubuk 100'deki sapmaların karesi toplamı eksi 33 sütundaki kare sapmaların toplamı, 33'ten 100. çubuktaki sapmaların karelerinin toplamını verecektir. O zaman her şey basit.
yani formül muhtemelen RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 veya RMS2/3[N]= şeklinde yazılmalıdır. ({D [N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
doğru mu anladım
RMS, varyansın köküdür (bir sayıya bölünen sapmaların karelerinin toplamı). Ardından, çubuk 100'deki sapmaların karesi toplamı eksi 33 sütundaki kare sapmaların toplamı, 33'ten 100. çubuktaki sapmaların karelerinin toplamını verecektir. O zaman her şey basit.
Sizi doğru anlarsam, bu doğru değildir, çünkü 2/3'lük sapmalar başka bir regresyon çizgisinden kabul edilir. Belirli bir uzunlukta ve 2/3'te bir kanal oluşturmaya çalışıyorsunuz ve çizgilerin uyuşmadığını ve dolayısıyla sapmaların miktarının farklı olacağını göreceksiniz (belki bunu demek istediniz?). Anladığım kadarıyla varyansın kendisi veya RMS sonraki değerleri hesaplamak için kullanılamaz, çünkü her yeni çubuk yeni bir satır ve tüm varyansta bir değişiklik verir, teorik olarak önceki çubuk tarafından elde edilen varyanstan hesaplanamaz. Bu döngüde bunu nasıl hesaba katacağımı bir şekilde buldum ve üçte iki üzerine kurulu bir kanal bile normal görünüyor (regresyon katsayılarını hesaplarken, hem CB'nin karelerinin toplamını hem de CB'nin toplamını hesaplıyoruz. , böylece onları bir sonraki çubuktaki varyansları hesaplamak için kullanabiliriz ve varyansın kendisi bir şekilde benim için işe yaramadı), ancak RMS ile bir dosya hazırladığımda ve daha ayrıntılı baktığımda, anlaşılmaz şeyler buldum. her 3 çubukta (2/3 aralığının sınırlarının düzensiz hareketini hesaba katmama rağmen)
PS İlgilenen varsa, verileri RMS'ye gönderebilirim (düzeltildi :))
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.
yani formül muhtemelen RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 veya RMS2/3[N]= şeklinde yazılmalıdır. ({D [N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
Buraya yazdığınız formüllerin ikisi de yanlış. Varyans ve kareler toplamı birbirinden farklıdır. D[N]=S[N]/N
Bunu akılda tutarak, aralıklar arasındaki farkın varyansı, aralıkların varyansları arasındaki farka eşit değildir. Rosh'un yorumu, anladığım kadarıyla, açıklamama uyuyor.
Gerçek şu ki, saf matematik ve piyasa temelde farklı şeylerdir. Bana öyle geliyor ki, başlangıç noktası bu olmalı. Örneğin:
Analiz kesinlikle eksiksizdir, ancak özellikle Vladislav'ın sonraki fiyat hareketini doğru bir şekilde tahmin etmenin imkansız olduğunu varsaymasından kaynaklanmaktadır. Öte yandan, olasılığı bir ölçüde (!) doğrulanacak olan, gerçek olasılığına karşılık gelen "rastgele olmayan bir tahmin" yapmak mümkündür. Genel olarak konuşursak, dikkatli analiz zaten deneysel olarak doğrulanmış bir teoridir. Vladislav'ın yaklaşımı bir teori değil, sadece bir modeldir. Ve deneysel doğrulaması şu anda devam ediyor, sonuçlar Empire tarzında. Sizin gibi, bu modeli yalnızca kağıt üzerinde inceleyen ve o zaman bile herkes anlamamış olanlardan ne istiyorsunuz?
Bizden bildiğimizden daha fazlasını "çekmeye" çalışmayın. Hala aynı fikirde değiliz :-)
Bu modelin bağımsız bir analizini daha iyi yapmaya çalışın ve bize vizyonunuzu sunun.
O zaman her şey söylenenlere uygun
BENİM NACİZANE FİKRİME GÖRE. Fiyat farkları, yalnızca numuneler önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Durum buysa (yani biri diğerinden çok daha uzunsa), o zaman her iki kanal da geçerlidir, ancak uzun dönemleri farklıdır. İlgilendiğiniz kanallar bunlar. Ayrıca, kriterlerin oluşturulmasında ana bilgi kaynağının hata varyansı olduğuna inanıyorum. Ve bence, yaklaşımın kalitesini tartışmak anlamsız. MNC en iyi seçeneği sunar.
Yani, solandra algoritmasına göre, “... den sonra örnek, aralığın %99'unun sınırının dışına düşmedi. Çubuk çubuk giden bir dizi kanaldan, RMS değeri daha düşük olan kanal seçilir. Ben sordum - eğer ayırt edilemezlerse en düşük hızı nasıl seçeceğimi yoksa her şey önemsiz mi?
BENİM NACİZANE FİKRİME GÖRE. Vladislav ve solandr'ın aynı şekilde düşündüğünü varsaymamalısınız. solandr sadece kendi anlayışını paylaştı. En düşük hıza sahip kanalı alabilir veya aynı istatistiksel anlamlılıkla tüm sınıfı alabilirsiniz. Ve en kötüsünü kullanın.
IMHO.2/3, Vladislav'ın seçimidir. bahaneler beklemeyin. Diğer seçenekleri deneyin. Burada makas var. Bu pay ne kadar büyük olursa, mevcut çubukta kanaldan düşmemeniz o kadar olasıdır. Ve böylece kendinizi içine soktuğunuz yanılsama o kadar büyük olacaktır. Ve eğer "daha azını" alırsak, koşulların sıkılaştığını ve kanaldan erken çıkma olasılığında bir artış elde ederiz. Onlar. kriterleriniz, kanal gerçekten bozulmadan önce sizi kanaldan atacaktır. Optimize edilecek parametrenin 2/3 olduğunu varsayabiliriz.
İyi şanlar.
teşekkürler
Parabol Y(X)=Ax^2+Bx+C , parabolün katsayıları hiçbir şekilde lineer regresyon Ax+B katsayılarıyla bağlantılı değildi.