Dialog des Autors. Alexander Smirnow. - Seite 18
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Ja, Korey, ich verstehe, danke; ich hatte nur angenommen, dass EMA(2) diesen genialen Smirnoff-Indikator etwas besser abbilden sollte. Ich habe mir Zeit genommen und bin alle 8 Schritte des im Artikel beschriebenen Schemas durchgegangen und habe mich vergewissert, dass die Summe der Koeffizienten wirklich 1 ist. Erst später habe ich verstanden, dass alles linear ist, und mir wurde klar: "aber wozu? Warum habe ich diesen trivialen linearen Schwindel gelöst?
Herr Smirnoff, es wäre besser für Sie, wenn Sie im Westen veröffentlichen würden, wo jedes Stück... in einer geeigneten Verpackung - solange es Geld einbringt... Schämst du dich nicht, hier Leute zu belästigen? Wenn ja, warum zeigen Sie uns dann nicht einen echten Algorithmus, einen glatten, ohne Verzögerungen, Unter- oder Überschneidungen, besser als der von Djurik? Schließlich müssen Sie zustimmen, dass Jurik viel besser ist - auch die, die wir veröffentlicht haben, nämlich JMA.
P.S. Korey, im Prinzip gibt es keinen großen Unterschied - entweder EMA(2) bei hohem Fading, oder Weighted Close. Der gleiche Preis in der Nähe in der Tat. Korey, macht es dir etwas aus, wenn es "du" heißt? Wenn Sie nichts dagegen haben, werde ich sie annehmen.
auf diesem Bildschirm S.9. Ich meinte den zweiten Smirnov-Index, den langen, dem ich 1:1 den Integro-Differential-MA zuordnen konnte,
oder ist der lange Smirnow irrelevant? (Blaue und blaue Linien)
Ich habe das Material durchgesehen, aber ich verstehe nicht, worum es geht. Meiner Meinung nach ist das Wertvollste an Automaten die Glätte der Mittelungskurve und ihr Realismus. Jedem Spike nachzujagen ist völlig unrentabel. MA hinkt um eine halbe Periode hinterher und das ist in Ordnung, EMA hinkt um eine dritte Periode hinterher, LWMA - um eine viertel Periode und es glättet gut. T3 ist überhaupt ein hervorragender Indikator. Djuric hat mit seinen Exponenten schöne Hüllkurven erstellt, aber T3 verhält sich in Expert Advisors angemessener und stabiler. Wenn Sie die Kurve besser an das Schwingungsmuster des Signals anpassen wollen, können Sie sie adaptiv gestalten, so dass es keine Probleme mit Perioden und Verzögerungen gibt. Hier ist ein Bild der EMA, das von Std wie AMA angepasst wurde. Aber was nützt das alles? Beim Handel hat die Optimierung der Ein- und Ausstiegszeitpunkte nichts mit all dem Bügeln und Aufholen zu tun. Und der Professor ist ein bisschen pathetisch. Der anfängliche Fehler im Ansatz - er neigt dazu, sich zu akkumulieren und zu wachsen. Und viel Wissen und wenig Übung helfen nur...
Über die Praxis. So war es auch im allerersten Beitrag:
Warum in der Vergangenheit? Vor einer solchen Vergangenheit läuft man nicht weg, man hängt an ihr wie an einer Droge.
Und die zweite, ANG3110:
Ich denke, da ist etwas dran. Man muss sie nur finden.
Wie sehr ist er ein Praktiker? Er saß dort vielleicht zwei Tage, höchstens einen Monat, und er hält sich für einen Praktiker. Die Herangehensweise und das, worauf er achtet, zeigt, dass er ein sehr junger Mann im Handel ist - völlig unerfahren. Und das Laggen und Bügeln von Muwings interessiert normalerweise Anfänger... Aber noch einmal: Was nützt das?
Und wenn man die Anpassung mit einem Schwellenwert versieht, ist sie wunderschön. Und kein Ruckeln.
Irgendwie möchte ich auch schlau werden... Es gibt eine wilde Tangente mit diesen konstanten Perioden und Mathematik, auch wenn es die höchste ist. Die Echtzeit auf dem Markt ist nichtlinear, die Raumzeit ist immer gekrümmt. Es gibt schnelle Fluktuationen, und es gibt langsame. Im Allgemeinen gibt es viele Oberschwingungen von klein bis groß. Aber es ist absurd, sie zu analysieren oder in linearer Zeit zu berechnen. Nehmen Sie den in der Abbildung gezeigten Abschnitt. Aber die Raumzeit schrumpft jetzt und dehnt sich jetzt aus. Und die tatsächliche Zeit ist der zurückgelegte Weg, d. h. die Summe von Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]) in erster Näherung, geteilt durch die durchschnittliche spezifische Länge. Dies ist immer noch mehr oder weniger konstant. Die Nachtzeit ist doppelt so lang wie die Tageszeit und die Amplitude der Schwankungen ist mindestens doppelt so kurz wie die Tageszeit. Tagsüber hingegen ist die Zeit kürzer, während die Amplitude zunimmt. Raum und Zeit sind voneinander abhängig. Wenn wir Perioden und Balken in einer linearen Zeitskala verwenden oder Oberschwingungen wie die Fourier-Transformation berechnen, werden wir nie ein korrektes Bild erhalten. Und Prognosen können Sie bei einem solchen Ansatz ganz vergessen.
Bei einem Überangebot an Währungen, wie es bei den europäischen Währungen der Fall ist, dauert es länger, bis der Preis steigt, als wenn er sich im Trend befindet. Es wird derselbe Geldbetrag ausgegeben. Sie wackelt nur herum, mit kleinen Einbrüchen in Richtung Marktausgleich.
... Die Nachtzeit ist doppelt so lang wie die Tageszeit, und die Amplitude der Schwingungen ist mindestens halb so groß wie am Tag. Tagsüber hingegen ist die Zeit kürzer und die Amplitude nimmt zu...
Irgendwie möchte ich auch schlau werden... Es gibt eine wilde Tangente mit diesen konstanten Perioden und Mathematik, auch wenn es die höchste ist. Die Echtzeit auf dem Markt ist nichtlinear, die Raumzeit ist immer gekrümmt. Es gibt schnelle Fluktuationen, und es gibt langsame. Im Allgemeinen gibt es viele Oberschwingungen von klein bis groß. Aber es ist absurd, sie zu analysieren oder in linearer Zeit zu berechnen. Nehmen Sie den in der Abbildung gezeigten Abschnitt. Aber die Raumzeit schrumpft jetzt und dehnt sich jetzt aus. Und die tatsächliche Zeit ist der zurückgelegte Weg, d. h. in erster Näherung die Summe von Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]), geteilt durch die durchschnittliche spezifische Länge. Dies ist immer noch mehr oder weniger konstant. Die Nachtzeit ist doppelt so lang wie die Tageszeit und die Amplitude der Schwankungen ist mindestens doppelt so kurz wie die Tageszeit. Tagsüber hingegen ist die Zeit kürzer, während die Amplitude zunimmt. Raum und Zeit sind voneinander abhängig. Wenn wir Perioden und Balken in einer linearen Zeitskala verwenden oder Oberschwingungen wie die Fourier-Transformation berechnen, werden wir nie ein korrektes Bild erhalten. Und Prognosen können Sie bei einem solchen Ansatz ganz vergessen.
Bei einem Überangebot an Währungen, wie es bei den europäischen Währungen der Fall ist, dauert es länger, bis der Preis steigt, als wenn er sich im Trend befindet. Es wird derselbe Geldbetrag ausgegeben. Er wackelt nur herum, mit kleinen Einbrüchen in Richtung Marktausgleich.
Hallo
Sehr interessant, die Meinung der Meute zu erfahren.
Auf der Seite 14 https://forum.mql4.com/ru/10446/page14 habe ich einen Artikel von John Ehlers über Optimale Tracking-Filter veröffentlicht. Ich habe den Eindruck, dass sie ähnlich aussieht wie diese.
Das Material ist so alt wie die Welt, aber es hat IMHO nicht an Aktualität verloren. Die Autoren dieses Artikels behaupten:
OTF verwendet für die Berechnung den Höchst- und den Tiefstpreis des Balkens. Der Teil der Indikatorformel, der für die Anpassung zuständig ist, verwendet die Höchst- und Tiefststände der Balken in der Berechnung, was die Schätzung des zusätzlichen Rauschfaktors ermöglicht, den weder Kaufmans AMA noch VIDYA in ihren Berechnungen verwenden.
Dies hat den Vorteil, dass ein einziger Glättungsparameter verwendet wird. Kaufman's AMA verlangt vom Händler eine Entscheidung über die Auswahl von Werten für drei verschiedene Parameter. Bei VIDYA muss ein Händler eine Entscheidung über die Werte zweier verschiedener Parameter treffen. Beim OTF wiederum muss der Händler einen einzigen Parameter wählen - eine Mittelungsperiode (oder einen Glättungsfaktor). Das macht es nicht nur einfacher zu benutzen, sondern auch schneller verständlich und nachvollziehbar.
ANG3110 Sie sprachen von T3. Könnten Sie bitte auf seine Vorteile eingehen (was ist der Spaß an ihm) und vorzugsweise im Vergleich zu den anderen.
Vielen Dank.
Hallo!
ANG3110 Sie haben T3 erwähnt. Könnten Sie bitte auf die Vorteile eingehen (was ist der Haken) und vorzugsweise im Vergleich zu den anderen.
Vielen Dank.
Es ist ganz einfach. Wir erstellen einen Expert Advisor, der kauft und verkauft, wenn sich die Bewegungsrichtung in die entgegengesetzte Richtung ändert. Wir können einen kleinen Schwellenwert von 1-3 Punkten zu den gleitenden Durchschnitten hinzufügen, um zu verhindern, dass sie abprallen, da es sonst eine Menge falsch positiver Ergebnisse gibt. Wir fügen auch alle Arten von Indikatoren hinzu (MA, EMA, LWMA, JMA, lineare Regression-LR, gewichtete Regression, parabolische Regression, DCT, Regressionssinus, Kosinus, Logarithmen, adaptive Familie, VIDYA, AMA, nach Std, nach Momentum oder Winkel LR, Highest-Lowest, Parabolic, Lag-Indikatoren, Step-Indikatoren, Cluster Neural Network, etc.п., und T3. Und lassen Sie es durch den Optimierer laufen. In diesem Experiment liefert T3 die besten Ergebnisse. Dann kommt die LWMA, und dann die EMA. Die anderen sind merklich schlechter. Dieses Experiment ist nicht sehr korrekt, wie die Anpassung, aber es wird sofort zeigen, zum Beispiel, dass Jurik ein Betrüger, ein Exot ist. Und es wird sich zeigen, dass die Bestimmung der Marktlage zu einem bestimmten Zeitpunkt viel wertvoller ist als all das Filtern und Bügeln.
T3 ist im Wesentlichen ein EMA, der sechsmal hintereinander von sich selbst genommen und nach einem bestimmten Gesetz mit ausgeglichenen Verzögerungsfaktoren aufsummiert wird. Das ist der Grund, warum es so glatt ist.