Impacto de Hurst Exponent em estratégias de negociação baseadas em indicadores.
Tomáš Vantuch Email autor.
Aparência de comportamento caótico que abrange o mercado de ações, cria muitas dúvidas sobre suas análises e previsões. No entanto, a teoria do caos é aplicável em muitos estudos desse tipo. Os sistemas estocásticos e não-lineares podem ser vistos como deterministas através do prisma da teoria do caos. Este artigo descreve o experimento de análise de títulos do mercado de ações pelo expoente de Hurst para descobrir a aleatoriedade ou memória de longo alcance na geração de preços. A outra questão é descobrir o impacto da aplicação do expoente Hurst em dois indicadores simples como RSI e CCI. Uma vez que o uso do algoritmo de evolução na previsão do mercado de ações e para parâmetros de entrada de otimização é muito comum também é usado neste artigo.
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Tomáš Vantuch 1 Email autor 1. VSB-Universidade Técnica de Ostrava Ostrava-Poruba República Tcheca.
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Usando o Hurst Exponent no Forex Trading.
Eu li recentemente sobre o expoente Hurst (coeficiente) em um trabalho de pesquisa. Foi apenas mencionado brevemente, mas chamou minha atenção como uma medida da previsibilidade do mercado que poderia ser calculada usando os dados do gráfico comumente disponíveis. Ocorreu-me que tal medida poderia ser usada como um indicador acessível para fazer backup de outros indicadores e sinais. Mas pode ser realmente usado no comércio de Forex?
O que é isso?
Em geral, o expoente de Hurst (geralmente denotado como H) descreve a persistência ou a falta de comportamento de mudança de preço. O valor desse expoente pode estar entre 0 e 1. Se 0 for alguns timeseries, isso significa que esses timeseries são anti-persistentes e # 8212; isto é, o movimento em uma direção provavelmente será seguido por um movimento na direção oposta. Se 0,5, os timeseries são persistentes e a próxima direção do movimento provavelmente repetirá a direção do movimento anterior. Se H = 0,5 ou for muito próximo, os timeseries demonstrarão um movimento puramente aleatório (Brownian). Isso é no mundo ideal, é claro.
Originalmente, o expoente de Hurst foi usado por Harold Edwin Hurst para prever os níveis de inundações do Nilo (você pode ler mais sobre isso no artigo da Wikipédia). Para mim, o principal interesse de H está em sua alegada capacidade de mostrar a persistência das tendências.
Plano de negociação.
Em teoria, sabendo o H atual para um par de moeda, poderíamos comprar depois de velas de alta e vender depois de baixistas se H for significativamente maior que 0,5. Claro, também poderíamos comprar depois de velas de baixa e vender depois de otimistas, esperando uma reversão, se H estiver significativamente abaixo de 0,5. Parece plausível, não é?
Para seguir este plano, teríamos que passar por essas etapas:
Calcule o expoente Hurst atual (H). Compare-o para 0,5. Observe a direção anterior do castiçal ou mire a tendência atual com as médias móveis. Entregue na direção apropriada dependendo dos valores derivados das etapas anteriores.
Hurst Exponent Calculation.
Infelizmente, falhamos no primeiro passo, porque o expoente Hurst não pode ser calculado com precisão. Você só pode estimar esse coeficiente. Uma das maneiras simples de fazer isso é usar o método de intervalo redimensionado. Não vou descrevê-lo aqui em detalhes porque já foi descrito tão bem por Pietro Ponzo. Você encontrará explicações passo-a-passo de todo o processo de cálculo lá. Você pode até mesmo baixar uma planilha do Excel que trabalha para calcular o expoente de Hurst em gráficos de ações, simplesmente digitando um ticker de estoque em uma célula.
Vou apenas mencionar aqui que a estimativa H é uma inclinação de uma regressão linear desenhada em vários pontos (quanto melhor melhor) derivada de logaritmos (qualquer base) da estatística R / S e número respectivo de pontos de dados (N). A estatística R / S é calculada como o intervalo dividido pelo desvio padrão. O intervalo é calculado como uma diferença entre o máximo e o mínimo das somas de desvios do preço do preço médio em todos os N pontos de dados.
Certamente, pode ser feito no MetaTrader, já que a matemática é bastante simples. Claro, quanto maior, mais gastos de CPU. Embora possa parecer muitos cálculos, o processo pode ser otimizado para evitar o recálculo dos valores conhecidos e suas partes. A partir de agora, existem várias versões pagas do indicador de coeficiente de Hurst para MetaTrader 4 e algumas gratuitas. Hurst Diferença afirma calcular a diferença do expoente de Hurst em comparação com a barra anterior, porém, de olhar para o código-fonte, eu me pergunto se realmente faz isso. Índice de variação oferece um substituto para o expoente de Hurst sob a forma de um índice derivado de características fracturas do gráfico. Desconhece-se o quão próximo é o expoente Hurst original, pois o processo de cálculo é totalmente diferente, mas o autor do indicador afirma que é melhor porque usa menos barras (portanto, menos barras antigas) e mostra valores mais recentes. Também está disponível para o MetaTrader 5.
Mais uma explicação e exemplos de código para o processo de estimativa H podem ser encontrados no site da Ian Kaplan. No entanto, os códigos-fonte são para C ++.
Será que vai dar certo?
Tudo parece bom, mas funcionará? Infelizmente, depois de algum processo de pensamento e leitura, e mais uma leitura, cheguei à conclusão de que o conceito é interessante, mas ao mesmo tempo é quase inútil no comércio de Forex.
Isso requer um grande número de barras para funcionar, com 1000 geralmente mencionado como um mínimo necessário. Estimar o expoente de Hurst nas últimas mil barras nos daria um valor que pode não ser mais atual. O valor real do expoente de Hurst está mudando constantemente, obter sua estimativa sobre as últimas barras N nos dá uma boa noção sobre como as coisas estavam acontecendo nesse período, mas tem pouca informação para os futuros bares. Muito ruim, só podemos trocar futuros bares e não os antigos.
Pode-se afirmar que H pode ser calculado em um período de tempo mais baixo (por exemplo, a cada hora) e depois usado em um maior (por exemplo, semanalmente). Isso resolveria o problema do antigo / novo bar, mas não nos ajudaria de forma alguma, já que o expoente de Hurst é completamente diferente em diferentes prazos. Por exemplo, pode ser estimado abaixo de 0,3 no gráfico H1 e ser maior que 0,8 no gráfico W1 ao mesmo tempo.
Usá-lo como um fator comparativo ao escolher um par de moedas para trocar por uma estratégia específica atinge o mesmo obstáculo. Deixe-nos assumir que você tem uma boa estratégia de tendência a longo prazo. Idealmente, você quer um par de moedas com o maior número de H possível. Você estima o expoente de Hurst por 12 pares de moedas nos últimos 5 anos e obtém alguns valores. Você acha que NZD / USD tem o H mais alto em 0,65 (por exemplo). Infelizmente, isso não significa que usar essa estratégia em NZD / USD nos próximos 5 anos traria melhores resultados do que usá-lo em outros pares de moedas, com H menor.
É completamente inútil?
Considerando a incapacidade do expositor de Hurst de produzir uma boa ferramenta de previsão, você pode decidir que não pode ser usado. Na verdade, não é assim. A estimativa de expositor de Hurst é uma ferramenta viável para analisar o passado. Olhar para um valor H corretamente estimado pode responder a seguinte pergunta: o mercado era persistente ou era anti-persistente? Por sua vez, isso ajudaria você a analisar o desempenho de sua estratégia de negociação ou consultor especial durante esse período específico. Por exemplo, se você estivesse usando um sistema de reversão de tendência por um mês e ele funcionou mal, mas H estimado para esse período acabou por ser alto acima do nível de 0,5, você saberia que era um momento bastante ruim para sua estratégia, não que o A estratégia em si é defeituosa.
PS: Na verdade, esta publicação pode não ser muito interessante para um trader Forex médio, mas eu escrevi isso principalmente para mim. Pois quando eu tropeçar com o conceito de expoente Hurst em um ano ou dois, não vou esquecer que já tentei usá-lo. Isso me servirá de lembrete.
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3 Respostas para o & # 8220; usando o Hurst Exponent no Forex Trading & # 8221;
Oi, eu me pergunto sobre seus comentários. Eu tenho trabalhado com os indicadores Hurst e FDI no metatrader e eles calculam o expoente Hurst usando um alcance mínimo de 10 barras. É interessante usá-lo com a relação de eficiência Kaufmann para cruzar o conceito. Eu também vi alguns artigos, onde o FDI (Fractal Dimension Index 1 & lt; FDI & lt; 2 uma variação do Hurst) ajuda a "ler" o comportamento Forex melhor. Por que não faz uma pequena pesquisa apenas para confirmar suas conclusões; porque eu acredito ser um indicador muito bom, quando usado com outros osciladores para entender o comportamento do mercado. Dê uma olhada, ou escreva-me se você tiver mais informações.
O cálculo do expoente de Hurst em intervalos pequenos (como 10) não faz sentido, pois a equação R / s = k * n H não se mantém com baixa n.
Desculpe, não consigo comentar sobre o IED, pois não o examinei. Qual indicador você usa para o cálculo?
Oi, dê uma olhada neste blog onde encontrei informações interessantes como código MT4,
Se você procurar o FDI no google (na comunidade MT4), você também encontrará o código FDI.
Agora, uma vez que você começa a & # 8220; leia & # 8221; com intervalos diferentes (10, 24, 48, 55, 72, 89 atrasos), você encontrará que dá alguma informação sobre os preços & # 8211; quando eles estão tendendo ou quando são aleatórios.
Agora, tal visão usada com% Williams, ou MACD, pode dar-lhe & # 8220; possivel & # 8221; entrada & # 8220; pontos & # 8221 ;.
Riqueza do robô.
Postado em 31 de outubro de 2018 por Kris Longmore.
Esta é a primeira publicação em uma série de duas partes sobre o Exponente Hurst. Tom e eu trabalhamos nesta série juntos e aproveitei alguns de seus trabalhos anteriormente publicados, bem como outras fontes, como o Quantstart muito útil.
UPDATE 03/01/16: Observe que o código Python abaixo foi atualizado com um algoritmo mais preciso para o cálculo de Hurst. Obrigado Mike no Quantstart.
As séries temporais de reversão média têm sido um campo de jogos frutuoso para comerciantes quantitativos. Na verdade, alguns dos maiores nomes da negociação quantitativa alegadamente fizeram suas fortunas explorarem a reversão média das séries temporais financeiras, como os spreads artificialmente construídos, que são usados em troca de pares. A identificação da reversão média é, portanto, de interesse significativo para os comerciantes algorítmicos. Isso não é tão simples quanto parece, em parte devido à natureza não estacionária dos dados financeiros.
Nós dois pensamos que o livro de Ernie Chan "Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale" é uma das melhores introduções para significar reversão disponível no domínio público. No livro, Ernie fala sobre várias ferramentas que podem ser usadas ao testar se uma série temporal é significante reverter. Um é o teste Augmented Dickey-Fuller para a reversão média. Ernie também mostra alguns detalhes sobre o teste de Johansen. Ambos já foram explorados no Robot Wealth e implementados usando algum código R simples (aqui e aqui). Outro aspecto interessante do teste de reversão média é o cálculo do Exponente Hurst.
A idéia por trás do Hurst Exponente H é que pode supostamente nos ajudar a determinar se uma série de tempo é uma caminhada aleatória (H.
0,5), tendência (H & gt; 0,5) ou reversão média (H & lt; 0,5) durante um período de tempo específico. No entanto, se você já usou Hurst, você sabe que isso pode ser um pouco desconcertante: não só ele geralmente dá resultados inesperados, mas também retorna resultados diferentes, dependendo da implementação usada em seu cálculo. Além disso, existem alguns métodos diferentes para calcular Hurst; descobrimos que estes geralmente concordam com uma série de tempo gerada aleatoriamente, mas não concordam quando usamos dados reais.
Como então Hurst pode ter algum valor para algo comerciantes?
O restante deste post é dedicado a apresentar e discutir algum código Python para calcular Hurst. Na próxima publicação, vamos aprofundar o cálculo e descobrir o que está acontecendo. Nosso objetivo final é desmistificar o Hurst Exponent e mostrar como levá-lo além de uma boa teoria a algo de valor prático para algo comerciantes.
Sem mais delongas, aqui está o código para calcular o Hurst Exponent em Python. Nós determinamos Hurst primeiro calculando o desvio padrão da diferença entre uma série e sua contrapartida atrasada. Em seguida, repetimos esse cálculo por uma série de atrasos e traçamos o resultado como uma função do número de atrasos. Se traçamos isso em uma escala log-log, acabamos com uma linha reta, cuja inclinação fornece uma estimativa para o expoente de Hurst. Eu encontrei este artigo que descreve essa abordagem para calcular Hurst, assim como esse.
Você pode ver no código que usamos os atrasos 2 a 20 para calcular H. Esses atrasos são um pouco arbitrários, mas com base nos melhores resultados obtidos usando dados sintéticos com comportamento conhecido. Especificamente, descobrimos que, se definimos o número máximo de atrasos muito alto, os resultados ficaram bastante imprecisos. Esses valores são os padrões usados em algumas outras implementações, como a função Hurst padrão no MATLAB.
Na próxima publicação, analisaremos esses atrasos com mais detalhes e mostraremos como eles são realmente cruciais para o cálculo de Hurst de forma que seja útil e significativo. Ajustamos essa parte do cálculo para descobrir uma aplicação prática da Hurst no desenvolvimento de sistemas de negociação. Confira o follow on post Demystifying the Hurst Exponent & # 8211; Parte 2 aqui.
Se você usou o Hurst Exponent, ou mesmo qualquer um dos outros testes de reversão média que mencionamos nesta publicação, compartilhe suas experiências nos comentários. Obrigado!
Nick Wienholt.
Eu observei brevemente o Rácio de Eficiência de Kaufman. Os resultados não foram ótimos, mas não criei ele efetivamente o suficiente para descartá-lo completamente como um filtro para os sistemas de reversão média I & # 8217; m trading.
Feliz por escrevê-lo com uma análise adequada.
Kris Longmore.
Eu adoraria ver uma análise adequada da Razão de Eficiência de Kaufman & # 8217; Você pode compartilhar isso aqui!
Nick Wienholt.
Obrigado Kris & # 8211; vai fazer & # 8211; I & # 8217; escrevê-lo e enviar. Muito Obrigado.
Postagens interessantes obrigado & # 8230; Atualmente, estou investigando a aplicação do expoente de Hurst na aprendizagem de máquinas para melhorar minha seleção comercial. Tente como eu poderia, eu não posso encontrar uma função Hurst Matlab padrão no entanto!
Kris Longmore.
Eu acho que não é realmente uma função padrão, mas experimente esta implementação do expoente generalizado de Hurst:
Obrigado Kris, eu irei a tentar # 8230; Eu tambem tropecei com esta nova função Matlab dá 3 estimativas separadas (!) Do expoente de Hurst também:
Kris Longmore.
Sim! Este é um problema e um que tentaremos chegar ao final da próxima publicação. Obrigado por compartilhar essa implementação.
Obrigado pelo artigo, incrivelmente interessante. Eu só queria saber se você poderia lançar alguma luz sobre onde o sqrt de std vem? Eu passei por ambos os artigos que você ligou e encontra o método RS de calcular o expoente de Hurst (o originalmente derivado por Hurst para o trabalho nos níveis de Nile) para ser intuitivamente mais fácil de entender. Olhando para a sua nota de atualização, meu palpite seria que você estava inicialmente usando esse algoritmo para calcular o Hurst, mas depois mudou-se para o cálculo do Exponente Hurst Generalizado que Mike da QuantStart usa em sua página?
Eu sempre passei pela explicação de Mike, mas eu ainda não consigo racionalizar por que estamos usando a raiz quadrada do desvio padrão neste algoritmo. Qualquer luz que você poderia derramar sobre isso seria muito apreciada.
Obrigado novamente pelo excelente artigo.
Obrigado por compartilhar.
Eu acho que podemos salvar o sqrt () passo aqui em: tau = [sqrt (std (subtrair (ts [lag:], ts [: & # 8211; lag]))) para lag in lags],
e não há necessidade de multiplicar 2 aqui em: hurst = m [0] * 2.0.
Então, a computação é simplificada para:
tau = [std (subtrair (ts [lag:], ts [: & # 8211; lag])) para atraso em atrasos],
o que economiza computação e é mais fácil de entender a partir da definição do expoente Hurst.
Mas ainda muito obrigado por compartilhar isso, aprendi muito. 🙂
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Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade é um Python Bollinger Bands, o expoente de Hurst usando um ou mais computadores para testar uma estratégia. Aqui está um breve resumo no indicador Hurst e um link incorporado para uma versão mt4: Hurst Exponent Indicator For MT4 | Great Trading Systems. Gartley Patterns w / Hurst Exponent Esses são termos matemáticos que, para fins de negociação, estratégia de negociação manual baseada em Hurst Exponent. Se o padrão atual no expoente Hurst começa a parecer semelhante Estratégia de Negociação de Fluxionização; Atualização Momersion [Artigos Premium] Posts Popular. Sobre Hurst Cycles. JM Hurst era um engenheiro americano A Estratégia de Negociação FLD (plano de negociação) usa a interação de Ciclos Hurst Múltiplos. Este artigo apresenta um método para executar um Exponente Local Hurst Time-Scale. Assim, é importante considerar uma estratégia de preenchimento adequada para preenchimento. 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