Alle John Ehlers-Indikatoren... - Seite 64
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Autokorrelationsperiodogramm aus dem Buch von John Ehlers
Autokorrelation_Periodogramm.mq4
Faltungsindikator. Rote Fahnen bedeuten Abwärtstrend, grüne Fahnen bedeuten Aufwärtstrend. Ich fand es einfacher zu kodieren, wenn die Farbe zwischen Rot und Grün mit hsl interpoliert. In Ehlers' Buch ist der Hintergrund schwarz.
faltung_indikator.mq4
Fisher-Transformation von normalisierten Preisen
Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),
Auslöser = Fisher, wobei
V = (2/3)*((Preis-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0,5+V),
MinPr, MaxPr - Mindest- und Höchstpreise im Bereich von (i-Lenght+1) bis (i),
Log - natürlicher Logarithmus.ftnp.mq4
Fisher-Transformation von normalisierten Preisenftnp.mq4
Sehr schön! Hey, ich finde, man muss auf die Registerkarte "Allgemein" klicken und die festen Mindest- und Höchstwerte anpassen, damit es nicht wie eine gerade Linie aussieht. Das liegt, glaube ich, an der anfänglichen Glättung, bei der die Werte etwas seltsam sein können. Können die ersten 100 Berechnungen irgendwie aus der Anzeige gelöscht werden?
Bearbeiten - stellen Sie den Minimalwert auf -4 und den Maximalwert auf +4 ein, dann ist es im Allgemeinen in Ordnung. Ich würde auch empfehlen, die Länge von der Standardeinstellung 10 auf vielleicht 26 zu erhöhen. Dies entspricht den Eigenschaften der normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung, um die es bei der Fisher-Transformation geht. Ich werde darauf zurückkommen, nachdem ich ein wenig darüber nachgedacht habe.
Sehr schön! Hey, ich finde, man muss auf die Registerkarte "Allgemein" klicken und die festen Minimal- und Maximalwerte anpassen, damit es nicht wie eine gerade Linie aussieht. Das liegt, glaube ich, an der anfänglichen Glättung, bei der die Werte ein wenig seltsam sein können. Können die ersten 100 Berechnungen irgendwie aus der Anzeige gelöscht werden? Bearbeiten - passen Sie den Minimalwert auf -4 und den Maximalwert auf +4 an, dann ist es im Allgemeinen in Ordnung. Ich würde auch empfehlen, die Länge von der Standardeinstellung 10 auf vielleicht 26 zu erhöhen. Dies entspricht den Eigenschaften der normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung, um die es bei der Fisher-Transformation geht. Ich werde darauf zurückkommen, nachdem ich ein wenig darüber nachgedacht habe.
Lloyd_au
Hier ist eine Version, die dieses Skalierungsproblem nicht hat: ftnp_1.01.mq4
Verschiedene Methoden zur Berechnung der dominanten Zyklusperioden
Hallo zusammen,
mittlerweile 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 in einem DC-Perioden-Indikator zu programmieren, um die Unterschiede zu sehen.
Hallo zusammen,
ich muss mein Posting überarbeiten. Wir müssen zwischen Spektrumanalysemethoden und der Bestimmung des dominanten Zyklus (DC) unterscheiden.
DC-Methoden sind bis jetzt nur
- Hilbert-Transformation (das scheint das erste Algo zu sein)
- Center of Gravity Algorithmus; dieser wird von Ehlers verwendet, um DC aus einem vorher festgelegten Spektrum zu extrahieren
- Gibt es noch mehr? z.B. gibt es verschiedene Algos zur Auswahl von Peaks im Spektrum
Als Spektrenbestimmungsmethoden haben wir:
- Ansatz der diskreten Fourier-Transformation (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")
- MESA-Methode; eine erste Implementierung des Spektrums wurde von richcap's mesavsgdft.pdfR-MESA-Instant_Spectrumv.1.2 zusammen mit der R-MESA-Bibliothek vorgenommen. Zumindest in seinem letzten Buch "Cycle Analytics for Traders" hat Ehlers MESA Spectrum nicht als 4. Alternative für Spectrum Generation betrachtet, warum auch immer.
- Goertzel calc. (siehe Erweiterte Zyklusanalyse) . Ehlers mag diese großartige Methode offensichtlich nicht, aus welchen Gründen auch immer. Zumindest behauptet Meyers, dass Goertzel eine bessere Methode als MESA ist (siehe ).
- Auch die FFT wird oft erwähnt, aber für die Bestimmung des Spektrums scheinen die oben genannten Methoden vorzuziehen zu sein.
Boxter - Ehlers hat alles, was vor seinem letzten Buch über die Messung des Gleichstroms stand, über Bord geworfen. Das hat er vor einiger Zeit, vielleicht sogar erst kürzlich, in einer Präsentation gesagt, die in Powerpoint verfügbar ist. Tut mir leid, ich habe den Link nicht, aber er müsste irgendwo auf Stockspotter.com zu finden sein.
Ich nehme die Zyklusmessungen mit Vorsicht zur Kenntnis. Denn zu einem beliebigen Zeitpunkt finden Dutzende von Zyklen gleichzeitig statt. Er gibt dies selbst irgendwo zu, vielleicht in einem anderen Zusammenhang, als er vorschlug, eine Reihe von Bandpassfiltern zu bauen (Schweizer Taschenmesser?). Das habe ich getan, und sie passen sich alle gut an die Periode an, auf die sie abgestimmt sind. Ganz allgemein.
In Excel kann ich mit 6.000 Datenpunkten jeden Bandpassfilter so einstellen, dass er genau den Zeitraum mittelt, auf den er abgestimmt ist - und ich habe mit etwa 20 experimentiert - von 16 Tagen bis 36. Findet das nicht irgendjemand etwas seltsam? Ich habe es mit einer Reihe von Währungen ausprobiert, die alle bis etwa 1990 zurückreichen - mit demselben Ergebnis.
Ich verwende jetzt den Jurik-Ansatz für anpassungsfähige Indikatoren - eine reine Form der Messung der fraktalen Dimension, die Ehlers mathematisch falsch versteht. Ein viel besserer Ansatz ist der Sevcik-Ansatz, den Jurik verfolgt hat. Er sieht vielleicht kompliziert aus, aber ich habe es geschafft, ihn in Metastock zu kodieren, was ziemlich einfach zu verstehen ist, wenn auch klobig. Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen den Code zur Verfügung stellen.
Jean-Phillipe hat im Link unten eine MT4-Version zur Verfügung gestellt - irgendwo, man muss vielleicht ein bisschen suchen, und es gibt ein paar Versionen. Aber es kann nicht einfach verwendet werden, um Indikatoren anpassungsfähig zu machen, weshalb ich mir ein wenig den Kopf zerbrochen habe, um es sowohl in Excel als auch in Metastock zu programmieren. Ich habe eine Abneigung gegen Tradestation.
Ups, der Link hat nicht funktioniert - sorry. Ich Neuling.
Ich verfolge jetzt den Jurik-Ansatz für anpassungsfähige Indikatoren - eine reine Form der Messung der fraktalen Dimension, die Ehlers mathematisch falsch versteht.
Zu Ihrer Information: Irgendjemand in diesem Forum hat behauptet, dass Ehlers seine eigene, einzigartige Formel für die Berechnung der fraktalen Dimension hat, die der Öffentlichkeit nicht zugänglich ist. Es ist auch schon eine Weile her, dass Ehlers Bandpassfilter zu bevorzugen schien, aber jetzt scheint er Autokorrelationsperiodogramme zu bevorzugen, wie Boxter sagt.
Wintersky