K-meleon_V2.2 |
Надоело платить за советники? Все советники которые ты купил сливают? Остановись! Хватит тратить деньги на ерунду! Создай сам свой советник! |
собирает торговые данные с графиков в виде скриншотов в отдельную папку, вы можете сами настроить какая информация о счете будет отображаться |
|
Найдена ошибка:
Технические и количественные аналитики применяли статистические принципы к финансовым рынкам с самого начала. Некоторые попытки были очень успешны, в то время как другие не совсем. Ключевым аспектом было то, чтобы найти способ безошибочно и без предвзятости идентифицировать ценовые тренды. Один из подходов, который может быть эффективен для инвесторов и трейдеров и доступен в большинстве графических программ это линейная регрессия. Линейная регрессия анализирует две отдельные переменные для определения единого соотношения. В графическом анализе это относится к переменным цены и времени. Инвесторы и трейдеры, использующие графики, распознают повышения и снижения цены, горизонтально отмечаемые еженедельно, ежедневно или ежеминутно, в зависимости от формата времени. Различные рыночные подходы это то, что делает анализ линейной регрессии настолько привлекательным. Кривая колокола Статистики использовали метод «кривой колокола», также известный как «нормальное распределение», чтобы оценить определенный набор точек данных. Диаграмма 1 демонстрирует пример кривой колокола, который обозначен темно-синей линией. «Кривая колокола» представляет форму различного распределения точек данных. Большая часть точек обычно располагается к середине «кривой колокола», но через какое-то время, разброс данных расширяется. Нетипичные или редкие точки иногда достаточно хорошо уходят за пределы «нормального распределения».
В качестве контрольной точки обычно берется среднее значение, чтобы создать середину шкалы. Среднее значение не обязательно является серединой данных, а вместо этого представляет средину шкалы, включая все отдаленные точки данных. После того как среднее значение было установлено, аналитики определяют, как часто цена от него отклоняется. Стандартное отклонение в одну сторону от среднего значения обычно составляет 34% данных, или 68% точек данных, если мы берем положительные и отрицательные стандартные отклонения, что показано оранжевой стрелкой на диаграмме. Два стандартных отклонения включает приблизительно 95% точек данных и включает сектора оранжевых и розовых стрелок. Крайне редко возникают отклонения, представленные фиолетовыми стрелками, которые происходят в хвостах «кривой колокола». Поскольку любые точки данных вне двух стандартных отклонений происходят очень редко, часто предполагается, что точки данных будут двигаться к среднему значению или регрессии. Применение к рыночным ценам Представьте, что мы взяли «кривую колокола», развернули и применили к графику любого финансового рынка. Это позволило бы нам видеть, когда рынок перекуплен или перепродан и готов вернуться к своему среднему значению. На диаграмме 2 мы видим, как линейная регрессия добавлена на ценовой график, давая инвесторам синий внешний канал и линию линейной регрессии в середине наших ценовых точек. Этот канал показывает трейдерам текущий ценовой тренд и обеспечивает среднее значение. Используя переменную линейную регрессию, мы можем установить узкий канал в одно стандартное отклонение или 68% (зеленый канал). В то время как непосредственно «кривой колокола» нет, мы можем видеть, что цена теперь отражает градацию «кривой колокола», отмеченную на диаграмме 1.
Правила торговли Эта техническая установка легко применяется для торговли, используя четыре точки на графике, как показано на диаграмме 2. Под номером 1 - точка входа. Это становится точкой входа только в том случае, когда цена находилась на внешнем синем канале и возвращается обратно к линиям в одно стандартное отклонение. Мы не полагаемся просто на отход цены к внешнему каналу, потому что это движение может продолжиться и дальше. Вместо этого, мы хотим, чтобы после удаления цены, она стала возвращаться к среднему значению. Движение обратно в пределы первого стандартного отклонения подтверждает регрессию. Под номером 2 точка размещения стоп-ордера на случай, если причина, вызвавшая отклонение цены от среднего значения, продолжит отрицательно влиять на нее. Размещение стоп-ордера позволяет легко определить величину риска по сделке. Две ценовые цели под номером 3 и 4 будут установлены для фиксации прибыли. Наше первое ожидание связано с возвратом к средней линии, планируя выход из половины позиции в районе 26.50$ или к текущему среднему значению (см. диаграмму 2). Вторая цель устанавливается исходя из предположения о продолжении тренда к противоположному концу канала в одно стандартное отклонение в данном случае 31.50$. Этот метод определяет ожидаемую прибыль трейдера.
Через какое-то время, цена будет двигаться вверх и вниз, и канал линейной регрессии испытает изменения, поскольку старые цены выпадают, а новые возникают. Однако, цели по прибыли и стоп-ордера должны оставаться теми же самыми, пока цель на средней цене не будет исполнена (см. диаграмму 3). В этой точке, часть прибыли будет зафиксирована, а стоп-ордер по оставшейся части должен быть перенесен на уровень безубыточности. Предполагая, что мы имеем дело с ликвидным рынком, остаток сделки должен полностью исключать какой-либо риск.
Как вы видите на диаграмме 4, цена достигла противоположной стороны канала, и соответственно была исполнена наша вторая цель по прибыли. При этом, совершенно не важно, что не было закрытия на уровне линии стандартного отклонения, так как исполнение ордера произошло просто при одном из внутри-дневных касаний этого уровня. Заключение Технические трейдеры часто подбирают торговую систему под конкретные рынки и находят, что те же самые параметры не работают для других рынков. Преимущество линейной регрессии заключается в том, что сама цена и временной период рынка определяют параметры системы. Попробуйте применить данный технический инструмент и правила, приведенные в данной статье, к различным рынкам и масштабам времени, и вы будете удивлены его универсальному характеру.
ССЫЛКА НА СТАТЬЮ:
|
|
Технические и количественные аналитики применяли статистические принципы к финансовым рынкам с самого начала. Некоторые попытки были очень успешны, в то время как другие не совсем. Ключевым аспектом было то, чтобы найти способ безошибочно и без предвзятости идентифицировать ценовые тренды. Один из подходов, который может быть эффективен для инвесторов и трейдеров и доступен в большинстве графических программ – это линейная регрессия. 
@fxmag