Kiedy widzisz, że dany wykres wzór powstaje, inni kupcy są również prawdopodobne, by to zauważyć. Jak uzyskać przewagę podczas handlu formacje wykresów? Spróbuj zrozumieć ten artykuł.
Większość metod technicznych, w tym pracy z formacji graficznych, opartych na prostym poszukiwaniu Sygnały handlu i nie przechodzą rygorystyczne testy pod względem statystyk. Wszystko, co czytamy o formacji graficznych w Internecie, książek i artykułów z czasopism, jest w większości przypadków, zestawienie uwag osobistych autora, które były w stanie dostrzec coś, co uznają za wartościowe i godne dzielić się tymi informacjami z ogółu społeczeństwa.
Przed ryzykując pieniędzy w Twoje konto Trading Praca z dowolnego tworzenia graficznego trzeba zadać następujące pytania: czy dać tej formacji historycznie handlu przewagę? Jaka jest średnia arytmetyczna wartość korzyści? Jakie korzyści można oczekiwać na podstawie historycznej wykonaniu formacji? Jaka jest różnica między teoretyczną i rzeczywistą przewagę korzyści można uzyskać poprzez handel na tej formacji w czasie rzeczywistym? Celem tego artykułu - aby pomóc Ci znaleźć odpowiedzi na te pytania.
Przewaga nad innymi graczami
W tym przypadku gra losowa może być nazywany „fair”? Krótka odpowiedź brzmi: kiedy średnia wartość oczekiwana dla wszystkich zawodników w każdej grze jest równa zero. Gdy średnia oczekiwana wartość dla każdej gry dla jednego gracza jest równa zeru, możemy założyć, że ma przewagę (pozytywny lub negatywny) na innych graczy.
Krótko mówiąc, musimy grać, z jednej strony, to nie było w porządku (w rozumieniu powyższej definicji), a z drugiej strony - mogliśmy ją grać, mając po swojej stronie pozytywne korzyści.
W przypadku prostych grach losowych, w których znane są prawdopodobieństwa rezultatu, możemy łatwo obliczyć, czy gracz ma przewagę i bieżącą wartość takich świadczeń. Na przykład, nie jest możliwe obliczenie dwuzerowych ruletkę że gracz ma negatywny przewagę w ilości 5, 26% (i, odpowiednio, Y oznacza dodatnią zaletą kasyna 5,26%). Oznacza to, że średnio na każdy $ x zakład na kole ruletki, kasyno może liczyć na uzyskanie zysku netto w wysokości 5,26% wartości $ x.
Podam dwa przykłady bez użycia ścisłego języka matematycznego, które pomogą Ci zrozumieć pomysłu, którą następnie przedłużyć do tworzenia obrazu.
Przykład 1 Odtwarzanie monetą
Zapraszamy do gry, w której moneta jest rzucona i dokonać zakładów spekulacyjnych przed rzutem. Stopa spekulacyjny (FF) - stanowi podstawę, na której zostanie obliczona na zysk lub stratę. Jeśli wynik jest ogony, tracisz 1, 2 FF (t. E. 1,2 do 1 $ za każdego $ FF). Jeśli wynik jest orzeł, masz 2,3 cm (t. E. $ 2.3 każdy $ 1 FF). Ponadto przyjąć, że prawdopodobieństwo orła 50% (odpowiednio, prawdopodobieństwo ogonów - także 50%).Oznacza to, że sama moneta jest „fair”, ponieważ ani orłem ani ogonów nie mają korzyści.
Ale taka gra wrzucając monetę targi do ciebie? Można oczekiwać, że po każdych dwóch rzutów, przeciętnie, otrzyma jeden orzeł i jeden ogony. Jeśli zawsze postawić $ 1, to na każdym Reschke straci $ 1. 2 i każdy orze przyniesie Ci wygraną $ 2.5. Tak więc, po dwóch rzutach, inwestując $ 2 $, masz zysk netto w wysokości $ 0,30. Oznacza to, że taka gra przeciętnie wciąż nie jest sprawiedliwe, bo po każdych dwóch rzutów można oczekiwać zysku $ 0,30. Jeśli podzielimy zysk w wysokości 2 $ FF, otrzymamy 0,15 lub 15%. To jest - to korzyść, która ma gracza w tej grze. Z praktycznego punktu widzenia, dzięki czemu spekulacyjnego zakład $ x dla każdego wrzucić, można oczekiwać, aby zarobić średnio 15% x (t. E. 0.15x $) za każdy rzuca.
Przykład 2 Odtwarzanie z bloków
W tej grze robisz warunkową zakład i rzucać kostką. Jeśli kostka spaść 1 lub 2, można stracić pieniądze w kwocie FF. Ale jeśli rolki wynosi 3 lub więcej, otrzymasz 55% FF. Czy macie przewagę w tej grze? Załóżmy, że jesteś zawsze robi FF w wysokości 1 $.
Następnie, średnio po sześć strzałów, możemy spodziewać się, że upadek z różnych stron sześcianu i tracisz w sumie $ 2 ($ 1 rolkę 1 i 2), ale zarobić 2, 20 $ (w 0,55 $ za każdą stratę 3, 4, 5, 6). Zatem średnio na każde sześć rzutów, całkowity zakład byłby 6 $ ($ 1 o czasie), a całkowity zysk netto - 0,20 $ (2,20 $ -2.00 $). Oznacza to, że gra nie jest sprawiedliwy i daje przewagę. W celu obliczenia tego świadczenia, konieczne jest podzielenie zysku netto w wysokości $ 0,20 do wysokości FF 6 dolarów, co da w przybliżeniu 0,0333 lub 3,33%.
W przykładach są znane dokładne prawdopodobieństw wynik za monety i sześcienny (prawdopodobieństwa 2 na sześcienny równa 1/6). Wiemy również, poziom płatności dla każdego z efektów. To sprawia, że jest łatwy do obliczenia korzyści. W przypadkach, gdy nie znamy prawdopodobieństw wyników, brak płatności na CSS, trzeba przeprowadzić symulację Monte Carlo przy stałym DC, aby obliczyć całkowity dochód netto, a następnie - podzielić ją przez sumę FF, aby skorzystać z wartości w tej grze, Kiedy mówimy o formacji graficznych, nie ma wystarczających danych historycznych w celu oszacowania korzyści historycznego danego modelu i obliczyć wartość takich świadczeń.
Przypadek formacje graficzne
Aby obliczyć tworzenie wykresów korzyści, konieczne jest, aby wziąć pod uwagę następujące:
- Uniknąć rozmytego opis formacji. Jeśli formacja nie jest jasno określone, istnieje ryzyko, że twoje decyzje na nim będą również rozmazany. Formacja, która może być algorytmicznie, komputer, działa najlepiej, ponieważ pozwalają szybko i obiektywnie zebrać kilka przypadków, które są odpowiednie dla naszego badania.
- Konieczne jest, aby zapytać pewnej ceny progowe, które będą służyć jako sygnał, że model nie pracował, jak się spodziewaliśmy. Na przykład, może to być poziom stop-loss. Ważne jest, aby określić straty, gdy formacja nie działa. (Na przykład, w górnej części „głowa i ramiona”, ceny wzrosną powyżej poziomu głowy jest zwykle uważany za koniec znieść znaczenia modelu). Biorąc pod uwagę opis powstawania obrazu z punktu widzenia analizy technicznej i ominąć konkretne przejawy formacje niektórych zalet w stosunku do innych tego progu powinien wziąć pod uwagę wielkość formacji, która by ułatwić podejmowanie decyzji w ogóle, i zapewnić ocenę jednolitości.
- Konieczne jest, aby mieć jasną definicję tego, co można oczekiwać od formacji (na przykład w celu osiągnięcia docelowego poziomu cen). Jeśli uważasz, że formacja powinna prowadzić do ruchu cen, ale nie ma konkretnego cenę docelową, konieczne jest, aby zwracać szczególną uwagę na to, co powinno być ruch, i jak jest ona określona. Zapewni to wyraźny sposób jednolitego obliczania zysku. Na przykład, ukierunkowany ruch można łatwo opisać wartość korekcji. Wszelkie rekompensaty że przekroczy określoną wartość progową, zostanie automatycznie mówić o końcu skierowanym ruchu.
To jest, w rzeczywistości, jest czynnikiem powstawania w kontekście danego systemu obrotu. To, co należy zrobić, jeśli chcesz dowiedzieć się, czy system jest zaletą.
Czy myślisz, że będzie wejść na rynek, gdy zostaną spełnione określone warunki, i wychodzić kiedy także są spełnione określone warunki. Będziesz także wiedzieć z góry, ile pieniędzy można stracić, jeśli zamówienie jest zawsze zadziała. Po ustalania ceny wejścia, stop-loss poziom, jak i zyski będą obliczane dla danej formacji handlu, mogą być testowane historii użyciu jak największej liczby wystąpień danej formacji. Niech P - zysk (dodatnia lub ujemna) formacji zdefiniowany jako
- P = (Cena Exit - cena wejścia) dla transakcji na długich formacje, które są uznawane uparty
- P = (Input Cena - Wyjście cena) dla transakcji w krótkim formacje, które są uważane niedźwiedzi.
Niech S - usunięcie stop loss od ceny wejściowej:
S = | cena wejścia - poziom stop-loss |
(Gdzie | ⋅ | jest moduł - wartość bezwzględna).
Następnie frakcja
PF = P/S
- zysk (w dolarach) z formacji, jeśli handlu na nim za pomocą spekulacyjnego zakład $ 1 na każdej transakcji. Zapewnia taką samą normalizację jako stałej wielkości spekulacyjne zakłady $ 1 w powyższych przykładach i monety sześcianu.
Zauważ, że jeśli cena dotknie stop loss, a wyjdziesz handel dokładnie na swoim poziomie, PF będzie zawsze większa lub równa -1. Ale jeśli wyjście oparte na stop-loss nie zdefiniowano wcześniej (na przykład, jeśli cena idzie stop loss ze szczeliną, co dzieje się w realnym świecie, a jeśli wziąć pod uwagę, że aby potwierdzić awarię formacji cena powinna być przekazywana na poziomie zatrzymania), a następnie S i PF może być mniejszy niż 1. Należy również zauważyć, że PF praktycznie odgrywa rolę wskaźnika zysków (stąd nazwa PF - współczynnik zysku), ponieważ jeśli spekulacyjny stawka wynosi A $, gdy osiągnie stop-loss, zyski będą PF razy większa niż A $.
Prosta średnia arytmetyczna wartości PF dla wszystkich historycznych formacji odzwierciedla przewidywane korzyści dla tej formacji historycznej w oparciu o analizy historycznej.
Zaletą graficzną formacji „kielicha”
Ten przykład przedstawiłem na analizie technicznej konferencji Międzynarodowej Federacji IFTA w 2014 roku w ramach szerszego tematu, aby podkreślić zalety algorytmicznego identyfikacji formacji wykresów. Idee zawarte w tym przykładzie, można zastosować do formacji, które chcą zbadać. Ja jako „kielich”, która reprezentuje uzupełnia podstawy lub zakrzywionym dnem, które występuje po spadkowej (rysunek 1).
Figura 1. „kielich” Przykłady (zakrzywione na dole)
Na ogół uważa się, że „kielich” uparty ma wpływ na ruchy cen. Mimo, że ważne jest zachowanie objętości jest w trakcie tworzenia „kubki”, a ona formacja ma wiele odmian (takich jak „kubek z rączką”), dla uproszczenia, postanowiłem nie brać pod uwagę w swoim studium o wielkości i odmiany, ale raczej skupić się na konsekwencjach tej formacji cenowej, W swojej prezentacji na IFTA użyłem trochę zmodyfikowanego algorytmu identyfikacji „kubki”, który jest prezentowany w swoich artykułach w 2006 roku.
Kiedyś dzienne wykresy akcji w S & P 500 na okres od 1982 do 2014, gdzie stwierdzono, łącznie 3991 wyraźną „kielicha” o różnej długości (pod „czysty”, to znaczy, że w momencie przecięcia dwóch dowolnych „kubki” na tym samym wykresie, nie przekracza 70%). Figura 2 przedstawia przykłady „kubków”, wykrytych przez algorytm na wykres dzienny.
Figura 2. „kielich” na wykres dzienny
Na rysunku 3 widać liczbę zidentyfikowanych „kubki”, na rok, a Rysunek 4 - procentową częstość występowania trwania „kubki”.
Rysunek 3. Liczba Znaleziono kubki lat.
Figura 4 przedstawia diagram rozmieszczenia częstotliwości długości kubków
Prawie połowa (46%) miseczek miała długość od 20 do 30 dni
Minimalny czas trwania wynosi 20 barów, a maksymalna - 1162 bar. Średni czas trwania to 32 bar, a 80% wszystkich występujących „kubków” miał czas nie dłuższy niż 75 barów (patrz fig. 5).
Figura 5. skumulowany rozkład częstotliwości wykres „kubki” na czas trwania
Tak właśnie zdefiniowano stop-loss „do kubków”. Niech H - jest identyfikacja kreską (High paska, który jest identyfikowany przez „kubka”) i L - Niska najniższa w „kielicha”. Następnie wysokość od H do L w procentach
(H - l) / Hx100%
Ilość zatrzymania utraty w tym przypadku jest podawany w 0, 7 z tej wysokości, w procentach. Na przykład (patrz Fig. 6), jeżeli H = 200, L = 140, wysokość H L 30% w procentach. 0,7 30% 21%. W związku z tym, stopień zatrzymania utraty - 21% niższa od ceny wejściowej (200), czyli - 158
Figura 6. Zestaw stop-początkową utratę
Ponieważ uważa się, że tworzenie „kielicha” prowadzi do ruchu cen w górę i standardową ceną docelową na to nie istnieje, to zakłada się, że mój system handlu działa tylko na zakup otwarcie oferty na poziomie bar Wysoka identyfikacja z zaostrzeniem początkowym przystanku (Trailing Stop), Wyjście z transakcji tylko na zainicjowanie zleceń stop. Należy pamiętać, że trailing stop jest naturalnie związany z wysokością „kielicha” w ujęciu procentowym, w celu zapewnienia spójności analizy „kubki”.
Dlaczego użyć wartości 0, 7 jako współczynnik dla pierwszego przystanku, zamiast 0,5, 0,8 lub 1? Sensu w tym. Jest to tylko przykład. Ponieważ początkowy stopu zostaje następnie stosowana, stosowanie różnych wartości tego współczynnika wyniku analizy efektów bydła z formacji z różnych punktów widzenia.Aby być bardziej precyzyjnym, wartość współczynnika określa ilość korekcji które umożliwiają przepływ podczas byka. Na przykład, ustawiając wartość 0,2, można analizować, czy wzrost do „kielich” chwilowych i silnych trendów (mała w stosunku do „kielicha” wysokość w procentach, korekta). Wartość 0,7, jak myślałem, ale w zgodzie z ogólnym pomysłem, ponieważ dało tyle, ale nie zbyt wiele miejsca na poprawki. Nikt nie zapobiega, aby zbadać różne wartości współczynnika do określenia, które z nich prowadzi do najlepszych rezultatów. Aby określić zysk/strata, wziąłem w obliczaniu luki, prowadzące do ceny przeregulowanie spływu poziom stop. Ja również ustawić wymóg, że trailing stop jest przejść przez kurs zamknięcia, aby służyć jako sygnał do wyjścia. Wartość na wyjściu kiedyś niski pasek wyjściowy (aby umożliwić poślizg), a więc PF może być ustawiona na mniej niż 1.
PF wykres rozkład dla wszystkich „kubków” jest pokazany na Figurze 7. Średnia wartość 0, 166, lub 16,6%, a to - formowania historycznego korzyść „kielicha” w okresie od 1982 do 2014 roku.Należy pamiętać, że to jest - z punktu widzenia systemu, który został użyty do oceny skutków powstawania zwyżkowy.
Wyniki te są interesujące, ponieważ według nich, na każdy 1 $, które można umieścić na implikacje Byczy formacyjnego „kielicha”, można uzyskać średnio 0, 16 $ zysk.
Ciekawe jest również to, że tylko 39% transakcji w tym systemie były opłacalne. Oznacza to, że nie było dużo strat, ale mały; i transakcji była mniejsza niż przynoszącego straty, ale są wystarczająco duże (patrz figura 7). To powinno się było spodziewać, ponieważ stosowanie początkowym przystanku zapobiega powstawaniu dużych strat, trailing stop i niech zysków bieg.
Rysunek 7. PF „kubki” Schemat podziału częstotliwości w okresie od 1982 do 2014
Jeżeli liczba historycznej PF jest wystarczająco duży i dystrybucji PF nie jest zbyt różni się od rozkładu normalnego, możemy zastosować testu statystycznego, zwaną „parametryczny test t-Studenta” (to jest prawie taka sama jak w przypadku statystycznego z-test dla dużych próbek) do obliczenia tzw „przedział ufności” dla PF oczekiwań (czyli przedział ufności dla korzyści „kubki”). Na przykład, zakładając, że użyte w tym badaniu próbki historyczny 3991 „cup” nie jest subiektywny wybór z całego zestawu „kubki” (za okres od 1982 do 2014 roku dość długa i obejmuje różne warunki rynkowe), t-test wykazał, że zaufanie interwał wspólne zalety tworzenia „kielicha” - od 9,1% do 24% przy 99% przedziale ufności. Innymi słowy, obliczony PF historycznych dowodów, że istnieje 99% pewności, że prawdziwa zaleta „kubki” jako formacji zwyżkowy w zakresie od 9,1% do 24%.
