基于艾略特波浪理论的交易策略 - 页 54

 
Поэтому мне было бы интересно послушать как Вы применяете распределение Стьюдента :)

嗯,我已经在上面写了。只是计算量值以建立置信区间。还能怎么用呢?Bulashev写了如何在Excle中计算这些数量级。一般来说,我有和你上面发布的一样的文件,但只是针对学生的分发。这里有区别。试想一下,如果只有几根柱子,你怎么能把正态概率分布应用到例如30根柱子的样本上?只要比较不同自由度下的学生分布的量值,一切都会一下子变得清晰。


"如果没有区别--为什么要多付钱?" :)
Solandr,比较不同N值下的图表行为,问题就消失了。

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

顺便问一下,我想问你--你没有尝试使用Chi square吗?也许弗拉迪斯拉夫尝试过?一方面--冗余,当我们不确定近似值是否应该服从正态分布时,另一方面--也是选择样本的标准。
 
"如果没有区别,为什么要多付钱呢?":)<br/ translate="no">索兰特,比较不同的N值下图的行为,问题就消失了。

坦率地说,我感兴趣的是不同N值下的差异。学生分布 在形式上保持质量不变,但在不同的自由度上会改变其数量参数。当自由度的数量非常大时,它应该与正态分布相吻合。当自由度数较小时,它与正态分布不同。不同自由度下的学生分布: 对于99%的概率: q(30条)=2.750 q(100条)=2.626 q(300条)=2.593 q(1000条)=2.581 如果你认为30条和1000条的量化值相差6%,不值得增加痛苦,这是你个人选择。我持有稍微不同的观点。熙方还没有试过。虽然,在读完《布拉谢夫》后,我一开始就有这样的想法。但这不会给我们带来任何东西,因为无论如何你都不会在真实样本中看到正态分布。我们只用无可辩驳的证据来证明BIG样本会有一个正常的分布。我们的30-1000条只能被称为大条。
 
"每个人都走自己的路,火车也走自己的路" :(

原则上,我不认为有什么区别,但出于一种天生的害虫,我做了一个图,这就是Steudent的结局。我可以假设,如果你通过概率计算范围,误差可以达到6%,但如果你本末倒置(通过回归中心的偏差计算概率),它不会超过0.6

 
我可以假设,如果你通过概率计算范围,误差可能达到6%,但如果你本末倒置(通过偏离回归中心计算概率),它将不超过0.6%。

Rosh,你打算如何用这个策略进行交易?不设置止损,而只使用当前的概率?从你所说的证明两个分布没有区别的情况来看,看起来没有任何止损。事实上,6%的差异意味着止损设置上有5-10个点的差异。这就是全部!是多还是少,我无法判断,因为我没有亲自检查。也许你是完全正确的。
布拉雪夫在第10章第147页的统计方法的例子中使用了学生法。而他是以816分的抽样成绩做到这一点的!
由于我不是统计学领域的大专家,我只是像布拉谢夫那样,安下心来。如果你有意愿证明其他事情,你会很高兴看到最终的结果,这是基于正态分布得到的。
 
好吧,那就概述一下你的方法,使用斯蒂帐篷分布。根据我的理解:
找到线性回归系数Y=A*X+B。此外,我们设定一个置信区间,例如95%(P=0.95),并试图找到这个区间的极限(即在95%的情况下价格位于距离中心回归线+-△Y的这样一个极限)。
利用正态分布的特性,我会做一件简单的事情--从线性回归的中心出发,各设置两个标点(从中心出发的两个标点也是~95%)。只要数字_in_intrevalue/total_number <=95% - 频道就有生命权。
把你的方法以公式的形式给我,我会把它放到Excel中,与正态分布进行比较。

谢谢你提到布拉谢夫的这一段,否则没有人知道我什么时候会到那里 :)
 
<br / translate="no"> Rosh,你甚至打算如何交易这个策略?不设置止损,而只根据当前的概率或什么?从你所引用的两个分布之间缺乏差异的证据来看,似乎没有止损。


止损是一首不同的歌曲,到目前为止,我只有它的曲调,而且它的声音是这样的,你只能听到它低一个八度的声音:)
 
至于交易方法,我理解你有不同的方法。可能最终的结果是,这里的每个人都会根据弗拉迪斯拉夫的策略想出自己的交易 "方案 "来。
我也在做同样的事情--我正在把sigmas放在一边。只有从中心线推迟多少西格玛是由学生的决定的(使用Bulashev的例子)。我不是要确定一个通道在交易中的可行性,也就是说,如果价格没有超出99%的区间,我认为通道是有效的。我只是想重复弗拉迪斯拉夫的方法(至少是我理解的方法)--首先找到转折区,而不是确定通道将存在多长时间--一般来说,这是一项吃力不讨好的任务,而且赫斯特指标本身不会给你其消失的确切时间,直到该时间非常接近(或已经过去),这在实际应用中不是很方便。弗拉迪斯拉夫在一开始就说过,市场进入是在反转区,然后如果姿势成功,就会提出已经开仓的持仓时间问题,而不是在信心区间 的中间加入,此时通道已经形成并稳定。所以你要在一个稳定的渠道中进入(被加入),这本身就有很大的风险。尽管在另一方面,渠道的概念在时间上是非常灵活的。也许你只打算在长期通道(几周之久)中进入(被加入),在这种情况下,我完全同意你的观点,如果在这个大通道的边界上有反转区的所有迹象,我的做法和你一样。那么,如果你要抓住1-2天的渠道,并进入这些渠道,那么当然会增加风险。
 
我只是想重复弗拉迪斯拉夫的方法(至少是我理解的方法)--首先找到中枢区,而不是确定通道还会存在多久--这通常是一项吃力不讨好的工作,而且赫斯特指标本身也不会给你准确的指示,直到这个时间极其接近(或已经过去),这在实际应用中不是很方便。<br/ translate="no">。


一个中枢区可能只是几个通道的几个概率区的叠加,它可以为MareiMaz做出贡献(根据Vladislav的系统,接近MM水平意味着建立一个立场,在那一刻EA可以安全地打盹)。 第二,在回归通道上强加标准(RMS收敛)会带来一些严重的矛盾:我们有一个线性通道,根据标准,
R/S 表达式将在时间上线性增长,以及N/2。只要我们在渠道中,赫斯特标准就不会改变,而当它改变时,我们就不再在渠道中了,这不是很有趣吗 :)这可以通过两种方式来解决: 1)我们在霍尔建立通道,然后下降到15分钟,R保持不变,RMS也没有什么变化,但是

N/2 增加了两倍,所以我们人为地将通道中的赫斯特指数减半--它不是~0.6,而是~0.3 2)我们重建通道,打破
置信区间,在某个时刻它变得更平坦(线条会移开,通道变长),赫斯特再次显示可能逆转。但我更仔细地看了看,得出了一个结论--H<0.5反而意味着从通道边界反弹,而不是趋势(通道)逆转。
 
所以我认为你要在一个稳定的通道中进入(添加),这本身就已经很有风险了。<br/ translate="no">。


相反,在一个稳定的通道中进入风险较小。 这就是置信区间 的作用,所以你得到一个稳定的通道,等待修正到5%的区域,在那里进入,风险最小。我以为我们对风险有相同的解释 :(
 
1)让我们在霍夫基建立通道,然后下降到15分钟,R保持不变,RMS也不会有太大变化,但N/2会增加两倍,所以我们人为地将通道中的Hurst指数减半--它不再是~0.6,而是~0.3

Vladislav没有说关于调整到不同时间段的事情。我也不认为在不同的时间段设置有什么意义。据我所知,你正在发明你自己的方法来解决这个问题。嗯,也许它也会非常成功。我们正在等待使用您的系统的专家顾问的第一个结果。我也不太理解你的假设,即如果TF相差4倍,那么赫斯特指数就会变化2倍。据我想象,对于建立在不同时间框架上的一个通道,Hearst值应该只因自由度不同而产生的误差大小而不同,如果你愿意的话(顺便说一下,学生分布 可能在这里起了一些作用),而不是像你在这句话中说的那样。