基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 232

 
中子

<br / translate="no"> 论文的作者通过坚持使用严格的数学语言,有一个也是唯一的目标--在数学意义上的严谨性。这反过来又保证了作者获得的结果尽可能地接近现实。


作者的唯一目的是为自己的论文进行答辩。而且它不能保证任何事情。


谢尔盖,你错了。这样的替代是相当充分的。


我们将看到谁是正确的。:о)


听从你的建议,自己推导出证据。我们将对此表示感谢。


昨天我做到了。到目前为止,它还没有发挥作用,一般来说,这就是我问的原因。

PS:我的印象是,在这篇论文的基础上,没有盈利的TC会工作。
 
...PS:我得到的印象是,不会有基于这篇论文的有利可图的TC。<br / translate="no">

它是有效的,但只是在某些H下。:)
 
Neutron 25.01.07 08:05
...北风在 他的一个信息 提到,在这篇论文中没有可仲裁性的定义(http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=32942&page=9 18.12.2006, 10:46),也就是说,根据这个标准可以毫不含糊地确定:在现有的经纪公司佣金下,可以或不能从这个工具中获得稳定的收入。
见该文件第64页,断言2.1.1
显然,如果不等式的右边大于零,该策略是有利可图的。 通过忽略不等式右边的最后一项,因为它很小,我们得到可仲裁性条件。
|nt-2H|/Spread>1,其中nt是与链接(断点)数量有关的之字形的总长度(点),或一个链接的平均长度。H - 分区的离散性(以点为单位)。点差是DC的佣金(单位:点)。
例如,如果nt-2H>0,我们应该使用H+策略(向价格运动开放),如果nt-2H<0,我们应该使用H-策略(对价格运动开放)。
上述所有情况也适用于renko-build....。

一般来说,是的,平均每笔交易的收益应该超过
传播,但这不是我的意思。有意思的是,我们可以了解到
2H的界线。对于正态分布,你可以计算出这样的东西。
但2H的水是困难的。虽然,有报告称,同样的学生测试
在数字上足以计算出来,但在方法上却不行。
 
...PS: складывается у меня мнение, что не получится никакой доходной ТС на основе этого диссера.

它是有效的,但只适用于某些H。:)


尽管你没有空闲时间,但你还在做吗?秘密地。:-))

我也明白,H型波动率与2型不同。但到目前为止,我只在少量的数据上进行了计算。
 
Yurixx 25.01.07 22:52
......它是有效的,但只有在特定的H下。:)


而你,尽管你没有空闲时间,仍然在做这些事?秘密地。:-))

我也明白,H型波动率与2型不同。但到目前为止,我只在少量的数据上进行了计算。

这些是旧的结果。

H-波动率,对于 "大 "区间通常趋向于2。
与H值无关,理论上应该如此。在 "短 "的时间间隔内。
像H-Hurst,可以显示任何东西。由于数据是相当
"随机 "的结果(H-波动率的计算)也是 "随机 "的。

原则上,帕斯图霍夫提出的任务是--找到有异常的 "市场"。
H-挥发性。长期的。
 
在使用帕斯图霍夫提出的方法进行时间序列分析之前,让我们检查一下我们为其 "渗透 "而创建的卡基和仁科-结构的数学代码。为此,我们将通过残差分布函数创建一个类似于欧元兑美元2006年tick序列的人工时间序列,但样本之间没有联系。该系列将根据该计划创建。
X[i+1]=X[i]+sigma,其中sigma是一个随机变量,其分布与生成序列相同。
因此,我们有一个具有零可仲裁性的维纳过程(VP)。根据论文,对于这样一个系列,其数值nt-2H必须趋于零。这就是我们要检查的内容!
见图。
它在左边显示了欧元兑美元点数2006和EP系列的分布函数(PDF)。两个分布的FR的整数值都是10^6--正是这个数量的ticks被用于模拟。FR形状的一个小差异,与西格玛结构中选择的系数不准确有关,负责EP的FR翅膀的 "宽度"。没有零振幅的样本,是由于在最初的系列中没有相同振幅的相邻刻度线。



在右边,显示了两行的相关图。让我提醒你,相关图显示的是以下方面的相关程度
原始系列的Y[i]和Y[i-k](样本Y[i],或第一个差值:Y[i]=X[i]-X[i-1]),其中k从1到所需的值(在我的例子中最多100)。正如你对EP所期望的那样,任何样本之间的相关系数都趋于零。所以这个系列是 "正确的"。
在数学统计学的教科书中可以找到 "获得的数值应该多接近于零才可以被认为是零 "的答案。据我所知,该值必须位于+-A*3/SQRT(n)的走廊上,其中A是采取我们的函数(1)的最大值的模数,n是样本的数量,在我们的例子中是10^6。因此,如果GP的相关图位于+-0.3%的走廊内,就可以被认为是真正的随机漫步。这确实是真的(见图),我们有一个无套利的市场案例



对于一个好奇心强的人来说,不乏兴趣,这是一系列蜱虫美元的相关图的视图。我们看。得出结论(如果你有脑袋的话)!
我使用的EP系列可以在这里找到。
https://c.mql5.com/mql4/forum/2007/01/RNDusd_1.zip
待续。
 
让我们把我们的Kagi和Renko结构应用于维纳时间序列。上图显示了直接叠加在时间序列上的H=5 的相应结构。下面是同一建筑物,但没有提到生成系列。
它是美丽的!



可以注意到,卡基数列和仁科结构的项数并不重合。应该是这样的。在论文的某个地方,帕斯图霍夫指出,卡吉排的长度将大于或等于仁科排的长度,并证明了这一点。
下一步,有必要检查结构的正确性。为此,我们构建了相应结构的边长的分布函数。很明显,我们不应该看到长度小于H=5 的情况。对于kagi的结构,边长在H=5 到无穷大的范围内,以1点为单位。这是可以理解的,因为极值随时都有可能形成。对于仁科结构,边长在H=5 到无穷大的范围内,以H 点为步长。这也是很明显的,因为只有在H 级的倍数上才会形成侧面。
让我们看看我们得到了什么:



,一切都像在药店里一样!(当然,除非相反)FR的积分给出了相应结构中系列的成员数。

现在我们可以看一下 f(H)=nt-2H这个 值的行为,对于一个维纳过程来说。我们期望在整个H 值范围 内为零。

to grans

Sergey,注意维纳过程图的图片(本帖的第一个图)。事实证明,原则上不可能在上面获利(这个例子是无套利的),但眼睛可以看到趋势!这也是一个很好的例子。看,有趋势,但不可能赚到!

待续。
 
让我给你看看我的照片,(它在这里http://forum.fxclub.org/showpost.php?p=626933&postcount=340

基本上相同,但没有对数刻度。


理论上应该是这样。


2H出现在大约25%的病例中。这就是事情的真相。
 
现在我们可以看到f(H)=nt-2H 的行为,对于一个维纳过程。我们期望在整个H 值的范围 内为零,见图



Yay!
我们看到,理论并没有说谎,对于一个随机过程来说,f(H) 的值在所提出的整个降级值(1-30点)范围内 "徘徊 "在零附近。对 "获得的数值应该多接近于零才能被认为是零 "这一问题的答案将通过对获得的数据进行视觉分析来给出。我们为非套利市场建立了套利指数f(H),很明显,当分析与模型相同长度的真实市场时间序列时,我们有权利期待更大的指数f(H)。

让我们考虑,如果f(H)的值超过了具有相同成员数量的模型非套利系列的相应范围,那么f(H)在统计上是可靠的套利信号。

除了北风,没有人更清楚这种忽悠与什么有关。

现在轮到实时序列的分析了...
让我们研究一下欧元兑美元的系列刻度。



在纵轴上,一个交易的平均回报以点为单位绘制。正值表示有必要沿市场开放,负值则表示反对。可以看出,在这种情况下,更大的盈利能力是由仁科建设提供的。所得结果的可靠性可以说是令人满意的。在30点的离散性中,信心边界位于2点的区域(见上图),而事实上我们每笔交易的收益率为4点。从今天起,可以用1个点的佣金对该工具进行操作。 每笔交易的净利润是25点租金分解区域的1-2点。
该策略向我们展示了利用该工具获得套利利润的可能性,每25个点的价格波动有1-2个点。价格平均每天变动2-3次,每年200个工作日(在MTS交易中)。因此,我们有3*200*2=1200点/年--乐观的变体,2*200*1=400点/年--悲观的变体。这一切都以标准的稳定性为条件。
这个问题需要进一步研究。

对欧元兑美元的建设结果。



这对组合的最小点差是2点。保证金交易是可能的,每笔交易有1-2个点的利润,有15个点的租金细分。15点的范围平均每天被仪器通过4-5次。因此,4*200*2=800分/年。

欧元兑英镑的建设成果。



这对组合的最小点差是1-2个点。保证金交易是可能的,每笔交易有1-2个点的利润,13个点差。该工具平均每天3-4次通过13点的范围。因此,每年3*200*2=600分。
同时,我们可以注意到租金分解的利润率更高。也许这种情况是所有货币对的典型情况?
 
需要回答该方法的静止性问题。为此,让我们以2004-2006年三年的欧元兑美元分钟序列为例,估计cagi和renko结构的工具收益率,我们将使用开盘价,见图



我们可以注意到2006年的tick和分钟序列的结果有分歧。分析表明,这种差异是由于忽略了杆内历史而造成的各自结构的动态变化。因此,人们会期望在其他TFs上的kagi和renko结构有不同的结果。这个问题需要进一步调查。

1.让我们考虑一下有待证明的回归标准的满意的时间稳定性的事实。

2.对收益率的估计表明,原则上有可能在一些货币工具中获得边际 利润。

现在是时候写一个交易的模拟器,并确保获得的估计结果与TS操作相对应。