Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 281
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
Morlet dalgacık çok kişiseldir! İyi bir dalgacık ve matematiksel açıdan da. Onun için endişelenme. Buradaki nokta farklıdır - DWT için uygun değildir, çünkü kompakt değildir ve ölçekleme işlevi yoktur, ancak kısıtlama olmaksızın CWT için uygundur. Bununla ne yaptığınızı tam olarak anlamadım. Verilerinizle dalgacık fonksiyonunun sadece bir evrişimiyse, sabit bir Gauss pencereli veriler üzerinde pencereli bir Fourier dönüşümü yaptınız. İhtiyacın olan buysa, sorun değil.
Bunu bir ders olarak almayın, sadece açıklığa kavuşturun.
İyi şanslar ve trendi takip edin!
Bu fonksiyonun ortalama değeri sıfır olmadığı için Morlet dalgacığının kesinlikle bir dalgacık olmadığını kastetmiştim, ancak özelliklerinden oldukça memnun kaldım. Yazdığım gibi, belki size daha ayrıntılı olarak anlatacağım (ahlaki olarak henüz hazır değil). Ahlaki taraf çok basittir - böyle bir tahminle nasıl ilişkilendirilir? (saat, eurusd) Doğru mu değil mi?
Bunun çöp olduğunu anlarsam, size ayrıntılı olarak anlatacağım. Bir ihtimal olduğunu anlarsam, sana söylerim ama hepsini değil. Bir anlamda Candid'den bir örnek alıyorum. :hakkında))))
Dalgacıkları kullanmak da dahil olmak üzere veri filtrelemeyi uzun zaman önce bıraktım ( Solandr için gerçek zamanlı filtrelemede teknik bir sorun olmadığını, ticaretle ilgili sorunlar olduğunu not ediyorum :o). Bu karmaşadan en azından bir miktar fayda sağlamak için uyarlanabilir filtreleme oluşturmanız gerekiyor, ancak bununla birlikte en azından sorunlarım var.
Tam olarak Neutron'un tarif ettiği nedenlerden dolayı Hurst dahil olmak üzere öngörücü özelliklere sahip şeylere odaklandım ve kısaca hakkında yazdığım dalgacıklar için (hiç de filtreler için değil) biraz farklı bir uygulama aramaya başladım.
Not: Geçen trend için özel teşekkürler. :hakkında)))
nötron için
Yazardan http://monetarism.ru/article.pl?sid=05/03/13/0625201&mode=flat alıntı yaparak, kitabın gerçekten mükemmel olduğunu not ediyorum! Bu eserden elimde 2 cilt DjVu formatında her biri 4 metre var, halk ilgi gösterirse yayınlayabilirim.
Tabii ki düzenleyin, indirmeye hazır. :hakkında))))
Ayrıca, prensipte dalgacıkların nasıl kullanılacağıyla ilgilendim ve onları forex üzerinde çalışmak için nasıl kullanacağımla ilgilenmiyordum. Araştırma için bir nesnem var ve bir araç seçtim. Sadece nasıl kullanacağımı bilmiyorum. :-))
Ve ticari sır değilse ne tür bir araç? Bu arada iskeletlere dikkat etmeni tavsiye ederim, faydalı bir şey, en azından katsayılarımı onlara göre hesaplıyorum.
DALGALETLER!!! :-)))
[alıntı]Ve..?
Resme bakarak, doğrusal veya ikinci dereceden polinomlarla (geçici EUR/USD'den şu veya bu şekilde elde edilen) eşit uzaklıkta olmayan bir sayı serisini enterpolasyon yapmanın özel bir yolundan bahsedebiliriz.
[alıntı]
Serinin neden eşit olmadığını düşündüğünüzü anlamıyorum? Zaman ölçeği tekdüzedir . Neredeyse... Yoksa hafta sonlarını mı kastediyorsun?
Ve hemen not edeceğim ki, tüccarlar olarak, sayı serisinin her zaman SAĞ kenarında çalışmak zorunda kalacağız ve nedensellik sonucu, inşaatlarımızda kaçınılmaz olarak bir faz gecikmesi meydana gelecek ve bu da devalüasyona neden olacaktır. sonuç bir yere kadar. Böylece, soru şu şekilde ortaya konabilir: Geçici devreler için dalgacık dönüşümleri yöntemi, ideal (bu anlamda) bir alçak geçiren filtreye kıyasla daha düşük bir faz gecikmesi veriyor mu?
IFNP kullanılarak uygulanan TS'nin modern pazarda DC'ye göre istatistiksel bir avantaj sağlamadığını not ediyorum.
İlk cümlenize tamamen katılıyorum. Gerçekten de, ekstrapolasyona ihtiyacımız var ve sadece buna ihtiyacımız var, ancak bunu başarmak o kadar kolay değil! Basit olurdu - sorun olmazdı!
Dalgacık yöntemlerine gelince, bunun bir çeşit derde deva veya yeni bir Kâse olduğunu söylemiyorum. Hiçbir şekilde! Ve kimseyi geriye bakmadan bu yönde acele etmeye çağırmıyorum. Sadece benim için pazar analizi için anlaşılır, kullanışlı ve uygun fiyatlı bir araç. Muhtemelen sizin için istatistiksel yöntemlerin yanı sıra. Temelde kişisel tercih meselesi. Ve ilerisi. İstatistiksel yöntemlerin değerinin ve geçerliliğinin tamamen farkındayım ve bunları kesinlikle TS'mi oluştururken kullanacağım, örneğin... Diyelim ki piyasa arbitraj dönemlerini tespit etmek için. Bu konuyla ilgili ilginç yazılarınız için teşekkür ederiz!
Dalgacık yöntemlerine dönersek - aslında bunlar aynı filtrelerdir, daha doğrusu belirli bir şekilde organize edilmiş bir dizi alt bant filtresidir. Elbette bir faz gecikmesi olacaktır. O olmadan nerede olurdu. Ne yazık ki, doğada ideal filtreler yoktur (nedensellik ilkesinden dolayı) - iyi ve kötü olanlar vardır. Filtrenin faz gecikmesi, filtre çekirdeğinin uzunluğunun yarısına eşittir. (Burada bir şeyden şüphelendim... Eh, belki eşit değil ama tam orantılı) Bu, kısa basit bir filtrenin bu anlamda bir avantajı olduğu anlamına geliyor. Dalgacık filtre çekirdek boyutları 2'den başlar (Haar dalgacık). Benim kullandıklarım 5 ve 8. Dalgacıklar bu anlamda bir avantaj sağlıyor mu? Henüz bilmiyorum. Belirli uygulamaları karşılaştırmak gerekir. Ve ideal filtreye gelince ... - aslında hiçbiri yok ve diyelim ki Butterworth filtresi kesinlikle bu başlığı çekmiyor. Bir süre önce kullandım. Şimdi çekirdeğinin boyutunu hatırlamıyorum ama kesinlikle 2'den fazla. Dalgacıklarla karşılaştırın.
Ayrıca henüz bahsetmediğim başka bir dalgacık ayrıştırma yolu daha var - aralıktaki dalgacıklar ve kaldırma algoritması. Genişletme aralığı dışında fonksiyonun davranışı hakkında herhangi bir varsayım gerektirmemesi bakımından dikkate değerdir. Henüz denemedim. Belki de burada minimum "faz gecikmeleri" elde etmek mümkün olacaktır. Bu şey için "faz gecikmesi" terimi çok doğru olmasa da.
Ayda %10, bu, spreadleri ve 2 aylık bir geçmişi hesaba katıyor, yani. örnek güvenilir değil. İstatistik toplamak için gerçek bir hesap açılacaktır.
Cevap için teşekkürler.
İyi şanslar ve geçen trendler!
И, кроме того, меня интересовало как применять вейвлеты в принципе, а не как применять их для работы на форексе. Объект для исследования у меня есть и инструмент я выбрал. Вот только не знаю как им пользоваться. :-))
А что за инструмент, если не коммерческая тайна? Кстати, рекомендую обратить внимание на скелетоны, полезная штука, по крайне мере свои коэффициенты я вычисляю на их основе.
DALGALETLER!!! :-)))
Sadece "ARAÇ" kelimesini çok iyi anlamadım. :hakkında)
Gelecekteki fiyat hareketinden önce doğru yönde güvenilir bir şekilde bükülen bir gösterge hakkında ne biliyorsunuz? O zaman Kâse!
Hayır bilmiyorum. Böyle bir gösterge teorik olarak bile var olamaz. Ancak dalgacıkların kullanımından bahsettiğimiz için, ilk bakışta, diğer bilgi sunma yollarına göre henüz herhangi bir özel avantaj göstermediklerini belirtmek isterim. Ve tek başına dalgacıklar üzerinde herhangi bir strateji yapmak pek mümkün değildir.
А что Вы знаете индикатор, который достоверно загибается в правильную сторону раньше будущего хода цены? Тогда это Грааль!
Hayır bilmiyorum. Böyle bir gösterge teorik olarak bile var olamaz. Ancak dalgacıkların kullanımından bahsettiğimiz için, ilk bakışta, diğer bilgi sunma yollarına göre henüz herhangi bir özel avantaj göstermediklerini belirtmek isterim. Ve tek başına dalgacıklar üzerinde herhangi bir strateji yapmak pek mümkün değildir.
Dalgacıkların tek başına bir TS oluşturmak için yeterli olmadığı konusunda kesinlikle haklısınız. Bunu yapmayacağım. Ancak piyasa analiz araçlarından biri olarak çok faydalı olacağına eminim. Sadece şu ana kadar bana öyle geliyor ki, kimse bu konuyla ciddi olarak ilgilenmedi, bu yüzden hiçbir şey vermiyorlar. Şimdilik... Şu anda tasarlamakta olduğum TS'de dalgacıkların ne gibi bir pay alacağını hala bilmiyorum. %70 veya %10 - ne fark eder ki - kâr için faydalı olduğu sürece.
Piyasa bilgilerini sunma yollarındaki avantajlara gelince, size katılmıyorum. Sahip olmak. Ticaret yaparken farklı zaman dilimlerinde birkaç fiyat çizelgesi kullanırsınız.
Yani bilinçsiz olabilir ama aynı zamanda çok ölçekli bir analiz yapıyorsunuz. Ve dalgacıkların ana özü, uygulama detaylarında ve algoritmalarında değil, çoklu (çoklu) ölçeğindedir. Ve bu gerçeğin altında, sizi temin ederim ki, güçlü bir felsefi fikir yatmaktadır. Eğer dalgacıklar uçak motorlarının tasarımında, astronomik fotoğrafların işlenmesinde, tıbbi teşhiste - bu örnekleri çok iyi biliyorum - ve çeşitli alanlarda sayısız başka alanlarda büyük bir başarı ile uygulandıysa, o zaman neden piyasaya girsinler? farklı görüyorum.
Samimi olarak.
İyi şanslar ve geçen trendler!
Beni özellikle ilgilendiren şey bu. Ama şimdiye kadar pek konuşmadın. Gerçekten bunun sadece şimdilik olduğunu ve bir devam filminin geleceğini umuyorum. :-)
Dalgacıklar hakkında çok fazla bilgi biriktirdiğinizden bahsettiniz. Seçtiğin bir şeyi buraya yazar mısın? Policar'ın "dalgacık dönüşümüne giriş", Daubechies'in "dalgacıklar üzerine 10 ders", Vorobyov-Gribunin'in "dalgacık dönüşümünün teorisi ve pratiği" ve elimdeki diğer bazı küçük şeyler. Daubechies'i yavaş yavaş okurum.
Sorun şu ki, başlangıç seviyemde anladığım çok fazla teori var ama pratikte hiçbir şey yapamıyorum. Bu yüzden, belirli eylemler için şemaları ve algoritmaları anlayabileceğim belirli görevlerin uygulanması için tasarlanmış az çok basit bir şeye ihtiyacım var.
DSP olmaması arzu edilir. DSP'ye karşı hiçbir şeyim yok ve bir dizi tırnak da dahil olmak üzere herhangi bir zaman serisinin bir sinyal olduğunu ve DSP yöntemleriyle çalışılabileceğini çok iyi anlıyorum. Ancak bu alandan çok uzağım ve orada benimsenen terminolojide, uzmanlar arasında genel kabul görmüş jargon ve kavramlarda bir bataklık gibi batıyorum.
Lineer polinomun kırılmalarına odaklandım, bunlar eşit uzaklıkta değil. Her ne kadar muhtemelen yanılıyor olsam da - sonuçta, bir düğüm, kendisine bitişik düğümleri bağlayan bir hat üzerinde olabilir.
Örnekleme penceresinin daralmasıyla FZ'nin azaldığı açıktır, ancak aynı zamanda operatörün yumuşatma özellikleri kötüleşir. Düzgünleştirme ve gecikme kalitesi arasında bir uzlaşma bulmalıyız. Bu nedenle, operatörlerin FZ'sini, frekans yanıtlarının aynı veya yakın parametreleriyle (geçiş bandındaki tekdüzelik, kesme dikliği) karşılaştırmak doğrudur. Bu bağlamda, Butterworth filtresi geçiş bandında minimum (sıfır değil!) FZ'ye sahiptir ve bu, kesme frekansında belirgin şekilde artar. Dalgacık dönüşümüne dayalı filtreleme yöntemini klasik yöntemle karşılaştırmak bu açıdan ilginçtir.
Bir yerde bir şey tahmin edeceksek, o zaman kaçınılmaz olarak bir federal yasa ortaya çıkacaktır. Gerçekten de, zaman serisinin sağ ucunda oturarak ve ileriye doğru bir adım tahmin ederek, incelenen serinin olası değerini elde ederiz. Bir sonraki sayımda, alınan değeri gerçek değerle karşılaştırır ve alınan hatayı hatırlarız. İkinci nokta için giriş verilerinin güncellenmesini dikkate alarak bu prosedürü bir kez daha tekrarlıyoruz. vb. Sonuç olarak, iki zaman serimiz var - başlangıç ve tahmin. Tam olarak örtüşmedikleri açıktır, ancak çok fazla ayrılmıyorlar, sadece FZ tarafından birbirlerine göre kaydırılıyorlar! Dolayısıyla bu durum için FZ terimi bence uygun.
Ve şimdi meslektaşlarım, beni eleştirin.
Herhangi bir ekstrapolasyonun, zaman serisinin (TS) seçilen yönü "takip etme" özelliğine sahip olduğunu ima ettiğini savunuyorum. Gerçekten de, n'inci dereceden bir polinom ile bir adım önde tahminde bulunarak, orijinal serinin ikinci ... n- 1'inin birinci türevinin SÜREKLİLİK olduğunu varsayıyoruz, en azından bu adımda ... yol açıyorum? Birinci türevin yarı kalıcılığı, seçilen zaman çerçevesinde (TF) VR'nin pozitif otokorelasyon katsayısından (CA) başka bir şey değildir. Brown tipi VR'ye ekstrapolasyon uygulamanın anlamsız olduğu bilinmektedir. Niye ya? Evet, böyle bir serinin CA'sı aynı şekilde sıfıra eşittir! Ama sonuçta, negatif KA'ya sahip VR'ler var... onlara ekstrapolasyon uygulamak basitçe yanlıştır (eğer haklıysam) - fiyatın tahmin edilen yönün tersi yönde gitmesi daha olasıdır.
Ve bir şeyler atıştırmak için: Forex piyasasındaki hemen hemen tüm VR'lerin negatif bir otokorelasyon işlevi vardır (bu, KA'dan her türlü zaman dilimi için oluşturulmuş bir işlevdir) - bu tıbbi bir gerçektir! İstisnalar, küçük zaman dilimlerindeki bazı para birimi araçları ve haftalık zaman dilimlerinde Sberbank ve RAO EU hisseleridir. Bu, özellikle, hareketli ortalamaların çalışmasına dayanan modern TS pazarındaki çalışamazlığı açıklar - aynı ekstrapolasyon girişimi.
Yanılmıyorsam dalgacıklar, a priori, işlevlerini doğru bir şekilde yerine getiremeyecekleri bir alanda kendilerini bulurlar.
Dalgacıklar hakkında çok fazla bilgi biriktirdiğinizden bahsettiniz. Seçtiğin bir şeyi buraya yazar mısın? Polikar'ın "dalgacık dönüşümüne giriş", Daubechies'in "dalgacıklar üzerine 10 ders", Vorobyov-Gribunin'in "dalgacık dönüşümünün teorisi ve pratiği" ve elimdeki diğer bazı küçük şeyler. Daubechies'i yavaş yavaş okurum.
Sorun şu ki, başlangıç seviyemde anladığım çok fazla teori var ama pratikte hiçbir şey yapamıyorum. Bu yüzden, belirli eylemler için şemaları ve algoritmaları anlayabileceğim belirli görevlerin uygulanması için tasarlanmış az çok basit bir şeye ihtiyacım var.
DSP olmaması arzu edilir. DSP'ye karşı hiçbir şeyim yok ve bir dizi alıntı da dahil olmak üzere herhangi bir zaman serisinin bir sinyal olduğunu ve DSP yöntemleriyle çalışılabileceğini çok iyi anlıyorum. Ancak bu alandan çok uzağım ve orada benimsenen terminolojide, uzmanlar arasında genel kabul görmüş jargon ve kavramlarda bir bataklık gibi batıyorum.
Devam edecek. Yemek yapıyorum. Her zaman olduğu gibi, zaman eksikliği. Belki bugün yayınlarım.
Bilgi hakkında. İnceleme makaleleri içeren birkaç pdf dosyası olduğunu zaten söyledim. Birkaç tanesi Gribunin'in çevirileri gibi görünüyor ve oldukça ünlü. Muhtemelen sahipsin. Gerisi daha ciddi.
Size bir e-posta göndermek benim için daha uygun. Benimki andre69 [at] arazi [nokta] ru.
Kaldırma algoritması hakkında sadece İngilizce bilgim var. Yöntemin yazarları ve takipçileri tarafından orijinal makaleler. Sakıncası yoksa, bir şeyler bulabilirim.
Dobesha hakkında. Sen bir devsin! Kitabın sadece yarısına sabrım vardı. Orada matematik elbette iyidir, ancak adım atma ve adım atma pratiğinden önce. Oradan sadece küresel fikirleri almaya değer.
DSP ile ilgili açıklama. DSP ve dalgacıklar oldukça güçlü bir şekilde ilişkilidir. Ne yazık ki ya da neyse ki, bilmiyorum.
Samimi olarak.
İyi şanlar!
Bunda kesinlikle sağduyu var. Ama bir de "ama" var.
Ekstrapolasyon monotonluk özelliğine sahipse, değeri gerçekten çok düşüktür. MA yalnızca böyle bir ekstrapolasyon sağlayabilir, bu nedenle bu amaçlar için kullanılmaz.
Ancak daha karmaşık bir şey alırsanız, örneğin 2. dereceden bir polinom, o zaman her şey tam olarak doğru değil.
Açıklığa kavuşturacağım: yakın gelecek için ekstrapolasyondan bahsediyoruz.
Böylece, alışılmış ikinci dereceden fonksiyonun yardımıyla (sayı serisinin doğası gereği buna gerçekten izin vermesi koşuluyla), dönüm noktasının yaklaşımını tahmin etmek mümkündür. Ve bu tam olarak herkesin ihtiyacı olan şey. Özellikle - daha yüksek dereceli polinomlar. Böylece, ekstrapolasyon neredeyse her zaman yönünü korur. Ama bu neredeyse tüm resmi değiştiriyor.
Ve KA'ya gelince, haklı olarak belirtildiği gibi, seçilen TF'ye bağlıdır. Bu, incelenen serinin şu veya bu şekilde parçalı monoton olduğu gerçeğini yansıtır. CA'nın bazı kararlar almayı mümkün kıldığı bir TF seçmek veya yakın gelecek için nispeten güvenilir bir ekstrapolasyon sağlayabilecek bir enterpolasyon yöntemi seçmek ne fark eder?