Hur hitta en edge?

[Bertil]

En annan fråga som är intressant är hur deltagarna på detta forum gör för att hitta en edge. Många läser litteratur om teknisk analys och försöker att koda en edge i NAT som beskrivs där. Andra utgår från de ordermodeller som finns med i NAT och försöker förbättra. Ytterligare andra letar geometriska mönster i kursrörelsen eller försöker få in statistiska fenomen rörande år, månad, veckodag tid på dagen osv. Hur gör du?
Om du har Pro hur långt tillbaka simulerar du och hur många signaler genereras och hur stor blir vinsten för att du skall vara nöjd ?

undrar
Bertil

[Bertil]

Helg igen! Hade hoppats på att denna tråd skulle bli populär, men det är ju inte försent ännu! Publicera gärna länkar med tips hur man hittar en bra edge för olika typer av instrument och med olika tidsramar!

Med vänlig hälsning
Bertil

[Rikard Nilsson]

Jag tror att böcker kan vara bra att utgå ifrån, ett riktigt bra exempel tycker jag Larry Connors böcker är. Finns ju fler bra såklart, men hans strategier verkar fungera "right out of the box" utan något trixande. Det finns även tonvis med rent skräp därute som låter bra på pappret men som aldrig håller under verkliga omständigheter. Var speciellt försiktiga med strategier som testas på fullbordade dagsstaplar, handlas i callen, eller där köp- och säljkurser samt courtage inte tas med. Allt sådant påverkar mer än man först kanske tror. Det är enkelt att få fantastiska resultat om man bortser från slippage/courtage. Kör man Pro är det ju tack och lov relativt enkelt att faktiskt simulera under verkliga omständigheter och därmed verkligen testa om en strategi fungerar.

[eric]

Jag upptäckte en ny finess på metatradern som jag har missat

Man kan välja en indikator och sedan köra den på historisk data så att man ser hur den uppför sig i "realtid" (en dag med 15 minuters staplar tar några minuter)

faktiskt ganska bra funktion

[Bertil]

Jag upptäckte en ny finess på metatradern som jag har missat

Man kan välja en indikator och sedan köra den på historisk data så att man ser hur den uppför sig i "realtid" (en dag med 15 minuters staplar tar några minuter)

faktiskt ganska bra funktion

Metatrader är väl IG-markets. Är det någon speciell typ av indikator som du tycker kan ge en edge?

Med vänlig hälsning
Bertil

[eric]

Metatrader är väl IG-markets. Är det någon speciell typ av indikator som du tycker kan ge en edge?

Med vänlig hälsning
Bertil

Priset är den bästa indikatorn

Men jag vet att många använder indikatorer och tittar på hur tex stochastic och rsi har visat på fina köp och säljlägen i backspegeln

då kan det vara bra att se hur det fungerar i verkligheten

sedan finns det indikatorer som repaintar

[Bertil]

Priset är den bästa indikatorn

Men jag vet att många använder indikatorer och tittar på hur tex stochastic och rsi har visat på fina köp och säljlägen i backspegeln

då kan det vara bra att se hur det fungerar i verkligheten

sedan finns det indikatorer som repaintar

Menar du något speciellt medelvärde på priset? 50-dagars, 200-dagars eller något annat?
undrar
Bertil

[eric]

Tänker mer typ det här

http://www.tradingsystemforex.com/in...indicator.html

Fast det krävs nog lite mer än så

minns att det var någon här på forumet som försökte sig på något sådant minns inte hur det gick?

[eric]

Meningen var inte att göra reklam för metatrader mer att hitta något som vi kan använda till att tjäna pengar på i NAT

om vi hittar något intressant kanske det går att koda till NAT?

[Rikard Nilsson]

MetaTrader används av mängder av olika mäklare, vi har själva kodat en del i den tidigare. Är det någon speciell indikator där som vi skulle kunna koda i AT?

[Joa]

En annan fråga som är intressant är hur deltagarna på detta forum gör för att hitta en edge. Många läser litteratur om teknisk analys och försöker att koda en edge i NAT som beskrivs där. Andra utgår från de ordermodeller som finns med i NAT och försöker förbättra. Ytterligare andra letar geometriska mönster i kursrörelsen eller försöker få in statistiska fenomen rörande år, månad, veckodag tid på dagen osv. Hur gör du?
Om du har Pro hur långt tillbaka simulerar du och hur många signaler genereras och hur stor blir vinsten för att du skall vara nöjd ?

undrar
Bertil

När intresset började infinna sig borstade jag av en massa gamla kunskaper i matematisk statistik, googlade en enormt massa, slukade allt, beställde någon bok.
På quantopian har de ganska bra filmklipp, lektioner som lär ut grundläggande saker om man är inne på kvantitativa metoder.

Nuförtiden finns ju också enormt mycket akademiska artiklar "papers" tillgängliga i fulltext på internet också, det har säkert aldrig tidigare funnits så mycket öppen information tillgänglig om en herrans massa olika metoder att hämta inspiration från...

Efter hand har under all denna informationsintag några ideer tagit form först som intuition och sedan har jag helt enkelt i mån av tid börjat analysera och räkna på det för att se om det håller.

Inte riktigt haft tid att komma igång med implementeringen i AT, och har inte prolicens, har istället i detta tidiga skede tagit en av dessa ideer som jag gillar mest och som har lite önskvärda egenskaper och gjort egna beräkningar, analys och simuleringar i Octave på ca 5000 dagars eod av DAX termin och även lite FTSE data nedladdat gratis i csv format från Quandl.
Under räknandet har nya bättre ideer kommit ur de gamla.

Det har varit smidigt att börja så eftersom jag redan är van och bekväm med att skriva kod som räknar och plottar i octave/matlab.

I allmänhet så att visualisera massa saker på lite olika sätt brukar vara effektivt sätt att få mer ideer, våra hjärnor är byggda för att vara exceptionellt effektiva på att behandla synintryck och hitta samband/mönster jämfört med enbart abstrakt tänkande

Angående hur många signaler så slipar jag nu på en strategi som mer funkar enligt principen att alltid vara exponerad och justera storlek/riktning istället för att generera entry/exits då och då.

Har hittils främst jämfört med buy-and-hold resultatet, samt "hålla i trendens riktning" resultaten. Ska väl gärna slå iaf buy and hold, och väldig nöjd när något visat bättre än att hålla i trendens riktning i 20 år.

Men siktar egentligen nu in mig mest på att inte ha för hög volatilitet eller för långa eller djupa drawbacks snarare än maximera slutsumman.
Tror inte jag i verkligheten skulle stå ut med stiltje eller nedförsbacke i ett eller t.om. flera år för att vänta på framtida stora uppåt perioder så att säga, säkert lätt att glömma sådant när man tittar på simulerad data över lång tid i en liten graf.
Så hellre en svagare men rakare linje, man kan alltid höja lutningen med hävstång sedan tänker jag.

Nu måste jag snart ta mig i kragen och gå genom NAT strategierna och se vilken som skulle vara lättast att utgå ifrån för att implementera min strategi

[Bertil]

Försöker att blåsa liv i denna tråd som alternativ till metodtråden för att utveckla en strategi. Jag håller med Joa i föregående inlägg att vår hjärnor är bra på att detektera mönster och att lägga in flera indikatorer då vi ser på kurvorna gör att vi kan se fler samband.
Att hitta en bra edge är ju grundbulten i alla strategier. I vilken upplösning som man trejdar (daytrading, swingtrading eller sällantrejding) är ju sekundärt. En bra edge kan ju fungera i olika upplösningar.
Det de flesta börjar med att scripta är ju medelvärden. Medelvärden indikerar ju trender på lång och kort sikt men har det negativa med sig att de innehåller en fördröjning dvs om trenden är kort så har den redan upphört då man får sin trigg. Detta lider många av mina triggerscript av dvs om den korta trenden hickar upp och ner så köper man på topp och säljer i botten.
Då man daytrejdar så kan man få problem av att kurserna öppnar med ett gap eftersom saker hänt i världen medan den svenska börsen hållit stängt. Detta påverkar kurvorna då man medelvärdesbildar. Jag har därför utarbetat en teknik "kontinuerliga kurvan" som tar bort gapet på morgonen samt låter den kontinuerliga kurvan gå samman med en riktiga kurvan precis innan stängning. Mer om detta finns i annan tråd.
Ett tag talades mycket om volymprofil. Finns med som hjälpmedel i diagram men inte som kod för triggning. Har ju själv labbat lite med triggningar baserade på volym och det kan ibland ge en lite bättre uppfattning om trender samt stöd och motstånd. Använder det i några ordermodeller som triggar mycket sällan. Volym kan ju inte heller användas på index.

Prediktive average är en intressant vinkling. Har själv inte använt denna metod skarpt, men labbat under ett antal timmar för att försöka förstå koden. Har försökt tillämpa på silverkursen som är en av de mest knepiga instrumenten att trejda. Har lagt hundratals timmar på att hitta en edge som biter på silvertrejding men inte lyckats. En orsak till svårigheterna är att silver handlas nästan dygnet runt och att mycket action sker då den svenska börsen är stängd.

Det som Martin Armstrong säger (se annan råd) är att kurserna är fraktala dvs för att komma in i en stigande trend måste både högsta veckoavslutskursen samt högsta månadsavslutskursen och helst också högsta årsavslutskursen spräckas. Om inte detta inträffar så rekylerar kursen ner igen. Man kan se det som att man har flera motståndsnivåer.
Denna teknik kan tillämpas på silver och guld. För att få acess till denna teknik så får man prenumerera på Sokrates vilket är för dyrt för mig då man måste köpa in sig på Tradernivån. https://www.ask-socrates.com/

Om någon av er har någon erfarenhet av Sokrates så dela gärna med er i Martin Armstrongtråden.

Med vänlig hälsning
Bertil

Lägger in lite diagram som debattunderlag.

[Bertil]

Mer inspiration.

[Bertil]

Ännu mera inspiration.

[Bertil]

Lägger in lite förklarande text från Martin Armstrong för att ha och diskutera kring.


The Forecasting Arrays

The Forecast Arrays provides a graphical representation of several independent computer forecasting models:

Composite
Composite II
Empirical
Long-Term
Trading Cycle
Most Active High
Alpha Cycle
Most Active Low
Beta Cycle
Direction Change
Panic Cycle
Volatility
Arrays Display Probability Distributions

The Forecast Array enables you to quickly see when the computer models are looking for ideal highs or lows and important changes in trends and volatility. The model’s bar increase when it’s targeting that specific time period where a turning point in price or volatility should unfold.

With the exception of the Trading Cycle indicator, each model is designed only to provide an indication of when the market will change trend at a specific point in time. Turning points in price (high or low) unfold on both the highest and lowest bars. There is no direct relationship between turning points and highs and lows in the array. A low in price may unfold with the highest plot and a high could form on the lowest plot or vice versa.
Composite

The Composite model is the aggregate of all of the computer models, which provides a good perspective of important dates ahead. Each separate model from empirical to volatility is taken as a sum and reflected in this model.
Composite II

The Composite II model represents a longitudinal timing model, which expand and contract through time. The cyclical frequencies are based upon the computer model’s interpretation of the market’s cyclical pattern.
Empirical

The Empirical model represents the transverse timing model, which is comprised of fixed frequencies. The frequencies are of fixed durations, which have been determined manually through years of research. The frequencies are unique to each market.
Long-Term

The Long-Term model represents a long-term transverse timing mode, which has a fixed frequency that is generally three-times that of the Empirical model. For instance, if the Empirical model represents a frequency that occurs every 16 weeks then the Long-Term model will represent a frequency of approximately 48 weeks. The frequencies are unique to each market.
Trading Cycle

The Trading Timing Model offers a union of time and direction that enables the end-user determine when a high or low is likely to occur, but it’s not assured as cycles can be subjected to destructive interference under the superposition principle.

Bullish and bearish markets have empirical nominal durations that last specific time units (days, weeks, months years):

Bullish: 7-11-14-21 time units
Bearish: 2-3-5-6-10-12-18 time units

Bullish trading cycles are measured from a low and Bearish trading cycles are measured from a high. The Trading Cycles model counts the bullish and bearish predictions that fall on a particular time unit. For instance the chart below shows how the cycles are counted (for brevity time units 21 & 18 were ignored)
Time Unit #11 has three cycles that converge; two bullish and one bearish. Since they are of opposite market directions they are indicated by yellow bar.

Below is a sample of how the Trading Cycles data array will appear based on the data above:
Trading Cycles data array
Bars appearing in green indicate an ideal time for highs, red indicates an ideal time for lows and yellow indicates a projection for a high and a low during the same time interval. When multiple cycles converge on a particular day the bar will be larger, additionally, when two opposite cycles converge the bar will appear in yellow.
Most Active Highs

The Most Active High model represents the transverse frequencies, which most often signal that a turning point is in place. These frequencies are generated exclusively from highs-to-highs and are different for each market.
Alpha Cycle

The Alpha Cycle model represents the analysis of transverse frequencies, which are generated from highs-to-highs. The data array bar increases or decreases in size depending on the number of independent frequencies that converge on same time interval. The frequency of the alpha cycle is different for each market.
The chart above shows how cycles are calculated from highs-to-highs. In this example the computer has found that the transverse frequency lasts 5 time units.
Most Active Lows

The Most Active Low model represents the transverse frequencies, which most often signal that a turning point is in place. These frequencies are generated exclusively from lows-to-lows and are different for each market.
Beta Cycle

The Beta Cycle model represents the analysis of transverse frequencies, which are generated from lows-to-lows. The data array bar increases or decreases in size depending on the number of independent frequencies that converge on same time interval. The frequency of the beta cycle is different for each market.
The chart above shows how cycles are calculated from lows-to-lows. In this example the computer has found that the transverse frequency lasts 4 time units.
Directional Change

The Directional Change model represents when a market will begin to make a decisive move. A Directional Change differs from a turning point in that the Directional Change target does not need to be the actual high or low.

Example: it is possible to find the intraday high or low take place 1 to 3 time units (days, weeks, months, etc.) preceding the Directional Change target. On a weekly level, the actual high might form on Wednesday while the market moves sideways within a narrow trading band until the Directional Change comes into play, perhaps the following week.

During periods of high volatility it will be more common to find the Turning Point and Directional Change converge during the same time period. This normally occurs when a market is making a spike low or high.
Panic Cycle

The Panic Cycle model represents whether an abrupt move is about to occur within the market. A Panic Cycle differs from a Turning Point or a Directional Change insofar as it reflects neither a high nor a low and it is not the beginning of a change in trend.

Instead, a Panic Cycle more often than not is an outside reversals or just a capitulation. The model reflects greater price movement that can be dramatic in one direction or an outside reversal exceeding the previous session high and penetrating its low.
Volatility

The Volatility Models provides an indication as to when a change in the current volatility trend will take place. Unlike timing, volatility is only concerned with percentage movement and not the direction or whether a high or low has formed within the market. The model reflects "turning points" but in volatility. Thus, the low in volatility might form on the highest bar while the high in volatility could unfold on the lowest bar.
Arrays Display Probability Distributions

Forecast Arrays are a graphical representation of the probabilities of turning points occurring. They show the number of cycles converging on a particular time unit, which can be defined by days, weeks, months, quarters, or years. So if we are looking at a weekly Forecast Array, each day of the week is calculated as its own time unit to form the whole. Different models predict and calculate when a cycle will fall on a particular time unit to create a "hit". The hits are summed and compared to the hits of the other 12 time units. The unit with the largest number of hits within a specific time unit (i.e. days, weeks, etc.) will display as the largest bar and the other time units will display as a percentage of the largest bar.
As we move through time, it is possible for a different bar to have the largest number of hits. Suppose we are looking at a weekly Forecast Array. If January 13 has 100 hits, January 14 has 30 hits, and the other days have 10 hits, then January 13 will display as the highest bar until that date passes. Once January 13 passes, then January 14 becomes the highest bar with the highest number of hits and the other time units adjust as a percentage of January 14. Since January 13 disappeared, we continued into the week by incorporating January 25, which only has 5 hits and displays proportionally against the 14.
--------------------
Med vänlig hälsning
Bertil