查看: 26210|回復: 10

[型態] 上証波數推測

[複製鏈接]
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。
  f; O. U/ A! v: z* X* B: j( V0 ^0 [0 E* u' v/ S' f8 |% _! n

本帖子中包含更多資源

您需要 登錄 才可以下載或查看,沒有賬號?申請入學

x
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
# M7 u: C6 L* p* D0 h$ g3 w很完美的對稱
( k5 v1 \. a# j4 X8 H( ]
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)
* H4 X6 g2 E9 r2 ^7 V) p1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。
4 c' N/ [! V3 R# I1 E1 v9 G( t8 `! Q. L- _9 W+ ]
  x' O8 D$ n$ q* C

- l$ m$ N  D1 `6 m4 c" R, x; B1 C. @$ m  s6 c( M8 {, t

( I8 n! g0 I( c" D6 U# m9 U7 ?

本帖子中包含更多資源

您需要 登錄 才可以下載或查看,沒有賬號?申請入學

x
 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
+ _* M# H3 l9 w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 ...
5 c  \% N# {  `% 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】
2 n9 i0 c1 p5 C( c9 W( J提供2個小技巧【關于平衡的】,供玩樂!!7 J) b7 N% A) m# f& y4 |
* |8 m. F2 y& w, ^
1)一般的MA均線,看圖解,:
  A5 k" N" U8 L/ k
1 O: `( t  O9 q7 B5 p  T+ V# c) r  ^7 R. @. g, t! R7 a
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。9 y: i4 ^$ p- r
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。
1 T- |9 O5 O- X* M- _% R& v: X下面2張圖,第一是最近的局部,第二是較久(從3587下來)。& p! B& f' z: D. l

# q! L: j* S7 `! P" O- e; z
/ e# Z0 Z1 @4 \+ f, \) R: }1 _
: I. G1 \# O( v5 ~8 f

本帖子中包含更多資源

您需要 登錄 才可以下載或查看,沒有賬號?申請入學

x
 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. j8 W3 |6 p& v0 [
如果說,對稱表現的特性是【平衡】
: H+ v1 j6 X  O* C1 E8 P提供2個小技巧【關于平衡的】,供玩樂!!

% I0 i$ u% C( L! A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
; b: W  E/ E; U( n8 Q/ h7 F7 c! x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 ...
, E6 e" e6 G/ j& Z: |1 O% g# S
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、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)& k8 s* `: A0 l
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)
% |- M- t. b6 h1 `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:
6 U& p9 P9 O6 @
+ M4 x+ }* E) k( b7 a, a3 X2 S" k% x
7 J* ?+ Y% i" A/ [) Z8 A" T2)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。
" G* A9 R6 [" o) \" l- n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。)
- w( z4 b+ F6 }6 A3 ?
1 w3 B2 N; I  g5 _2 e  N& P3)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。% R6 w3 G4 d5 Y3 G. l* ?( q8 \8 H
LPPL模型,當時在2015年上證股災時,先驗性的提示:8 i' u# U: l3 U" j4 }0 M
9 Z+ A2 U3 [: c5 Y# L/ M4 ~
0 d+ g/ @' _& {1 c3 f
- p) P: V! \9 z# w

( z# j# {  m0 Q6 M0 G+ V7 R* QPS. 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() g6 s% P, t( M3 M& H. O
Real-Time Prediction and Post-Mortem Analysis of the Shanghai 2015 Stock Market Bubble and Crash):* d" W1 B4 i  r3 L3 q' O, E
7 S: E& f/ ^& I$ O. `  L5 e3 f5 E; @

9 t- }: s7 j1 X. q- P# q6 M

本帖子中包含更多資源

您需要 登錄 才可以下載或查看,沒有賬號?申請入學

x
 樓主| 發表於 2018-11-11 22:23:41 | 顯示全部樓層
francious 發表於 2018-11-11 02:02( Q2 P' o2 h( i: p
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、 ...
/ l0 f  M; e, W& r0 Z! K
http://tasmania.ethz.ch/pubfco/fco.html
& W$ D' ~4 _' F( bLPPL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
+ v% s7 J) w8 ~& }: r4 B4 vhttp://tasmania.ethz.ch/pubfco/fco.html( b3 J7 c, Z( d/ b! l+ {/ \
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 ...

1 `0 r( o3 u1 F5 s/ G) X8 t/ i# tETH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)
/ b: r- J+ n9 D3 ~7 \3 n1 t4 @' g+ h1 X9 l- _" h3 B
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/567a4fbd228e5b344568810f9 @: ~6 G4 a5 f8 Z4 e8 `

2 q: ~; @  r+ T0 L8 p" n4 q以下供參考,望有幫助:1 S4 X' y3 L4 ?' U  ]) @0 R1 K  @: ?
康奈爾大學收録-( ^1 R  \  e! L: u3 s
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, k/ _' I+ C% C! N9 l. q9 |$ z
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?)6 ^* k- _( Q3 j( t$ @: \
; `: ?/ ^" `* l( [
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”);
4 g! x4 J  c9 e& r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。; }) e8 q/ ?- K& S. ]6 Q! X/ a( c. j) S
. b$ z0 N* Y/ k8 Z: d
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)。
( g  t$ Z1 y* G! o$ B6 U) q
您需要登錄後才可以回帖 登錄 | 申請入學

本版積分規則

手機版|正通股民學校

Copyright © 2001-2013 Comsenz Inc.Template by Comsenz Inc.All Rights Reserved.

Powered by Discuz!X3.4

快速回復 返回頂部 返回列表