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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
$ z. F0 v- T3 ^  j) a5 O很完美的對稱
( W/ T7 R: W; A' W/ E3 Q
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), p8 n. R6 K, C7 J+ |
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。& p, {: j. U" S2 z8 ]. v

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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
( h& ^% F( g, p# r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 ...
' k" c# |) `3 J: R: `( `' z
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】# d; l0 x" d( X8 ^3 u
提供2個小技巧【關于平衡的】,供玩樂!!+ G8 a( N# `: E2 x$ z/ _  W

' h. |2 r8 C& E0 b1)一般的MA均線,看圖解,:) d( a7 l! x  m8 s" t" |7 M& ~
( z1 {/ U7 ]# A# g
+ S7 }- G" u$ f6 r. Y( }9 h
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。
( U) Z# f# U) f, f7 P4 P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。
2 y6 B! O. z2 X" K! k下面2張圖,第一是最近的局部,第二是較久(從3587下來)。8 U, ]  q; ^, ]0 S: L  ]2 i. |' n+ y! [

& l" U( j1 M3 Q4 Y5 E6 h/ o. j8 J6 F4 r% Q# k

6 P" p, R$ n; f# Z$ P8 E: `

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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! H- w2 {* T4 {7 y2 t- c$ I
如果說,對稱表現的特性是【平衡】! I- W$ ?; m- S7 M
提供2個小技巧【關于平衡的】,供玩樂!!

9 k- ~- [* G. m4 _5 C7 b4 \( @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 01:08
( G! Y9 E) T$ P, _' R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 ...

# {4 E* w" v9 F# a: W8 O$ X1)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)( J2 Q8 I+ H. b* K* ~
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)  M1 V# y3 l$ T3 _, n
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:- Z2 \. C1 g# S

0 c. w0 z/ `+ n+ N- P# z+ q( G& X" t4 @" v1 o$ k  w  W( G! \6 b
2)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。  V: ]' v: G6 R
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 l- o- I, A5 F
" v4 S% _3 j, _. [$ F
3)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。" Q. U6 ]: z3 m* {  |1 G
LPPL模型,當時在2015年上證股災時,先驗性的提示:) P9 {. n& O  J3 o

/ z5 p( l  r1 o  W9 A
0 v/ Z: l9 g  U: R) v' l3 Z. p1 a( q. U! ^

0 |" n1 h7 H! W' JPS. 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(0 j% g0 r2 L* g0 W' f6 {
Real-Time Prediction and Post-Mortem Analysis of the Shanghai 2015 Stock Market Bubble and Crash):
4 N* u& \) A+ J7 N; Y, |  b, K. T, e* o  ]/ r8 i! Y
; M% K; i9 W2 Y) u7 T( 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 02:029 ~2 _+ F1 @3 A* E3 G+ |) ]0 A
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、 ...

7 O% X6 E$ L2 Q! H& r6 khttp://tasmania.ethz.ch/pubfco/fco.html' X8 k2 J' F$ i4 ^9 C
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
2 A7 v9 O* r7 l8 R6 S) zhttp://tasmania.ethz.ch/pubfco/fco.html& {5 S* |) w$ o
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 ...
" E, c4 K0 [/ k! ^' t( z; f1 H( K
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)2 d9 L' N8 |% e0 U
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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
9 e0 p4 _* ~5 [/ V! y: {. d) O" }+ e/ v2 z9 a' f" e
以下供參考,望有幫助:- Y+ f2 X, Q+ s, a5 @/ k8 \' S, d$ g
康奈爾大學收録-
* r/ Z' C) J3 ?) C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# I, O4 w( g0 g7 Q" g" j
Sornette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?)$ {* A) |  m7 D" R8 S' n6 P

4 ?! M# B' B" M2 |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”);# Z+ [% K  P* N
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。
3 @6 R% q; w4 z5 l! G' _4 ]# B$ g/ a1 u* Q. }; x
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)。+ }6 q1 g  q5 B8 c
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