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[型態] 上証波數推測

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發表於 2018-10-19 15:17:54 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
從對稱波數來看,上証應該接近波段底部,從黃色粗線的走勢,約在2300附近,可能指數會與黃線接觸,接下來可能會進行反彈。
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發表於 2018-10-22 21:24:09 | 顯示全部樓層
很完美的對稱
 樓主| 發表於 2018-10-23 15:34:28 | 顯示全部樓層
francious 發表於 2018-10-22 21:24
1 Z# s& M+ e% o% p3 d" K很完美的對稱

0 R" Y6 _9 F0 e' y! E0 X1 [4 u波浪本應完美,但政、軍、經脫不了關係,必會受人為影響,石油與911恐攻是最明顯例子之一。因此波可能提早或被延後結束,川普這二年影響最明顯的是美元指數,二次都是他一句話反轉,都提早了一個月左右。美股因減稅與庫藏股而延後下跌。
發表於 2018-10-24 07:38:19 | 顯示全部樓層
發幾張圖,供參考!!別人的圖(我自己的模型初始架構年初遇到意外損毀,數據庫和臨界值數據也爆了,將就一下)% X, c2 j- g5 [) U4 [
1是分型擬合,2是2012年走勢片段序列擬合,3、4是LPPL模型的對數週期擬合。8 o- z% z) E- t( E# P3 L. p9 u

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 樓主| 發表於 2018-10-25 15:56:02 | 顯示全部樓層
francious 發表於 2018-10-24 07:38
4 R0 \3 H* n( l8 N' _) U3 G發幾張圖,供參考!!別人的圖(我自己的模型初始架構年初遇到意外損毀,數據庫和臨界值數據也爆了,將就一 ...
' W1 W  D; Z5 c! S6 ^! ]
謝謝分享!!很好的資訊。
發表於 2018-11-1 21:57:44 | 顯示全部樓層
如果說,對稱表現的特性是【平衡】0 I+ G- _9 `* ^4 q( c
提供2個小技巧【關于平衡的】,供玩樂!!
0 r+ _$ V# R0 b% ]+ D7 ~- F7 ?0 K
/ Q  G' q( [6 p1)一般的MA均線,看圖解,:
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2)MACD,單位值是收盤價,不過不重要。重要的是它的特性,由於MACD使用EMA計算,權重在每個T不等。
5 X; M9 S4 R; ~0 [7 k所以,2條EMA的差值,有“歸遞”特性。由此,可以定位下一個時間點(配合結構),甚至後面幾個時間點。不精確、但是存在這現象。+ V# F. l1 T' G
下面2張圖,第一是最近的局部,第二是較久(從3587下來)。
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 樓主| 發表於 2018-11-2 01:08:20 | 顯示全部樓層
francious 發表於 2018-11-1 21:57. Q) I' ?6 d5 g/ _6 h" S7 a4 e
如果說,對稱表現的特性是【平衡】" t1 |) p4 k0 f# @; p! r' F
提供2個小技巧【關于平衡的】,供玩樂!!

$ X' w) b4 B( _基本型態是五波,一五波在設定上是假設相等時間長與相同幅度,而第三波就由布朗運動的指數決定,有時一三五接近,且二四接近,就會有很明顯的對稱,就有明顯周期出現,用通道來看會是接近平行通道,用對稱線來看是幾乎完美,假如只要一五波相近,時間碎型不變動,都符合平行通道與對稱,但周期誤差就會變大。一旦時間碎型變動,就沒有周期可言。而這是很常見的,因為選舉而變動,因為等待某決議而變動,因為期貨決算日而變動,因此考慮周期時,可能必須考慮其他因素造成的時間延遲或提前,之後的波動,也會因為這個提早或延遲而受影響。就碎型的角度而言,周期很難穩定存在,時間越長就越難,除非如您所做的短期間,可儘量避開。所以我的預估跟您一樣,用約略相近。在小時線來看,誤差是小時,在月K線來看是幾個月。我很少做小時的碎型,因為還沒做完,那波可能結束了.......,我比較著重在大規模,抓長期趨勢。短線我用波浪約略估計波數,標準差抓支撐壓力,空頭不看撐,多頭不看壓,因為趨勢之下必破,直到遠超出倍數極限才會反彈或修正。如台股十月的支撐二個都破了,一直跌到極限值9902之外,一直到十月最後一天才快速反彈收9802。剛好30號買多單,也許明天多單就會出場。不過外資硬是壓到最後一天才放手,讓人覺得太超過了,雖然不是第一次,但並不多見。小時線我現在少用了,因為台積電的關係,一檔佔權值近20%的股票,會讓指數的波動不正常,或許是我模型需要修正,將台積電的比重列入算式,不過目前還沒空去考慮這件事,目前著重在複合波與碎型的研究中。
發表於 2018-11-11 02:02:58 | 顯示全部樓層
eagleclime 發表於 2018-11-2 01:080 Z# f( K& Y/ H$ [" U) H
基本型態是五波,一五波在設定上是假設相等時間長與相同幅度,而第三波就由布朗運動的指數決定,有時一三 ...

0 P$ j  h) F* ?1 W% X' h3 w1 H1)實際上,分型布朗運動比波浪理論更適合作為重點、更接近市場“分類”的真相。波浪理論是一種理想化、未經數據檢驗的不完整理論。(畢竟Elliot那個時代,根本就沒有數據驗證這個概念,他自己也沒憑這個賺過錢): }; B! ]) Y8 ?+ D* _* [6 Q
波浪理論最有價值就是概念中提出了層級嵌套這個概念。近似分型級別的嵌套。(不知是否誤打誤撞)
8 w9 ]; `9 @1 L, T關於波浪曾經提到過的一點看法,以及市場近似分型(分數)布朗運動:
+ L; q$ ]: E0 u" }) p' z. t, p  v4 s& C9 |

+ ~; N+ c, F' _: y4 j# Y' e7 c2)週期其實是一種“幻象”,只是現象不是原理。但說到形、數、理、象,它是可以連續性去描述市場狀態的一種觀測標尺。
+ N: d+ e+ E, ^" ?7 i* W如果,已經建立算法,讓電腦自己去耦合(擬合)特徵,取得概率分佈。當然就不需要去計算週期。但是就投入交易使用來說,完全照算法建模對硬體要求太高,有時效性問題。近似傳統的技術分析方式反而更有指導作用(前提是,經過大量數據檢測過傳統技術分析的一些假設是否存在、被證實。)3 @. c, z; k% W  ]& m

3 k' _! h( s; u; R3)週期這種幻象,其實一直都存在。若投入使用,難的其實在於怎麽正確採樣(時間序列可能出現無數種樣本、分型也可能無數種,怎麽去選最能解決當下問題的)。但是非常有用,尤其是對數週期冪率模型(LPPL模型,冪法則和正向回饋),可以說是神一般的模型。對於超指數型增長、衰竭數據,臨界點無一缺漏。
7 s  o& Q9 z1 L! B. d; x- h  _LPPL模型,當時在2015年上證股災時,先驗性的提示:
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PS. ETH實驗室,之後對上證(2015/06/15,5178.19開始的崩盤),所做的有關LPPL模型的詳盡報告(
1 P+ L& b( j' A- s  B- H. TReal-Time Prediction and Post-Mortem Analysis of the Shanghai 2015 Stock Market Bubble and Crash):5 w4 e7 B, M) e% m) H4 |0 H
% s9 v* Y6 x9 ]- G! K! ?

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 樓主| 發表於 2018-11-11 22:23:41 | 顯示全部樓層
francious 發表於 2018-11-11 02:022 [- o, b. X6 m$ y) t  f
1)實際上,分型布朗運動比波浪理論更適合作為重點、更接近市場“分類”的真相。波浪理論是一種理想化、 ...

! r9 d$ T. r/ J- k9 I7 h& ]http://tasmania.ethz.ch/pubfco/fco.html
1 Y  X5 G& s% `/ mLPPL的觀察站,可以比對他給的反轉訊號,很方便。他的計算總比我們來的正確太多。結果可以參考參考。紅點很多,綠點也很多,都是可能的反轉點。
發表於 2018-11-12 16:08:17 | 顯示全部樓層
eagleclime 發表於 2018-11-11 22:23, O0 I& ^( m# F. V" K- r3 Z' w: S
http://tasmania.ethz.ch/pubfco/fco.html. v+ E2 h. i! m& A4 O6 ~
LPPL的觀察站,可以比對他給的反轉訊號,很方便。他的計算總比 ...
* R$ z3 e* K! U& w' T: f& I
ETH他們的每月報告有定期收録。但觀察上證的話,因為種種不可描述之原因,2015之後ETH很少在披露有關CH(包含上證)的觀察結果,所以只能自己算。(之前大陸市場觀察,主要是由華東理工大學教授周煒星做的,之前他師從Didier Sornette)& p8 E5 t) r; I5 p2 @  s1 Z# v

7 n" H1 r7 y4 e; X這模型有點nasty,因為參數7個,很難找到最優。原作者(Pro. Didier Sornette)採用的是禁忌搜索。但是依然很麻煩。網上倒是有流傳網友使用Python寫的源碼,是採用遺傳算法。(https://uqer.io/v3/community/share/567a4fbd228e5b344568810f. x$ r( @6 m' W2 C
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以下供參考,望有幫助:. q2 @) p7 e8 H1 O6 k0 K
康奈爾大學收録-- k: y( l8 p( y9 J# V+ O2 T
關於Pro. Sornette 論文:[url]https://arxiv.org/find/q-fin/1/au:+Sornette_D/0/1/0/all/0/1[/url]關於zhou_W(周煒星)論文:https://arxiv.org/find/q-fin/1/au:+Zhou_W/0/1/0/all/0/1
8 Z; v; T$ z" S) W: l- B- ZSornette在TED的演講:How we can predict the next financial crisis(我们如何预测下一场金融危机?)3 |) c- k6 s; O; t' L; U
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LPPL有它的侷限性:能測算的數據主要需有2特徵:一是,超指數增長或衰竭;二是,時間線性尺度下,頻率不斷加速(臨界附近呈現接近“共振”狀態),對數尺度下程常數(近似“等週期”);9 P8 a" A* P  a- A$ Y2 f- O0 h
可以說LPPL在學術上的貢獻是第一次在計量(定量、量化上)角度,給了“泡沫”以及“反向泡沫”(Anti-Bubble)明確的定義,并提供數字上可供測量的尺度,標註出基礎物理特徵。
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4 Q# ~. j# \- p  f5 A但是非超指數狀態下的數據,就不能使用LPPL來處理了(沒優勢),一般使用模式識別類的(比如HMM模型),或者各種動量算法,或基於統計學的概率分佈算法(交易角度上來說,還更有用)。
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