Alle John Ehlers-Indikatoren... - Seite 65
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Hallo zusammen,
Inzwischen bin ich etwas verwirrt über die Vor- und Nachteile der verschiedenen Methoden zur Bestimmung der dominanten Zyklusperiode. Außerdem ist noch nicht klar, ob die verschiedenen Methoden alle die gleiche DC-Periode bestimmen. Wir haben inzwischen zumindest
- Hilbert-Transformation (das scheint das erste Algo zu sein)
- Center of Gravity algo (aus Skinning the Cat)
- Discrete Fourier Transformation Ansatz (aus Ehlers Buch "Cycle Analytics for Traders")
- Overlapping Band Pass Filter-Ansatz (aus Ehlers Buch "Cycle Analytics for Traders")
- Autokorrelations-Periodogramm-Ansatz (aus Ehlers Buch "Cycle Analytics for Traders" - ist Ehlers' derzeitiger Favorit)
Ehlers behauptet, dass das Autokorrelations-Periodogramm der bessere Ansatz ist, weil die Messung eine geringere Latenzzeit hat, einen größeren Bereich von Amplitudenschwankungen aufweist, keine historische Mittelwertbildung erfordert und keine Kompensation der Spektraldilatation benötigt.
Welche Methode ist also Ihrer Meinung nach die beste/richtige?
Vielleicht ist es eine gute Idee, die verschiedenen Methoden innerhalb eines DC-Periodenanzeigers zu programmieren, um die Unterschiede zu sehen.Hallo Boxter, ich habe erst gestern angefangen, mich mit der Autokorrelation zu beschäftigen. Aus welchem Grund auch immer, der EasyLanguage-Code aus dem Buch ließ sich nicht in Multicharts kompilieren, also musste ich das erst beheben.
Der Screenshot zeigt den täglichen Dollar-Index mit zwei identischen Oszillatoren. Der einzige Unterschied besteht darin, wie die Periode berechnet wird, und beide betrachten denselben Frequenzbereich. Der obere Oszillator basiert auf der Corona-Zyklus-Periode, der andere ist das Autokorrelations-Periodogramm, das wiederum leicht modifiziert wurde, um es für adaptive Indikatoren geeignet zu machen. Das einzige, was auffällt, ist, dass die Autokorrelationsfunktion höhere Frequenzen zu bevorzugen scheint, was den Indikator schneller macht. Ich werde ihn später gegen ein synthetisches Chirp-Signal mit verschiedenen Rauschgraden testen, um zu sehen, wie gut er funktioniert.
Mein erster Eindruck ist, dass es nützlich sein könnte, aber das hängt davon ab, was man erreichen will. Ich habe Hunderte von Stunden damit verbracht, mit Spektrumanalysatoren herumzubasteln, und für meinen Handel liegen die nützlichsten Frequenzen zwischen 100 und 400 Takten. Interessanter ist für mich die Beziehung zwischen Frequenz und Volatilität, die eine andere Sichtweise auf die Einschätzung von Wendepunkten ermöglicht. Ich habe hier am 30.9.2014 einen Screenshot gepostet, der die Idee in etwa zusammenfasst, auch wenn er ein wenig schwer zu lesen ist.
https://www.mql5.com/en/forum/178842.
Grüße,
Alex
Zu Ihrer Information: Irgendjemand in diesem Forum hat behauptet, dass Ehlers seine eigene, einzigartige Formel für die FD-Berechnung hat, die noch nicht veröffentlicht wurde. Es ist auch schon eine Weile her, dass Ehlers Bandpassfilter zu bevorzugen schien, aber jetzt scheint er Autokorrelationsperiodogramme zu bevorzugen, wie Boxter sagt. Wintersky
Natürlich würde er das tun, das liegt in seiner Natur. Keine große Sache, ich bleibe bei der Sevcik-Formel für FD, die immer noch nicht die beste ist, aber die anderen sind zu schwierig zu kodieren. Es gab eine akademische Abhandlung, in der etwa drei Methoden verglichen wurden - die beiden anderen waren theoretisch besser, wenn ich mich recht erinnere, obwohl jede ihre Fehler hat.
Was die Zyklen betrifft, so funktioniert die von ihm in Cycle Analytics vorgestellte Bandpass-Methode theoretisch sehr gut, wenn sie mit einer gechirpten Sinuswelle getestet wird. Er hat einige Details ausgelassen, z. B. glaube ich, dass er nur die Aufwärtskreuze genommen hat, während die Abwärtskreuze hätten einbezogen werden sollen, und ich habe auch eine Reihe von Bandpässen verwendet und gemittelt, wobei ich die Höchst- und Mindestwerte an einem beliebigen Punkt ausgelassen habe.
Das Autokorrelations-Periodogramm kann ich nicht kommentieren, da es zwar intuitiv sinnvoll ist, ich es aber nicht kodiert habe - der Tradestation-Code wird zu verwirrend, selbst wenn man kurz nach der Mitte von Seite 106 aufhört, was alles wäre, was mich interessieren würde. Ich bin sicher, dass ich das mit ein bisschen Grips hinbekomme.
Zur Frage der fraktalen Dimension: Wenn ich Zeit habe, werde ich den Sevcik-Code von Metastock posten - leicht zu lesen, so einfach wie das Schneiden von heißer Butter - was Sie vielleicht nicht aus Sevciks Papier erraten - obwohl die Codierung sich wiederholt. Es wurde bereits von Jean-Philipe in seinem privaten Blog in MT4 umgesetzt (es gibt mehrere Versionen, und ich bin nicht überzeugt, dass er es richtig gemacht hat, aber nahe genug), aber für diejenigen, die es vielleicht in anderen Plattformen verwenden wollen... Technisch/mathematisch gesehen ist Ehlers FRAMA scheiße, um es höflich auszudrücken.
zur Frage der fraktalen Dimension
Mir geht es eher darum, eine robuste Version der fraktalen Dimension zu haben, selbst wenn sie nur ein wenig robust ist. Der Hurst-Exponent scheint zwar eine gute Methode zu sein, um die fraktale Dimension zu schätzen, aber er scheint nur für die allgemeine Zeitreihenanalyse zu funktionieren, nicht für den kurzfristigen Handel aufgrund der Natur seiner Formel.
Da ich kein Programmierer bin, habe ich Mladen um eine einfache Median-Version von Jean-Philips FD gebeten, aber leider scheint es so, als ob die Kodierung von Mladen aufgrund von Implementierungsproblemen abgelehnt wurde.
https://www.mql5.com/en/forum/179807/page171
Wie in der PDF unten gezeigt, hat die Box-Counting-Methode praktisch einen großen RMSE-Wert, während sie auch keine robusten Fähigkeiten (oder zumindest keine Resistenz gegen Ausreißer) hat. Andererseits scheinen Variogramm und Madogramm einige robuste Fähigkeiten zu haben, während sie einen niedrigen RMSE-Wert aufweisen.
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
Ich wäre sehr dankbar, wenn es jemanden gibt, der mit einer Version von robusten FD in MT4 kommen könnte. Im Anhang finden Sie eine sehr robuste Version von Variogram für jeden, der daran interessiert ist
http://www.stat.tamu.edu/~genton/1998.G.MG.1.pdf
Wintersky
Hier ist der FGDI von Jean-Phillipe. Oberhalb von 1,5, wo er blau ist, ist Gefahr im Verzug. Ich habe noch nicht herausgefunden, wie man Screenshots macht.
Kostenloser Download des 'Fractal Graph Dimension Indicator (FGDI)' Indikators von 'jppoton' für MetaTrader 4 in der MQL5 Code Base
Mir geht es eher darum, irgendeine Art von robuster Version der fraktalen Dimension zu haben, selbst wenn sie nur ein wenig robust ist. Der Hurst-Exponent scheint zwar eine gute Methode zur Schätzung der fraktalen Dimension zu sein, doch scheint er aufgrund der Art seiner Formel nur für die allgemeine Zeitreihenanalyse und nicht für den kurzfristigen Handel geeignet zu sein. Wintersky
Ich hoffe, dass die FGDI von Jean-Philipe für Sie und andere funktioniert. Es ist eines der ersten Dinge, die ich in Betracht ziehe. Sie ist recht robust und berücksichtigt sogar das Problem der Boxenzählung. Sie benötigen mindestens 30 Datenpunkte. Wenn man es mit Juriks CFB vergleicht, scheint es ziemlich identisch zu sein, außer dass es auf dem Kopf steht. Aber wir wissen es nicht, denn Jurik ist eine Blackbox. Wer mag schon eine Blackbox?
Sie haben Recht, was den Hurst-Exponenten angeht. Für Handelszwecke ist er meiner Meinung nach nutzlos. Es handelt sich um eine Zahl, die entwickelt wurde, um eine ganze Zeitreihe zu definieren - je mehr Daten, desto besser. Nicht nur die letzten 32 Tage oder so. Nun, das ist es, was ich denke.
Ich glaube nicht, dass Hurst-Exponent oder FDI ist sehr nützlich für trading.From meinem Handel experienceJean-Philipe's FGDI ist nicht besser als MACD-Histogramm für die Quantifizierung von randomness.Mladen codiert einige Oszillatoren mit Juriks' FDI als Adapter, die Ergebnisse sind nicht zufriedenstellend.Der beste FDI-Indikator, den ich je in mql4 gesehen habe, ist in advance elite von Tradestation konvertiert.soweit ich mich erinnere, hat die Sevcik-Formel Probleme, siehe Jonothan Kinlays Website Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING
Anstelle des Hurst-Exponenten sollte man das Varianzverhältnis prüfen, das sieht interessant aus Quantifizierung der Zufälligkeit: Varianzverhältnis | Elite Trader
Ich glaube nicht, dass Hurst-Exponent oder FDI ist sehr nützlich für trading.From meine HandelserfahrungJean-Philipe's FGDI ist nicht besser als MACD-Histogramm für die Quantifizierung von randomness.Mladen codiert einige Oszillatoren mit Juriks 'FDI als Adapter, die Ergebnisse sind nicht zufriedenstellend.Der beste FDI-Indikator, den ich je in mql4 gesehen habe, ist in advance elite von Tradestation konvertiert.soweit ich mich erinnere, hat die Sevcik-Formel Probleme, siehe Jonathan Kinlays Website Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING
Varianzverhältnis sieht interessant aus Quantifizierung der Zufälligkeit: Varianzverhältnis | Elite Trader
Hallo Boxter, ich habe erst gestern angefangen, mich mit der Autokorrelation zu beschäftigen. Aus irgendeinem Grund ließ sich der EasyLanguage-Code aus dem Buch nicht in Multicharts kompilieren, also musste ich das zuerst in Ordnung bringen.
Der Screenshot zeigt den täglichen Dollar-Index mit zwei identischen Oszillatoren. Der einzige Unterschied besteht darin, wie die Periode berechnet wird, und beide betrachten denselben Frequenzbereich. Der obere Oszillator basiert auf der Corona-Zyklus-Periode, der andere ist das Autokorrelations-Periodogramm mit geringfügigen Änderungen, um es für adaptive Indikatoren geeignet zu machen. Das einzige, was auffällt, ist, dass die Autokorrelationsfunktion höhere Frequenzen zu bevorzugen scheint, was den Indikator schneller macht. Ich werde ihn später gegen ein synthetisches Chirp-Signal mit verschiedenen Rauschgraden testen, um zu sehen, wie gut er funktioniert.
Mein erster Eindruck ist, dass es nützlich sein könnte, aber das hängt davon ab, was man erreichen will. Ich habe Hunderte von Stunden mit Spektrumanalysatoren verbracht, und für meinen Handel liegen die nützlichsten Frequenzen zwischen 100 und 400 Takten. Interessanter ist für mich die Beziehung zwischen Frequenz und Volatilität, die eine andere Sichtweise auf die Einschätzung von Wendepunkten ermöglicht. Ich habe hier am 30.9.2014 einen Screenshot gepostet, der die Idee in etwa zusammenfasst, auch wenn er etwas schwer zu lesen ist.
https://www.mql5.com/en/forum/178842.
Grüße,
Alex
Das ist interessant.
Nur meine 5 Cents :
Die Berechnung der fraktalen Dimension von Carlos Sevcik wurde erstmals hier veröffentlicht: A procedure to Estimate the Fractal Dimension of Waveforms
Er veröffentlichte dort einen mit Basic geschriebenen Code, der die FDI berechnen sollte. Das Problem dabei war (und ist immer noch), dass der Wert fast nie unter 1,5 liegt (der Wert, der als eine Art Grenze zwischen der Schätzung der Tendenz - unter 1,5 - und der zufälligen - Werte über 1,5 - wichtig ist). Danach habe ich diesen Ansatz aufgegeben.
Es gibt eine Version von Alex Matulich (hier: http: //unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt ), die einige von Sevcik gemachte Fehler korrigiert. Außerdem gibt es eine weitere Berechnung der fraktalen Dimension von Mark Jurik (die er vor der Berechnung des zusammengesetzten fraktalen Verhaltens vorgenommen hat), die weder mit Sevciks noch mit Matulichs Berechnungsmethode etwas gemein hat und eher eine Art Kuriosität darstellt
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Nun noch eine Sache.
Ich habe einmal ein deutsches Papier gefunden, in dem bewiesen wird, dass der fraktale Dimensionsindex nicht auf Finanzmärkte angewendet werden kann. Leider habe ich mir den Link nicht gemerkt und konnte die Arbeit danach nie wieder finden. Wenn ich es jemals wieder finde, werde ich einen Link dazu posten, aber ich dachte, dass alle wissen sollten, dass es auch solche Meinungen zum Fraktalen Dimensionsindex gibt
Nach der Beschreibung auf der vom Elite-Forum bereitgestellten Website ist das Varianzverhältnis im Prinzip ziemlich identisch mit der grundlegenden Formel zur Messung der fraktalen Dimension, außer dass es die Standardabweichung oder Varianz (?) verwendet. Ist es ein F-Test?
Es mag etwas mit akademischen Dingen wie Mittelwertumkehr oder Aversion, Stationarität oder nicht zu tun haben, aber ich bin mir nicht sicher, ob es den durchschnittlichen Anleger darauf aufmerksam macht, in welchem "Zustand" sich der Markt gerade befindet - im Trend oder zufällig? Das ist für mich wichtig.
Ehlers weist mit Nachdruck darauf hin, dass die Finanzmärkte keiner normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen.
Eine normale PDF (Glockenkurve) ist erforderlich, wenn Statistiken wie die Standardabweichung verwendet werden.
Ohne die Formel zu kennen, kann ich mich auch völlig irren - ich gehe nur von der Beschreibung auf einer Website aus. Wären Sie so freundlich, die tatsächliche Formel anzugeben?