1. und 2. Ableitung des MACD - Seite 24
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Wie berechnet man einen verzögerungsfreien, phasenverschobenen Filter für alle Spektralkomponenten? Die Idee ist einfach. Wir nehmen FFT-Angebote an. Wir bewerten die Fourier-Koeffizienten oberhalb einer bestimmten Frequenz mit einem Z-Wert. Dann kehren wir die Fourier-Transformation um und erhalten unser gefiltertes Zitat. Aber es sieht nicht gut aus, besonders am Anfang und am Ende. Dies ist aufgrund der Periodizität der Fourier-Komponenten verständlich. Wenn Sie mit diesem Filter spielen möchten, finden Sie den Code im Anhang.
Es handelt sich nicht um einen "Filter", sondern um einen Approximator. Ansonsten haben Sie recht: Es gibt keinen Filter ohne Verzögerung. Man muss nicht einmal einen Doktortitel haben, um das zu verstehen. Das Problem ist, dass das Wissen der meisten Mitglieder dieses Forums, auch wenn es fundiert ist, FRAGMENTÄR ist. Die Zersplitterung dieser Inseln erfordert eine Flucht der Gedanken, man braucht Redefreiheit. Und in diesem Forum gibt es keine und wird es auch in nächster Zeit nicht geben. Man sollte sich also nicht erhoffen, hier, umgeben von diesen Moderatoren hier, unter diesem Geschäftsmodell von Metakwots irgendwelche Arbeitsmodelle abzuleiten.
Es wäre besser, wenn Sie, Herr Kollege, noch die strenge Ausgabe der Fit-Methode Ihres Extrapolators veröffentlichen würden. Sie waren zwar nicht der erste, der erste war ein Doktorand aus Asien, aber seine Schlussfolgerung (die er übrigens nicht vollständig veröffentlicht hat, die vollständige Schlussfolgerung wurde von einem anderen Wissenschaftler aus dem Baltikum gezogen, beide Veröffentlichungen sind praktisch unbekannt), sein Ansatz ist eng. Vielleicht wird Ihre Schlussfolgerung breiter sein (je breiter, desto besser), obwohl sie nicht so genau ist - wegen der Abstufungen. Geben Sie es heraus, oder es wird in der Weltgeschichte untergehen.
Vielleicht hat jemand bereits einen Hilbert-Huang-Umwandlungsalgorithmus?
Ich habe einige Codes in C++ gefunden, aber ich habe nicht genug C++-Erfahrung und Hilbert-Huang-Kenntnisse, um sie in MQL4/5 zu übersetzen. Vielleicht ist jemand bereit zu helfen?
Es handelt sich nicht um einen "Filter", sondern um einen Approximator. Ansonsten haben Sie Recht: Einen Filter ohne Verzögerung gibt es nicht. Um das zu verstehen, muss man nicht einmal promoviert haben. Das Problem ist, dass das Wissen der meisten Mitglieder dieses Forums, auch wenn es profund ist, FRAGMENTÄR ist. Die Zersplitterung dieser Inseln erfordert eine Flucht der Gedanken, man braucht Redefreiheit. Und in diesem Forum gibt es keine und wird es auch in nächster Zeit nicht geben. Man sollte sich also nicht erhoffen, hier, umgeben von diesen Moderatoren hier, unter diesem Geschäftsmodell von Metakwots irgendwelche Arbeitsmodelle abzuleiten.
Es wäre besser, wenn Sie, Herr Kollege, noch die strenge Ausgabe der Fit-Methode Ihres Extrapolators veröffentlichen würden. Sie waren zwar nicht der erste, der erste war ein Doktorand aus Asien, aber seine Schlussfolgerung (die er übrigens nicht vollständig veröffentlicht hat, die vollständige Schlussfolgerung wurde von einem anderen Wissenschaftler aus dem Baltikum gezogen, beide Veröffentlichungen sind praktisch unbekannt), sein Ansatz ist eng. Vielleicht wird Ihre Schlussfolgerung breiter sein (je breiter, desto besser), obwohl sie nicht so genau ist - wegen der Abstufungen. Geben Sie es heraus, oder es wird in der Weltgeschichte untergehen.
Die Ausgabe der Formeln in Fit erfolgte in Maple. Ich werde versuchen, diese Datei zu finden und sie hier zu veröffentlichen. Ich habe mich einmal so sehr für Zeitreihenvorhersagemethoden interessiert, dass ich sogar ein Buch darüber schreiben wollte. Ich habe mehr als 100 Seiten geschrieben, dann war ich enttäuscht und habe es aufgegeben. Hier ist ein Stück Buch, das oberflächlich die Ausgabe von Formeln in Fit beschreibt (sorry, aber es ist auf Englisch):
Die Formelausgabe in Fit wurde in Maple erstellt. Ich werde versuchen, die Datei zu finden und sie hier zu veröffentlichen. Ich habe mich einmal so sehr für Zeitreihenvorhersagemethoden interessiert, dass ich ein Buch darüber schreiben wollte. Ich habe mehr als 100 Seiten geschrieben, dann war ich enttäuscht und habe es aufgegeben. Hier ist ein Buch, das oberflächlich die Ausgabe von Formeln in Fit beschreibt (sorry, aber es ist auf Englisch):
Danke. Stellen Sie bitte klar, ob es sich bei der obigen Seite um eine Seite aus Ihrem (unveröffentlichten) Buch handelt oder um eine andere?
(Wenn es Ihrer ist, dann haben Sie sich heute, am 09-JAN-2012, IHRE WELTWISSENSCHAFTLICHE PRIORITÄT durch einen Beitrag im Forum gesichert).
Lassen Sie mich anderen erklären, wovon ich spreche: In vielen Fällen von verrauschten Signalen funktionieren herkömmliche Approximations- und Interpolationsmethoden nicht. In der Regel wird in solchen Fällen die Methode der kleinsten Quadrate verwendet (durch Lösung eines neu definierten Systems linearer Gleichungen). Obwohl ihre Ergebnisse viel zuverlässiger sind, sind alle diese Methoden aufgrund der Lösung des linearen Systems HUNDERTE langsamer als die üblichen einfachen Methoden.
In einigen, sehr wenigen Fällen einer bestimmten Annäherung oder eines bestimmten Signals ist es einzelnen Wissenschaftlern durch rein analytische mathematische Tricks gelungen, das lineare Gleichungssystem (zweidimensional) auf einfachere Methoden (eindimensional, Summation oder Vektor-Faltung) zu reduzieren. Dies beschleunigt die Annäherung an das verrauschte Signal um HUNDERTE Male.
Eine dieser Methoden ist die hier (zum ersten Mal überhaupt) auf MQL4.com vom Autor GPWR (Vladimir) veröffentlichte Methode.
Holoborodko aus Japan hat den gleichen Ansatz verwendet, um die Ableitung eines verrauschten Signals zu berechnen. Ihm gelang es, Ableitungsformeln auf lächerlich einfache Arten zu reduzieren (zu vereinfachen und zu beschleunigen), ohne ein System von linearen Gleichungen zu lösen.
In der digitalen Signalverarbeitung wird derselbe Ansatz in den recht seltenen Savitzky-Golay-Filtern verwendet.
https://en.wikipedia.org/wiki/Savitzky%E2%80%93Golay_smoothing_filter
P.S. Nachtrag für GPWR. Am "russischen" Stil des korrekten Englisch sehe ich, dass es Ihr Buch ist. Es ist hervorragend, einfach hervorragend. Im Übrigen war er sehr klar und deutlich geschrieben. Schade, dass Sie es nicht veröffentlicht haben. Das ist ein guter Beitrag für DSP. Ich fürchte, für den Handel ist es WIRKLICH nicht geeignet, außer vielleicht an einigen Stellen als schnelles Hilfsmittel.
P.P.S. Jeder lernt einen wissenschaftlichen Ansatz zur Lösung angewandter mathematischer Probleme..... In vielen Fällen von verrauschten Signalen funktionieren herkömmliche Approximations- und Interpolationsmethoden nicht.
Die Begriffe Annäherung und Interpolation sind angebracht, wenn ein Signal vorhanden ist. DSP-Spezialisten vergessen immer wieder, dass es auf dem Markt kein Signal als solches gibt, und in diesem Sinne ist es nicht sehr wichtig, wie man es geschafft hat, in ein Sample zu passen. Die Reihenfolge der Kriterien ist anders: Sie müssen in die Stichprobe passen, damit sie aus der Stichprobe extrapoliert werden können. Wir sind alle nur an der Vorhersage außerhalb der Stichprobe interessiert, und die Qualität der Algorithmen innerhalb der Stichprobe ist nur im Sinne der Vorhersagekraft der resultierenden Approximation interessant.
Daher müssen wir zunächst die Frage nach der Vorhersagefähigkeit des Modells beantworten und dann erst die nächste Frage nach dem Approximationsalgorithmus, der das Vorhersagekriterium erfüllt.
.... In vielen Fällen von verrauschten Signalen funktionieren herkömmliche Annäherungs- und Interpolationsmethoden nicht.
Die Begriffe Annäherung und Interpolation sind angebracht, wenn ein Signal vorhanden ist. DSP-Spezialisten vergessen immer wieder, dass es auf dem Markt kein Signal als solches gibt, und in diesem Sinne ist es nicht sehr wichtig, wie man es geschafft hat, in ein Sample zu passen. Die Reihenfolge der Kriterien ist anders: Sie müssen in die Stichprobe passen, damit sie aus der Stichprobe extrapoliert werden können. Wir sind alle nur an der Vorhersage außerhalb der Stichprobe interessiert, und die Qualität der Algorithmen innerhalb der Stichprobe ist nur im Sinne der Vorhersagefähigkeit der resultierenden Approximation interessant.
Man muss also zunächst die Frage nach der Vorhersagefähigkeit des Modells beantworten und dann erst die nächste Frage, welcher Approximationsalgorithmus das Vorhersagekriterium erfüllt.
Richtig, absolut richtig. Und eine teilweise, ich wiederhole, teilweise Antwort auf diese sehr richtige Frage kann nur gegeben werden, indem man eine richtige Antwort auf eine ganz einfache, in ihrer Einfachheit dumme Frage "Was ist ein Indikator" gibt:
https://www.mql5.com/ru/forum/137416
Der richtige Ansatz für den Aufbau eines Handelssystems liegt in der Mitte zwischen verschiedenen Konzepten aus der Mathematik, den Wirtschaftswissenschaften und sogar der Jurisprudenz. Es kann gar nicht anders sein, denn die erfahrenen Manager der gierigen Banken der Welt haben schon alles versucht, alle bekannten Methoden, alle bekannten Mathematiker eingestellt und alle Tricks der modernen Methoden der Annäherung, Modellierung, Optimierung ausprobiert. Nun, außer, dass sie die GPWR-Methode nicht kannten, aber diese Methode allein wird ihnen nichts außer Geschwindigkeit bringen. Die Antwort wird lauten: "Na und"? Sie haben schon seit langem Supercomputer; Geschwindigkeit ist für sie kein Thema.
Ich verstehe nicht, warum der Autor des Threads hier angegriffen wird? Was ist an seiner Frage so rot? Warum rufst du "Scheiß auf ihn"?
Vielleicht, ganz vielleicht, ist da etwas dran:
Es stimmt zum Beispiel, dass das MACD-Derivat nur die Änderungsrate des BANDs des Handelssignals angibt (und das Band selbst ist nicht sehr deutlich und klar). Aber hier kann der GRADIENT, d.h. die mehrdimensionale Ableitung des MACD, wie richtig festgestellt, etwas Nützliches liefern. Zum Beispiel die Ableitung des MACD-Signals + die Steigung entlang des FOLLOWING dieses MACDs. Das ist ungewöhnlich und neu.
Das Problem mit den fortgeschrittenen Forumsnutzern ist, dass sie hier übergangen werden. Reshetov zum Beispiel hat ein wichtiges Thema der Minimax angesprochen. Dies ist wichtig. Unter Wirtschaftswissenschaftlern - Modelloptimierern - ist seit langem bekannt, dass gewöhnliche "technische" Optimierungsmethoden nicht zu den richtigen Schlussfolgerungen führen. Es ist überhaupt keine Frage für Ökonomen, dass es notwendig ist, in Minimaxen zu graben. Von, auch SProgrammer auf Reshetov Thema reagiert und sich aufgeregt, hörte er einige Insider-Informationen über Methoden der Pro-Handel in großen Unternehmen. Und was haben die Forumsteilnehmer getan? Sie haben Reshetov zugeschlagen! Und das, obwohl, grob gesagt, Ökonomen-Modellierer ohne Kenntnisse der Minimax-Optimierung heute überhaupt keine Diplome mehr vergeben.
Ich verstehe nicht, warum der Autor dieses Threads angegriffen wird? Was ist an seiner Frage so furchteinflößend? Warum rufen Sie "Schnappt ihn!"?
Die Fragestellung des Autors ist sehr unspezifisch.
Wenn die Ableitung, dann welche Variable. Auf der rechten Seite ist die Differenz zwischen den beiden Regressionen dargestellt. Oberflächlich betrachtet ist die Variable der Wert des Quotienten. Für mich sieht das nicht so aus. Es gibt eine noch interessantere Variable, nämlich den Koeffizienten dieser Regressionen. Wofür stehen sie? Konstanten? Dies gilt es zu beweisen. Meiner Meinung nach sind diese Koeffizienten überhaupt keine Konstanten, sondern Zufallsvariablen, und wir müssen noch daran arbeiten, sie zumindest konstantähnlich zu machen. Was ist ein Derivat? Ich habe diese Frage gestellt, aber keine Antwort erhalten.
Die Formulierung der Frage durch den Autor ist sehr unspezifisch.
Wenn Ableitung, welche Variable. Auf der rechten Seite ist die Differenz der beiden Regressionen dargestellt. Auf den ersten Blick ist die Variable der Wert des Quotienten. Für mich sieht es nicht so aus. Es gibt eine noch interessantere Variable, nämlich den Koeffizienten dieser Regressionen. Wofür stehen sie? Konstanten? Dies gilt es zu beweisen. Meiner Meinung nach sind diese Koeffizienten überhaupt keine Konstanten, sondern Zufallsvariablen, und wir müssen noch daran arbeiten, sie zumindest konstantähnlich zu machen. Was ist also das Derivat? Ich habe diese Frage gestellt, aber keine Antwort erhalten.
Die Ableitung ist die Änderungsrate einer Funktion in einer Variablen. Ein Gradient ist die multivariate Änderungsrate einer Funktion auf mehreren Variablen.
Mit den Begriffen "Regression" und "Regressionskoeffizient" muss man allerdings vorsichtig sein. Seien Sie nicht so voreilig und etikettieren Sie es sofort.
Es ist möglich, die Definition in eine Unstimmigkeit mit unserem Untersuchungsgegenstand zu bringen.
Und es wird weitere Missverständnisse geben, und die ganze Sache wird zu Mark Twains "landwirtschaftlicher Zeitungsredaktion" werden.
Die Ableitung ist die Änderungsrate einer Funktion in einer Variablen. Der Gradient ist die multivariate Änderungsrate einer Funktion in mehreren Variablen.
Wie genau sieht dieses Derivat für den MACD aus? Nicht mit Worten.