Unsere Mascha! - Seite 5
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Prival писал(а) >>
Noch besser ) Was sind diese Formeln und woher bekommen Sie sie?
sehen Sie, wie der Korrelationskoeffizient berechnet wird https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%
D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8
Der Korrelationskoeffizient wird zwischen Arrays und nicht zwischen Zählungen berechnet. Bitte formulieren Sie präzise, damit andere verstehen können, was Sie sagen, was Sie behaupten und was Sie denken.
Sergey, wenn du ein Korrelogramm nach "deiner" Formel (die in Wikipedia angegeben ist) und nach der von mir angegebenen Formel erstellst, wirst du das gleiche Ergebnis erhalten. Die von mir verwendete Formel ist einfacher und bei ausreichender Stichprobenlänge tendiert der Zählfehler gegen Null, verglichen mit der vollständigen Form. Das ist für mich in Ordnung. Wenn Sie in dieser Angelegenheit mehr Genauigkeit oder mathematische Strenge benötigen, begründen Sie dies bitte und verwenden Sie es. In meinen Berechnungen verwende ich manchmal (wenn es gerechtfertigt ist) einen vollständigen Ausdruck, um ein Korrelogramm zu erstellen:
Wir brauchen kein abstraktes, glattes Fotomodell, sondern suchen einen Zauberstab, der nicht nur etwas für die Augen ist, sondern auch andere Vorteile hat, die für uns wertvoll sind.
Maschinen funktionieren anders:
- für eine Panne TS brauchen wir eine Maschine, die stabil ist wie eine Stütz-/Widerstandslinie, d.h. glatt genug, integral, nacheilend, entfernt von BP.
Die Anzahl der Kreuzungen mit dem Preis ist entscheidend, denn diese Kreuzung ist ein Durchbruch = ein Signal für den TS.
Eine solche MA ist per Definition rückständig.
-Für ein reversierendes TS brauchen wir einen führenden und prognostizierenden MA, seine Position relativ zum BP spielt keine Rolle.
Die Anzahl der Überschneidungen mit dem Preis ist ebenfalls nicht entscheidend, da es auf die Kopfdrehung ankommt, nicht aber auf die Fixierung gegenüber dem BP
. Insgesamt gibt es zwei Typen, zwei Klassen von Stäben und + Verzögerung.
Bei einer Nullverschiebung ist derselbe MA nur für eine Art von TS geeignet - einen Ausbruch oder eine Umkehrung oder für gar nichts.
(Non-zero shift MA ist eine Möglichkeit, aber vermutlich nur für den manuellen Handel)
...
Sollte die zukünftige Nutzung von MA bei der Gestaltung (Suche) berücksichtigt werden? = zwei Meinungen
a) - Im Allgemeinen ist es nicht notwendig, zu prüfen, die Hauptsache ist, haben))), - bekam eine neue MA und versuchen, wo das Glück ist.
b) - Nach vielen Jahren Erfahrung mit MAs wir etwas gründlicher und weniger rutschig tückisch wollen.
...
Mit jedem neuen Mashka wird der erfahrene MTS-Entwickler also immer zynischer,
-fordernder.
Die Frage, ob es möglich ist, jedes Mal einen neuen MA mit vorgegebenen Eigenschaften zu synthetisieren, ist jedoch noch nicht geklärt.
Weiter geht's!
Hier ist also unsere Funktion: S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->minimieren . Wir schreiben sie um, indem wir die i-te Referenz als die aktuelle Referenz betrachten (die obere Gleichung):
Man nimmt die Ableitung von y[0] (zweiter Ausdruck), setzt sie mit Null gleich und löst sie in Bezug auf y[0] (dritte Gleichung). So erhält man einen wiederkehrenden Ausdruck, mit dem man den aktuellen Wert unserer MA anhand der bekannten Quotienten x[0], x[1] und der vorherigen Werte der muv selbst y[0] und y[1] berechnen kann. Man beachte, dass in dem Ausdruck für das Funktional die ersten beiden Terme, die für die Glätte des MA und seine Nähe zum Quotienten verantwortlich sind, mit dem ähnlichen Ausdruck für den exponentiellen Durchschnitt übereinstimmen. Wenn wir dem Beispiel von Bulashov folgen, das in seinem Artikel beschrieben wird (die Datei befindet sich auf der vorherigen Seite), können wir einen der einstellbaren Parameter ausschließen, indem wir w1+w2=1 setzen, dann kommen wir zu einem Ausdruck mit zwei Parametern für den "idealen" MA:
Dabei ist w1 für die Glätte und w2 für die Tüchtigkeit zuständig. Ich denke schon.
Jetzt können wir anfangen zu programmieren!
Oh, das ist unheimlich.
S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Ich bin mit der Variationsrechnung einigermaßen vertraut, aber nur für korrekt differenzierbare Funktionen. Das ist etwas anderes. Ich weiß noch nicht einmal, wie ich dieses Problem lösen soll.
Erinnern Sie sich an die Grundvoraussetzungen für einen idealen MA:
1. die Nähe zum ursprünglichen MA. Diese Anforderung ist gleichbedeutend mit der Geringfügigkeit des Abstands zwischen dem Quotienten X (grüne Linie in der Abbildung) und der geglätteten Kurve Y (blau). Es kann geschrieben werden, dass sie im Durchschnitt einer großen Stichprobe genügen muss: (X[i]-Y[i])^2-->min
2. Glattheit von MA. Diese Anforderung ist gleich dem geringen Abstand zwischen benachbarten Stichproben der glatten Kurve: (Y[i]-Y[i-1])^2-->min.
3. Die Equity-Kurve, die sich aus den vom ursprünglichen BP abgetrennten Teilen zusammensetzt, sollte unter Berücksichtigung der Richtung (des Vorzeichens) der geöffneten Positionen (zwischen den vertikalen Linien im Bild) ansteigen. Das Vorzeichen der Positionseröffnung ist gleich dem Vorzeichen der MA-Ableitung. In unserer Terminologie: sign(Y[i]-Y[i-1]). In diesem Fall wird die Equity-Kurve aus Kotier-Stücken zusammengesetzt, die entsprechend dem Vorzeichen der zu schließenden Position aneinander gestoßen werden. So kann es umgesetzt werden. Konstruieren wir eine erste Differenzreihe (FDD) d[i]=X[i]-X[i-1] für das Kotier. Dann wird der anfängliche BP leicht aus der FDD gemäß dem Algorithmus wiederhergestellt, dann ist ein schnelles Wachstum der Equity-Kurve () gleich der Anforderung der Maximierung der ersten Ableitung von ihr: dE[i]/dt=E[i]-E[i-1]= sign(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1]) oder mit einer kleinen, aber zulässigen Streckung {(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->max Es ist offensichtlich, dass die Maximierung eines Ausdrucks gleichbedeutend ist mit der Minimierung seines eigenen Ausdrucks mit umgekehrtem Vorzeichen: -{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min.
Das war's. Wir erhalten das erforderliche Funktional für die Minimierung:
S=w1*(X-Y)^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Wir müssen sein Minimum relativ zu Y[i] finden, wobei i der aktuelle Bezugspunkt ist.
Vom mathematischen Standpunkt aus ist alles korrekt.
Wenn ich Zeit habe, versuche ich, etwas Ähnliches zu lösen, aber mit einer anderen Methode.
Meiner Meinung nach (ich weiß nicht, ob sie richtig ist, aber sie könnte stimmen))) ist es nicht notwendig, die Funktion Y zu definieren und ihre Werte zu berechnen. - Ein neuronales Netz kann diese Mashka zeichnen. Ein dreischichtiges Perzeptron mit einer hyperbolischen Aktivierungsfunktion für jedes Neuron kann diese Aufgabe theoretisch bewältigen. Die zulässige Abweichung des Eigenkapitals (Differenz zwischen dem Quotienten und MA, d. h. min) ermöglicht die Festlegung des zulässigen Fehlerwerts für das Mesh-Training. In diesem Fall sollte der Wert von min durch das akzeptable Risikoniveau des TS bestimmt werden, tendiert aber auch gegen 0.
Im Prinzip ist es auf den ersten Blick einfach, aber nur auf den ersten Blick...
Oh, das ist unheimlich.
Kommen Sie, wir haben schon eine Lösung gefunden.
Das Problem liegt in dem Bereich, in dem die Koeffizienten w1, w2 und w3 definiert sind. Da wir uns bei der Ableitung des Funktionals in keiner Weise auf ihre Werte beschränkt haben, ist es (wahrscheinlich) logisch, einen von ihnen gleich 1 zu setzen (es ist w3) und die beiden anderen wie in Bulashovs Beispiel zu verbinden. Dann erhalten wir einen einparametrigen Ausdruck für den Filter:
Hier. Ganz einfach und geschmackvoll! Das ist gut. Jetzt können wir sicher kodieren.
P.S. Generell wäre es gut, wenn Leute, die sich mit DSP und Filterbau auskennen, uns helfen könnten, den Bestimmungsbereich dieser Koeffizienten (alle drei) zu definieren. Wenn ich mich recht erinnere, muss man eine charakteristische Gleichung finden und sicherstellen, dass ihre Wurzeln innerhalb eines Einheitskreises in der komplexen Ebene liegen. So können Sie mit einem stabilen Filter arbeiten und alle drei Regler feineinstellen. Aber für den Moment werden wir uns mit einer einfachen Implementierung begnügen.
Eine Möglichkeit, es völlig glatt zu machen, ist meiner Meinung nach die doppelte Glättung
die Verwendung des Effektivwerts, um die Vorspannung der MA festzulegen, aber es gibt einen Abschnitt, der keine berechneten Daten enthält
Jede MA hat ihre eigene, da die Verzögerung in Abhängigkeit von der Glättungsperiode zunimmt.
Bei Verwendung des Indikators NoLagMA wird diese Verzögerung durch den Koeffizienten 6,8541 ausgedrückt.
In einfachen Worten kann dies in einer Tabelle ausgedrückt werden...
Dieses Verhältnis wurde zunächst auf rein illustrative Weise durch forcierte Verzerrung ermittelt,
und dann durch die Verwendung des RMS bestätigt wurde
Die endgültige Variante zur Verdeutlichung ist in der Abbildung dargestellt, die auf den ersten Blick ein geglättetes und deutlich überlagertes Bild zeigt... aber es gibt eine Besonderheit, nämlich dass die anfänglich berechneten Daten für die neuesten Daten immer verzerrte Anzeigeinformationen haben werden, aber je kleiner der Zeitraum ist, desto geringer ist diese Verzerrung. Es ist möglich, die Verzerrung bei höheren Perioden zu verringern, indem man die niedrigere Periode auf der höheren TF berechnet und dann die fehlenden Punkte durch Glättung approximiert...
Kommen Sie, wir haben schon eine Lösung gefunden.
Das Problem liegt in dem Bereich, in dem die Koeffizienten w1, w2 und w3 definiert sind. Da wir uns bei der Ableitung des Funktionals in keiner Weise auf ihre Werte beschränkt haben, ist es (wahrscheinlich) logisch, einen von ihnen gleich 1 zu setzen (es ist w3) und die beiden anderen wie im Fall von Bulashov zu verbinden. Dann erhalten wir einen einparametrigen Ausdruck für den Filter:
Hier. Ganz einfach und geschmackvoll! Das ist gut. Jetzt können wir sicher kodieren.
P.S. Generell wäre es gut, wenn Leute, die sich mit DSP und den Grundlagen der Filtererstellung auskennen, uns helfen könnten, den Bestimmungsbereich dieser Koeffizienten (alle drei) zu definieren. Soweit ich mich erinnere, muss man eine charakteristische Gleichung finden und sicherstellen, dass ihre Wurzeln innerhalb eines Einheitskreises in der komplexen Ebene liegen. So können Sie mit einem stabilen Filter arbeiten und eine Feinabstimmung aller drei Regler vornehmen. Aber vorerst begnügen wir uns mit einer einfachen Umsetzung.
Es sieht nicht glatt aus.
Dies geschieht mit unterschiedlichen Koeffizienten.
Dabei gilt: Je kleiner der Koeffizient, desto sanfter der Sweep. Trotzdem interessant.
Kommen Sie, wir haben schon eine Lösung gefunden.
Das Problem liegt in dem Bereich, in dem die Koeffizienten w1, w2 und w3 definiert sind. Da wir uns bei der Ableitung des Funktionals in keiner Weise auf ihre Werte beschränkt haben, ist es (wahrscheinlich) logisch, einen von ihnen gleich 1 zu setzen (es ist w3) und die beiden anderen wie im Fall von Bulashov zu verbinden. Dann erhalten wir einen einparametrigen Ausdruck für den Filter:
Hier. Ganz einfach und geschmackvoll! Das ist gut. Jetzt können wir sicher kodieren.
P.S. Generell wäre es gut, wenn Leute, die sich mit DSP und Filterbau auskennen, uns helfen könnten, den Bestimmungsbereich dieser Koeffizienten (alle drei) zu definieren. Wenn ich mich recht erinnere, muss man eine charakteristische Gleichung finden und sicherstellen, dass ihre Wurzeln innerhalb eines Einheitskreises in der komplexen Ebene liegen. So können Sie mit einem stabilen Filter arbeiten und eine Feinabstimmung aller drei Regler vornehmen. Aber vorerst begnügen wir uns mit einer einfachen Umsetzung.
Wenn ich mich nicht irre (ich überprüfe das, wenn ich zu Hause bin), haben Sie aus der Kalman-Filterung den Alpha-Betta-Filter
Es sieht nicht glatt aus.
Es ist mit unterschiedlichen Verhältnissen.
Doch je niedriger der Koeffizient, desto sanfter der Wagen. Trotzdem interessant.
Oh, großartig!
Es spielt keine Rolle, ob er überhaupt nicht glatt ist, die Hauptsache ist, dass er die maximale Gewinnwachstumsrate beim Handel mit Extremen erzielen muss (mit allen oben genannten Vorbehalten). Vinin, warum stellst du uns nicht das MTS für die Prüfung des MAKS zur Verfügung?
Man beachte übrigens, dass die Extrema genau auf dem Schnittpunkt des Kotir mit dem MA liegen. Ich erinnere mich an die Forderung nach diesem Schnittpunkt aus den Büchern über die Analyse... Das ist alles sehr interessant.
Wenn ich mich nicht irre (ich überprüfe es, wenn ich zu Hause bin), haben Sie den bekannten Kalman-Filter alpha-betta
Also, Alpha oder Betta,-)
...aber es gibt eine Besonderheit, die darin besteht, dass die anfänglich berechneten Daten für die neuesten Daten immer verzerrte Zuordnungsinformationen haben werden...