Decoding the Hidden Market Rhyt - Lars Von - Parte 1

Descifrando el mercado oculto Ritmo Parte 1: ciclos dinámicos por Lars von Thienen Un enfoque dinámico para identificar

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Descifrando el mercado oculto Ritmo Parte 1: ciclos dinámicos por Lars von Thienen

Un enfoque dinámico para identificar y ciclos comerciales que influyen en los mercados financieros

www.whentotrade.com

Descifrando el mercado oculto Ritmo - Tercera Edición “Kindle” Un enfoque dinámico para identificar y ciclos comerciales que influyen en los mercados financieros

Parte 1: ciclos dinámicos (Release 2017.8 - Versión Kindle) Todos los derechos reservados.

Copyright © 2010-2017 Lars von Thienen / www.whentotrade.com Todos los materiales de este libro, incluyendo, sin limitación, el texto, software, scripts, imágenes y vídeo los derechos de autor propiedad intelectual.

Todo presentado en este libro se considera otorgado para su uso personal, no comercial. No se le permite distribuir o vender el material o convertirla en cualquier otra forma que se la gente puede utilizar. Usted no puede copiar, reproducir, volver a publicar, cargar, publicar, transmitir o distribuir este material en cualquier forma o para cualquier otro propósito a menos que obtenga el permiso por escrito del autor en primer lugar. Este libro está diseñado para ayudar a los lectores a obtener educación de comercio. Se analizan formas de comercio de los mercados mediante el análisis de ciclo en el proceso de decisión. No hay garantías implícitas. Este libro no hace garantizar que que va a hacer el comercio de dinero en cualquier mercado.

El desempeño pasado de cualquier sistema de comercio se muestra o metodología no es necesariamente indicativa de resultados futuros. Los resultados hipotéticos o simulados tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de un registro de rendimiento real, los resultados simulados no representan operaciones reales. Además, dado que los oficios en realidad no han sido ejecutadas, los resultados pueden tener sub o sobre-compensado por el impacto, si hay, de ciertos factores del mercado, tales como la falta de liquidez. Comercio implica el riesgo de pérdida. Por favor, considere cuidadosamente qué instrumentos de negociación son apropiadas para su situación financiera. El riesgo de pérdida en el comercio puede ser sustancial. Sin embargo, la capacidad para evaluar el riesgo es vital para la supervivencia de un comerciante. Por el contrario, sin riesgo no hay ganancia tampoco.

Adelante: Tercera Edición “Kindle” (2017 Kindle) La tercera edición de “Decodificación The Hidden Mercado Ritmo Parte 1” viene con un 100 páginas adicionales, que se complementan con nuevos ejemplos y las secciones de descarga de código fuente.

Los casos de uso ahora cubren un rango de 2009 hasta 2017, en todos los principales mercados

- incluso Bitcoin se ha añadido a esta edición! Los algoritmos de ciclos originales siguen siendo los mismos en esta tercera versión y no han cambiado desde la versión inicial en 2009.

Además, en 2017, he decidido poner el marco ciclos en la nube pública. Así, en lugar de unirse a nuestra plataforma de gráficos WTT, que permite a los lectores a utilizar y acceder a las herramientas de ciclos de diferentes aplicaciones y plataformas de gráficos. Los lectores son libres de elegir la plataforma de su elección para integrar el marco de los ciclos.

Además, hemos decidido abrir nuestro repositorio de código fuente - se han añadido indicadores ya preparadas para NinjaTrader y MetaTrader. Esto se hizo para dar un inicio rápido para los lectores que deseen implementar las herramientas en diferentes formas y lenguajes de script.

Lars von Thienen de agosto de 2017

Tabla de contenido

1. Se trata de ciclos 2. ¿Cómo detectar y medir los ciclos en el mercado de valores

2.1 El enfoque cíclico pone en práctica 2.2 El escáner Ciclo: Introducción de un algoritmo de detección de ciclo

2.3 Ejemplos: el escáner de ciclo en Acción

2.4 El escáner Algoritmo Ciclo 2.5 Uso del escáner Ciclo: Una guía paso a paso 2.6 Ciclo de escáner - Libro de Excel 2.7 Ciclo de escáner - Guión NinjaTrader Escáner 2.8 Ciclo - API Punto de llegada Especificación

2.9 El trazador Ciclo

3. Ciclo escáner Marco: Algoritmo y Código 3.1 Paso 1: detrending 3.2 Paso 2: Detección Ciclo 3.3 Paso 3: Validación del ciclo 3.4 Paso 4: Clasificación

3.5 Resumen: La vibración dominante en el mercado 3.6 Sección del Código

4. indicadores técnicos de ajuste fino 4.1 La idea básica detrás del uso de la vibración dominante de mercado

4.2 Paso a paso: Operando con el intradía S & P 500 E-mini futuros

4,3 Trading S & P 500 E-mini intradía - Ejemplo 2 4.4 Resumen 4,5-cíclica Tuned RSI (CRSI) - Sección del Código

5. Los ciclos no son estáticas: La naturaleza dinámica de los ciclos de 5.1 Efecto A: Los cambios en la duración del ciclo 5.2 Efecto B: Los cambios en la fase del ciclo

5.3 Los efectos combinados 5.4 Lecciones en Video - Explicación de ciclos dinámicos

6. Explorador de ciclo dinámico: Predecir el siguiente turno de mercado

6.1 Introducción del método Explorador ciclo dinámico 6.2 La construcción de un pronóstico basado en el Explorador de ciclo dinámico 6.3 La combinación de un modelo semi-estático y dinámico de previsión para el comercio

6.4 lección en video - Dinámica Ciclos: S & P500 bar-por-bar opinión

6.5 Lección Video - Semanal S & P500 Ciclo Largo Plazo

6.6 Ciclo Explorer - Sección Código NinjaTrader

6.7 Ciclo Explorer - API Punto Especificación 6.8 Ciclos de mercado Explorer - Libro de Excel para el análisis de ciclo diario

6,9 ciclos del mercado Explorer - API Punto Especificación

7. ciclos dinámicos en oro y plata - de la teoría a la realidad 7.1 Ciclos dinámica de proyección: Abril / Mayo 2011 7.2 ciclos dinámicos de proyección: agosto de 2011

7.3 ciclos dinámicos de proyección: 2012 y marzo de 2013 7.4 Lecciones en Video - Ciclos de plata de llamadas en vivo 8. Ciclos de sentimiento: La medición y el miedo y la codicia de comercio 8.1 Negociación del “miedo” Ciclos de volatilidad

8.2 ciclos dentro de ciclos: Precio de combinación y los ciclos de volatilidad

8.3 Ciclos de sentimiento Trading Social Media 8.4 Lección vídeo: Ciclos de sentimiento de medios sociales

8,5 Trading ciclos de tensión financiera

8.6 Lección vídeo: Ciclos tensiones financieras

8.7 Mapeo de ciclos sentimiento al gráfico de precios - El “All In!” Caso

9. Ciclo Phasing Oscilador: Spotting Ciclo Alineaciones hizo fácil

9.1 El ciclo perfecto: Navegando a través de valles y picos 9.2 El ciclo de puesta en fase Simulador 9.3 El levantamiento de la cortina: la puntuación Ciclo Phasing in Action

9.4 Ciclo de Fases Score - Lección de vídeo

9.5 Ciclo de Fases Score - Sección Código NinjaTrader Indicador de oscilación 10. Ciclo: Operando con el balanceo del ciclo dominante

El método de oscilación 10.1 Ciclo: Ciclo de aceleración

10.2 detección divergencia adaptativa 10.3 Trading las vueltas del Indicador de Ciclo oscilación Indicador de oscilación 10.4 Ciclo: Parámetro y su uso Indicador de oscilación 10.5 Ciclo: Sección del Código Cluster 11. Ciclo: La combinación de volumen, el alcance y los ciclos de precios

11.1 Ciclos de Volumen 11.2 Ciclos Rango de precios

11.3 Ciclos de Tiempo y Cluster Ciclo

12. La CSI y CRSI Combo Trading Technique (intradía) 12.1 Día 1: March 21, 2012 12.2 Día 2: March 22, 2012 12.3 Día 3: March 23, 2012 13. La introducción de algoritmos genéticos para detectar ciclos de mercado

13.1 Detección de ciclos en los datos financieros con un algoritmo genético

13.2 Ciclos Volumen intradía para el E-mini futuros S & P500

14. Ciclos Toolbox y Ciclos API

15. Paperback versión del libro y Comentarios

16. Bibliografía

1. SE TRATA DE CICLOS Este libro es acerca de los ciclos. Ciclos que influyen en nuestra vida aquí en la Tierra. Ciclos que representan los flujos de energía que influyen en los estados de ánimo y emociones de la gente. Ciclos que representan las energías procedentes del espacio exterior. Ciclos que se manifiestan en el valor medible del mercado de valores. Quiero introducir un enfoque sobre la manera de identificar los ciclos relevantes y cómo utilizar esta información para el comercio. Este enfoque no es del todo nueva. Pero la forma en que uso el “enfoque cíclico” es. Por otra parte, me tiro unos pocos de ciclos de energía del universo en la mezcla. Esta combinación es verdaderamente único en el que se explican todos los detalles y que este enfoque es descifrado en un enfoque comercial completa.

Los ciclos son importantes.

Ciclos nos rodean e influyen en nuestra vida diaria. Muchos eventos son cíclicos en movimiento. No es el reflujo y el flujo de las olas y la inhalación y la exhalación de los seres humanos.

Nuestro horario de trabajo diario es determinado por los ciclos de día y noche que vienen con la rotación de la Tierra alrededor de su propio eje. La órbita de la Luna alrededor de la Tierra hace que las mareas de los océanos. Ciclos también tienen un impacto en las mujeres de sus años de adolescencia en - el ciclo de la menstruación. Jardineros han entendido desde hace tiempo las ventajas de trabajar con ciclos para asegurar la germinación exitosa de semillas y la cosecha de alta calidad. Ellos trabajan en armonía con los ciclos para lograr los mejores resultados, los mejores cultivos. Experimentamos cuatro estaciones cada año, es decir, los cambios en el clima, como resultado de la rotación de la Tierra alrededor del sol Este ciclo estacional crea los cambios en las condiciones que afectan a todos los seres vivos de la Tierra. Un ciclo común basado en las condiciones estacionales es la migración de las aves, un habitual

viaje de temporada llevada a cabo por muchas especies de aves.

Se podría esperar hasta principios de la primavera para plantar nuevas semillas para aprovechar el aumento de la energía pulsante de las temperaturas de la primavera de calentamiento. Saber cuándo se levantará el sol puede no parecer una predicción, porque lo asociamos con la predicción de la incertidumbre y el riesgo, pero es, sin embargo, una predicción de eventos futuros que es muy precisa.

Estos ciclos se basan en gran parte en los movimientos cíclicos del Sol y la Luna.

Sin embargo, existe una fuerte evidencia de que otros ciclos adicionales de energía en el universo influyen en nuestra vida aquí en la Tierra. La investigación independiente por la Universidad de California y la Universidad de Kansas ha revelado que el ascenso y la caída de las especies en la Tierra parece estar impulsado por los movimientos de nuestro sistema solar a medida que viaja a través de la Vía Láctea. Algunos científicos creen que esta fuerza cósmica puede proporcionar la respuesta a algunas de las mayores preguntas sobre la historia biológica de la Tierra (Schwarzschild, 2007). Por último, los ciclos tienen una larga historia en la explicación de nuestro comportamiento en la Tierra. Podemos volver mucho tiempo en la historia de reconocer que la vida sigue un camino de ciclos de tiempo. Incluso podemos encontrar referencia a esto en la Biblia.

Un tiempo para todo Hay un tiempo para todo, y una estación para cada actividad bajo el cielo: un tiempo para nacer y tiempo de morir, tiempo de plantar y tiempo de arrancar, un tiempo de matar y tiempo de curar, tiempo de destruir, y tiempo de edificar, tiempo de llorar y un tiempo para reír, un tiempo para llorar y un tiempo para bailar, un tiempo para dispersan piedras y un tiempo para recogerlas,

tiempo de abrazar y tiempo de abstenerse, un tiempo para buscar y un tiempo para renunciar, un tiempo para guardar y tiempo de tirar, un tiempo para rasgar y un tiempo para reparar, un tiempo para callar y un tiempo para hablar,

un tiempo para amar y un tiempo para odiar, un tiempo de guerra y tiempo de paz.

Ecl lesi como TES 3: 1 - 8

Si en efecto, hay un tiempo para todo lo que explica y predice nuestro comportamiento, esto también debe ser aplicable a las esperanzas económicas de la gente, que se manifiestan en el valor del mercado de valores. Dos pioneros conocidos que aplicaron el análisis cíclico en el mercado de valores son WD Gann y JM Hurst. Gann utiliza patrones de tiempo y precio cíclicos y geométricos, pero no dio más detalles los detalles de su enfoque. Su trabajo sigue siendo un misterio para muchos de nosotros.

Hurst fue el primero en introducir el análisis del ciclo para el análisis técnico del mercado de valores. Incluso hoy en día, una gran cantidad de pronosticadores de ciclo, como Pedro Eliades, utilizar con éxito las técnicas de enfoque de Hurst esbozados en su trabajo seminal “La magia de la Utilidad de Operación de sincronización”. Por ejemplo, Hurst demostró que la única diferencia entre un patrón de cabeza y los hombros y un patrón de doble techo es la eliminación progresiva de los componentes cíclicos. Además, un documento publicado por tres autores de la MIT Laboratorio de Ingeniería Financiera en 2000 concluye que '' patrones técnicos proporcionan información. Se plantea la posibilidad de que [patrón] análisis puede agregar valor al proceso de inversión “(Mín;. Mamaysky; Wang; 2000) Hoy tenemos pruebas de que la detección de patrones agrega valor al proceso de inversión y que todos los patrones técnicos se pueden reconstruir por medio de componentes cíclicos. En este sentido, debe ser valioso para pensar en términos de ciclos en lugar de utilizar un marco que consiste en patrones de los gráficos estáticos. Si este es el caso y ya ha sido ampliamente reconocido, ¿por qué sólo unos pocos comerciantes y los inversores que utilizan el análisis cíclico en el mercado de valores? La respuesta probable a esa pregunta es porque el análisis cíclico es extremadamente difícil de poner en práctica. Se requiere una gran cantidad de trabajo y algo de matemáticas complejas que no es fácil para todos a aplicar. Además, existen muchos obstáculos que impiden el uso del análisis del ciclo por los comerciantes: que debe ser valioso para pensar en términos de ciclos en lugar de utilizar un marco que consiste en patrones de los gráficos estáticos. Si este es el caso y ya ha sido ampliamente reconocido, ¿por qué sólo unos pocos comerciantes y los inversores que utilizan el análisis cíclico en el mercado de valores? La respuesta probable a esa pregunta es porque el análisis cíclico es extremadamente difícil de poner en práctica. Se requiere una gran cantidad de trabajo y algo de matemáticas complejas que no es fácil para todos a aplicar. Además, existen

muchos obstáculos que impiden el uso del análisis del ciclo por los comerciantes: que debe ser valioso para pensar en términos de ciclo 1. La brecha en el habla / lenguaje entre los investigadores de ciclo y los comerciantes

Una de las razones análisis del ciclo es a menudo limitada a los investigadores científicos es la barrera lingüística. Esto se hace evidente en el siguiente ejemplo:

1) “El apoyo real

nivel

identificados, junto con Fibonacci

retroceso, sugiere la presencia de fuertes oportunidades de compra en el corto plazo “.

2) “La magnitud de los primeros seis patrones de frecuencia y la significación estadística de la Q-score sugieren la presencia de un componente predecible de alta frecuencia en el mercado de valores.” A pesar de que ambas declaraciones tienen el mismo significado, la mayoría de los lectores comprenderán la primera declaración, pero encontrar la segunda desconcertante. 2. brecha en el conocimiento: experiencia comercial (visual) frente a los ciclos de cálculo (matemática)

La segunda diferencia es atribuible a diferentes áreas de conocimiento. El análisis técnico es principalmente visual, mientras que el análisis del ciclo es principalmente numérico. El modo visual del análisis técnico es una de las pocas actividades cognitivas humanas donde las computadoras aún no tienen una ventaja absoluta sobre nosotros. Análisis numérico implica el estudio de los conjuntos de datos después el hecho. Pero en tiempo real ambientes, los comerciantes y los inversores deben decidir en el ahora y sus decisiones se basan principalmente en el reconocimiento de patrones visuales de las cartas. En muchos casos, el ojo humano puede realizar esta “extracción de señal” rápida y precisa. No hay, o más precisamente, sólo algunas herramientas de ciclo disponibles que pueden presentar la información visual extraído de análisis del ciclo numérico para el comerciante y funcionan como una guía visual.

3. Gap: Predicción contra el comercio (diferentes tipos de enfoques de mercado) El tercer análisis cíclico razón es una rareza en el comercio es la diferencia entre la previsión y el comercio.

La mayoría de los comerciantes no están interesados ​en la predicción del futuro; en cambio, entran en un comercio basado en probabilidades, se aplican administración del dinero y salir del comercio

pegue a reglas claras. Afirman que este es “el camino real de negociación”. Los operadores están convencidos de que pueden ganar dinero con sólo introducir el comercio de azar y mediante la aplicación de normas de gestión de dinero y de salida. En el otro extremo del espectro están los “analistas”. Este grupo de expertos no está interesado en las estrategias de manejo de dinero y de salida. Ellos únicamente basan su cotización en predecir el futuro comportamiento del mercado. Existe una brecha en la mentalidad de estos dos grupos caracterizados por un debate en curso sobre el comercio frente a la previsión.

análisis cíclico es más de un método de pronóstico. Por lo tanto, no es sorprendente que esta herramienta no se puede encontrar en la caja de herramientas de un comerciante activo. El comerciante activo no está interesado en “predicción”. Él maneja su comercio.

Quiero tratar de subsanar esas deficiencias con esta publicación. Por lo menos un poco. Debido a que en el extremo,

la esencia de análisis cíclico de negociación, se

sencillo. Usted no tiene que detenerse en cómo llegar a estos resultados en su cuenta. Es todo listo para su uso en el ámbito comercial para el comerciante que lo quiere todo en forma “visual”. Y las explicaciones que proporciono le dará los conocimientos y antecedentes necesarios sobre cómo utilizar eficazmente estas herramientas.

Este libro se diferencia de los tradicionales en los enfoques del ciclo, ya que no proporciona un marco estático de ciclos que deben ser exprimido en los datos. Es decir, yo no trato de hacer que el mercado “encajar” en un marco de ciclo particular que tiene al menos dos resultados diferentes posibles. "fallos" dentro de los marcos estáticos menudo se explican con un complejo conjunto de excepciones y desviaciones con nombre. La lista de excepciones después de un marco de bicicleta estática falla (por ejemplo: “Una inversión de ciclo tuvo lugar”) es de poco consuelo para el inversor que ha realizado inversiones sobre la base de una de las predicciones entregadas.

Voy a comenzar con los datos en bruto y la búsqueda de esos ciclos que existen. Lo haremos

no seguir el camino de ciclos estáticos con una longitud fija o fase. Voy a presentar un enfoque dinámico sobre el uso de análisis de ciclo para el comercio. Este enfoque de ciclo se puede ajustar a la vibración actual en el mercado de valores.

Todas las herramientas de ciclo se explican en detalle y pueden ser fácilmente arrastrados 'n soltar en la tabla a través de nuestra plataforma WTT; o se puede integrar en sus propias aplicaciones a través de nuestro acceso a la API pública. Pero siempre recuerde:

Un tonto con una herramienta sigue siendo un tonto.

Espero que usted trata a este conocimiento recién adquirido con respeto y sabiduría.

2. CÓMO DETECTAR Y CICLOS EN LA MEDIDA BOLSA DE VALORES En este capítulo voy a introducir un nuevo algoritmo propietario para detectar ciclos activos en cualquier instrumento financiero para cualquier período de tiempo. Todos mis resultados de la investigación se han integrado en un motor de procesamiento de señales digitales para el análisis del ciclo. El motor está integrado en la plataforma de gráficos WhenToTrade y está disponible a través de una interfaz de programación de aplicaciones pública ( “API”) para utilizar las herramientas de ciclo con cualquier aplicación de terceros. Nuestro API elimina la necesidad de limitarse a nuestra plataforma WTT solamente. La robustez y la fiabilidad de este algoritmo se superan a la mayoría de los motores existentes que personalmente conozco. Por lo tanto, obtendrá un conjunto de herramientas único para la detección de ciclos. Con esta “arma”, usted será capaz de descubrir nuevas áreas para aplicar la información cíclica a negociación.

2.1 El enfoque cíclico pone en práctica La mayoría de los enfoques tratan de identificar los ciclos basados ​en razones / fuerzas conocidas y aplicarlos a la evolución del precio real mediante la selección de la última cubeta visual o cresta y el trazado de la duración del ciclo conocido en el futuro. Tales enfoques tienen dos problemas principales:

(1) Usted debe ser capaz de “detectar” el derecho de alta o baja para establecer el punto de partida para la previsión del ciclo. Pero los mercados no suelen ser tan clara y es muy difícil identificar los máximos correctas / mínimos con los ojos en el gráfico. El mercado no sólo consiste en un ciclo - hay siempre un montón de ciclos activos al mismo tiempo, lo que hace prácticamente imposible detectar las correctas.

(2) Usted tiene que saber las razones / fuerzas detrás de cada ciclo y cuáles para seleccionar (como el movimiento de las mareas, las posiciones planetarias / aspectos, etc.). Sin embargo, simplemente hay demasiados factores del ciclo que podría ser activo. Siempre es fácil decir que uno era correcto o incorrecto después el hecho. También hay demasiados ciclos que tienen un alto potencial de probabilidad de influir en los mercados. En retrospectiva, siempre es fácil identificar qué ciclo se activa en un momento dado y por qué. Sin embargo, este enfoque es de poco, para identificar el momento justo en el momento para el comercio en tiempo real. Retrospectivamente, también parece muy probable que tales ciclos activos se refieren a puntos de inflexión importantes en el mercado. Sin embargo, hay simplemente demasiados ciclos potenciales que deben ser tomadas en consideración en tiempo real, es decir, cuando se mira hacia adelante. La evaluación de la probabilidad de antemano que un ciclo determinado será realmente activa en un momento determinado es como comprar el billete de lotería premiado.

Desde una perspectiva de investigación, que incluyen un gran número de estos enfoques en el análisis de los movimientos planetarios y su influencia en los mercados financieros. Sin embargo, mis propias experiencias también me dicen que estos enfoques no son adecuados para operar en tiempo real, es decir, para planificar el futuro.

Por lo tanto, me gustaría presentar un enfoque alternativo. En principio, estoy convencido de que los ciclos astrológicos tienen una influencia en nosotros, en particular los relacionados con el Sol y la Luna.

Con referencia a la negociación del mercado de valores, sin embargo, estoy menos interesado en determinar con precisión qué ciclo astrológico en base al cual constelación, efemérides y los aspectos planetarios está ejerciendo actualmente influencia en el mercado. Más bien, me interesa "simplemente" en la identificación de los ciclos que son realmente activos en instrumentos financieros seleccionados (el índice) y su relevancia para el comercio el mercado de valores. Se podría comparar este enfoque de la ingeniería inversa. El punto final, ya que es (el índice) se toma y se descompone en sus componentes básicos para entender cómo todo se encadena. Los conocimientos obtenidos de esta manera se utilizan luego para los propios propósitos. En cuanto al resultado final, que no tiene ninguna importancia qué se utiliza uno u otro componente básico. En otras palabras, la razón por qué ciclos específicos son activos no es importante - el quid de la cuestión es que son. Y esta idea por sí sola es significativa a un mayor proceso de esta información para llevar a cabo el éxito comercial. El punto de este enfoque fundamental, por lo tanto, es un método que puede determinar con precisión qué ciclo está activo actualmente con respecto a la longitud, amplitud y duración de la última de alta y baja de una serie de datos.

2.2 El escáner Ciclo: Introducción de un algoritmo de detección de ciclo Para tomar prestado de la lengua de la ingeniería, análisis de frecuencia se utiliza para medir ciclos. Como los comerciantes, sin embargo, no debemos ser disuadidos por estos términos "técnicos". La frecuencia es otra cosa que "oscilaciones (ciclos) por período de tiempo". En el análisis técnico-matemático, la medición de la frecuencia es por lo tanto descrito en varias ocasiones. análisis de tiempo-frecuencia identifica el punto en el tiempo en el que varias frecuencias de la señal están presentes, por lo general mediante el cálculo de un espectro a intervalos de tiempo regulares.

La aplicación del análisis de frecuencia de los datos financieros es, en principio, nada nuevo y ya ha sido descrita en numerosos artículos. Sin embargo, los métodos actuales a menudo tropiezan con barreras en cuanto a la aplicación en los mercados financieros. Esto es atribuible a las características específicas de los mercados financieros. Los mercados financieros están influenciadas por numerosos ondas superpuestas, cuya fuerza y ​fases variar con el tiempo y por consiguiente no son constantes. Los datos también se superponen por los acontecimientos significativos de una sola vez (ruido) y tendencias cuasi-lineal. Los métodos clásicos de análisis de frecuencia no están diseñados para las características especiales de los mercados financieros. Por lo tanto, los métodos establecidos son en gran medida incapaces de proporcionar resultados fiables en cuanto a las señales de comercio prácticas se refiere.

Sin embargo, este libro está diseñado para su aplicación práctica en el comercio y la previsión y no pretende ser una publicación científica sobre nuevos algoritmos. En este contexto, me gustaría, por una parte, a abstenerse del debate académico sobre las ventajas y desventajas de los métodos individuales y, por el otro, para no repetir lo que ya se ha dicho en otras publicaciones. Para los lectores con una inclinación académica y que están interesados ​en los aspectos abordados aquí, las publicaciones de Meyer Analytics (www.meyeranalytics.com) y John Ehlers (www.mesa.com) son recomendados como lectura introductoria.

He experimentado con casi todos los enfoques y algoritmos de frecuencia

análisis, en particular con los algoritmos de la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la entropía análisis espectral máxima (MESA), y wavelets. En última instancia, sin embargo, ninguno de estos métodos de forma fiable y adecuadamente identificado ciclos para satisfacer mis necesidades. Se me ha llevado aproximadamente tres años de intensa investigación y desarrollo para moldear estos métodos con el propósito de detección de ciclo en instrumentos financieros de una manera verdaderamente fiable. Mi método está especialmente diseñado para el análisis de los conjuntos de datos de series de tiempo financieras. Combina las ventajas de los métodos actuales, sino que trata de la medida de lo posible para eliminar las desventajas de los enfoques individuales con referencia a las características específicas de las series de tiempo financieras. Mediante la combinación de métodos especiales DFT (incluyendo el algoritmo de Goertzel),

Sobre la base de mi experiencia como ingeniero, desarrollador de software, y el comerciante, he podido desarrollar e integrar este método en una plataforma de gráficos independiente. Además, he hecho los métodos accesibles a través de una API moderna, lo que permite integrar las herramientas en diferentes soluciones. Mi método propuesto proporciona el espectro de análisis de frecuencia para cada posible instrumento financiero y cada posible marco de tiempo. Los siguientes resultados se proporcionan de este modo:

1. La presentación de un espectro visual del análisis de onda de una longitud de 5 300 barras de precios;

2. Determinación de los picos en el análisis de espectro - es decir, los ciclos relevantes y significativos; 3. El filtrado de los valores derivados del análisis de frecuencia a través de validación estadística, es decir, la identificación de los ciclos que son realmente "activo";

4. La determinación de la fase precisa y la amplitud de cada ciclo activo; 5. Salida de los datos en una forma comprensible para los operadores, es decir,

• la fase en la forma de la fecha del último punto bajo • la amplitud en la forma de la corriente precio escala, y • la longitud de la onda en forma del número de barras en el gráfico;

6. La determinación de la "fuerza" de un ciclo mediante el establecimiento del movimiento del precio por barra ( "fuerza de ciclo").

En el análisis del ciclo clásico, las olas con la amplitud más grande se describen generalmente como dominante. Sin embargo, para nosotros, ya que los operadores de la influencia relativa de un ciclo por unidad de tiempo - es decir, por barra en el gráfico - es de mucho mayor interés. Por lo tanto, el llamado ciclo de la fuerza se utiliza en última instancia como un valor de medición del ciclo con la mayor influencia por barra de precios. El valor con la fuerza ciclo más alto será utilizado de nuevo más tarde como que representa el ciclo dominante.

Estos resultados y el método matemático solos llenarían un libro entero por su propia cuenta. Como esta publicación está diseñada para propósitos más prácticos y tiene como objetivo avanzar en la aplicación exitosa del método en el comercio, prefiero a centrarse en cómo el método se aplica realmente.

Los siguientes ejemplos sirven para ilustrar la aplicación de este algoritmo analítico.

2.3 Ejemplos: El escáner Ciclo en el Ejemplo Acción 1: conjunto de datos con 2 ciclos Este ejemplo es de una naturaleza más teórica, teniendo en cuenta que este tipo de datos "puro" no es, por supuesto, disponible en los mercados financieros. Me gustaría, sin embargo, empezar con este ejemplo con fines ilustrativos. Antes de pasar a la serie financiera real, datos de prueba independientes se utilizan para su verificación. Estos datos de prueba se producen por separado y se leen en WhenToTrade plataforma de gráficos de nuevo para el análisis como gráficos diarios simples. Este caso se refiere a dos ondas simples, combinadas:

Ciclo 1: La longitud de 30 / Amplitud de 40 Ciclo 2: Longitud de 95 / Amplitud de 55

Figura 2-1: muestra de datos 1

El indicador en la parte inferior del gráfico muestra el espectro completo de la análisis de la onda. Dos picos pueden ser claramente identificados. El primero se encuentra en una longitud de precisión 30 y la segunda a una longitud de exactamente 95 días. Los datos también se encuentran en detalle en el registro:

Figura 2-2: Ciclo archivo de registro de escáner y espectro parcela para la muestra del conjunto de datos 1

El método era por lo tanto capaz de identificar las dos ondas con absoluta precisión con respecto a su longitud y amplitud. También será capaz de identificar la salida de las fases en función de la fecha de la primera baja. La estadística resultado adicional de prueba (puntuación Bartels) de más del 98% también confirma la presencia real de los ciclos en la serie de datos. Cuando se trabaja con ciclos en los datos financieros, recomiendo sin tener en cuenta los ciclos identificados con una puntuación por debajo de 50% Bartels. Un valor más bajo indica que esta longitud de onda no tiene una presencia fiable estable en la serie de datos durante un período de tiempo específico. Tal información es particularmente relevante para su uso posterior en el comercio. Aunque un ciclo puede haber sido correctamente identificados por análisis de espectro, que puede muy bien ser que que este ciclo sólo se produce (o se ha producido) una o dos veces en toda la serie de datos. No queremos utilizar ciclos que sólo "aparecen una vez", como

nuestras señales de operación. La prueba de Bartels es así una medida que indica si la presencia del ciclo estadísticamente identificado en la serie de datos a través de varios tiempos de ejecución podría ser confirmada.

El hecho de que estas dos ondas pueden ser identificados a pesar del uso de un marco de tiempo para el análisis que ni siquiera cubre dos longitudes de onda completas (en relación con 95 días) es de más importancia. A continuación se muestra el análisis de la prueba cuando sólo aproximadamente 170 puntos de datos (es decir, aproximadamente cinco meses de datos diarios) se utilizan para el análisis:

Figura 2-3: Diagrama de Spectrum para Conjunto de datos 1 con pequeña cantidad de datos

Figura 2-4: Detectado ciclos con pequeña cantidad de datos

Incluso el ciclo con una longitud de 95 días (tres meses) se identificó por lo tanto a una longitud medida de 104 días en esta serie de datos corto (una serie de análisis de sólo cinco meses) con una precisión de más del 90%. Esta es otra ventaja importante de este nuevo método combinado. Mientras que los métodos clásicos a menudo requieren cuatro o más completos ondas de estar presente y la gama de análisis a ser de al menos 3-4 veces más largo que la longitud de onda más grande a ser identificado, menos de dos veces la longitud de onda más larga de datos analíticos es suficiente para completar el análisis en este caso.

Ejemplo 2: conjunto de datos con 2 ciclos + tendencia En este ejemplo, añadimos las tendencias de varias fuerzas de las olas previamente determinados. Esto refleja una característica clave de los mercados financieros y, por tanto, será de vital importancia más adelante. El algoritmo no necesariamente tiene que ser afectado por las tendencias.

Tenemos que asegurarnos de que los ciclos todavía se pueden identificar correctamente a pesar de las tendencias adicionales. Aquí vamos a combinar dos ondas de nuevo y añadir arriba, hacia abajo y hacia los lados tendencias de diferentes puntos fuertes. Los siguientes longitudes de onda se utilizaron para los datos de prueba:

• Wave 1: Longitud 30 / Amplitud 20 • Wave 2: Longitud 200/80 Amplitud En consecuencia, el gráfico se ve así:

Figura 2-5: muestra de datos 2 / dos ondas con las tendencias lineales de diferente efectivo

El análisis de espectro sobre un marco de tiempo corto predefinido ahora proporciona el siguiente resultado:

Figura 2-6: Resultado del análisis de espectro para Conjunto de datos 2 en el registro de escritura

Es claramente visible que el algoritmo fue capaz de detectar ambos ciclos. El algoritmo no se vio afectada por las tendencias que se incluyeron. Tuvo éxito en “eliminar la tendencia” los datos antes del análisis de frecuencia. Es decir, el algoritmo

tiene una función detrending patentada, ya que puede hacer frente a diferentes formas de tendencias y fuerzas. Como muestra este ejemplo, hemos incluido cuatro tendencias diferentes en el análisis. No obstante, el algoritmo fue capaz de filtrar todas estas tendencias.

Los otros ciclos identificados impresos en el registro con una longitud de 27 y 34 días pueden ser fácilmente clasifican como ruido no relevante. Esto es claramente discernible cuando se mira en la información de amplitud. Los dos primeros tenían una amplitud de precio de 20 y 74 (como era precisamente el caso de los ciclos de entrada). Y luego hay un gran salto en las amplitudes detectadas, de 74 a 1 y por debajo. Esta es una clara señal de que se puede pasar por alto esta información, debido a la amplitud de “baja” no tendrá ningún efecto. Conclusión:

El escáner de ciclo es capaz de tratar con diferentes tendencias.

Ejemplo 3: conjunto de datos con 2 ciclos + tendencia + ruido Ahora vamos a aumentar la complejidad y añadir la tercera característica de los mercados financieros: Una gran cantidad de ruido aleatorio. Este “ruido” puede, por ejemplo, ser generado por la noticia de que el mercado obliga a “saltar” en un sentido o en el otro. Vamos a utilizar el mismo conjunto de datos del Ejemplo 2 (longitud de onda de 30 y 200 con tendencias) para este ejemplo y añadir una gran cantidad de ruido a los datos. Esto es lo que nuestro conjunto de datos de prueba se parece ahora. Vaya por delante y compararla con la tabla anterior. Se puede ver claramente cómo distorsiona los datos de precios se ve y que el ciclo más pequeño se pierde en el ruido.

Figura 2-7: conjunto de datos de muestra 3 - 2 ondas + tendencias + ruido

En una nota: El nivel de ruido es mucho más alta que la amplitud del ciclo más pequeño. Así que tenemos una baja relación señal-ruido aquí con respecto al ciclo más pequeño. Una mirada más atenta a los datos demuestran lo que estoy hablando:

Figura 2-8: Primer plano de los mismos datos

Aquí viene el desafío para nuestro nuevo algoritmo: 1. El ciclo más largo plazo con una longitud de 200 días sólo se produce 1,5 veces en el conjunto de datos de un año. Por tanto, sería difícil detectar el ciclo de la carrera de 200 bares si sólo tenemos un corto tales

la historia de los datos a analizar.

2. La onda a corto plazo con una longitud de 30 días está completamente “perdido” en la alta relación de ruido. 3. La tendencia a la baja real también distorsiona y se extiende el conjunto de datos.

Vamos a ver si nuestro algoritmo sigue siendo capaz de detectar los dos ciclos. Este es el resultado del análisis:

Figura 2-9: Análisis resultados para muestra de datos 3

Y otra vez: El algoritmo no se vio afectada por toda la información de ruido y de tendencia. Eso

correctamente identificados los dos ciclos con una longitud de 30 y 201 días. Los otros ciclos con una longitud de 15,27 y 34 días pueden ser “pasados ​por alto” si se compara con la amplitud de los dos primeros ciclos. Conclusión: El algoritmo es capaz de manejar una alta relación de ruido! Antes de pasar a los datos financieros reales, te voy a dar una breve visión de la razón por la que esta información es tan importante y de especial interés para el comercio.

Paso a paso: ¿Cómo construir un pronóstico basado en la detección de ciclo Cuando sabemos lo que los ciclos están impulsando el mercado, somos capaces de utilizar esta información para construir un pronóstico basado en ciclos. Ahora vamos a repasar esta técnica de pronóstico paso a paso.

Paso 1: Análisis del Ciclo

En cualquier punto dado en el tiempo, lleve a cabo un análisis del ciclo sobre la base de su marco de mercado / índice y el tiempo favorito. Vamos a utilizar el ejemplo del caso 3 para este escenario particular. Así que digamos que es 9 de febrero y estamos mirando el gráfico real.

Figura 2-10: Paso 1 - análisis de ciclo para datos del año pasado

Iniciar el escáner Ciclo que llevará a cabo el análisis del ciclo siguiendo los pasos explicados en los ejemplos anteriores. Para un análisis de un gráfico diario, yo recomendaría el uso de 1 - 2 años de datos diarios. En el presente ejemplo, estamos “única” Uso de un año para nuestro análisis. Los resultados de este análisis:

Paso 2: ciclos activos Terreno y ampliarlos en el futuro Ahora que sabemos que los ciclos con una longitud de 30 y 201 días están activos, podemos empezar a desarrollar un pronóstico. Por lo tanto, vamos a trazar cada ciclo de acuerdo con la información proporcionada por el escáner Ciclo. Abrir el trazador del ciclo a través del menú Ciclos y los resultados del escáner se pueden cargar en el kit de herramientas plotter simplemente pulsando los “picos de escáner de carga”

botón en la esquina superior derecha de la ventana.

La primera onda se representa en línea con la fecha de inicio, la amplitud, y la información de longitud. La segunda onda también se representa de acuerdo con la fecha dada inicio, amplitud, y la información de longitud. A medida que la siguiente ilustración se muestran, ahora se puede trazar los ciclos en el futuro.

Figura 2-11: Trazado de los ciclos identificados en la tabla y en el futuro Paso 3: Construir un ciclo compuesto basado en los ciclos identificados

Si más de un ciclo está activo, hay que añadir todos los ciclos individuales en un ciclo compuesto “grande”. Todo lo que tiene que hacer es simplemente añadir la información de cada ciclo en un ciclo compuesto. En primer lugar, seleccione un ciclo trazada con el botón izquierdo del ratón. Una vez seleccionado, pulse el botón derecho del ratón para mostrar el menú contextual:

Elija “Serie Editar” para abrir el panel de configuración de nuevo. Ahora seleccione la opción para trazar los ciclos como un ciclo compuesto “Activar Terreno Compuesto”. Elegir si desea ver los ciclos de señales individuales, seleccione el color y el grosor.

La ilustración siguiente presenta el ciclo compuesto derivado de estos dos ciclos.

Figura 2-12: ciclo de síntesis basado en dos ciclos separados.

Paso 4: Mark espera que los futuros puntos de inflexión

Ahora podemos ver cómo esta previsión compuesta llevará a cabo en el futuro. Y también somos capaces de detectar incidencias en los que esperamos un cambio de tendencia. Esta información es importante para ir de venta larga o corta en el mercado.

He marcado algunas incidencias en la siguiente tabla que denotan un cambio en el ciclo compuesto.

Estos giros pronostican giros del mercado. Los ciclos tienen que, por supuesto, permanecer activo durante los próximos días / semanas. Acabamos de crear nuestro primer pronóstico basado en los ciclos!

Figura 2-13: Mark espera puntos previstos por el compuesto girando

ciclo

Paso 5: Sólo hay que ver cómo se resuelve ...

Ahora podemos seguir adelante en el tiempo. Nuestro pronóstico va a quedarse. El pronóstico se hizo el 9 de febrero y como se puede ver, el pronóstico era capaz de detectar futuros puntos de inflexión todo el camino hasta la fecha exacta.

Figura 2-14: conjunto de datos reales y las previsiones de 9 de febrero

Aquí con una curva trazada precio suavizado para una mejor ilustración:

Figura 2-15: conjunto de datos reales y las previsiones: ¿Cómo se juega

Como se puede ver, los ciclos de pronóstico es una previsión sin tendencia. Es evidente que la tendencia principal cambia de una tendencia a la baja a una tendencia hacia los lados - pero los ciclos de pronóstico nos ha proporcionado información fiable para el comercio. El cambio de tendencia no se conocía en el momento del análisis.

Esto es, por supuesto, solamente un ejemplo teórico. El propósito de este ejemplo es demostrar cómo construir modelos de predicción ciclo. Y se puede ver que si usted tiene un motor fiable para la identificación de los ciclos, usted será capaz de construir modelos de predicción de alta precisión. A pesar de un cambio de tendencia y una gran cantidad de ruido en

la señal, nuestro motor fue capaz de detectar los ciclos adecuados.

El uso de este método de pronóstico, ahora será capaz de trazar los ciclos en el futuro para detectar futuros puntos de inflexión.

Ejemplo 4: conjunto de datos con 4 ciclos + tendencia + ruido Vamos a aumentar el grado de complejidad, una vez más con el siguiente conjunto de datos. Vamos a utilizar cuatro ciclos diferentes, con diferentes desplazamientos de fase de la onda: - Longitud - Amplitud

1 - 12 - 40 2 31 - 70, 3 - 54 a 90 4 a 82 65 Vamos a añadir diferentes tendencias y mucho ruido. En este ejemplo, el nivel de ruido promedio es de 1.5 mayor que el máximo. amplitud de la onda con una longitud de 12 días. En consecuencia, será difícil ver si el motor es capaz de detectar este pequeño ciclo pesar de todo el ruido y el cambio de tendencia. Esto es lo que se ve como conjunto de datos 4:

Figura 2-16: muestra de datos 4

Para nuestra prueba vamos a utilizar de nuevo sólo un año de historia de datos. Esto se corresponde con la realidad más adelante. Yo recomendaría el uso de 1-2 años de historia de datos si está analizando ciclos en un marco de tiempo diario. Vamos a echar un vistazo más de cerca lo que estoy hablando:

Figura 2-17: Zoom-in de conjunto de datos 4

Este ejemplo también es interesante, porque podemos comparar los métodos tradicionales de detección de ciclos. Si conecta el CIT-alta de alta y baja baja en el gráfico, parece que tenemos un ciclo de funcionamiento de alrededor de 65 días naturales.

Figura 2-18: Conjunto de datos 4 - Visual impresión de un ciclo con una longitud de 65

dias Sin embargo, sabemos que se trata de datos de la muestra con ningún ciclo de 65 días! En otras palabras, no se puede identificar ciclos utilizando este método “simple”. Parece que tenemos un ciclo activo 65 días. Pero vamos a ver en breve que este ciclo no es útil para la predicción o el comercio.

Para demostrar esto, vamos a trazar un ciclo de 65 CD de la última baja del 4 de enero y ver si esto es útil para el comercio futuro. El enfoque estándar sería el uso de este ciclo de 65 CD que ha sido identificado visualmente y trazar en el futuro:

Figura 2-19: 65 ciclo CD trazada por delante

Las líneas azules en el gráfico indican las fechas de inflexión esperados de este ciclo particular. La información sobre las fechas que dan vuelta a predecir una:

alta a principios del mes de febrero bajo durante la primera mitad de marzo de alta a principios de abril. Ahora vamos a ver cómo se juega:

Figura 2-20: Juego de datos 4-65 pronóstico del ciclo de CD y cómo se juega

Como se puede ver claramente, no existe una correlación entre el ciclo de 65 CD que hemos “detectado” y el comportamiento real de precios. Si hubiéramos realizado una previsión de ciclos de uso de este método clásico, hubiéramos sido totalmente equivocado. Normalmente, se deduce: “Ok, el ciclo de 65 CD fue invertida”, porque abril no tenía un alto, pero mínima. Por lo que sería argumentar después el hecho de que el ciclo de 65 CD fue invertida.

Sin embargo, sabemos por ejemplo que esta línea de razonamiento es totalmente equivocado! No existe un ciclo de 65 CD y no hay inversión. La detección de ciclos por reconocimiento visual de los máximos / mínimos estaba completamente equivocado.

Quiero utilizar este ejemplo para demostrar que el componente clave de todos los modelos del ciclo es un método de detección de ciclos robustos y fiables. Y como ya he demostrado, la mayoría de los métodos comunes simplemente no funcionan. Ahora vamos a utilizar nuestro nuevo algoritmo para determinar los ciclos activos usando sólo un año de historial de datos.

Vamos a empezar con la trama del espectro del analizador de ciclo para el mismo conjunto de datos:

Figura 2-21: parcela escáner Ciclo de conjunto de datos 4

Podemos ver claramente los picos evidentes de los ciclos que se utilizaron para generar el conjunto de datos. Incluso nuestro pequeño ciclo de 12 días fue reconocida con precisión con un pico agudo en el trazado del espectro. A pesar de todo el ruido en estos datos. La pregunta ahora es lo que debemos hacer con los ciclos detectados 117 y 170? Después de todo, estos ciclos no están presentes en el conjunto de datos. Esta es la copia impresa del registro de la escritura:

Figura 2-22: Resultado del análisis de ciclo para conjunto de datos 4

Estos ciclos, obviamente, no aparecen en nuestra lista de resultados, la razón de ser de nuestra post-procesamiento estadístico utilizando el motor incorporado en el algoritmo. Estos ciclos son “resuelto” porque tienen una baja puntuación de Bartels (por debajo de 49). Y que demuestra el poder del algoritmo combinado que se creó para este escáner Ciclo.

La lista muestra con precisión los ciclos reales: 12, 31, 54, y 86 días (la longitud real sería 85 días). Si se echa un vistazo en el ciclo de 28 días, se puede ver la baja “amplitud”. Este es también un derivado completo del ciclo 12er (4

* 12). Por tanto, podemos omitir el ciclo 28er aquí.

El resultado es tan clara como puede ser! Todos los ciclos se han identificado correctamente en términos de la duración del ciclo y la amplitud. Y el algoritmo (correctamente) no detectó un ciclo 65 días como hemos visto en el gráfico.

Por lo tanto, el siguiente paso sería aplicar el método de ciclo de pronóstico he introducido en el caso 3. Vamos a aplicar a este caso ahora.

Construyendo el modelo de pronóstico para el Ejemplo 4 Paso 1: Análisis del Ciclo

Acabamos de completar este paso. El informe anterior fue publicado el 9 de febrero usando el historial de datos del año 2003. El motor nos proporcionó información sobre los cuatro ciclos (12, 31, 54 y 86 días), incluyendo sus fechas de baja y amplitud. Vamos a entrar en ellos en el gráfico en el siguiente paso.

Paso 2: ciclos activos Terreno y ampliarlos en el futuro Ahora estamos en condiciones de trazar los cuatro ciclos con sus fechas de desplazamiento correcta bajas y realizar una proyección de estos ciclos en el futuro. Los datos se deriva de la salida del escáner de ciclo y de la importación en la Plotter Ciclo a través del botón “Escáner resultados de la carga”, como se muestra a continuación.

Figura 2-23: Conjunto de datos 4 - ciclos individuales previstas para los ciclos detectados

Paso 3: Construir un ciclo compuesto a partir de los ciclos detectados

Se obtendrá más complicado ahora, cuando entramos en cuatro ciclos en el gráfico y construimos un pronóstico basado en estos ciclos. Por supuesto se puede trazar cada ciclo individual para determinar cuando están en la “alineación” en términos de sus mínimos y / o máximos con el fin de detectar los puntos de inflexión. Para ello, tendrá que construir un modelo compuesto. Pero eso no implica nada más que la simple suma de los cuatro ciclos. Es fácil. Así que vamos a ver lo que la combinación de estos cuatro ciclos se parece.

Figura 2-24: pronóstico ciclo compuesto para conjunto de datos 4

Paso 4: Mark espera que los futuros puntos de inflexión

El siguiente paso consiste en identificar el futuro principal puntos del ciclo compuesto de girar. Estas incidencias son las fechas en las que se espera un cambio importante en la tendencia del mercado. Para facilitar la lectura, sólo he marcado los grandes bajos y altos esperados. Hay, por supuesto, más que eso. Pero ¿por qué no acaba de tomar una mirada más cercana!

Figura 2-25: Previsión de puntos de inflexión (TCI) en los próximos meses

Paso 5: Sólo hay que ver cómo se resuelve ...

Ahora vamos a ver cómo esta previsión habría jugado a cabo.

Figura 2-26: pronóstico compuesto y resultado

Creo que no hay necesidad de comentar en esta tabla. Se puede ver por sí mismo cómo precisa la previsión compuesta descubierto los puntos de inflexión correctas. Y no sólo son las marcadas correctas. Cada punto de inflexión solo en el pronóstico de material compuesto se corresponde con un giro en el mercado muestra. Echar un vistazo más de cerca a la tabla y estudiar un poco.

Figura 2-27: Comparación entre el pronóstico del compuesto y muestra de datos

Comparar este resultado con el método de detección de ciclos visuales ilustrado anteriormente en el ciclo 65 de CD. Los beneficios de los resultados del ciclo del escáner son claramente visibles.

Esto es, por supuesto, sólo los datos de la muestra y no datos reales del mercado. Pero hay dos cosas importantes que me gustaría hablar acerca de todos estos datos de prueba:

1.

Es importante demostrar que el algoritmo es capaz de detectar ciclos en las condiciones del mercado simulados con el ruido, las tendencias y los diferentes ciclos que se ejecutan en paralelo.

2. Usted debe obtener una comprensión general de un simple método de predicción ciclos usando los ciclos detectados para pronosticar los futuros puntos de inflexión.

Antes de pasar a los mercados reales, vamos a la conducta una última prueba de esfuerzo pesada usando nuestro motor para ver si el nuevo algoritmo puede dominar esta prueba también.

Ejemplo 5: conjunto de datos con 5 ciclos + Ruido + cambiantes tendencias y fuerzas de nuevo, sin aumentar la complejidad mediante la adición de un nuevo ciclo y aumentando los niveles de tendencia y los cambios de tendencia. Nosotros, por supuesto, también añadir ruido aleatorio en la parte superior de todo. Vamos a utilizar los siguientes cinco ciclos para el siguiente conjunto de datos:

Wave - Longitud - Amplitud 1 - 30 - 40 2 - 50 - 60 3 - 95 a 55 4 a 195 - 110 5 230 a 150

Sólo para demostrar que se puede utilizar cualquier marco de tiempo con este motor, he elegido un marco de tiempo intradía similar a los tiempos comerciales normales 09:30-16:00 en un gráfico de un minuto. Esto es lo que parece:

Figura 2-28: muestra de datos 5 Se puede ver que esta muestra de datos es muy similar a los mercados reales. Y se basa exclusivamente en los cinco ciclos, diferentes tendencias, y el ruido. Por lo tanto, se revela que todas las características que se acercan a los mercados reales se incluyen en el modelo. Ahora vamos a ver lo que la información del ciclo del nuevo algoritmo será capaz de ofrecer.

En la primera carrera, sólo utilizaremos la historia de un día de datos para analizar los ciclos. Esta es también la forma en que se llevaría a cabo en los mercados reales -el último día de negociación se utiliza para extraer ciclos y esta información se utiliza para predecir los puntos de inflexión próximos.

A continuación se muestra el informe de análisis de los datos intradía de 6 de mayo.

Figura 2-29: resultado del escáner de ciclo para conjunto de datos 5 (un día de la historia de datos)

Hay alguna información que aquí estamos viendo por primera vez: El escáner Ciclo ofrece exactamente las fechas LOW (fase diferencial) con precisión a la hora cuando se utilizan los gráficos intradía!

El escáner ahora era capaz de extraer cuatro ciclos. Los 30, 51, 91, y 181 ciclos de minuto. El ciclo de 27 minutos se han omitido debido a su baja amplitudes en comparación con los otros cuatro ciclos. Es decir, la relación de error máximo aquí con referencia al ciclo más largo de 195 minutos (reales) en comparación con 181 minutos (detectados) es sólo el 8%. El ciclo con una longitud de

230 minutos no se detectó porque no se dispone de datos suficientes en las ventanas de análisis (sólo un día). Es por lo tanto no es sorprendente que el escáner no fue capaz de detectar el ciclo con una longitud de 230 minutos (aprox. 4 horas) en sólo 8 horas de datos de prueba.

En otras palabras, ahora nos enfrentamos a la situación de que el escáner no detecta todos los ciclos y que un ciclo con una tasa de errores de 8% fue uno de los ciclos identificados. Esto es similar a la realidad -no siempre habrá algunos errores en la detección y que es inevitable que se pierda algunos ciclos de más largo plazo. Por lo tanto, esto no es realmente sorprendente desde el punto de vista analítico.

El mismo análisis se puede realizar a través de la API de punto final CycleScanner y nuestra proporcionado Libro de Excel:

Figura 2-30: Salida CycleScanner libro de Excel para el Ejemplo 5

Pero ahora vamos a ver lo que pasa si usamos estos cuatro ciclos detectados, incluyendo el ciclo errónea en un modelo de pronóstico. ¿Será lo suficientemente confiable para fines comerciales?

Por lo tanto, vamos a entrar en los cuatro ciclos detectados con sus fechas bajo teniendo en cuenta y amplitudes en el gráfico. Esto habría sido la situación tenía que entró en ellos justo después de la abierta el 7 de mayo con un solo día de historial de datos.

La previsión del conjunto de datos 5 e individuales ciclos: Figura 2-31

De nuevo, el método necesita para resumir todos los ciclos individuales en un compuesto. Esta es la imagen de material compuesto para los ciclos individuales detectados con los puntos de inflexión principales ya se ha indicado en la tabla. Este es el método utilizado para construir un pronóstico de comercio para el día siguiente.

Figura 2-32: Juego de datos 5 con el ciclo compuesto pronóstico basado en Ciclo

Escáner Esta carta habría sido nuestro pronóstico de comercio para el 7 de mayo Nos hemos identificado los tiempos futuros para el día en el que esperamos que el mercado para convertir. Veamos lo que trae esta previsión:

Figura 2-33: La previsión del compuesto basado en el escáner y la muestra del conjunto de datos 5

Una vez más, el escáner del ciclo fue de gran precisión en la predicción de los puntos de inflexión hasta el minuto! Este ejemplo muestra lo que puede esperar en un mercado de bienes. Incluso si hay un error en la longitud del ciclo correcta e incluso si “se pierda” un ciclo, el pronóstico sobre la base de los resultados del escáner ciclo es fiable y robusto para la construcción de las previsiones negociables. Y de eso se trata. Necesitamos previsiones negociables. Y vamos a conseguirlos.

Este fue el último ejemplo para demostrar el potencial de la nueva algoritmo usando datos de muestra. Esta última muestra de datos acerca mucho a las condiciones reales del mercado. Y hemos visto ahora que los resultados del escáner Ciclo son muy precisos para las previsiones de construcción.

2.4 El escáner Algoritmo Ciclo Si usted es un ingeniero, se puede imaginar lo difícil era este curso; una carga de trabajo completa de toda la materia matemática, la codificación, la prueba y el desarrollo individual para optimizar los algoritmos existentes. Si usted está en el comercio, no importa al final.

Hemos de tener en cuenta esta cifra para obtener una comprensión de cómo funciona el escáner Ciclo:

Figura 2-34: Visión general “Escáner Cycle”

Una nueva área de análisis cíclico a su alcance Hasta ahora, he mostrado y demostrado cómo fiable y robusto este nuevo motor es.

Es muy importante probar el motor de datos de ejemplo para los que conocemos la información del ciclo. Pero todos los ejemplos y pruebas de estrés han demostrado que este nuevo algoritmo es capaz de hacer frente a todas las características de los conjuntos de datos financieros incluyendo el ruido, las tendencias, y el cambio de ciclos en el tiempo. Puede superar los problemas de todos los conocidos rutinas de análisis individuales. La combinación y adaptación de diferentes algoritmos producen este gran resultado.

Todos los conjuntos de datos de muestra están disponibles a través de nuestro sitio Web en whentotrade.com. Les puedo asegurar que he llevado a cabo miles de tales ejemplos. Es, después de todo, muy importante para que usted sea capaz de confiar en un nuevo motor antes de aplicarlo a los mercados financieros. Espero que les haya dado cuenta de que se puede confiar en este nuevo algoritmo. En los siguientes capítulos, te voy a mostrar cómo utilizarlo con fines comerciales reales. A continuación, será capaz de probar y reconstruir todos los ejemplos que se muestran. He incluido estos datos con el fin de que pueda ser capaz de familiarizarse con el escáner Ciclo antes de aplicarlo a los datos reales. Este potente juguete está mintiendo justo en frente de usted. Se puede conectar el escáner Ciclo a cualquier dispositivo y utilizar cualquier período de tiempo. El algoritmo completo está integrado en el software WTT. Es sólo unos pocos clics de distancia.

Ahora se encuentra también capaz de utilizar los resultados del escáner Ciclo de construir las previsiones para los futuros puntos de inflexión.

Sólo se acaban de llegar al capítulo 2 de este libro. Y ya tiene el más poderoso motor de detección de ciclo para los mercados financieros a su alcance.

2.5 Uso del escáner Ciclo: Una guía paso a paso El escáner Ciclo fue desarrollado en C ++ para ofrecer el mejor rendimiento analítico en un entorno en tiempo real. El motor ya está integrada y funciona con todas las versiones WhenToTrade “WTT” y Wave59. Además, el escáner ciclo también está disponible a través de nuestro punto final de la API pública para integrarse con el conjunto de herramientas de su elección. Para permitir un inicio rápido, un script indicador de libro de Excel y NinjaTrader se proporciona en los dos capítulos siguientes.

LVT escáner Ciclo

Esta herramienta tiene las siguientes opciones de parámetros:

Figura 2-35: caja de entrada de parámetros del escáner Ciclo

Fecha de inicio y de finalización

La fecha de inicio y de finalización definen el período de datos a utilizar en el algoritmo para detectar los ciclos. Estos son parámetros muy importantes porque determinan que el conjunto de datos debe utilizar para el motor de análisis. Como fue el caso en los ejemplos, recomiendo el uso de 1-2 años de datos en el análisis de los gráficos diarios y 1-2 días de la historia de datos de 1 minuto en el análisis de los gráficos intradía. Las mejores fechas de inicio y fin son altas y bajas en el mercado actual. Así que selecciona los máximos y / o mínimos para la fecha de inicio / final y tratar de construir un periodo de 1-2 años (al día) o 1-2 días (intradía).

límite Bartels El motor de post-procesamiento se aplica un motor de ciclo de verificación sobre la base de

rutinas estadísticas. La puntuación Bartels indica la “fiabilidad” de la presencia de un ciclo en los datos actuales. El valor se mide en porcentaje. Un valor bajo indica una alineación estadística baja entre el ciclo y los datos reales. Un valor alto indica una alta alineación estadística entre el ciclo y los datos reales.

Este motor de post-procesamiento se debe utilizar como un segundo filtro de los resultados. El análisis de frecuencia ofrece todos los ciclos detectados por este procedimiento. Posteriormente, sólo los ciclos con una puntuación alta Bartels deben ser detectados por el motor.

Es decir, yo recomendaría evitando ciclos con un Bartels puntuación inferior al 40%.

Longitud min / max Longitud

Esto define el ciclo de longitudes que desea que los datos serán analizados en busca. Si sólo desea analizar los ciclos con una longitud de entre 50 y 100 días, 50 para entrar en length_min y 100 para length_max. Se puede definir el rango del escáner de Ciclos debe buscar. La longitud máxima de ciclos es 299 y la longitud mínima es de 5 (siempre medido en número de bares).

Ordenar por: fuerza o amplitud Ciclos tienen dos características clave: La longitud y amplitud. Por lo general, los ciclos están ordenadas según la amplitud debido a que el ciclo con la mayor amplitud tendrá la más alta influencia en los movimientos del mercado. Pero cuando se trata de comercio, estamos interesados ​en la fuerza cíclica por unidad de tiempo, que se mide en barras en el gráfico de precios. Un valor mejor se puede obtener si clasificamos los ciclos de acuerdo con el nivel de influencia en relación con el movimiento de precios por barra. Este valor puede ser muy fácil de calcular: Basta con dividir la amplitud de la duración del ciclo. A continuación, obtener el cambio de precio en términos de ciclo por barra. Este ciclo se denomina”

fuerza”en mi algoritmo. Cuando se establece en “fuerza”, los ciclos en el registro de la escritura se ordenarán de acuerdo con valor de intensidad de ciclo. Cuando se establece en “amplitud”, serán ordenados según la amplitud.

Amplitud de múltiples:

Se puede establecer un valor que funciona como un multiplicador para las amplitudes detectadas. Durante el trabajo con los cambios de precios pequeños (por ejemplo, datos de la divisa), quiere estirar las amplitudes pequeñas con un factor constante. Puede establecer este factor constante aquí como valor del multiplicador. No va a interrumpir el análisis del ciclo y sólo ayudar a los ciclos de la trama visualmente con valores más grandes para las amplitudes.

El resultado del analizador ciclo se imprime sobre el registro de la escritura. Allí encontrará toda la información relevante acerca de los ciclos detectados. Consiste en una parcela del espectro y una ficha detallada resultado de datos:

Figura 2-36: parcela espectro Ciclo

El encabezamiento de la pestaña Datos del ciclo proporciona información básica sobre cuándo se llevó a cabo el análisis, que los datos se utilizó para el análisis y en la puesta a punto.

Figura 2-37: Cabecera de registro analizador ciclo

La segunda parte de la ficha de datos ciclo comprende la tabla con los resultados del análisis de espectro. Los ciclos detectados están ordenados por fuerza ciclo o amplitud (como se indica en la cabecera).

Cada línea ciclo incluye la siguiente información:

Figura 2-38: parámetro Ciclo

2.6 Ciclo Scanner - Libro de Excel El libro de Excel permite analizar los datos en bruto con el escáner Ciclo. La salida es como los resultados en plataforma de gráficos WTT. Garantizar que introduzca una clave de API de trabajo en la parte superior izquierda. El conjunto de datos que se examina debe ser puesto en la hoja de la columna “conjunto de datos” A. Una vez actualizada con los datos de su elección, el botón “Update” llamar a las consultas de la API.

Figura 2-39: Ciclo Excel escáner Worksbook

Descargar el libro de trabajo de Excel escáner Ciclo:

www.whentotrade.com/ Excel / CycleScanner

2.7 Ciclo Scanner - Guión NinjaTrader La integración de la API del escáner Ciclo permite a los lectores a utilizar el conjunto de herramientas del escáner para recibir los ciclos activos actuales para cualquier conjunto de datos desde cualquier plataforma. El indicador de NinjaTrader proporcionado representa los resultados del escáner ciclo en el registro de la escritura y los ciclos activos en la parte superior izquierda de la ventana del gráfico. Una descripción más detallada sobre un código fuente del script similar también está disponible en el capítulo

6.6.

Figura 2-40: Ciclo indicador escáner NinjaTrader en acción Código Fuente NT8 NinjaTrader Descargar Asegúrese de que utiliza una clave de API personal válida o utilizar la llave de la prueba pública wttpreview para iniciar su primera análisis del ciclo de nuestra nube de forma gratuita.

www.whentotrade.com/ NT8 / CycleScanner

2.8 Ciclo Scanner - API Punto Especificación El CycleScanner permite analizar una matriz de series de tiempo individual y devuelve el espectro de ciclo para el conjunto de datos en consideración. Además de todo el espectro, la respuesta contiene una lista de picos en el espectro para identificar la longitud del ciclo correspondiente.

POSTAL "https://api.marketcycles.online/api/CycleScanner?api_Key=..& .."

Documentación:

www.whentotrade.com/ apidocs / CycleScanner

2.9 El trazador Ciclo El plotter ciclo puede trazar hasta ocho ciclos individuales en el gráfico. El trazador también es capaz de construir un compuesto a partir de todos los ciclos. El trazador se utiliza para los conjuntos de datos de muestra y para “verificar” los resultados del escáner Ciclo. Se puede utilizar el trazador para trazar manualmente diferentes ciclos en el gráfico. También se puede utilizar con fines de aprendizaje y reconstruir los ejemplos que aquí se presentan.

LvT_Cycle_Plotter

parámetros: El parámetro debe ser auto-explicativo. Sólo jugar con él un poco. Quiero mencionar un beneficio importante, sin embargo: Usted puede rodar directamente sobre los resultados de la ficha de datos del escáner del Ciclo en el plotter de ciclo. Sólo tiene que pulsar el botón situado en la esquina superior izquierda de la ventana Configuración de llamadas “puntas de carga del escáner” y los resultados se rellenarán en la pantalla de configuración desde el último ciclo de ejecución de análisis del escáner.

Esto hace que sea muy fácil de comprobar los resultados de un ciclo detectado en el gráfico.

Figura 2-41: parámetro plotter Ciclo

Por último, el ciclo se trazarán en base a toda la información derivada del escáner Ciclo. Y usando la opción “Activar Terreno Compuesto”, se puede cambiar entre una parcela compuesta de todos los ciclos o un parcela individual.

Utilizando el trazador del ciclo en Wave59 Es un poco diferente a hacerlo dentro de los Ciclos Wave59 plug-in. Sin embargo, puede copiar y pegar los resultados del registro de secuencia de comandos en el plotter ciclo de forma manual. Aquí es cómo hacerlo:

Paso 1: Copiar línea completa para el ciclo de registro de la escritura En primer lugar, seleccione una línea completa incluyendo las comillas y presiona CTRL + C o haga clic en el botón derecho del ratón.

Paso 2: Abrir la fecha de inicio parámetro en plotter ciclo

Cambiar a la tabla e insertar el trazador de ciclo o configurar el indicador de ciclo de plotter y abrir la fecha de inicio de la onda que desea utilizar. Marcar o eliminar la información.

Paso 3: Pasta línea completa de registro analizador ciclo Presione CTRL + V o haga clic en el botón derecho del ratón y “pegar” para insertar la línea completa.

Posteriormente, el guión va a reconocer que toda la información ciclo se ha entrado en esta línea y por lo tanto no tenerse en cuenta los siguientes campos individuales para la duración del ciclo y la amplitud.

3. ESCÁNER CICLO

MARCO: ALGORITMO Y CÓDIGO Ahora que podemos detectar ciclos con precisión quirúrgica, podemos empezar a aplicar nuestro nuevo motor de ciclo del escáner a los mercados reales. La información más valiosa en relación con el comercio y los ciclos es el llamado “ciclo dominante.” Para cualquier persona que quiera reconstruir y recodificar el marco del Ciclo de escáner, este capítulo se presentan los antecedentes completa sobre los algoritmos y códigos fuente utilizado.

3.1 Paso 1: detrending El algoritmo tiene un filtro dinámico para detrending que se requiere para el preprocesamiento de datos. Detrending asegura que los datos que se examina no se ve afectada por las tendencias o eventos de una sola vez. La extracción de las tendencias lineales en los datos de series de tiempo es una condición previa necesaria para la investigación exitoso ciclo. En la literatura ciclo económico, el filtro de Hodrick y Prescott (1980) filtro (filtro HP) se ha convertido en el método estándar para la eliminación de los movimientos de largo plazo, al igual que las tendencias, a partir de los datos. Hodrick y Prescott propusieron el filtro HP para descomponer los datos de series temporales macroeconómicas en componentes de ciclo y tendencia. El filtro HP asume que los movimientos en las series de tiempo se compone de un componente de tendencia suave y lentamente cambiante. Mediante la eliminación de este componente de tendencia de la serie de datos, el filtro proporciona el comportamiento cíclico subyacente puro. Visualmente, esta técnica detrending es como dibujar una línea de tendencia a pulso lineal suave a través de los datos del gráfico trazados y la extracción de esta "mano alzada" línea de tendencia del conjunto de datos completo. El componente resultante sólo se basa en el comportamiento cíclico sin la tendencia subyacente. Ahora, podemos proceder y comenzar a aplicar el análisis de ciclo adicional en la siguiente etapa de detectar los ciclos que son dominantes y genuino dentro de este conjunto de datos filtrados.

Sin embargo, debemos tratar con cuidado la salida obtenida de este algoritmo detrending mecánica pura, ya que es bien sabido que esta técnica puede generar variantes de ciclo espurios; es decir, el filtro HP puede generar la dinámica del ciclo, incluso si no hay ninguno presente en los datos originales. Por lo tanto, la presencia de ciclos en los datos filtrados-HP no implica que existen ciclos reales en los datos originales. Por lo tanto, tenemos que aplicar mecanismos adicionales para validar genuinos ciclos identificados después y para eliminar posibles ciclos "no válido". Más tarde, en el paso 3 de nuestro marco del Ciclo de escáner, vamos a mostrar cómo eludir este problema mediante la inclusión de estadísticas de bondad de ajuste para nuestra genuina filtrado ciclo dominante. ,

Para optimizar el filtro HP y mantener estas deficiencias de ciclos espurios lo más pequeño posible, primero el ajuste adecuado de parámetro "λ" en el

descomposición del filtro HP es importante. En segundo lugar, se necesitan pruebas adicionales sobre cómo los componentes cíclicos estimados comportan basan en evaluaciones de correlación cruzada para diferenciar los ciclos “genuinos” de los “falsos”. Ambos ajustes se han incorporado a nuestro marco escáner Ciclo para compensar las desventajas del filtro HP. Proporcionamos un ejemplo detallado en la Sección 9 del capítulo 2 con un conjunto de datos virtual de los diferentes ciclos, tendencias y ruido aleatorio para demostrar que la variante implementado puede detectar los ciclos más dominantes que son genuinos y se incluye en el conjunto de datos. Una revisión de las discusiones críticas sobre el método de filtro HP, sin embargo, indica que el filtro HP es probable que siga siendo el método estándar para eliminar la tendencia de todavía un largo tiempo por venir. Ravn y Uhlig concluyeron en 1997 de la siguiente manera:

" Ninguno de los defectos y propiedades no deseables son particularmente convincente: el filtro HP ha resistido la prueba del tiempo y el fuego de la discusión extraordinariamente bien ".

Para optimizar aún más el procesamiento previo detrending, los últimos hallazgos adicionales basados ​en el trabajo de Jim Hamilton (2016) podrían ser considerados. Sin embargo, el filtro HP cuenta con un amplio apoyo en el ámbito científico, y es ampliamente utilizado. Hemos sido capaces de utilizar con éxito el enfoque durante años en el pronóstico del ciclo: Nunca cambie un sistema que ejecuta demasiado rápido. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente que cualquier persona que quiere reconstruir un marco detrending similar o más optimizado debe llevar a cabo más investigación en esta área.

3.2 Paso 2: Detección Ciclo Ya que ahora tenemos el conjunto de datos cíclico preparado, el siguiente paso es descubrir los ciclos individuales que están activos. Posteriormente, el motor necesita para llevar a cabo un análisis espectral y luego aislar a los ciclos que son repetitivos y tienen las amplitudes más grandes. Por eso, tenemos que decidir en un algoritmo de detección de ciclo que se adapte a nuestro objetivo. La mayoría de los investigadores del ciclo están familiarizados con la transformada rápida de Fourier (FFT) y muchos "motores basados ​en FFT" están disponibles para detectar uno o más ciclos en los conjuntos de datos. Lo que muchos no saben, sin embargo, es que hay un subconjunto especial: el algoritmo de Goertzel.

Originalmente, se utilizó el algoritmo para detectar las frecuencias de tono "dominantes" que se utiliza en teléfonos de línea fija para la señalización DTMF, que fue desarrollado originalmente en 1958, mucho antes de que el período de los teléfonos inteligentes. ¿Alguna vez ha pensado en cómo la central telefónica sabe qué botón ha sido presionado? La respuesta es el algoritmo de Goertzel. Hoy en día, el algoritmo de Goertzel se utiliza ampliamente en las comunicaciones para detección de tonos y está integrado en el hardware como circuitos integrados para detectar tonos de un botón pulsado en tiempo casi real. Además, y más importante aún, el algoritmo de Goertzel fue diseñado originalmente para detectar ciclos en los conjuntos de datos que tienen características similares a los datos actuales de la serie financieros. El problema hace mucho tiempo que era un tono especial que se necesita para ser detectado en un lapso muy corto de los datos disponibles, y con un ruido considerable.

Por lo tanto, en lugar de utilizar Fourier estándar o transformadas de tren de ondas, por qué no usar una variante bien establecido de la transformada de Fourier discreta (DFT): el algoritmo de Goertzel? A medida que nuestros requisitos para la detección de ciclo en los mercados financieros son similares a los que se dirigía Goertzel en el caso de las líneas de teléfono antiguo?

Nuestra investigación muestra que el algoritmo de Goertzel ofrece resultados fiables en la descodificación de ciclos dominantes de conjuntos de datos financieros sin tendencia, superando

otros métodos tales como wavelets o MESA.

Por supuesto, es necesario aplicar el Goertzel DFT (GDFT) de una manera especial, ya que es necesario aplicar una prueba GDFT en todas las longitudes de onda posibles y utilizar diferentes métodos para obtener la fase y la amplitud de la corriente. Es decir, para cubrir un espectro de longitud de ciclo completo, el algoritmo de Goertzel tiene una complejidad mayor que los algoritmos FFT. Sin embargo, utilizando el algoritmo de Goertzel para obtener la longitud del ciclo dominante de datos cortas y ruidosos, junto con versiones estándar para obtener la fase de corriente relacionada y la amplitud para la longitud del ciclo detectado, ayuda a generar todos los datos del ciclo dinámicas para el ciclo activo en el último punto de nuestro conjunto de datos en cuestión. Como no estamos interesados ​en el “promedio” la duración del ciclo de conjuntos de datos más largas, queremos que la duración del ciclo y fase que están activos en la última barra del gráfico. Por lo tanto,

Por último, este enfoque es apoyado por un estudio realizado por Dennis Meyers (2003) sobre el método Goertzel: [ 1]

" Con datos muy ruidosos donde la intensidad de ruido es mayor que la intensidad de la señal, [...] , Sólo el Goertzel algoritmo puede identificar con éxito las frecuencias presentes ".

Además, podemos ver una creciente cantidad de ruido que entran en juego para los mercados financieros. Algunos ejemplos de esto son operaciones de alta frecuencia, motores comerciales basadas-algo puro, o noticias alternativas. Por lo tanto, en nuestros ambientes de la vida real, no vamos a ver a los datos financieros "limpias" Establecer como se diluye por el ruido que oculta los ciclos reales subyacentes. El estudio muestra que el Meyers GDFT incluso supera el método propuesto "MESA" utilizado por John F. Ehlers, en la mayor parte de su investigación ciclo.

Por lo tanto, nuestro marco escáner ciclo se aplica el GDFT a los datos sin tendencia establecidos para cubrir todas las posibles longitudes de ciclo. Una vez que el ciclo más activo se detecta en base en el análisis completo GDFT espectro, utilizamos un plazo adicional

para comprobar el estado actual fase menos en la última barra de nuestro conjunto de datos con un subconjunto más corta del conjunto original de datos completa, ya que estamos interesados ​en el estado de la duración del ciclo detectada en el punto del análisis, o la última barra disponible.

3.3 Paso 3: Validación Ciclo Después de terminar el paso 2, obtendremos una lista de ciclos activos detectados. Paso 2 nos dio una lista de ciclos con longitud, amplitud y estado de fase de corriente en el extremo del conjunto de datos. Ahora, tenemos que validar y clasificar estos ciclos como nuestro enfoque está en busca de los ciclos más dominantes fuera de esta lista. Antes de empezar a hacer algún tipo de clasificación, volvamos a lo que ya introducido en el paso 1: Sobre la base de las trampas de la HP-filtro, que necesitamos para comprobar los ciclos detectadas mediante el uso de un segundo algoritmo para validar si un ciclo es genuina o tal vez espuria. Por lo tanto, este paso es importante evitar que los ciclos "virtuales" que no están en el conjunto de datos original y acaban de ser devueltos por el algoritmo detrending sí. Por lo tanto, aplicamos una forma especial de análisis de correlación estadística para cada longitud de ciclo detectado. En este paso, se evalúa la fiabilidad estadística de cada ciclo. El objetivo del algoritmo es excluir ciclos que han sido influenciados por los acontecimientos de una sola vez (al azar de noticias, por ejemplo) y los ciclos que no son genuinos. Uno de los algoritmos utilizados para este propósito es una prueba más sofisticada Bartels. La prueba se basa en matemáticas (estadísticas detalladas) y mide la estabilidad de la amplitud y la fase de cada ciclo.

prueba estadística Bartels' para la periodicidad, publicado en la Carnegie Institution of Washington, en 1932, fue abrazado por la Fundación para el estudio de los ciclos hace décadas como el único mejor prueba para un ciclo dado proyectado fiabilidad, robustez y, en consecuencia, la utilidad.

Fue publicado originalmente en 1935 por Julio Bartels en el Volumen 40 N ° 1 de la revista científica "Magnetismo Terrestre y Atmosférica Electricidad" con el título "Las fluctuaciones aleatorias, persistencia, y cuasi-periodicidades persistencia en geofísica y cósmicas." Más tarde, Charles E. Armstrong dio un breve ejemplo y caso de estudio sobre cómo aplicar la prueba Bartels en series temporales de datos financieros en 1973, titulado "Aplicación de la Prueba de Bartels Importancia de un análisis del ciclo de series de tiempo."

La prueba Bartels devuelve un valor que da la medida de la probabilidad de la autenticidad de un ciclo: valores van de 0 hasta 1, y cuanto menor es el valor, menos probable es que este ciclo se debe al azar, o al azar. La prueba considera tanto la consistencia y la persistencia de un ciclo dado dentro de los conjunto de datos se aplica a.

Para que sea legible más humano que estamos buscando una indicación fácil de leer si el ciclo es genuino, que acabamos de convertir el valor Bartels en bruto en un porcentaje que indica la probabilidad de que el ciclo se genuina mediante el uso de la fórmula de conversión: Ciclo genuino% = ( 1 - Bartels Partitura) * 100. Esto nos da un valor entre 0% (al azar) y 100% (verdadero).

Esta prueba nos ayuda ahora para filtrar los posibles ciclos que podrían haber sido detectados en la etapa de detección de ciclo (paso 2), pero sólo había estado en la serie de datos por un período corto o al azar y debe, por tanto, no puede considerarse como ciclos dominantes en el la serie original de datos subyacente.

Como tenemos un porcentaje de puntuación final, sólo tenemos que definir un umbral individual por debajo del cual los ciclos deben ser omitidos. Recomendamos utilizar un umbral de> 49% y por lo tanto los ciclos con un genuino valor porcentual Bartels debajo del 49% debe ser saltado por cualquier técnica de previsión o de análisis del ciclo que siguen.

3.4 Paso 4: Clasificación Un paso final importante en la toma sentido a la información cíclico es establecer una medida para la fuerza de un ciclo. Una vez que se ha completado el último paso, tenemos ciclos que son dominantes (en función de su amplitud) y genuino (teniendo en cuenta su fuerza motriz en el mercado financiero). Con fines de negociación, esto no es suficiente. La influencia precio de un ciclo por barra en el gráfico de comercio es la información más importante.

Te voy a dar algunos ejemplos comparando dos ciclos. Un ciclo tiene una longitud de onda de 110 bares y una amplitud de 300. El otro ciclo tiene una longitud de onda de 60 bares y una amplitud de solamente 200. Por lo tanto, si aplicamos el método “estándar” para determinar el ciclo dominante, es decir, seleccionar el ciclo con la mayor amplitud, queremos seleccionar el ciclo con la longitud de onda de 110 y la amplitud de 300. Pero echemos un vistazo a la siguiente información - la fuerza del ciclo por barra:



Longitud 110 / Amplitud 300 = Fuerza por barra: 300/110 = 2,7



Longitud 60/200 = Amplitud de la fuerza por barra: 200/60 = 3,3 Para el comercio, es

más importante saber qué ciclo tiene la mayor influencia para impulsar el precio por barra, y no sólo qué ciclo tiene la amplitud más alta!

Esa es la razón por la que estoy presentando el valor de medición “Fuerza Ciclo.” Nuestro escáner ciclo calcula este valor. Dicho esto, para construir una clasificación basada en los ciclos de Izquierda, se recomienda clasificar estos ciclos en función de su "influencia" por barra de precios. Como estamos buscando los ciclos más dominantes, estos son los ciclos que influyen en el movimiento del precio más por sola barra.

Ordenar los resultados de acuerdo con la puntuación de fuerza de ciclo calculado. Ahora tenemos una lista de arriba hacia abajo de los ciclos que tienen la más alta influencia en los precios

movimientos por barra. Y eso es precisamente lo que necesitamos!

3.5 Resumen: La vibración dominante en el mercado Después de que el motor de análisis de ciclo ha terminado todas las cuatro etapas del ciclo, en la parte superior de la lista (con la mayor puntuación de fuerza ciclo) nos proporcionará la información sobre la vibración dominante en el mercado. De hecho, la longitud de onda de este ciclo es la vibración dominante en el mercado, que es muy útil para el comercio. Sin embargo, no sólo es el resultado limitado a la duración del ciclo (en base a nuestros ajustes en el paso 2, no sólo tenemos la longitud del ciclo dominante) pero también sabemos -y este es el estado actual fase de este ciclo muy el importante-(Importante : no la fase promediada en el conjunto de datos completo). Esto nos permite proporcionar proyecciones de ciclo más válidos en el lado "derecho" de la tabla para el comercio en lugar de utilizar el "promedio" estado de fase utilizado normalmente en los conjunto completo de datos para este ciclo.

Para los usuarios de MetaTrader, podría valer la pena señalar que, desde la publicación de la primera edición, en 2009, un desarrollo paralelo de un indicador “Goertzel Browser” comenzó con referencias a nuestro marco presentado. Por último, voy a utilizar la definición del “mercado dominante de la vibración”, porque todo este algoritmo y la idea detrás de él van más allá de la definición clásica de un ciclo dominante que se encuentran en la literatura.

3.6 Sección del código Compartimos nuestro código fuente para los algoritmos de detección de ciclo introducidas. Nuestro motor de ciclos se implementa en C ++. Hemos integrado la biblioteca de C ++ directamente en nuestra plataforma de gráficos WhenToTrade y nuestro punto final de la API pública disponible en https://api.marketcycles.online/ . La plataforma de gráficos y API proporciona un funcionamiento fácil y un uso intuitivo y sin necesidad de codificación de bajo nivel.

Sin embargo, si se quiere desarrollar su propio motor de detección de ciclo para los propósitos individuales, compartimos las secciones de código fuente para cada algoritmo. Los siguientes repositorios públicos permiten una descarga directa.

HP filtro de Código Fuente

www.whentotrade.com/ código / hp-filtro

Goertzel Código Fuente Algoritmo www.whentotrade.com/ Código / Goertzel

Bartels Código Fuente de prueba

www.whentotrade.com/ código / Bartels

4. DE AJUSTE indicadores técnicos No basta con ciclos de medidas sólo con precisión. Ciclos y la medida dominante de mercado de vibración se deben aplicar en entornos comerciales reales. Vamos a empezar con un enfoque muy antiguo equipado con un algoritmo de estrenar.

La primera y más fácil de utilizar la vibración dominante de mercado es el de “afinar” los indicadores estándares técnicos. Esto no es una idea nueva - pero con los datos presentados en el capítulo anterior, podemos potenciar a las viejas ideas con un algoritmo de detección de ciclo robusta y dinámica.

Voy a presentar una estrategia de combinación que pares el popular oscilador RSI con los conceptos cíclicos de la vibración dominante de mercado. Esta combinación resuelve el problema de las señales de comercio viciados por lo comunes del análisis del oscilador tradicional filtrando a cabo.

El uso del escáner Ciclo en combinación con el RSI mostrará cómo la incorporación de análisis del ciclo de mejora en gran medida la exactitud y el valor de señales de oscilador.

4.1 La idea básica detrás del uso de la vibración dominante de mercado

Mucho se ha escrito acerca de la puesta a punto de indicadores técnicos que utilizan información sobre la duración del ciclo dominante. Voy a explicar los fundamentos siguiente.

La razón sólo utilizamos los indicadores técnicos con su ajuste de la longitud estándar de, por ejemplo, el 13, es atribuible a la falta de conocimiento acerca de cómo establecer el valor de la longitud correcta antes de tiempo. Uno de los principales inconvenientes de la utilización de indicadores técnicos con su establecimiento de normas de longitud es el problema de la filtración de las señales de comercio defectuosas.

Sobre la base de la lógica del algoritmo de cálculo, indicadores estándar funcionan mejor cuando su ajuste “interior” (el parámetro de longitud para el cálculo) está alineado con el dominante en el mercado de la vibración del movimiento del precio que ha de ser rastreado. 'Alineado' significa que el parámetro de entrada longitud es un número de armónicos de la longitud de onda dominante completo. La forma más fácil sería utilizar la armónica completa o media del mercado dominante de la vibración medido.

Declaración 1: Establecer el parámetro de longitud de indicadores técnicos para un armónico lleno o medio de la vibración dominante de mercado.

Otro enfoque común (cuando no está seguro de cómo detectar el ciclo dominante) sería la de aplicar un poco de back-optimización para determinar qué ajuste de longitud habría tenido el mejor desempeño en el pasado y utilizar este valor para el comercio futuro. Pero incluso un entorno de respaldo optimizada es un valor fijo que no es capaz de adaptarse a las características reales del mercado.

El uso de períodos de longitud fija de respaldo optimizada o estandarizados en los indicadores técnicos conduce a resultados imprecisos en el lado derecho de la gráfica donde se realiza todo el comercio.

Dado que las longitudes de ciclo dominantes y desplazamientos de fase que impulsan el cambio en el mercado con el tiempo, el ajuste de los indicadores a estos extremos debe ser

hecho de forma dinámica.

Declaración 2: El parámetro de longitud se debe ajustar de forma dinámica.

Sin embargo, la clave para poner en práctica esta idea es tener un método fiable y preciso para detectar el ciclo dominante en un momento dado. La mayoría de los artículos por lo general sólo explican cómo ajustar el parámetro de longitud estándar de indicadores técnicos y luego te deja solo a la hora de ponerlo en práctica, es decir, la forma de detectar el ciclo dominante real por su cuenta. Usted puede suscribirse a boletines de noticias o pagar un montón de dinero para obtener este tipo de información. Sin embargo, me centraré en poner en práctica esta idea. Esta publicación le proporcionará toda la experiencia que se tiene que utilizar este método por su cuenta.

En el capítulo anterior, introduje los algoritmos necesarios para detectar el ciclo dominante en el mercado. Este algoritmo se incluye aquí y se ha simplificado de manera significativa por lo que se puede aplicar a cualquier tipo de gráfico con sólo dos clics del ratón. El último capítulo ya ha indicado que ahora tiene un poderoso motor de la derecha a su alcance que va a entregar la longitud de onda. Equipado con estas herramientas, que ahora son capaces de detectar dinámicamente la longitud de ciclo real en cualquier punto dado en el tiempo. Puede comenzar a utilizar esta información para afinar sus indicadores de inmediato. Vamos a empezar por revisar algunos ejemplos.

4.2 Paso a paso: Operando con el intradía S & P 500 E-mini futuros

Vamos a revisar el mercado en un gráfico intradía utilizando indicadores estándar. Elegiremos 18 de de mayo de 2010 para esta prueba (que es el ayer, es decir, el día antes de escribir estas líneas, por lo que no cherry picking aquí!). En primer lugar, vamos a ver en el gráfico basado aquí en un indicador RSI normal estándar:

Figura 4-1: E-mini con el RSI norma el 18 de mayo - No intercambiable

información Se puede ver claramente a partir de la información de ruido de la RSI que hubiéramos tenido una gran cantidad de oficios whipsaw con una gran pérdida al final del día. Ahora vamos a ver si somos capaces de afinar el indicador RSI con la información derivada de la vibración dominante de mercado.

Ahora vamos a ir sobre todo el método en detalle. Vamos a suponer que es el comienzo de la jornada el 18 de mayo Por lo tanto, vamos a tener que prepararse para la jornada de la mañana justo después el mercado se ha abierto.

Paso 1: diagrama de abierto y utilizando el analizador ciclo de ejecución de un día de historial de datos (aprox.) Hemos adjuntado el kit de herramientas de ciclo del escáner al gráfico. Se eligió el período comprendido entre la fecha de inicio de la negociación el 17 de mayo hasta la mañana del 18 de mayo es decir, un día completo de la historia de datos. A continuación, vamos a echar un vistazo a la ventana de resultados del escáner:

Paso 2: Detectar la vibración dominante de mercado

Si seguimos la definición de la vibración dominante de mercado presentado en la introducción de este capítulo (puntuación más alta de la fuerza de ciclo), el mercado dominante de la vibración detectada tiene una longitud de onda de 45 bares (minutos). La idea ahora es utilizar esta información para ajustar los indicadores. El enfoque más eficaz es tomar la mitad de la longitud de onda identificado como entrada para el

parámetro de longitud de indicadores estándar. En este caso, la puntuación de 22 sería el medio cuerpo de la vibración dominante de mercado (45/2 = 22,5 -> pero vamos a utilizar sólo valores enteros completos para las posiciones de longitud, aquí 22).

Paso 3: Utilice la vibración de mercado para afinar los indicadores

Al inicio de la jornada, sabíamos que la vibración de mercado era de unos 45 minutos. Por lo tanto, vamos a utilizar 22 como la entrada de longitud para los indicadores estándar en el gráfico (gráfico de 1 minuto). En consecuencia, vamos a entrar en el indicador RSI en el gráfico estándar con una longitud individual de 22. Hemos completado nuestro “cíclico” ajuste fino del indicador RSI. Eso es. Es todo muy sencillo si se conoce el ciclo de mercado y la vibración puntuación dominante. Se trata sólo de establecer el valor de la longitud correcta para el indicador para estar en sintonía con la vibración de mercado.

revisión del desempeño del indicador RSI afinado cíclica: Vamos a revisar si este indicador RSI ajustado es capaz de obtener mejores resultados. La siguiente tabla muestra el día de la operación, incluyendo la RSI afinado cíclico. Las señales de comercio - una ruptura por debajo / por encima de las líneas superior / inferior (30 y 70) - están marcados como líneas azules en el gráfico para una fácil lectura.

Figura 4-2: E-mini con cíclica RSI puesto a punto el 18 de mayo - el comercio Borrar

señales

Se puede ver que cada señal de RSI estaba en alineación con importantes máximos / mínimos de mercado. Ahora el RSI es capaz de cumplir con su deber, ya que ahora está vibrando al ritmo del mercado. Esto es muy importante para los indicadores estándar. Normalmente, nadie sabe cómo configurar el parámetro “longitud” de la mayoría de los indicadores técnicos. O, alternativamente, que son capaces de ver inmediatamente después el hecho de qué entrada de longitud habría tenido el mejor desempeño. Pero en el comercio, lo haría han sido el mejor parámetro para el indicador es irrelevante después del hecho.

Por lo tanto, necesitamos información sobre lo que es el mejor parámetro antes de tiempo. La vibración dominante de mercado, que podemos identificar usando nuestro nuevo motor, es capaz de entregar esta información.

Si sólo utiliza la configuración estándar de longitud, que no está en alineación con la vibración dominante de mercado, la salida del indicador será inútil con respecto a las señales comerciales fiables. Puede comparar ambos gráficos al final de este capítulo. Verá claramente lo que estoy hablando (Figura 4-4 y la Figura 4-5).

Pero vamos a tomar un paso más adelante.

Una vez que sabemos el componente cíclico del mercado, también somos capaces de aplicar un poco de ruido filtrado con casi cero lag. Por lo tanto, he integrado un motor de suavizado cíclica en el indicador RSI. Es el mismo indicador RSI, sólo que la señal de RSI se alisa por este nuevo “super cíclico suave”. La siguiente tabla muestra la misma RSI con un ajuste de la longitud de 22, suplementado por el motor de suavizado. Una ventaja importante se hace evidente ahora: Las señales de referencia a la ruptura por encima / por debajo de las líneas indicadoras inferior / superior siguen siendo los mismos, el filtrado casi cero lag no obstante. Ahora somos capaces de ver con claridad las divergencias entre el precio y el indicador RSI afinado cíclico. Estas divergencias no habrían sido fáciles de ver en el indicador RSI normales. Pero en esta versión cíclica afinado, las divergencias son fácilmente visibles. Y estas señales son aún más importantes que los saltos de línea. Las divergencias de este indicador se destacan en la siguiente tabla.

Figura 4-3: E-mini con cíclica afinado y RSI suavizado el 18 de mayo señales clara divergencia Las señales más potentes se alcanzan cuando hay una divergencia y una ruptura de la línea de señal superior / inferior como se detecta previamente. El indicador RSI en sintonía cíclica se puede activar a través del menú principal:

Los siguientes parámetros adicionales están disponibles: “vibración” especifica la sensibilidad para la detección de ciclo dominante y “Rango1” y “Rango2” el comportamiento adaptativo Bandas.

Por favor revise estas señales con el indicador RSI estándar en la página siguiente (Figura 4-4 y la Figura 4-5). Usted no habría sido capaz de ver estas señales con la configuración estándar de RSI.

Para entender mejor, he incluido una tabla grande aquí, incluyendo ambos indicadores. De este modo puede revisar los detalles de la carta por su cuenta y comparar estos dos señales de RSI más de cerca (Figura 4-6).

Figura 4-4: señales de comercio de RSI afinado cíclico

Figura 4-5: señales de comercio de RSI estándar

Figura 4-6: Comparación de las dos versiones de RSI / grande gráfico

4.3 Trading S & P 500 E-mini intradía - Ejemplo 2 Para demostrar que el hecho de que haya funcionado no sólo era “buena suerte”, vamos a pasar a la presente como estoy escribiendo esto y revisar si este método también habría trabajado en el siguiente día hábil. Para ello, vamos a utilizar el procedimiento estándar para afinar los indicadores técnicos que se presentan en el capítulo anterior.

Paso 1: diagrama de abierto y utilizando el analizador ciclo de ejecución de un día de historial de datos (aprox.) Vamos a utilizar el mismo gráfico. Para demostrar que este método funciona en cualquier marco de tiempo, vamos a cambiar a un marco de tiempo de 4 minutos. Por lo tanto, nos limitaremos a abrir el gráfico de 4 minutos para el 19 de mayo antes de comercio comienza a utilizar el historial de datos de 18 de mayo para el análisis. Se utilizó el último día de negociación de nuestro motor de análisis. Nos encontramos con el analizador de ciclo con los siguientes ajustes: Hora de inicio: 18 May 2010 / primera barra en el gráfico a las 09:34 Hora de finalización: 18 May 2010 / última barra en el gráfico a las 16:15

Paso 2: Detectar la vibración dominante de mercado Después de aplicar el analizador de ciclo con los ajustes de tiempo en el gráfico, hay que abrir el registro de secuencia de comandos para buscar los resultados de los análisis detallados. El registro de la escritura se ve de la siguiente manera:

Figura 4-7: cíclica resultados de los análisis correspondientes al año 19 de mayo de

La vibración dominante de mercado tiene una longitud de 11 bares aquí. Obtendremos este valor antes de la negociación se inicia el 19 de mayo Es decir, tenemos información crucial antes de tiempo para afinar nuestros indicadores para el siguiente día hábil.

Paso 3: Utilice la vibración de mercado para afinar los indicadores

El ajuste del mensaje de afinado cíclica para el día siguiente sería la mitad de la vibración dominante de mercado: 11/2 = 5,5 -> 5

Todo lo que tenemos que hacer es configurar el RSI con un ajuste de la longitud de 5. Abrir el RSI y establecer la duración a 5 y encender el suavizado cíclico.

revisión del desempeño del indicador RSI afinado cíclica:

La siguiente tabla muestra el día de la operación de 19 incluyendo ambos indicadores (mayo es decir, el estándar de RSI y la RSI con una longitud de 5 y la

-switched en suavizado cíclico). Las señales de operación de la ruptura de la línea indicadora inferior / superior son presentados por pequeñas flechas. Las señales de divergencia adicionales se indican mediante flechas grandes.

Figura 4-8: señales de operación de la RSI afinado cíclico

El afinado RSI cíclica identificó 14 señales de operación para mayo 19. Dos de estas 14 señales no habría sido comercializable, la señal de venta en torno a 12:15 la tarde y la señal de venta en torno a 24:40 Pero todas las demás señales tendrían

estado comercializable. Llegamos así a una puntuación rentabilidad del 85% de estas señales. Puede comparar estos números a las señales del RSI estándar se presenta en la siguiente tabla. El RSI estándar identificado 8 señales de comercio (4 de largo, 4 corta). Pero sólo dos de ellos habría sido comerciable. Las otras señales habrían producido pérdidas y - más importante - la confianza en este indicador habría desaparecido. Creo que usted no tome la cuarta señal de compra después de tener tres “no” señales de compra. Pero vamos a seguir a los números: 2 de 8 señales implica una rentabilidad del 25%.

Figura 4-9: señales de operación de la RSI estándar

Este es el segundo día el indicador de afinado cíclico fue capaz de entregar señales comerciables. Y no olvidemos - el RSI estándar no fue capaz de entregar cualquier señal comerciales fiables en absoluto. Esta es la situación estándar que se pueden aplicar todos los días, todas las semanas y todos los meses. Va a tener una ventaja en el comercio en los mercados con los indicadores estándar afinado cíclicos!

Indicador

RSI estándar

Cíclica afinado RSI

Las

Vender

señales de compra señales

rentables señales

Rentabilidad

4

4

2

25%

6

8

12

85%

Figura 4-10: comparación rentabilidad de RSI y RSI afinado cíclicos Elegí el RSI para fines de demostración. Pero funciona lo mismo con todos los ajustes de los parámetros de longitud para los indicadores técnicos. También puede afinar el estocástico o MACD con esta información también. Sólo tiene que utilizar la mitad del valor de la puntuación dominantes en el mercado de vibración.

4.4 Resumen La idea de los indicadores técnicos de ajuste con la duración del ciclo dominante no es nueva. A medida que el nuevo y fiable motor, el escáner Ciclo, puede detectar la vibración dominante de mercado, que ahora son capaces de aplicar este método a cualquier marco del gráfico y el tiempo. Recomiendo el uso de aproximadamente 1-3 días de la historia de datos intradía al utilizar los gráficos intradía. El método también funciona en los gráficos diarios. Lo mejor es usar alrededor de 1-2 años de historia de datos para identificar los mejores parámetros para gráficos diarios.

También he incluido el indicador RSI con el motor de suavizado cíclico en la sección Menú principal Ciclos. Usted está ahora en condiciones de a) poner a punto su indicador (s) yb) suavizar la señal aún más. Este método funciona con todos los indicadores técnicos. Pero mi investigación revela que funciona mejor con el RSI. Para afinar el indicador RSI, recomiendo el uso de la mitad de la puntuación dominantes en el mercado de la vibración (primera puntuación que aparece en el escáner Ciclo cuando ordenado por la fuerza de ciclo). También puede utilizar el número completo, pero la mitad de la puntuación dominantes en el mercado de vibración funciona mejor. Por otra parte, usted tiene que mirar en la salida y el segundo vibración dominante también puede venir de vez en juego. Sólo familiarizarse con este método mediante la reproducción de los ejemplos que se muestran aquí por su cuenta.

Ideas y oportunidades para futuras investigaciones que utilizan este método incluyen:

Indicadores de canales de afinado cíclicos (banda Bollinger, canal Keltner)

Ajuste automático de la duración del periodo en cada nueva barra (no sólo todos los días) Breakout-sistema con los ajustes de longitud / velocidad cíclicos.

4.5 Cíclica-Tuned RSI (CRSI) - Sección del Código Para utilizar el RSI ciclo de sintonía ( “CRSI”) en otras plataformas que nuestra plataforma de gráficos WTT, compartimos enlaces de origen códigos de descarga para MetaTrader y la aplicación NinjaTrader.

No dude en agarrar el último código y utilizarlo con su plataforma de gráficos favorito.

Indicador RSI cíclica para NinjaTrader www.whentotrade.com/ NT8 / CRSI

Indicador RSI cíclica para MetaTrader www.whentotrade.com/ MetaTrader / CRSI

Indicador RSI cíclica para TradingView www.whentotrade.com/ TradingView / CRSI

5. CICLOS no son estáticas: La naturaleza dinámica de CICLOS La suposición de que los ciclos son estáticos en el tiempo es engañosa con fines de negociación. Ciclos dominantes se transforman con el tiempo debido a la naturaleza de los parámetros internos de longitud y fase. Activo Ciclos dominantes no saltan bruscamente de un longitud (por ejemplo, 50) a otro (por ejemplo, 120). Típicamente, un ciclo dominante permanecerá activo durante un período más largo y varían alrededor de los parámetros básicos. Los “genes” del ciclo en términos de longitud, la fase y amplitud no son fijos y se transformarán en torno a los parámetros dominantes. Estos movimientos periódicos abundan en la naturaleza y el mundo hecho por el hombre. Los ejemplos incluyen un latido del corazón o los movimientos cíclicos de planetas. Aunque muchos movimientos reales se repiten intrínsecamente, pocos son perfectamente periódica. Por ejemplo, la frecuencia de zancada de un andador puede variar, y un corazón puede latir más lento o más rápido.

Una vez que una persona está en un estado dominante (como sentarse a escribir un libro), el ciclo de los latidos del corazón se estabilice a un ritmo aproximado de 85 latidos por minuto. Sin embargo, el ciclo exacto no permanecerá estático a 85 latidos por minuto, pero puede variar +/- 10%. La varianza no se considera un nuevo ciclo de latidos del corazón a los 87 ppm o 83 ppm, pero se considera lo mismo, la vibración activa dominante.

Este patrón se puede observar en el medio ambiente, además de ecuaciones matemáticas. movimientos cíclicos reales no son perfectamente uniforme; el período varía ligeramente de un ciclo al siguiente debido a cambios en los factores ambientales físicos.

Este comportamiento dinámico también es válido para los ciclos de los mercados financieros. Sin embargo, anticipándose a los valores actuales para la longitud y el ciclo de desplazamiento en tiempo real es crucial para identificar el siguiente turno. Se requiere un conocimiento de la activa

parámetro del ciclo dominante y requiere la capacidad de verificar y realizar un seguimiento de la situación actual real y variaciones dinámicas que faciliten la proyección del siguiente evento significativo.

Figuras 1 a 3 proporciona una ilustración paso a paso de estos efectos. Las ilustraciones muestran un ciclo estático gris. La variación dinámica en el ciclo está representado por el rojo con los parámetros que se transforman ligeramente con el tiempo. Los puntos marcados A a D representan la desviación entre la estática ideal y el ciclo dinámico.

5.1 Efecto A: Los cambios en la duración del ciclo El primer efecto es la contracción y la extracción de ciclos, o el “soplo ciclo.” Ciclos posibles se detectan a partir de los datos disponibles sobre el lado izquierdo de la gráfica. Los puntos A y B muestran un ajuste aceptable entre ambos ciclos. Sin embargo, el ciclo dinámico rojo tiene una mayor longitud de parámetros. Los datos anteriores revelan que esto no es importante, y hay un buen ajuste para la estática teórico y el ciclo dinámico en el punto A y B. Por desgracia, la futura zona de proyección en el lado derecho de la gráfica donde se realice la operación refleja una creciente desviación entre el ciclo estático y dinámico. La diferencia entre el ciclo estático y dinámico en los puntos C y D es ahora relativamente alta.

Figura 5-1: Efecto 1 - Cambios de cuerpo entero

El ciclo real “dinámica” tiene un parámetro con una longitud ligeramente mayor. La consecuencia es que las futuras desviaciones aumentan incluso cuando las desviaciones entre el ciclo teórico y real no son visibles en el área de análisis. Estas diferencias son cruciales para el comercio. A medida que se produce la negociación en el lado derecho de la tabla, los parámetros básicos ahora y para el siguiente turno de ciclo esperado

se debe detectar. Un ajuste perfecto de los datos del pasado o una proyección de dos años no es una preocupación. La prioridad es el aquí y ahora, no un ajuste matemático con el pasado. Vueltas actuales del mercado deben estar en sintonía con el ciclo dinámico para detectar el siguiente turno. Por tanto, como un ciclo de latido del corazón individuo se aproxima a un número de la base, la longitud del ciclo variará alrededor del parámetro dominante + / 5%. Después de solamente el ciclo teórico estática no proporcionará información relativa a los siguientes puntos de inflexión esperados. Sin embargo, este no es el único efecto.

5.2 Efecto B: Los cambios en la fase del ciclo El siguiente efecto se “turnos offset.” En este caso, el parámetro de longitud del ciclo es el mismo entre el teórico estático y el ciclo dinámico. El ciclo dinámico en el punto A presenta un ligero cambio de desplazamiento en la parte superior. En términos matemáticos, el parámetro de fase se ha transformado. Este efecto se mantiene fijo en el futuro. Se observa una desviación estática entre las altas y las bajas.

Figura 5-2: Efecto 2 - desfases Aunque esto no es un efecto de una sola vez, la fase del ciclo dominante también va a cambiar de forma continua por +/- 5% alrededor de los parámetros dominantes centrales.

5.3 Los efectos combinados En la práctica, ambos efectos se producen en paralelo y cambian continuamente alrededor de los parámetros dominantes centrales. La Figura 3 presenta una instantánea de los dos efectos con el teórico y el ciclo dinámico. La desviación en el área de proyección en los puntos C y D muestra que sólo siguiendo el ciclo teórico estático será rápidamente convertido en valor.

Figura 5-3: los efectos combinados (Gray: Ciclo estático / Rojo: ciclo dinámico) La desviación es en la medida en que, en el punto D, se espera que un ciclo de alta para el ciclo estático teórico (gris) mientras que el ciclo dinámico real ( rojo) sigue siendo baja en el punto D.

Estos dos efectos se producen de una manera continua. Aunque la alineación en el pasado (puntos A y B) aparecen aceptable entre el ciclo estático y dinámico, la desviación en el área de proyección (puntos C y D) es tan alta que el comercio el ciclo estático conducirá al fracaso.

Un ejemplo de ciclo de pronóstico incorporar estos efectos explica la

consecuencias en el lado derecho de la gráfica. Comprobamos los dos ejemplos siguientes llamados “A” y “B”. El gráfico de precios es el mismo para ambos ejemplos, y está representada por una línea de negro en el gráfico. En ambos ejemplos, un ciclo dominante se detecta (parcela ciclo de rojo) y el precio se traza.

En ambos ejemplos, se detectan dos variaciones del mismo ciclo dominante. Las partes superiores y bajos muestran la alineación con los datos de precios y dos tapas de ciclo y dos puntos bajos del ciclo se alinean. Esto implica que el mismo ciclo dominante es activo en ambos gráficos. Hay ciclo dominante un núcleo y los dos ciclos detectados son variaciones de este mismo ciclo dominante.

Por lo tanto, desde una vista en perspectiva analítica, ambos ciclos podrían considerarse válido a partir de observaciones del conjunto de datos disponibles.

Figura 5-4: Tabla mismo precio - Dos ciclos detectados

Los efectos revelan que aunque el pasado desviación de los datos es convincente, que puede afectar significativamente el área de proyección. Examinamos la proyección de ambos ciclos.

Figura 5-5: Proyección Ciclo de ambos ejemplos Observamos dos proyecciones contrastantes. Ejemplo A muestra un ciclo de tocar fondo con un repunte proyectado a una tapa futuro. Ejemplo B muestra el contrario, un ciclo superando a cabo con una recesión futuro esperado. Mientras que podemos detectar un ciclo dominante en la zona izquierda de la tabla, los parámetros dinámicos detallados son los diferenciadores significativos y son cruciales para una proyección válida y creíble. proyecciones del ciclo estáticos clásicos a menudo fracasan por esta razón. La detección de la activo

ciclo dominante representa una parte del proceso. La segunda parte es considerar los parámetros dinámicos actuales con respecto a la longitud y la fase de la segunda parte. Aunque el ajuste perfecto de un ciclo en el pasado distante entre precio y una bicicleta estática podría parecer convincente desde un punto de vista matemático, es engañosa porque ignora los componentes del ciclo dinámicos. Si lo hace, simplifica los cálculos, pero no tiene ningún valor para el comercio en el lado derecho de la gráfica. El examen de ciclos estáticos ajuste perfecto del pasado no es necesario. La observancia de dos a cinco correlaciones significativas de tapas y bajos, y la consideración de las actualizaciones de componentes dinámicos actuales cederán proyecciones del ciclo de comercio válidos.

Este ejemplo se basa la importancia de un enfoque que combina un motor de detección de ciclo dominante con una actualización de componentes dinámicos.

5.4 Lecciones en Video - Explicación de ciclos dinámicos El siguiente video ilustra los dos efectos en la acción.

Lecciones en Video ciclos dinámicos Explicación

www.whentotrade.com/wtt-dynamic-cycles-explained/

6. DINÁMICA EXPLORER CICLO: PREDICCIÓN DE LA VUELTA mercado el próximo Vamos a pasar a buscar otras formas de utilización de la información cíclica que tenemos para la negociación en los mercados. enfoques tradicionales de ciclo deben tomar dos factores cruciales para el éxito en consideración: En primer lugar, que el algoritmo de detección de ciclo se utiliza juega un papel decisivo. ¿Qué ciclo dominante debe usarse para pronosticar o ajustar los indicadores técnicos? Si se detecta el ciclo equivocado en el “lado izquierdo” de la tabla, cada enfoque comercial y la previsión se producirá un error en el “lado derecho” más importante de la tabla. Hemos introducido nuestro marco escáner ciclo en los capítulos anteriores para resolver esta tarea. En segundo lugar, incluso si se detectan los ciclos adecuados, los ciclos de los mercados financieros no son “estáticas”. A pesar de la naturaleza dinámica de los ciclos que impulsan los mercados, los enfoques tradicionales proyectan ciclos como teóricamente ondas simples o compuestas estáticas en el futuro. ciclos dominantes varían de forma continua en el tiempo en términos de longitud, amplitud y desplazamiento de fase en función de su parámetro de núcleo interno. Esto significa que el componente de longitud de un ciclo dominante con una longitud de 80 días puede variar fácilmente entre 76 y 84 días - pero sigue siendo un ciclo dominante de día “80”, no obstante. Sin embargo, no se sabe si un ciclo se ha contratado o ampliado si sólo se sigue una proyección estática simplista.

Por lo tanto, la mayoría de los sistemas actuales de ciclo se producirá un error en el largo plazo debido a uno de los dos problemas mencionados anteriormente. Si desea ciclos de negociar con éxito, usted debe aceptar el hecho de que no hay ningún algoritmo de detección de ciclo por ahí que puede hacer frente adecuadamente a las características de los datos financieros. Lo que es aún más relevante para cada enfoque comercial es el hecho de que los ciclos tienen un carácter dinámico y no permanecerán estáticos en el tiempo.

Estos hechos no son nuevos. Sin embargo, no he encontrado ninguna herramienta o enfoque que

puede hacer frente a estos dos problemas principales. Los enfoques tradicionales de los ciclos de los mercados financieros no han avanzado mucho desde Hurst y la matemática de Procesamiento Digital de Señales - variaciones sin duda se han introducido, pero no se ha hecho ningún progreso real en este campo desde hace bastante tiempo. De manera que ahora somos capaces de detectar ciclos genuinas con nuestro marco escáner ciclo, necesitamos un enfoque adicional para hacer frente a las características dinámicas. Por lo tanto,

el enfoque dinámico es el Explorador de Ciclo introducido en el capítulo siguiente. Hasta ahora, he mostrado cómo detectar ciclos e indicadores afinar utilizando la longitud dominante de mercado de la vibración de nuestro marco escáner ciclo. Sin embargo, la puntuación dominantes en el mercado vibración se puede utilizar de diferentes maneras. Otro enfoque es determinar lo que el ciclo real es dominante en cada nueva barra. Cuando conocemos la longitud de onda del ciclo dado, podemos aplicar técnicas específicas para determinar la fase real de este ciclo. La fase proporciona información sobre cuándo esperar la próxima importante de alta / baja en el mercado.

Considero que esto es un enfoque dinámico, ya que es característico de los ciclos de sus fases y longitudes de onda que cambian continuamente con el tiempo. Esa es también la razón por marcos de bicicleta estática a menudo fallan cuando se aplican a los mercados financieros. Puede, por supuesto, detectar ciclos en base a los datos del pasado, pero cuando se aplica esta información estática a la longitud de onda, amplitud y fase de un ciclo de la construcción de los pronósticos de un período de tiempo futuro, no tener en cuenta que la fase, amplitud y longitud de onda del ciclo identificado variará con el tiempo. Este efecto se parafrasea comúnmente en artículos como: “Ciclos aparecen y desaparecen”.

6.1 Introducción del método Explorador ciclo dinámico

Ahora voy a introducir un enfoque dinámico para la construcción de las previsiones negociables. Cada vez que aparece una nueva barra, se volverá a evaluar el ciclo dominante en términos de longitud de onda, la amplitud y la fase de compensación. a continuación, vamos a trazar este ciclo en el futuro. Sin embargo, nos centraremos únicamente en el siguiente punto de inflexión esperado -. Eso es lo que nos interesa Podemos llamar a este punto de inflexión - ETA - hora prevista de llegada.

Luego, a medida que avanzamos en el tiempo, cada bar significa una actualización en el siguiente punto de inflexión esperado. Este pronóstico dinámico basado en el mercado dominante de la vibración proporciona información sobre el siguiente punto de inflexión en cuanto a tiempo y la dirección. Vamos a obtener información en tiempo real sobre cuándo esperar el siguiente punto de inflexión en el mercado. Esta información puede ser actualizada cada vez que aparece una nueva barra. Es decir, la información de ETA se actualiza en cada nueva barra.

Ahora la diferencia entre el enfoque de muchos investigadores ciclo y el mío debe ser evidente. No me aplico un marco con los ciclos estáticos y tratar de hacer el ajuste de mercado en ella. A menudo, se lee acerca de la importancia del ciclo de 4 años, el ciclo de 50 semanas, y el ciclo de 7 años y cómo estos ciclos “estáticos” se pueden aplicar a la situación real del mercado. Ese no es mi enfoque aquí. Yo no le ofrecen un marco de ciclo de “estática”. Ofrezco un modelo dinámico que determina qué ciclos están activos en un momento dado.

Yo uso este método con el fin de estar “preparados” para los puntos de inflexión importantes en el mercado. Yo no ciegamente el comercio de estos puntos de ETA. Sin embargo, cuando se usa en combinación con otras herramientas o los niveles de Fibonacci, tendrá muy potentes configuraciones de operar en el mercado.

Los gráficos pueden hablar más que mil palabras. Sin embargo, antes de pasar a revisar algunos ejemplos reales, déjeme introducen algunos nuevos indicadores y herramientas.

Hasta ahora, hemos llegado a un nuevo método para la detección de ciclos en instrumentos financieros. Cuando aplicamos ciclos a negociación, también necesitamos información visual acerca de la presencia de los ciclos en los datos dados. No es suficiente para centrarse en los ciclos teóricos solo. Tenemos que aislar los ciclos actuales, con una longitud de onda detectada a partir de los datos financieros disponibles. Estos ciclos no se verá como ondas sinusoidales. Los mercados no son tan limpio como ciclos de onda sinusoidales. amplitudes, fases, y longitudes de onda Ciclos cambian continuamente con el tiempo. Por lo tanto, el ciclo detectado tendrá un aspecto diferente de una estructura de onda sinusoidal teórico. Pero necesitamos la información visual del pasado para verificar nuestro ciclo “teórico” y el comportamiento cíclico real del instrumento financiero con esta longitud de onda particular. Tenemos que eliminar todos los ciclos de los datos que tienen longitudes de onda más altas y más bajas que nuestra duración del ciclo. En última instancia, sólo queremos mirar el comportamiento de los datos financieros en relación con nuestra duración del ciclo seleccionado.

Ahora, podemos trazar la información relevante que tenemos en la duración del ciclo detectado una encima de la otra:

El comportamiento cíclico aislado del precio basado en nuestra longitud de onda;

El ciclo teórico (parcela de onda sinusoidal) en base a la fase detectada y amplitud. Esta información es muy útil para analizar el comportamiento de precios en el pasado. Ahora tenemos la posibilidad de ver las últimas fases y los cambios de amplitud del ciclo. Podemos construir una “correlación visual” entre el ciclo teórico y el comportamiento de los precios cíclico.

Trazado de los ciclos de precios en los mercados financieros La visualización de los ciclos de precios Primero necesitamos un método para aislar los ciclos individuales a partir de los datos de precios. Es decir, tenemos que encontrar una manera de trazar el comportamiento cíclico de los datos de precios, no el ciclo teórico. Una forma de filtrar todos los ciclos más largos y más cortos. Mucho se ha escrito sobre estas técnicas. No voy a repetir todos los algoritmos aquí. Una forma muy eficaz de filtrar el más largo y ciclos más cortos es utilizar un sub-conjunto especial de dos medias móviles centradas. Este método fue introducido por primera vez por Brian J. Millard en su libro “Los canales y de ciclos: Un tributo a JM Hurst”. Se llama “Normal Normal Menos” o “ciclo de rotulador”. Su método de aislamiento de los ciclos es mucho más superior a otras técnicas, ya que sólo requiere un valor a ser especificada, es decir, la longitud de onda del ciclo que queremos aislar.

Para aplicar esta técnica, una media móvil centrada con una longitud igual a la longitud de onda del ciclo que ser aislado se establece. Una media móvil segundo centrado se calcula entonces con una longitud que es la mitad de la primera media. En el paso final, se determina la diferencia entre estas dos medias. Si usted está interesado en obtener información más detallada sobre el uso de medias móviles centradas para extraer información cíclica, recomiendo leer el libro de Millard. La técnica de Millard es muy útil para nosotros porque nuestro nuevo motor para la detección de ciclo introducido en el capítulo anterior nos proporcionó el valor que necesitamos - la longitud de onda del ciclo.

Podemos utilizar el valor dado para el Mercado detectado dominante de la vibración como entrada para el marcador ciclo. Ahora podemos discernir el comportamiento cíclico del precio de los datos del pasado.

Como es el caso con promedios centrados, la diferencia entre las dos medias expondrá una pérdida de puntos al principio y al final de la trama. Esta técnica por lo tanto no ayuda a construir pronósticos. Pero nos ayuda

obtener una comprensión visual del ciclo y comparar el ciclo detectado con el comportamiento cíclico de los datos del pasado. Por lo tanto, voy a ampliar el método rotulador ciclo y tomar la idea básica más. Voy a llamar a este nuevo enfoque “Explorador de ciclo dinámico”. Esta técnica tiene un “built-in” rotulador ciclo. Un factor importante cuando se utilizan ciclos dominantes para el pronóstico es comparar el movimiento cíclico de longitud de onda aislado, más allá de precio con el ciclo dominante teórico basado en la información de la fase real y la amplitud.

Cuando construimos una superposición de toda la información obtenida, se obtiene una herramienta visual para detectar la fase pasado y los cambios de amplitud. Esto nos proporciona información sobre cómo “fiable” o “estable” este ciclo fue en el pasado. También vamos a utilizar esta información para afinar nuestra puntos de desplazamiento (última bajo o alto) para el análisis cíclico.

La siguiente figura muestra todos los elementos de la técnica de Explorador de Ciclo. Para fines de demostración, he utilizado el ejemplo de datos desde el primer capítulo. Sabemos que los datos incluyen un ciclo con una duración de 30 días naturales. La fecha elegida para el análisis real utilizando este conjunto de datos del 1 de abril

2007. Esto es lo que el Explorador de ciclo se mostrará:

Figura 6-1: Elementos de la herramienta Explorador de Ciclo

Explorador de ciclo - factores interesantes:

1. ciclo de precios aislada (línea roja)

La línea roja es el comportamiento de los precios cíclico se extrajo con una longitud de 30 días naturales. Todos los demás elementos se han filtrado de los datos de precios. El método utilizado en este caso es resaltador ciclo de Brian J. Millard.

2. parcela ciclo dominante (punteado línea verde)

Esto incluye un mecanismo incorporado para detectar desplazamiento y la amplitud del ciclo de 30 días calendario dado el real. Este desplazamiento se calcula sobre la base de la información obtenida último precio. En este caso el desplazamiento bajo es el 4 de enero de 2007. Por lo tanto, sabemos que el desplazamiento real del ciclo es hoy en día. Usando esta información, el teórico (onda sinusoidal similares) ciclo se traza hacia atrás como en superposición. Ahora podemos discernir la información relevante: El comportamiento de los precios cíclica real y el movimiento cíclico ideal para la longitud dada de 30 días naturales.

3. Ciclo pronosticada De acuerdo con el estado de fase determinada del ciclo de 30 CD, el ciclo se proyecta y se representa en el futuro. Por lo tanto, se puede detectar futuros puntos de inflexión de este ciclo ideal. 4. Actual (detectado dominante) la duración del ciclo

La longitud del ciclo detectado está marcado en la tabla. Se puede ver que es el ciclo 30 de CD. Esta longitud se detectó automáticamente por la herramienta Explorador de Ciclo.

5. Diferencia de precio y ciclo de amplitud Este es un elemento importante que es visible: en el punto valle y la cresta de cada ciclo dado, podemos comparar el ideal con la amplitud real de

ambas parcelas. La diferencia en las amplitudes revela si esta longitud de ciclo estuvo presente en el tiempo dado o no. por tanto, se puede observar el flujo dinámico cuando los ciclos desaparecen (la amplitud cae a cero del movimiento de precios cíclico) y cuando los ciclos son muy activos (la amplitud es la misma que la amplitud ciclo ideal).

Este es el primer indicador que es capaz de ilustrar visualmente los puntos en el tiempo cuando un ciclo dado desaparece o está presente. Esta información es muy útil en el punto actual en el tiempo (es decir, en la actualidad). De este modo se puede comprobar si la amplitud del movimiento de precios cíclica hoy es menor que la amplitud ideales dado. En ese caso, el ciclo está perdiendo energía. Pero si la amplitud es cerca del ciclo ideal, entonces el ciclo es real y presente.

6. Diferencia de fase (alto / bajo) La otra información que son capaces de obtener ahora es la desviación de los últimos desplazamientos altas / bajas entre los movimientos de los precios cíclicos y el ciclo ideal. Podemos determinar si el componente cíclico basado en la longitud de onda dada es estable (es decir, en sincronización) o no. Para ello, tenemos que mirar a los últimos puntos de inflexión del ciclo ideal. Cuanto más cerca de los puntos de inflexión del ciclo de precios aislado y el ciclo ideal son, es decir, el más sincronizados que son, el más fiable son los puntos de inflexión pronosticados con referencia a la información sobre el tiempo. 7. Pérdida de puntos

Los algoritmos utilizados con promedios móviles centrados para el marcador ciclo revelan una pérdida de puntos al final de la trama. Esto equivale a la mitad de la longitud del ciclo seleccionado. No podemos ver el movimiento de los precios cíclica real de los últimos 15 días del calendario en el gráfico en nuestro ejemplo. A los efectos de la previsión, por lo tanto, es muy importante para trazar el ciclo teórico en el futuro con la fase de desplazamiento real. Se puede ver que la línea verde de puntos es una continuación suave de la línea roja.

Hemos utilizado los datos cíclicos de ejemplo para mostrar cómo funciona este indicador. La línea roja es, obviamente, muy cerca de la línea verde ideal, ya que hemos utilizado ciclos teóricos para construir este modelo. La diferencia es atribuible al hecho de que se añadieron las tendencias e información de ruido aleatorio a los datos de prueba.

Cuando te encuentras con un “partido” como entre el movimiento de los precios cíclico y el ciclo ideal, existe una alta probabilidad de que la proyección en el lado derecho de la gráfica será útil para el comercio. Veámoslo en el ejemplo:

Esto sería nuestro pronóstico “ideal” basado en la proyección 30 de CD. Proporciona una mirada más cercana a la tabla presentada anteriormente.

Figura 6-2: Ideal proyección 30 CD (ejemplo de conjunto de datos 3)

Y este sería el resultado de este conjunto de datos de muestra:

Figura 6-3: Resultado de la proyección 30 CD En otras palabras, si usted tiene un “buen partido” para la duración del ciclo identificado entre el movimiento cíclico aislado del precio y el ciclo ideal, entonces la proyección ciclo será de mucho valor para el lado derecho de la tabla y para el comercio. Ciclos sólo se pueden utilizar en un sentido predictivo cuando están pasando por una fase regular. Eso es lo que demuestra este ejemplo. Ahora, vamos a revisar otro ejemplo con una longitud de ciclo que no está presente en los datos. Para ello, vamos a utilizar el “Explorador de ciclo manual”. La diferencia entre la dinámica y el Manual conjunto de herramientas de ciclo Explorer es que el motor dinámico detecta automáticamente el dominante mercado de vibración. En el

Manual de Explorador de ciclo, tiene que configurar manualmente la duración del ciclo que desea revisar. Nuestro ejemplo muestra cómo “comprobar” si un cuadro de la bicicleta estática va a funcionar para fines de proyección o no. por lo tanto vamos a comprobar si una longitud de ciclo de 46 CD está presente en el mercado. Tenemos que introducir manualmente el valor 46 en la herramienta Explorador de Ciclo Manual (nota: Este ciclo no está presente de acuerdo con el conjunto de datos muestra introducida en el primer capítulo).

El Explorador de ciclo manual proporciona la siguiente figura:

Figura 6-4: Manual Ciclo ejemplo Explorador

La información importante se indica en el gráfico. Es claramente visible que el ciclo 46 CD ideal y el movimiento del precio cíclico aislado de la misma longitud no están sincronizados. Ni la fase (alto / bajo de dos líneas), ni la amplitud tienen una correlación alta. Como ya se ha mencionado anteriormente, estos resultados indican que no hay que utilizar este tipo de ciclo para el pronóstico! Sin embargo, si usted no tiene la posibilidad de revisar los datos del pasado para un ciclo dado hasta el presente, no se puede comprobar si un ciclo es realmente válida o no. Puede solamente a ciegas “confiar” en boletines y rezar que tienen razón. Sin embargo, ahora usted tiene una poderosa herramienta que le ayudará a analizar la información predictiva en diferentes ciclos actuales.

En nuestro ejemplo, sabíamos por una verificación visual solamente que no podríamos usar esta longitud de ciclo para el comercio. Pero revisemos el ejemplo completo. Los puntos de inflexión del mercado previstas en base a este ciclo están marcados con flechas en las listas de éxitos.

La siguiente tabla muestra el resultado si se hubiera utilizado este ciclo de negociación:

Figura 6-5: Revisión del ciclo de 46 CD

No hay información de este ciclo habría sido comercializables en absoluto. Ahora se puede ver claramente que: Si usted no tiene una coincidencia en los datos del pasado, no utilice la proyección del ciclo dado!

Estos ejemplos sirven para mostrar cómo la información importante sobre el estado de los diversos ciclos puede determinarse utilizando los datos del mercado. A través de esto significa que podemos determinar si un ciclo particular está pasando por una fase regular, es decir, cuando se puede estimar su contribución al movimiento global. También somos capaces de identificar aquellos ciclos que pasan por una fase desordenada basado en el movimiento de precios. Ahora puede ordenar los ciclos que se pueden utilizar para

la previsión y los que no debería.

El componente “dinámica” del Explorador de ciclo: El Explorador de ciclo es una combinación de tres herramientas fundamentales:

1. La trama de la movimiento de precios cíclico aislado.

2. La trama de la ciclo “ideal” de acuerdo con la fase real y la amplitud en el pasado.

3. La proyección del ciclo “ideal” de acuerdo con la fase real y la amplitud en el futuro.

Pero esta nueva herramienta tiene una característica incorporada adicional:

El motor de detección automática para el ciclo dominante real. Esto implica que usted no tiene que entrar en la longitud de onda que se desea examinar mediante el Explorador de Ciclo. La longitud de onda se detecta de forma automática a través de nuestra nueva y potente algoritmo introducido en los capítulos anteriores. Basta con seleccionar un importante punto de inflexión en el pasado como el punto de partida para el análisis del ciclo automático. Posteriormente, la herramienta aparecerá en el gráfico de la presentación de forma automática toda la información pertinente se mencionó anteriormente.

Y lo mejor es que un nuevo cálculo se realiza en cada nueva barra. En otras palabras, no hay ningún ciclo “estática” se utiliza aquí. El ciclo dominante real se determina en cada nueva barra. El Indicador de Ciclo Explorer se actualiza cada vez que aparece una nueva barra. Se puede aplicar esta técnica a cualquier marco de tiempo.

Ahora tiene el nuevo kit de herramientas Explorador de ciclo dinámico a su alcance. Está listo para ser aplicado a su instrumento financiero preferido. Si desea comprobar los ciclos estáticos, también se puede utilizar la versión manual del indicador. Basta con introducir la duración del ciclo desea explorar y su idoneidad aparecerá en el gráfico.

Voy a demostrar cómo construir previsiones negociables construido únicamente en este nuevo y poderoso indicador en el siguiente capítulo.

Utilizando el Explorador de ciclo como un control de calidad para los marcos de bicicleta estática Incluso si usted no planea utilizar este método, el Explorador de ciclo es de mucho valor cuando se trata de marcos de bicicleta estática. Por lo tanto, si usted lee en el boletín ciclo que “el ciclo de 50 semanas está a punto de abajo ahora”, introduzca un gráfico semanal, configurar el Explorador de ciclo manual con una duración de 50 semanas y comparar los datos reales de precios cíclicos de esta longitud con el ciclo “ideal”. Ahora que ha adquirido el conocimiento de cómo “comprobar” si esta información es fiable para el uso en el lado derecho de la gráfica donde su comercio se lleva a cabo. Puede llevar a cabo un control de calidad para cualquier estática dada

ciclo por su cuenta. El Explorador de ciclo mostrará los últimos cambios de fase y amplitud de este ciclo. Puede revisar por su cuenta si cualquier ciclo dado está activo, si está en sintonía con el mercado o si ha desaparecido.

Ahora tiene un indicador técnico para comprobar la cantidad de expansiones o contracciones reales de los ciclos en cada nueva barra. Ciclos de expansión y contracción de su longitud de onda original de forma continua. Esto es lo que a menudo causa ciclos enfoques “estáticos” fallen. Sin embargo, ahora se puede medir el “flujo” del ciclo. Fue Walter Bressert quien propuso por primera vez que tratar de comercio basado en la idea de que algo debe suceder en un intervalo fijo de tiempo (bicicleta estática) era realista. El Explorador del ciclo se basa en esta idea y se ha desarrollado en un indicador visual para la primera vez que se pone en 'práctica comercial'. Esta herramienta también se puede utilizar para comprobar la información incluida en muchos boletines de ciclo en ciclo marcos estáticos de una longitud dada.

El Explorador de ciclo como una herramienta de confirmación visual Tal vez la siguiente pregunta viene a la mente: “¿Por qué necesitamos el Explorador de ciclo dinámico cuando el algoritmo presentado en los primeros capítulos ya es capaz de detectar el ciclo más dominante?” Tiene un punto. Si el algoritmo es superior a los demás, no necesitamos esta herramienta visual. Pero aún no me fío de mi propio motor que me proporciona información sobre la corriente dominante de mercado de vibración. Yo sé que el algoritmo funciona. Pero poner dinero en la línea también es un “juego mental”. Necesito un poco de confirmación visual de que puedo ver con mis propios ojos! El motor de ciclo del escáner es, pues, una herramienta “cerebro izquierdo”. Se trata de procesamiento de señal digital de propiedad. El motor de trazado visual del Explorador de Ciclo es una herramienta de “cerebro derecho”. Si realmente puedo ver la correlación del movimiento de precios cíclico y el ciclo ideal del ciclo dominante dado, mi cerebro me envía una “luz verde” para poner mi dinero en la línea.

Eso es muy importante. La mayoría de investigaciones ciclo sólo se presenta ideas sobre cómo

construir pronósticos. Yo quería una herramienta de confirmación visual que revela la idoneidad de los ciclos con sólo mirarlos. Cuando la imagen Explorador de ciclo en el lado izquierdo de la gráfica presenta un ciclo wellmatched, puedo usar la proyección dada en el lado derecho de la gráfica para el comercio con dinero real.

6.2 La construcción de un pronóstico basado en el Explorador de ciclo dinámico Ahora voy a dar algunos ejemplos sobre cómo utilizar este concepto que me ha guiado durante el último año. Una vez más, mi enfoque no implica cherry picking o ajuste de curvas. Estos ejemplos se han publicado en tiempo real a un pequeño grupo de ciclos de confianza. Si algún lector está siendo escépticos después de leer mi libro, con mucho gusto demostrar que éstos ejemplos fueron publicadas en tiempo real.

Este libro, por primera vez, presentar la técnica que he aplicado para producir estos mapas y pronósticos. Después de leer este libro, usted también será capaz de utilizar esta técnica. Yo estoy revelando toda la información pertinente y la introducción de todas las herramientas necesarias en este libro y estoy a entregar a usted. Tratar este conocimiento recién adquirido con el debido respeto - si se usan de manera inapropiada, esta herramienta / script podría ser ineficaz. Si ocupado de manera apropiada, será crucial para liberar el poder de los ciclos de los mercados financieros.

Como hemos visto en el capítulo introductorio en el motor de detección de ciclo, siempre hay más de un ciclo activo en el mercado. Ahora voy a introducir un método de pronóstico para la construcción de las previsiones con dos ciclos dominantes. Este modelo incorpora la idea de que tenemos que tener cuidado ciclos de largo plazo y corto plazo, que tienen que ser considerados en conjunto. En consecuencia, vamos a observar el ciclo dominante para un período de tiempo corto plazo, así como que para un horizonte temporal de largo plazo.

Todo lo que tenemos que hacer es configurar nuestra Explorador ciclo dinámico que extrae el ciclo dominante para una ventana determinada. Utilizaremos estos dos conjuntos de ventanas para determinar los ciclos dominantes:

Ventana para el ciclo dominante a corto plazo: Rango de longitud de onda entre 20 - 100 bares de ventana para ciclo dominante a largo plazo: campo de longitud de onda entre 100 - 200 bar.

Si está trabajando con gráficos diarios, recomiendo el uso de días del calendario para el análisis cíclico de gráficos diarios, no días de negociación. La principal influencia en los gráficos diarios se origina de fuerzas externas (tales como los ciclos astrológicos) y estas fuerzas no se detienen los fines de semana cuando no se realice la operación.

Paso a paso guía para construir un modelo de pronóstico comercializables (S & P Index) Vamos a empezar con este ejemplo, que ocurrió poco antes de la importante baja del mercado en febrero de 2009. Vamos a ver si habríamos sido capaces de predecir la mayor baja en marzo de 2009 con nuestra técnica de pronóstico. Actual Fecha: 25 de febrero de 2009.

Paso 1: Detectar y proyectar el ciclo dominante a corto plazo Utilice la herramienta Explorador de ciclo dinámico para determinar el ciclo dominante a corto plazo. Se puede encontrar en el Menú Principal WTT.

A. Conjunto del filtro de Rango Dinámico Ciclo (mín. / Máx.) Establecer el rango de longitud de ciclo que le gustaría controlar al abrir la secuencia de comandos en el parámetro de entrada. Por ejemplo, en un gráfico diario supervisar el ciclo dominante a corto plazo usando un intervalo de 20 a 100.

Después de haber ajustado el parámetro, establecer el punto de partida del período de revisión retrospectiva como un punto caliente en el gráfico con el ratón. Se necesita la gama ya que el motor del escáner Ciclo incrustado identificará automáticamente el ciclo más activo dentro de esta gama particular.

B. Introducir inicio de anclaje en el gráfico utilizando el ratón y haga clic en la barra de anclaje El inicio se utiliza para identificar el período del ciclo dominante por medio de rutinas de análisis de Fourier de propiedad desde el punto de datos real (última barra en el gráfico) de vuelta al punto de anclaje . Esto determina la cantidad de historial de datos que se utilizará para la detección de ciclo. Si desea identificar los ciclos de más largo plazo, se debe utilizar un período de la historia más larga de datos. En consecuencia, si se quiere detectar ciclos de corto plazo, se puede utilizar un marco de tiempo más corto. detección de ciclo dominante funciona mejor si se utiliza mínimos principales mercados o

máximos como el punto de anclaje. Echar un vistazo a la correlación entre la trama de puntos y rayas de color rojo y verde. Si usted tiene una buena correspondencia entre ambos, entonces usted puede estar seguro de que el ciclo dominante identificado (salpicado ciclo de onda sinusoidal) está en sintonía con el comportamiento cíclico del mercado real (línea roja).

Vamos a utilizar la mayor baja del 15 de julio de 2008 como punto de partida aquí. Este es el punto fijo para nuestro período de revisión retrospectiva para el análisis del ciclo: 15 Julio 2008 al 25 de febrero de 2009. Es aceptable el uso de 7-8 meses de datos para ciclos de hasta una longitud de 80/100 días. Tenemos así un importante datos de baja y suficientes para la detección de algoritmos.

A continuación se muestra el ejemplo para el período seleccionado de 20-100 días de calendario en el diario S & P 500 con el conjunto de punto de anclaje al 15 de julio de 2008. El algoritmo identifica automáticamente la longitud del ciclo más activo entre 20 y 100 días. El algoritmo también comprueba los ajustes de fase y de amplitud reales. El ciclo identificado se representa en el gráfico como un indicador con una línea de puntos. La duración del ciclo dado también se extrae en base al precio actual y se representaron como una línea continua. Estamos por lo tanto capaz de comparar el comportamiento de los precios cíclica de la longitud dada con el ciclo teórico.

Figura 6-6: ciclo dominante a corto plazo

C: Comprobar que el tipo de ciclo predominante detectado en relación con el movimiento de precios cíclica

Sólo se puede seguir el ciclo dominante si existe una buena correlación entre el comportamiento cíclico de los datos de precios (indicador de rojo) y el ciclo de onda sinusoidal (línea verde de puntos). Por lo tanto, tenemos que comprobar visualmente los puntos finales de giro del ciclo teórico (Línea de puntos verde) y el comportamiento precio real alineada con la longitud de onda detectada (línea roja).

Figura 6-7: Comprobar que el tipo de ciclo detectado y comportamiento de los precios

Este punto de mínima mercado usado aquí el ancla ha identificado un ciclo dominante que tiene ocho puntos de inflexión perfectos en los últimos cuatro ciclos. El único punto 7 estaba apagado. Este ejemplo demuestra que este ciclo era verdaderamente activa en el pasado en el movimiento de los precios.

E. parcela indicador de control del titular para obtener información adicional

Cualquier información sobre el ciclo dominante identificado será impreso en el titular indicador. En nuestro caso, tenemos un ciclo dominante a corto plazo con una longitud de onda de 32 bares (días de negociación) o aprox. 46 bares (días calendario). No necesitamos esta información para nuestro pronóstico de aquí negociación. Este número es sólo para fines informativos.

Dentro Wave59, usted no será capaz de ver la duración del ciclo en el gráfico directamente. En su lugar, usted tiene que abrir el registro de secuencia de comandos para ver la duración del ciclo corriente detectada.

F. Uso ciclo para la proyección

Ahora puede utilizar la información del ciclo de proyectar el futuro comportamiento del mercado basado en el ciclo dominante a corto plazo. Se proyecta una baja próxima al comienzo de marzo.

1. Proyección Inicial

2. Actualización y verificación en el momento de llegada prevista

3. Después del hecho desenlace & resultado de la proyección inicial

Nota al pie: Sin embargo, no lo recomiendo sólo con ciclos dominantes a corto plazo para el pronóstico. Las mejores previsiones - según

mi investigación - se basa en un ciclo dominante a largo plazo y un ciclo a corto plazo para una mejor ajustar los puntos de inflexión importantes. Vamos a añadir, por tanto, la proyección del ciclo dominante a largo plazo para nuestro modelo también.

Paso 2: Identificar y proyectar el ciclo dominante a largo plazo G. Configurar el Explorador de ciclo adicional

En este ejemplo, un explorador ciclo adicional se ha añadido para controlar un ciclo dominante a largo plazo de 100 a 200 de longitud del ciclo (parámetro de entrada).

Figura: Rango de parámetro de entrada para la detección de ciclo dominante a largo plazo Repita los mismos pasos de A a D como se describe anteriormente.

El punto de acceso se establecerá más lejos en el pasado, debido a un ciclo más largo requiere más datos de la historia de las rutinas sean capaces de detectar el ciclo determinado. Por lo tanto, se utilizó un importante mercado de alta en 2007 (11 de octubre de 2007).

Figura 6-8: pronóstico ETA para el siguiente punto de inflexión

Ahora podemos ver los dos ciclos dominantes en un gráfico. Una vez más, la comprobación visual del ciclo dominante a más largo plazo revela que tenemos una buena coincidencia entre el ciclo ideal y el movimiento del precio cíclico (líneas de puntos rojas y verdes). Podemos ver que esto se logrará a principios de marzo. Ambos ciclos proyectan una baja futura en este punto en el tiempo. Estos ciclos se representan por separado, pero están ambos incluidos y añaden juntos en los datos de precios. Usted puede esperar grandes puntos de inflexión en el mercado cuando se prevé que ambos ciclos dominantes una baja / alta en la misma fecha.

Yo llamo a estas situaciones “Hora estimada de llegada (ETA)”. Es similar al sistema de navegación en su coche. El sistema le proporciona información sobre lo que el tiempo que puede esperar a llegar a un punto determinado. Del mismo modo, esta técnica nos da información acerca de cuándo (con referencia al tiempo y la dirección - no precio) llegaremos a la siguiente turno mercado importante.

Nos alarmarse mínima mercado a principios de Marzo de 2009 cuando se mira en esta imagen. Pero hay que tener en cuenta: No se seleccionamos un marco de ciclo fijo con longitudes de ciclo conocidos. Sólo se seleccionaron importantes máximos / mínimos y entramos en una serie aleatoria de buscar ciclos dominantes. La detección de los ciclos dominantes se llevó a cabo completamente automático. Además de eso, se prevé que la misma baja prevista en marzo si días de mercado se utilizan en el análisis.

Si ve la misma proyección en los días del calendario y tabla de días de negociación, la señal será incluso más dignos de confianza. Recomiendo para comprobar tanto la línea de tiempo

Opciones.

Figura 6-9: ver cuadro completo de la proyección ETA sobre la base de ciclos se puede ver que también tenemos seis buenos puntos de inflexión de ajuste entre el ciclo de la onda sinusoidal y el comportamiento de los precios de mercado para esta longitud a largo plazo. Los puntos de inflexión de acuerdo con los ciclos detectados están marcados en la tabla con flechas rojas y verdes. Así, podemos ver que estos ciclos tienen una alta correlación con los principales puntos de inflexión en el último año.

Paso 3: Proyectar la próxima gran punto de inflexión

Ahora vamos a aplicar la información cíclica derivada de los ciclos dominante longand a corto plazo para construir nuestras propias proyecciones. Ambos ciclos apuntan hacia un mínimo a principios de marzo. Y ambos ciclos subirán hasta el final de marzo. puntos de inflexión crucial será surgen cuando las proyecciones dominantes a corto y largo plazo son en alineación, es decir, cuando los dos ciclos de alcanzar un nivel bajo en el mismo punto en el tiempo, hay una alta probabilidad de que el mercado también llegará a la mínima.

Por lo tanto, se le notificará el 25 de febrero con el S & P 500 al 773 de que la larga tendencia a la baja, posiblemente, llegar a su fin a principios de marzo. Debemos tener un vistazo de cerca a otros indicadores durante las próximas semanas para afinar el cierre de posiciones cortas y para estar listo para ir de largo en el mercado. Ahora hemos construido nuestra primera proyección para la próxima hora estimada de llegada (ETA), el siguiente punto de inflexión basado en dos ciclos dominantes. El punto principal aquí es que las herramientas utilizadas han sido capaces de identificar los ciclos dominantes de forma totalmente automática - no hay necesidad de aplicar un marco estático de ciclos en el gráfico. No hay necesidad de poro sobre el gráfico para hora para detectar estos ciclos. Todo está hecho para ti, si usted entra en el rango de un ciclo y seleccionar la última importante alta / baja.

Uno de mis principales objetivos era codificar todos estos factores ciclo con una gran facilidad de uso con fines comerciales. Desde el punto de vista de un operador, esto puede ser

logrado en minutos. Ok, vamos a seguir adelante y ver lo que pasó a principios de marzo de 2009.

La actualización del pronóstico después del punto de inflexión de previsión / Polaridad Vamos a avanzar en el tiempo para el 26 de marzo vamos a utilizar el mismo gráfico con los mismos indicadores, es decir, no vamos a cambiar cualquier parámetro de los indicadores. Esta fecha en particular es interesante, porque ahora podemos ver que teníamos un sólido de bajo - como se proyecta - a principios de marzo. La siguiente pregunta es cómo se desarrollará el mercado.

Vamos a aplicar el mismo método. Y voy a introducir otro método de pronóstico basado en los dos ciclos dominantes: Un pronóstico de polaridad. En primer lugar, vamos a comprobar cuando ambos ciclos se llega a la siguiente alineamiento de sus máximos / mínimos. Este es el caso a principios de mayo. Nuestro siguiente punto de ETA importante será, pues, el 10 de mayo Este evento está marcado en la carta con una flecha roja.

Sin embargo, hay mucha más información que son capaces de utilizar con fines de negociación predictivos. Nosotros no sólo queremos pronosticar fechas importantes / veces. También queremos pronosticar periodos con una alta probabilidad en términos de tendencia. ¿El mercado de moverse hacia arriba, abajo o de lado? Me refiero a esto como información predictiva pronóstico polaridad del ciclo. Con esta información, podemos pronosticar períodos de tendencias alcistas, bajistas, y mercados hacia los lados. Esta información también será de gran valor para el comercio.

Es bastante fácil de construir un pronóstico polaridad cuando se tienen dos ciclos dominantes activas en el gráfico:

ciclos Movimiento Ambos ciclos se están moviendo en la alineación UP Ambos ciclos se están moviendo en la alineación ABAJO

Tendencia esperada tendencia alcista

Tendencia a la baja

Polaridad

VERDE POSITIVO

NEGATIVO ROJO

Un ciclo se mueve hacia arriba / el

No hay

AMARILLO

otro se mueve hacia abajo

tendencia hacia los lados

NEUTRO

El siguiente cuadro muestra ambos tipos de información. Los períodos pronosticados están resaltados con el valor de polaridad de acuerdo con el método introducido. Y la próxima ETA también se muestra en el gráfico.

Figura 6-10: ETA y el pronóstico de polaridad el 26 de marzo

Esta previsión nos proporciona la siguiente información para el comercio: Esperar que un mercado lateral / neutral desde ahora hasta mediados de abril; Esperar una tendencia alcista a partir de entonces desde mediados de abril hasta principios de mayo

(Alrededor del 10 de mayo); Después de 10 de mayo de esperar que el mercado disminuya.

Como el próximo punto de inflexión pronosticó que sería el 10 de mayo vamos a pasar adelante en el tiempo. La siguiente tabla presenta el resultado de esta previsión de comercio.

Figura 6-11: revisión Polaridad el 10 de mayo

Vamos a revisar nuestro pronóstico de la polaridad:

Tuvimos un lado sólidas a ligeramente al alza el mercado se mueve hasta mediados de abril. Precisamente como se proyecta. Después de este período, el mercado se movió hacia su próximo punto de inflexión importante, la ETA proyectado - 10 de mayo ¿El mercado de entrar en una tendencia a la baja ahora? Esa es la cuestión central. Nuestro pronóstico polaridad estaba en el dinero y nos proporcionó información sólida sobre la posición y intradaytrading (se puede utilizar la proyección de polaridad diaria como un filtro para permitir que sólo las señales de comercio en los gráficos intradía con referencia a la polaridad de cada día.) La

proyección ciclo de actualización con los dos indicadores de la tabla se encuentra en alineación con nuestro pronóstico a cabo el 26 de marzo: Los dos ciclos revelan que el alto que se ha alcanzado en este punto en el tiempo. Nuestro pronóstico polaridad resultó exacta - Ahora vamos a cerrar nuestra posición larga y abrir uno corto (como se muestra por la proyección ETA). Y vamos a construir / actualizar nuestro pronóstico siguiente polaridad basado en el estado actual de los ciclos dominantes.

La actualización de la previsión de la polaridad y la próxima ETA La siguiente tabla muestra las expectativas futuras:

Figura 6-12: ETA y pronóstico polaridad el 10 de mayo

Esperamos una baja tendencia del mercado con una ventana de tiempo de lado a principios de junio. La reducción debería llegar a su fin a principios de julio. Las zonas de polaridad son más marcados en el gráfico basado en el método presentado anteriormente.

Vamos a pasar rápidamente a tiempo para el comienzo de julio.

Revisión de la polaridad y ETA En primer lugar, vamos a empezar con una revisión. Una vez más, la previsión de polaridad nos ha guiado con precisión desde nuestra última previsión incorporada el 10 de mayo hasta la fecha, 8 de julio (ver Figura 6-13). Nos hemos trasladado a nuestra Tiempo estimado de llegada prevista (ETA) durante la próxima baja importante mercado. El siguiente previsión de ETA revela un alto en algún mercado en octubre. Por lo tanto, estamos preparados ahora a buscar una tendencia al alza larga espera en el mercado. Yo recomendaría el uso de indicadores técnicos basados ​en el precio para entrar en el mercado desde hace mucho comercio. Operar en el precio - no el pronóstico.

Figura 6-13: revisión Polaridad y pronóstico ETA el 8 de julio

revisión completa de todas las fechas previstas CIT Estos ejemplos nos han mostrado la posición estimada de los ciclos dominantes en el pasado y presente. El propósito fundamental de este ejemplo en cuanto a la extracción de los ciclos dominantes es predecir cómo los datos combinados se desarrollarán en un futuro próximo. He introducido un método de pronóstico sencilla sobre cómo proyectar el punto de espera en el tiempo para el próximo gran mercado de alta o baja. Además, le he mostrado cómo predecir tendencias fases del mercado.

Este es un ejemplo real basado en mi comercio el año pasado. Y esta es la primera vez que estoy abriendo mis “libros” para explicar mi enfoque en detalle. Esta es la primera vez que voy a entregar el conjunto de indicadores completa requerida para que usted pueda hacer esto por su cuenta.

La siguiente tabla presenta todas las proyecciones en un gráfico. Las zonas de polaridad predichos se destacan en sus respectivos colores. Los puntos de ETA predichos están marcados con flechas en el gráfico. Tenga en cuenta que todas las fechas de transporte de fondos y áreas código de colores se han proyectado con antelación.

¿Por qué no se revise este método de negociación por su cuenta? Usted va a entender rápidamente la importancia de identificar los ciclos dominantes. Ahora podemos empezar a conectar los puntos entre los diferentes capítulos. Debido a que las zonas de polaridad neutros pronosticados son las ventanas de tiempo durante el cual los indicadores técnicos estándar funcionan mejor en los gráficos intradía! Por lo tanto, usted sabrá de antemano cuándo utilizar los indicadores técnicos para los gráficos intradía de comercio. Las áreas amarillas son los momentos en los que yo recomendaría usar el método presentado en el capítulo 0 (puesta a punto de indicadores). Ahora se puede ver cómo todo se junta para representar un enfoque comercial completa.

Figura 6-14: Revisión completa de todas las previsiones de ETA y la polaridad

6.3 La combinación de un modelo semi-estático y dinámico de previsión para el comercio En el capítulo anterior se ha introducido una técnica de pronóstico cuasi-semi-estática basada en dos ciclos dominantes. Lo llamo 'semi-estático', ya que implica la construcción de una previsión que será estática durante el mes siguiente (s) hasta que surge el siguiente punto de ETA importante. Vamos a actualizar el pronóstico cuando se presenta el punto de ETA predicho. En consecuencia, la previsión es estática de ETA a ETA. Es semi-estática porque ponemos al día la proyección en cada punto con una nueva evaluación del ciclo actual de ETA en la fase y la longitud de onda.

El siguiente método combina la técnica de semi-estático presentado con un modelo puramente dinámica. El modelo dinámico es de nuevo bastante simple. En lugar de esperar hasta que se presente la ETA proyectada, vamos a actualizar el pronóstico en cada nueva barra. Podemos hacer esto debido a que los cálculos se realizan automáticamente. Hay una ventaja beneficiosa para la combinación de ambos métodos. En primer lugar, vamos a obtener una proyección de la siguiente ETA desde la proyección estática. Vamos a marcar esta ETA en el gráfico con una línea fija en el ciclo ideal junto dado de alta / baja. También vamos a obtener una comprensión de la línea de tiempo por delante. A continuación, vamos a actualizar esta proyección ciclo en cada nueva barra. El Explorador de ciclo dinámico se ajustará la proyección de conformidad con el estado real de fase del ciclo dominante. También se tiene en cuenta que un ciclo no será estática en el tiempo y que la fase y la longitud de onda pueden variar. Aceptamos este hecho no sólo siguiendo la proyección estática, que identificará los cambios de fase y la longitud de onda real del ciclo dominante y llegar a una nueva proyección en el siguiente punto de inflexión importante del ciclo dominante. Entonces podemos comparar la última proyección estática (línea roja en el gráfico) con la proyección real actualizado incluyendo el terreno revisada del ciclo ideal. Ahora podemos “ver” cambios de fase y la longitud de onda del ciclo. Y en lugar de seguir un marco de bicicleta estática, podemos seguir el flujo dinámico del ciclo. En otras palabras, nuestro método semi-estática nos da un tiempo estimado de llegada. Y además, gracias a nuestro Explorador de ciclo dinámico, que reciben una actualización de la ETA en cada nueva barra. Aceptamos este hecho no sólo siguiendo la proyección estática, que identificará los cambios de fase y la longitud de onda real del ciclo dominante y llegar a una nueva proyección en el siguiente punto de inflexión importante del ciclo dominante. Entonces podemos comparar la última proyección estática (línea roja en el gráfico) con la proyección real actualizado incluyendo el terreno revisada del ciclo ideal. Ahora podemos “ver” cambios de fase y la longitud de onda del ciclo. Y

en lugar de seguir un marco de bicicleta estática, podemos seguir el flujo dinámico del ciclo. En otras palabras, nuestro método semi-es

Este es el método que se utilizó en la vista previa de vídeo en la página web. Llamé a esta previsualización “El ciclo Magic Time”. Es el Explorador de ciclo dinámico en acción. En este ejemplo, he quitado el aislamiento del comportamiento de los precios cíclico representado por la línea roja. En el video, el Explorador de ciclo dinámico sólo se traza el ciclo ideal verde. Probablemente se han dado cuenta ahora que este indicador tiene aún más capacidades. Pero yo no quiero revelar todo en los videos de presentación. Puede reconstruir el ejemplo de vídeo con el Explorador de ciclo dinámico.

Usando esta técnica combinada, hemos sido capaces de identificar los siguientes puntos de inflexión en el mercado antes de tiempo.

Por favor, ver el vídeo incluido cuando haya leído este ejemplo (Enlace: http://www.whentotrade.com/dynamiccycles1/ ). Si desea reconstruir este ejemplo para fines de entrenamiento, utilice la siguiente configuración: 1. Abrir un gráfico diario del Índice S & P 500 (X.SPX) ajustado en días naturales;

2. Interruptor de volver a jugar de modos para fijar la barra de inicio al 7 de octubre de 2008.

1. Una el Explorador de ciclo dinámico a la carta con la siguiente configuración: Longitud mínima = 75 (o 100 días de calendario)

2. Max Longitud = 150 (o 200 para días de calendario)

3. Ancla el punto de partida para el análisis al máximo de Octubre de 2007. Para reconstruir el enfoque, siga los pasos como se muestra en el video:

1. Marcar el siguiente ciclo ideal de alta / baja con una línea roja en un gráfico (previsión ETA fijo).

2. Avanzar en el tiempo pulsando “espacio”.

3. Siga la proyección ciclo actualizada del Explorador de ciclo dinámico. El Explorador Ciclo comprueba la longitud de onda real,

fase y amplitud en cada nueva barra y actualiza la trama. 4. Presta mucha atención a incidentes cuando el pronóstico actualizado o estática llega a la previsión de alta o baja. Lo que venga primero.

5. Utilice los indicadores técnicos adicionales a tiempo sus entradas y salidas comerciales al usar esta técnica para el comercio. No opere el pronóstico Comercio el precio!

El enfoque comercial ciclo dinámico en acción en el S & P 500 El siguiente ejemplo ilustra el uso del Explorador de ciclo dominante en el comercio de bienes. Voy a revisar los últimos dos años de negociación y te mostrará cómo el Explorador del ciclo fue capaz de predecir todos los puntos de inflexión antes de tiempo.

Comenzamos con nuestro análisis, el 7 de octubre de 2008. No ha habido una caída severa en el mercado durante los últimos días. Es un punto interesante en el tiempo de “convertir” en nuestro Explorador de ciclo y comprobar si podemos tener una idea de cuándo esta recesión llegará a su fin. Vamos a utilizar el alta a largo plazo de mercado del 12 de octubre de 2007 como punto de anclaje / partida del Explorador de ciclo, así como un gráfico de día calendario.

Esta es la situación, el 7 de octubre de 2008:

Figura 6-15: Octubre de 2008: A continuación mínima alrededor de finales de octubre

El Explorador de Ciclo revela que todavía hay espacio para que el mercado se mueve aún más bajo a lo largo de la próxima semana. La próxima baja en el mercado se espera que a finales de octubre.

Vamos a avanzar rápidamente a finales de octubre de ahora:

Figura 6-16: 28 de octubre -> Siguiente alta a finales de 2008 / principios de 2009 Del 7 de octubre al 28 de octubre el mercado cayó otros 200 puntos de índice como se predijo sea el Explorador de Ciclo dominante. Ahora podemos ver la baja en el ciclo dominante precisamente dentro de la ventana de tiempo previsto el 7 de octubre Así que este es un buen momento para cerrar el corto y entrar en un comercio de largo. Se espera que el próximo gran mercado a finales de 2008 o comienzos de 2009, según lo indicado por la trama actual ciclo dominante.

Una vez más, vamos a ver lo que pasó alrededor de esa ventana de tiempo.

Figura 6-17: 6 Enero 2009 -> Siguiente mínima alrededor de principios de marzo

Hemos avanzado hasta el punto en el que el Explorador de ciclo dinámico alcanza el alto ciclo. El ciclo de actualización alta llegó precisamente en el plazo previsto a principios de 2009 - el 6 de enero de 2009. El mercado subió de 849 a 935 puntos, un salto de alrededor de + 10%. Ahora podemos reservar el largo lucro, cerrar la operación larga y abrir una posición corta. La próxima baja en el mercado se espera que a principios de marzo. Esto se indica el 6 de enero por el próximo ciclo bajo dominante ideales trazada a principios de marzo. Por favor, tenga en cuenta que los ajustes siguientes no fue tocado o cambiado en absoluto.

En consecuencia, vamos a ir corto y avanzar en el tiempo hasta que el Explorador de ciclo dinámico llega al bajo número de ciclos en tiempo real.

Figura 6-18: March 12 -> Siguiente alta a principios de mayo Aquí es donde nos encontramos el 12 de marzo, con el ciclo real de baja ilustrada por el punto azul del ciclo dominante actualizada. Una vez más, precisamente como se esperaba dentro de la ventana de tiempo que se predijo el 6 de enero - indicado por la línea azul. El mercado se movió hacia abajo 184 puntos (de 935 a 751 puntos). Con un movimiento hacia abajo de alrededor del 19%, ahora estamos en condiciones de cerrar el corto comercio con un beneficio lucrativo acuerdo con la predicción del ciclo dominante. Ahora vamos a establecer una posición larga.

Se espera que el próximo mercado de alta esperado a principios de mayo. Esta ventana de tiempo se indica en el gráfico por la línea azul. Esta es la ventana de tiempo de interés.

Una vez más, los configuración de los indicadores siguen siendo los mismos. El algoritmo se adapta a

Mercado vibración dominante en cada nueva barra. Eso es lo que lo hace tan especial. Usted no tiene que molestarse con el análisis del ciclo y una gran cantidad de herramientas. Todo se hace por el Explorador de Ciclo dominante. Aquí es donde realmente se convierte en el comercio de ciclo sencillo.

Vamos a pasar al siguiente ciclo dominante de alta en el indicador.

Figura 6-19: 8 de Mayo -> Siguiente baja esperada a mediados de julio

El Explorador de ciclo detecta el ciclo dominante de alta el 8 de mayo en el comienzo de la ventana de tiempo pronosticado (hay que tener en cuenta:. La línea azul se fijó en la tabla después de que el pronóstico se hace para indicar la ventana de tiempo esperado para el siguiente turno El ideal parcela ciclo - indicado por la línea punteada verde - se puede cambiar después de cada nueva barra para especificar dónde nos encontramos en el actual

ciclo dominante ideal). El mercado obtuvo 156 puntos durante este tiempo que a su vez se corresponde con una ganancia de 20%. El ciclo dominante aún otra entregada comercio rentable y sugiere el cierre de la posición larga aquí y el establecimiento de una corta. El siguiente mercado baja esperada se proyecta para principios de julio. Tenemos que vigilar de cerca el mercado cuando se llega a este punto en el tiempo. Vamos a avanzar en el tiempo hasta que el Explorador de ciclo dinámico llega al siguiente ciclo bajo dominante.

Figura 6-20: 15 Julio -> Siguiente alta esperada en torno a finales de septiembre

El 15 de julio, llegamos al bajo número de ciclos dentro de la ventana de tiempo esperado.

El mercado se movió hacia abajo, pero no hemos sido capaces de determinar la alta y baja usando el ciclo dominante precisa. Esa es una situación común. No hay que esperar el ciclo dominante para detectar las vueltas exactas. El ciclo dominante ofrece una alta probabilidad que representa en términos de la ventana de tiempo de la siguiente cambio importante en la tendencia.

El mercado llega desde el 8 de mayo 907 a 933 puntos el 15 de julio Así que tenemos que cubrir nuestra operación corta aquí con una pérdida de 26 puntos.

Como muestra el Explorador de ciclo dominante, se espera que el próximo gran mercado a finales de septiembre. Por lo tanto, vamos a establecer una posición larga ahora y avanzar hasta llegar a la siguiente ciclo alto dominante.

Figura 6-21: 15 Septiembre -> Siguiente baja en el mercado a principios de

noviembre

Alcanzamos el ciclo dominante real de alta el 15 de septiembre como lo indica el punto azul en el diagrama indicador del ciclo dominante actualizada. Las altas se encuentra dentro del marco de tiempo fijo espera pronosticado hace dos meses.

El mercado subió de 933 a 1.051 puntos - una ganancia de 118 puntos o 12%. Por lo tanto, cerramos o comercial de largo con un beneficio aquí y cambiar a una posición corta.

La ventana de tiempo para la próxima baja esperada se prevé para principios de noviembre, indicado por el bajo número de ciclos dominante durante este tiempo. La ocurrencia es de nuevo marcada en el gráfico por una línea azul fijo. Es decir, los próximos dos meses aún están por delante de nosotros y nos van a avanzar hasta que el Explorador de Ciclo dominante señala un ciclo bajo.

Figura 6-22: November 3 -> Siguiente alta al comienzo de Enero de 2010

El Explorador ciclo denota una baja cíclica el 3 de noviembre como se ilustra por el punto y el ciclo de proyección azul real. De nuevo, esto se encuentra precisamente dentro de la ventana de tiempo predicho del pronóstico de septiembre 15 años.

El mercado se movió hacia los lados sobre todo de 1053 a 1043 puntos durante este periodo. Como hemos estado vendiendo corto el mercado, podemos reservar una ganancia de 10 puntos aquí.

El próximo paso debería ser una tendencia al alza hasta principios de enero 2010. Esta es la ventana de tiempo esperada próxima dentro de la cual se espera que la próxima parte superior de mercado importante.

Vamos a cambiar nuestra corta a una posición larga ahora y avanzar hasta que el Explorador de ciclo alcanza el siguiente ciclo alto dominante.

Figura 6-23: 13 Enero -> Siguiente mínima alrededor de principios de marzo

El Explorador ciclo alcanza el siguiente ciclo de alta el 13 de enero dentro del marco de tiempo predicha resultante del análisis de 3 de noviembre El índice S & P 500 subió de 1043 a 1136 puntos con una ganancia de 93 puntos o 9%. Nos gustaría cerrar nuestra operación larga aquí y esperar el siguiente movimiento para conducir el S & P abajo con el ciclo dominante apuntando hacia abajo en el comienzo de marzo.

Para reiterar, la configuración de los indicadores no han cambiado en absoluto. El punto de anclaje sigue siendo el máximo de octubre de 2007 y el rango es todavía entre 100 y 200 días para el Explorador de ciclo para detectar el ciclo dominante. En otras palabras, usted no tiene que pasar horas analizando diferentes ciclos y que no tiene que tratar de exprimir el mercado en un marco de bicicleta estática. El Explorador de ciclo lo hace por usted en cada nueva barra. Sólo tiene que introducir los puntos importantes - la fecha de anclaje y el rango que debe buscar. Vamos a avanzar para ver donde nuestra Explorador Ciclo especificará el próximo ciclo bajo dominante.

Figura 6-24: 22 Febrero - alta siguiente en torno a finales de abril

Ahora el ajuste de la fase dinámica del indicador está visible. Tenemos una situación interesante aquí porque la longitud de onda del ciclo dominante cambió. El 22 de febrero, el Explorador de ciclo dinámico indica la baja el ciclo, como lo demuestra el punto azul en la proyección ciclo. En este caso particular, el bajo viene antes de nuestra ventana de tiempo de espera que se inicia a principios de marzo. El Explorador de ciclo significa que se ha detectado un cambio mayor en el ciclo dominante. El ajuste de la fase dinámica también se llevó a cabo a principios - pero ahora se puede ver claramente en el gráfico. El precio ya se ha movido hacia arriba, lo que confirma que la baja del ciclo se ha alcanzado.

Vamos a seguir la previsión actualizada ciclo actual. Esto significa que vamos a

cerrar nuestra operación corta aquí. El S & P 500 perdió 28 puntos, por debajo de 1136 a 1108 puntos, lo que implica que reservamos una pequeña ganancia de 28 puntos durante este periodo.

Ahora vamos a cambiar a una posición larga y esperar que el siguiente inicio importante mercado a finales de abril. Esta ventana de tiempo es de nuevo marcada con la línea azul en el gráfico.

Figura 6-25: 15 Abril -> Siguiente mínima alrededor de principios de junio

El explorador Ciclo puntos al 15 de abril como el siguiente ciclo alto dominante. Tal como se indica por la línea azul en el gráfico, de nuevo dentro de la ventana de tiempo predicha a partir de nuestro análisis el 22 de febrero Usted tiene dos indicaciones aquí - la proyección y la situación real - que están en alineación con el ciclo alto. La predicción dio una ventana de tiempo - el Ciclo de Explorador real

actualizaciones también pueden presentar la misma situación el 15 de abril.

El índice S & P subió de 1108 a 1211 puntos, una ganancia de 103 puntos o

+ 9%. De acuerdo con nuestras reglas, vamos a cerrar nuestra posición larga aquí con una ganancia de más de 100 puntos de índice y cambiar a una posición corta. La siguiente ventana de tiempo esperado para el mercado al final es la primera quincena de junio. Así que vamos a seguir adelante para ver lo que el Explorador de Ciclo dominante nos dirá.

Figura 6-26: 9 Junio ​-> Siguiente alta al comienzo del mes de agosto

El indicador muestra el siguiente ciclo bajo dominante el 9 de junio como se representa por el punto azul en el mínimo del ciclo ideal. Una vez más, esto ocurre como se espera dentro de la ventana de tiempo pronosticado en abril.

El índice perdió 149 puntos de índice a partir de 1211 a 1062 puntos, lo que equivale a una

pérdida de 12%. Sin embargo, como hemos sido corta durante este período, podemos reservar el beneficio ahora. A medida que el Explorador de Ciclo dominante actualizada indica, es de esperar un repunte a partir de ahora hasta principios de agosto. Eso significa que ahora vamos a entrar en una posición larga.

La siguiente ventana de tiempo importante se marcó de nuevo en la carta con la línea azul. Estaremos viendo de cerca el mercado durante este período. Como de costumbre, vamos a pasar hacia adelante Bar-por-bar hasta el Explorador de ciclo llega a la cima ciclo ideal actualizados en tiempo real.

Figura 6-27: August 11 -> Mercado Actual alta La siguiente aparición llega el 11 de agosto del Indicador de Ciclo dominante muestra la llegada a la cresta de un ciclo dominante ilustrada por el punto azul en la trama ciclo ideal. Una vez más, no es de extrañar que esto ocurre dentro del

ventana de tiempo previsto.

El mercado subió de 1062 a 1124 puntos con una ganancia de 62 puntos. Podemos cerrar la última posición larga con este beneficio y cambiar a una posición corta. Vamos a seguir el camino del ciclo dominante, con una posición corta ahora. El siguiente movimiento esperado es un movimiento hacia abajo.

Esta tabla se insertó después de haber terminado el libro para demostrar que estos métodos todavía trabajan hoy en día. Yo no tengo que buscar una situación en el tiempo en que esta herramienta funcionó. Y yo no tengo que elegir un marco de tiempo específico en el que se trabajó. He mostrado que esta herramienta trabajó sin interrupción alguna durante un período de dos años completos.

Hoy es agosto 20 de 2010 y el índice S & P es 1072. El alto indica una vez más fue correcta con un beneficio real de 52 puntos. El gráfico final muestra los indicados vueltas de mercado. Estas señales han llegado antes de tiempo a través de la parte superior ciclo ideal de predicción / fondo y se han confirmado en tiempo real por la trama ciclo dominante actualizado en cada nueva barra. Y durante todo el periodo, el nivel indicador no se modificó. El punto de anclaje se fija en el mercado elevada en octubre de 2007 y el entorno era la detección del ciclo dominante entre una gama de 75 y 150 bares / día de negociación (100 y 200 bares / días naturales).

Figura 6-28: Señales en los últimos dos años (2008 - 2010)

Como se puede ver, no fue un marco de ciclo o ciclo estático que suministra este resultado. Era la característica adaptativa del Explorador de ciclos, que era

capaz de detectar y adaptarse a la vibración real del mercado. El resultado fue un pronóstico muy precisa del siguiente turno de mercado en términos de tiempo y dirección. La actualización dinámica de la siguiente cresta importante ciclo o artesa en cada nueva barra indica la posición precisa.

Usted habría sido capaz de seguir este camino en solitario mirando el gráfico basado en este enfoque cíclico. Está equipado y codificado en un indicador técnico-fácil de usar.

La siguiente tabla resume los últimos dos años de uso de este indicador como se describe en este capítulo.

Indicador de ciclo

Fecha

- - Comienzo

10/7/2008

500 Índice S

Pérdida de beneficios

&P

Ciclo total de oscilación de beneficio

-

1057

-

10/28/2008

BAJO

849

208

208

1/6/2009

ALTO

935

86

294

3/12/2009

BAJO

751

184

478

5/8/2009

ALTO

907

156

634

7/15/2009

BAJO

933

- 26

608

9/15/2009

ALTO

1053

120

728

11/3/2009

BAJO

1043

10

738

1/13/2010

ALTO

1136

93

831

22/2/2010

BAJO

1108

28

859

4/15/2010

ALTO

1211

103

962

6/9/2010

BAJO

1062

149

1111

8/11/2010

ALTO

1124

62

1173

1072

52

1225

-- final / HOY

8/20/2010 Ganancia total absoluta

15

1225

Figura 6-29: Resumen de las señales de Explorador de ciclo

La tabla presenta los resultados impresionantes en números absolutos, como se ilustra en los gráficos. Se han realizado 13 operaciones en total. Sólo uno de estos 13 oficios era una pérdida. Esto nos da una precisión del 92% en los últimos dos años. Este sencillo estudio obtuvo un total de 1225 puntos de índice, lo que equivale a una ganancia de más del 100% en comparación con el inicio del índice en 1057 puntos. El simple compra y la estrategia de retención para el índice respectivo habrían dado lugar a una ganancia de 15 puntos (1,4%).

Los números hablan por si mismos. Tener en cuenta que todo este análisis del ciclo se llevó a cabo por el propio indicador. Se podía haber leído miles de boletines de ciclo durante este período de dos años que habría conducido loco con todos los posibles resultados.

Probablemente se haya dado cuenta de que este indicador es una herramienta sencilla para el comercio. El procesamiento de señales digitales y las matemáticas detrás de él no lo es. Pero eso es que no tienen relevancia para el uso en el ámbito comercial.

Este método funciona mejor en marcos de tiempo diario y series de datos. Sin embargo, puede usarlo en intradía, así como en gráficos semanales. Jugar un poco con esta nueva arma para familiarizarse con ella y tratarla con respeto.

6.4 Lecciones en Video - ciclos dinámicos: S & P500 barra de bar a paso opinión

Por favor revise el ejemplo paso a paso de una manera no interrumpida de vídeo barra de bar. Haga clic en vídeo o vincular a continuación.

Revisar la no interrumpida

bar-por-video bar para 2008-2010:

http://www.whentotrade.com/dynamiccycles1/

6.5 Lecciones en Video - Semanal S & P500 Ciclo Largo Plazo Por favor revise el ejemplo descrito en un video en vivo no interrumpida bar-por-bar. Clic sobre la imagen de vídeo o enlace de abajo:

El ciclo de ajuste fino al día durante el período crítico de setiembre se explica en profundidad en el capítulo 8.2 “ciclos dentro de ciclos: La combinación de precios y la volatilidad ciclos”.

Revisar el video bar-por-bar: http://www.whentotrade.com/dynamiccycles2/

6.6 Ciclo Explorer - Sección Código NinjaTrader Nuestra programación de aplicaciones basado en la nube Interface (API) proporciona el motor de análisis de ciclo a través de un punto final separada. La integración de la API del conjunto de herramientas dominante Explorador de Ciclo (DCE) nos permite utilizar e integrar la información del ciclo dominante, como por ejemplo, como la longitud y la fase, en diferentes plataformas. En este capítulo se describe cómo configurar el Explorador de Ciclo introducido como un indicador en NinjaTrader.

Utilizamos el paquete Newtonsoft.Json para serializar y deserializar todas las llamadas a la API del ciclo. Por lo tanto, es necesario asegurarse de que ha instalado y se hace referencia al paquete.

1 utilizando Newtonsoft . JSON ; // referencia adicional a paquete necesario

1) Guión y datos de inicialización:

En primer lugar, se definen dos nuevas tramas y los parámetros necesarios: una trama para el ciclo detectado y otra parcela para el ciclo precio real derivada. Los ajustes de los desplazamientos se usan para trazar el ciclo en el futuro. Por lo tanto, el desplazamiento se establecerá depende de los ajustes de parámetros de “plotForward”. Los parámetros “plotForward” nos permiten extraer el ciclo en el futuro.

1 público clase WTT_CycleExplorer : Indicador

2{ 34 protegido anular vacío OnStateChange ()

5{ 6 Si ( Estado == Estado . Configurar valores predeterminados )

7{ 8 DrawOnPricePanel = falso ; // pintura en el panel de indicadores 910 // Añade una parcela en nuestro Indicador NinjaScript

11 AddPlot ( nuevo Carrera ( cepillos . rojo , 1 ), PlotStyle . Línea , "Ciclo dominante" ); 12 AddPlot ( nuevo Carrera ( cepillos . naranja , 1 ), PlotStyle . Línea , "Ciclo de precio" );

13 14 plotForward 15 minCycleLength dieciséis maxCycleLength

=0; = 30 ; = 290 ;

17 Clave API

= "" ;

18 Nombre

= " WTT_CycleExplorer" ;

19 Calcular

= Calcular . OnBarClose ;

20 IsOverlay 21 }

= falso ;

22 23 else if ( Estado == Estado . dataloaded )

24 { 25

Si ( plotForward > 0 ) Desplazamiento = plotForward ;

26 } 27 28 }

2) Llamar a la API de punto final CycleExplorer: Llamamos a la API CycleExplorer sólo en la última barra del gráfico. Antes de llegar a nuestro motor de nube, recogemos todos los valores de cierre del gráfico de precios y preparamos una matriz de datos, que será publicado en el motor de nuestro ciclo. Vamos a utilizar una llamada básica HTTPClient para conectarse a punto final de la API del ciclo. Antes de hacerlo, sólo preparamos la carga útil POST con la matriz de datos del conjunto de datos bajo consideración (por ejemplo, valores cercanos actuales de la carta seleccionada). Ahora, estamos listos para hacer una llamada a través “ client.PostAsync ”. Por último, antes de procesar los datos devueltos, comprobamos si la llamada red ha devuelto ningún error.

1 protegido anular vacío OnBarUpdate ()

2{ 3 Si ( Contar - 2 == CurrentBar ) // Calcular el último acabado, barra cerrada

4{ 5 cuerda APIresultContent = "" ; 67 // Obtener y preparar la matriz de datos cerca

8 En t seriesCount = Cerrar . Contar - 1 ;

9 Lista < doble > closeList = nuevo Lista < doble > (); 10 para ( En t yo = 0 ; yo = 0 ; 7 Si ( error )

8{ 9 Dibujar . TextFixed ( esta , " ApiError", "API error:" + código de estado , TextPosition . Arriba a la izquierda );

10 regreso ;

11 } 12 13 // obtener información de ciclo de la llave del objeto devuelto

14 var duración del ciclo = dominantCycle . longitud ;

15 var precio actual = dominantCycle . precio actual ; dieciséis var series de tiempo = dominantCycle . Series de tiempo ;

4. Trazado del indicador: Como llamamos a la API con el parámetro “IncludeTimeseries = true”, el conjunto de datos devuelto incluye también una “dominantCycle.TimeSeries” matriz, lo que nos da todos los valores DominantCycle primas para trazar como un indicador. De esta manera, no es necesario hacer ningún cálculo de ciclo por nuestra cuenta todos los datos que se necesita ya estaba preparado por nuestro motor de nube. Sólo tenemos que acceder a la matriz TimeSeries y asignar los valores para cada barra a nuestras parcelas en el gráfico. Hacemos esto mediante la asignación:

Valor [Barnum] = TimeSeries [datapointNum] .dominantCycle

en un bucle para cada barra en el gráfico.

1 // Llenar valores de los indicadores de ciclo de gama TimeSeries de retorno de la API (Info: llamado una sola vez para el gráfico completo)

2 para ( En t yo = 0 ; yo