Ginčas apie tai ar yra kainos judėjime trendas (nusistovėjusi kryptis) yra beprasmis. Tam tikrame laikotarpyje yra, tam tikrame nėra. Yra ilgesni, yra trumpesni trendai.
Trendas kaip reiškinys kainos judėjime egzistuoja.
Praktinėje prekyboje, mano galva, svarbiau yra tai, kad galėtume kuo anksčiau identifikuoti nusistovėjusio ilgesnio ar trumpesnio trendo pabaigą. Ir kažkaip pasižymėti tą vietą kur ta pabaiga prasideda.

Svarbu: prasidėjęs trendo išsekimas dar nereiškia, kad tuoj pat reikia šokti į priešingą pusę. Tiesiog po trendo išsekomo signalo nebereikia dėti didelių vilčių į tai, kad kaina dar ilgą laiką nekeis krypties.

Savaitės pabaigoje prisižadėjau papasakoti kaip aš identifikuoju trendo išsekimo pradžią.
Iliustravimui naudosiu S&P fjūčersų 1 dienos TF grafiką.
Šį principą naudoju pats su H1, H12, D1 ir t.t. TF. Darbinis - H1, H12 kontrolinis, aukštesnių TF grafikai informaciniai.

Važiuojam!
Stepas po Stepo...

1. ESZ14, daily.



2. Dedam ant grafiko trigubo glaudinimo linijinės regresijos kreivę (LSMA), glaudinimo periodai 8,13,21, kaina - periodo atidarymas (OP).
Trigubas glaudinimas - LSMA21(LSMA13(LSMA8))
Pas mane nustatymai taip atrodo:





3. Dedam ant grafiko linear regression forecast (LRF) su tokiais nustatymais:





4. Dabar darom šiokią tokią manipuliaciją su LSMA ir LRF. Manipuliacijos rezultatą pavadinsiu LSMA_opp, formulė
LSMA_opp = LRF+(LRF - LSMA)
Fizikinė formulės prasmė: prie LRF pridedame LRF ir LSMA skirtumą.
Dedame ant grafiko LSMA_opp.



5. Signalais pasižymime vietas kur periodo atidarymas (OP) peršoko į kitą LSMA_opp pusę:



Šis signalas ir informuoja, kad prieš tai buvę trendas išseko.

6. Įėjimui į priešingą kryptį galima naudoti pvz. kokį nors trailig’ą.
Skonio reikalas.



Tiek žinių iš manęs apie trendinius reikalus.
Kaip iš ožio pieno...

ačiū už pastangas, bet prisipažinsiu-principo neįsikirtau nei kiek...
be to pas save neradau šitų indicatorių, tai negalėjau įsigilinti į jų veikimą.

jeigu tai veikia-puiku, bet tai matau ne man...

tikėjausi paprastesnio pavyzdžio

Tai cia gi labiausiai naudojami indikatoriai - slankieji vidurkiai ir ju kombinacijos.
Ju kombinavimas ir naudojimas yra individualus reikalas. Kas ka istyrinejas ir isbandes tai cia jau jo nuopelnas. Jei nori kazko paprasto, imi pora MA su skirtingais periodais ir Entry po susikirtimo.

acid-proof, aš beveik buvau įsitikinęs, kad pas didžiąją daugumą tokių indikatorių nėra.
Todėl savo pasirodymą užbaigiau tokiu sakiniu kokiu užbaigiau...

Čia taip, bendram išsilavinimui. Ir priminimui, kad jeigu pvz. pas mane ko nors nėra, tai nereiškia kad to nėra aplamai.

youngcat, neapgaudinėk žmogaus, čia ne slankieji vidurkiai. Ne kiekviena kreivė yra slankusis vidurkis ar vidurkių kombinacija.

Apgaudineju ir apgaudinesiu ir cia jau nieko nepakeisi. Taip, cia buvo stebuklingi ir paslptingi indikatoriai kuriu beveik niekas neturi ir netures, nors ju pavadinimuose ir figuruoja MA...

Kodėl manai, kad beveik niekas neturi ir neturės? Kodėl taip pesimistiškai nusiteikęs?

Pvz. kiekvienas MT4 vartotojas gali susiprogramuoti 8 periodų linijinės regresijos galo brėžiamą kreivę. Paskui tos kreivės 13 periodų linijinės regresijos kreivę, ir tos antros kreivės 21 periodo brėžiamą linijinės regresijos kreivę. Va tau ir triguba linijinės regresijos kreivė (LSMA).
Linear regression forecast (LRF) turėtų kažkur mėtytis MT4 šiukšlyne.
Belieka susiprogramuoti LSMA_opp.
Na ir signalą pilnam komplektui.
Viskas paprasta...

Tik paakcentavau tavo minti:
O nusiteikes labai realistiskai, ne pesimistiskai ar optimistiskai.

oOo ka pas tave ant ko ten regresina ir kuri kofa ant grafiko piesia ?

Jei per 5 sekundes negali pasakyti koks trendas , tai jo nera . Ir tuomet ziurek kita pora ir t.t. Kol nepamatysi.

Formulės nesakysi, nes nesakysi kaip suprantu.

Handrail, atleisk, bet šito klausimo visiškai nesupratau. Kažkoks net ne žodžių, raidžių kratinys...



Sekanti tavo žinutė:



Vėl sėdžiu, laužau galvą...
Kokios formulės? Linijinės regresijos brėžiamos kreivės? Jeigu su matematika nesi susipykęs, tai turėtum žinoti kas yra linijinė regresija.
Pabandyk čia pasinagrinėti formulę:



Auksinė mintis:

Ok dabar aišku. Tai čia paturbints MA ir gaunas, be reikalo vargšą katiną melagiu išvadinai.

Aš OLS metodą žinau dėl to ir paklausiau, kas čia kaip nes nesugebėjau sugalvot, kuo OLS gali būt naudingas šitoj vietoj. Galvojau gal būt kažkas iš residuals ar pan gaminas. Būtent to ten ir klausiau. Tik gal kitaip reikėjo paformuluot. Iš esmės klausimas buvo kas yra y, kas yra x, iš ko skaičiuojama b, ir ar b ar e eina į tą indikatorių kaip pagrindas.

y=a+b*x+e

1. Ne, nepaturbintas MA.
Vienur ta kreivė vadinasi Linear regression indicator, kitur Linear regression line. LinnSoft davė pavadinimą Least square moving average.
Jeigu aš ką nors pavadinsiu LBM (laukinių bičių medus), ar tai iš tikro bus laukinių bičių medus?
Visi tie trys skirtingi pavadinimai yra bandymas kaip nors pavadinti išsimėčiusių reikšmių tendencijos trajektoriją laike.
Tai ne MA.

2. Vargšo katino melagiu aš nepavadinau. Tiesiog pasakiau, kad jis klysta pats ir bando suklaidinti kitą.

Dabar dėl antros tavo žinutės dalies.

I. LSMA (į formulę nesigilinau, nes funkcija jau paruošta vartojimui mano grafinėje platformoje)

Čia papiešiau paskutines keturias 8 periodų linijines regresijas (LR).



Žalia kreivė yra tų LR dešiniųjų galų judėjimo trajektorija.
Arba LSMA8 (2 punktas #414798 žinutėje)



Jeigu šitą žalią kreivę dar kartą glaudinsime 13 periodų LR būdu, rezultatas bus, kaip aš vadinu, dvigubas LSMA su periodais 8 ir 13.



Trečias rezultato glaudinimas, 21 periodo LR būdu duos mums trečią kreivę, trigubą LSMA.



Čia smulkiai aprašiau trigubo glausdinimo procesą.

II. LRF (į formulę nesigilinau, nes funkcija jau paruošta vartojimui mano grafinėje platformoje)

Linear regression forecast - linijinės regresijos prognozė.

Mintyse pratęsk per, sakykim 3 periodus, kiekvieną iš keturių regresijos linijų pirmame paveiksliuke.
Turėsi 8 periodų LR su 3 periodų prognoze LRF taškų reikšmes.
Aš signalo gamyboje naudojau 13 periodų LR 8 periodų prognozę. Ir visa tai suglaudinta 21 periodo LR. (Nustatymai labai aiškiai parodyti #414798 žinutės 3 punkte)

III. LSMA_opp

Formulė aprašyta p.4. #414798 žinutėje.
Pakartosiu:
LSMA_opp = LRF+(LRF - LSMA) = (2*LRF) - LSMA

IV. Signalai.

Raudonas signalas, UP trendas eina į pabaigą:

(OP.1 >= LSMA_opp.1) AND (OP < LSMA_opp)
(Sąlyga: praeitas atidarymas daugiau arba lygu praeitai LSMA_opp reikšmei, o dabartinis atidarymas mažiau už dabartinę LSMA_opp reikšmę)

Mėlynas signalas, DOWN trendas eina į pabaigą:

(OP.1 <= LSMA_opp.1) AND (OP > LSMA_opp)

Kas čia visame tame reikale yra pagrindas?
Mano galva pagrindas yra LSMA ir LRF. Be šitų dviejų kreivių nebūtų trečios - LSMA_opp ir nebūtų jokio pagrindo signalo generavimui.

Ikisiu ir as savo trigrasi ... Kolega .oOo. naudoja gerokai sudetingesni modeli negu dauguma megeju ipratusiu palosti ir pasaudyti tamsoj , dekui jam uz ideja ... Del idomumo mazdaug per 2 min radau LSMA ir LRF: MT4 ir MT5, ir dar per 5 pasidariau LSMA_opp = LRF+(LRF - LSMA) ...
P.S.
O tautai linkeciau svarstyti ir jaudintis ne delto ar galima ir kaip situos indikus gaut, o rimtai pagalvoti kaip sita kolegos dovanai pasiulyta modeli, patikrinti ir paziureti ar jis vertingas ir pvz kiek jis geresnis uz paprastesni modeliuka padaryta is keliu MA , nes galima labai nusivilti, panaudojus ji ant kito instrumento arba kitokio TF, kitaip sakant nereiktu tiketis kazinko . Geros dienos visiems ...

kiekvieną instrumentą naudojame tiek kiek patys suprantame kolegos .oOo. sprendimas vieniems vaikiškas kitiems nesuprantamas. Ir tai ne išprusimo, o pasirinkimo lygmuo

oOo, man akys raibuliuoja nuo formuliu ir paveikslu... Ne mano protui sita kvantine mechanika... Einu alaus ikalsiu 7.5 proc ar kiek ten ant bambalio parasyta, net susigedau kaip nesugebu nieko... Kliunkt...

Parshiukai, nėra čia ko susigėsti, niekas negimė viską žinodamas. Jeigu yra vidinis poreikis kažką sužinoti - sužinosi. Jeigu nėra, tada kam save rykštėmis plakti?..


Dabar dar vienas dalykas.
Man asmeniškai šis trendo išsekimo signalas padeda atsisakyti tikėjimo. Tampu toks rinkos ateistas.
Atsirado signalas, pradėjo kaina žaisti su LRF - laikas vynioti meškeres, bent jau laikinai. Nėra ko tikėtis iki kito signalo.

llias, jau minėjau, kad trendo išsekimo signalas yra informacinis.
Susimąstyti dėl veiksmo reikėtų tarpe nuo LRF iki LSMA. Ne anksčiau.

Taip pat minėjau, kad darbinis TF mano manymu yra H1, kontrolinis H12. T.y. pagal H1 darome veiksmą, pagal H12 nustatome ilgesnę, darbinę kryptį.
H12 grafiko galime ir neturėti akyse. Mahinacija labai paprasta. 8,13,21 periodus dauginame iš 12 ir suapvaliname iki artimiausio Fibonacci sekos skaičiaus:
8x12=96 -> 89
13x12=156 -> 144
21x12=252 -> 233
Štai tokie nauji, emuliuoti H12 periodai ant H1 grafiko. Be jokių MTF. Ant linijinės regresijos toks būdas veikia gal net geriau, negu MTF.

Dabar aš čia nebandysiu sakyt, kad blogas indikatorius ar pan. Tiesiog, kadangi naudoji ir nežinau, ar atkreipei dėmesį į šitus dalykus, tai gal tau padės.

Standartinis ordinary least square (OLS) metodas, kuris ir naudojamas linear reg'ams, tam kad būtų statistiškai teisingas ir veikiantis, turi atitikti Gaus-Markov prielaidomis. Arba multiple linear regression (MLR) prielaidoms. Per daug nesigilinant į statistinius reikalus, tai jos tokios:

1) linijinis modelis (linear in parameters)
2) atsitiktinė imtis (random sampling)
3) nėra visiško kolinearumo (no perfect collinearity)
4) zero conditional mean -> error term, nepriklausomai nuo nepriklausomų kintamųjų (x), visada yra vidutiniškai nulis
5) homoscedasticity -> nepriklausomam kintamajam augant, nesikeičia priklausomojo kintamojo dispersija

Remiantis tavo pateiktomis formulėmis, tai matau problemas kelias. Kiek esu dirbęs su laiko eilučių duomenimis (time series data), tai naudojant nominalias kainas (tai ir daro tavo indikatorius), o ne procentinę grąžą, būna pažeidžiamas 5tas punktas.

Taip pat pažeidžiamas antras punktas, nes pati nominali kaina nėra atsitiktinė. Atsitiktinis tik % pokytis.

Taip pat atsiranda problema dėl autokoreliacijos. Tiek pirmo tiek antro lygio autokoreliacija yra tuo mažesnė, kuo t+n yra didesnis. At t+1 turim žymiai aukštesnę autokoreliaciją, nei at t+50. Todėl vėl iškyla didelė problema su statistiniu patikimumu.

Dar aš drįsčiau abejoti, ar tikrai 4) punktas patenkinamas dėl tos pačios autokoreliacijos, ypač jei naudojama nedaug periodų. Kitaip sakant, kadangi turim autokoreliaciją, tai imant mažai periodų, error term gali labai lengvai būt biased dėl elementaraus trendinimo. Imant didesnį periodų skaičių šita problema išsisprendžia dalinai.

Apskritai iš time series ir OLS regression perspektyvos šitas reikalas atrodo statistiškai nepatikimas.

Žiūrint iš šiek tiek žemiškesnės perspektyvos, tai indikatoriaus skaičiavimas, kai skirtumai tarp kainų paimami ir naudojami least square metodika be visų tai metodikai reikalingų prielaidų atitikimo, man kelia raudoną vėliavą. Nes gaunas, kad skaičiuojama nelabai suprantant, kas skaičiuojam ir naudojamas metodas daugiau dėl pavadinimo.

Apskritai kažkaip forecasting su elementariu OLS atrodo šiek tiek keistokai. Žymiai subtilesni ir piktesni dalykai dažniausiai eina į trasą. Bet jei tau veikia, tai veikia.

Handrail,

1. Aš tau asmeniškai nieko nesiūlau.

2. Aš taip pat esu šalininmkas to, kad kainos pokytį reikia skaičiuoti ne tikų, punktų ar pipsų pagalba, o %.

3. Praktinėje veikloje egzistuoja toks dalykas kaip leidžiama paklaida.
8 periodų linijinėje regresijoje, ar skaičiavimui reikšmių išsimėtymą imsi punktais, ar %, skirtumas bus nykstamai mažas. Gal todėl LinnSoft pasirinko OLS metodą praktiniam panaudojimui. Nelįsdami į gilesnius vandenis.

Ne veltui juk vienas klasikas yra pasakęs, kad kartais būna vargas dėl proto...