Diálogo del autor. Alexander Smirnov. - página 18
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Sí, Korey, ya veo, gracias; sólo supuse que la EMA(2) debería aproximarse un poco más a este ingenioso indikator de Smirnoff. Me tomé mi tiempo y repasé los 8 pasos del esquema descrito en el artículo y me aseguré de que la suma de coeficientes fuera realmente 1. Sólo después comprendí que todo es lineal y me di cuenta: "¿pero para qué? ¿Por qué he resuelto este trivial engaño lineal?
Eh, Sr. Smirnoff, sería mejor que publicara en Occidente, donde cualquier pieza de... en un envoltorio adecuado, siempre que aporte dinero... ¿No te da vergüenza acosar a la gente aquí? Si es así, ¿por qué no nos muestra un algoritmo real, suave, sin retrasos, infravaloraciones o solapamientos, mejor que el de Djurik? Al fin y al cabo, Jurik, debes estar de acuerdo, es mucho mejor, incluso el que hemos publicado, es decir, JMA.
P.D. Korey, en principio no hay una gran diferencia - ya sea EMA(2) en alto desvanecimiento, o Weighted Close. El mismo precio de cierre, de hecho. Korey, ¿te importa que sea "tú"? Si no le importa, lo aceptaré.
en esa pantalla p.9. Me refería al segundo índice de Smirnov, el largo, al que conseguí hacer coincidir 1:1 el MA integro-diferencial,
¿o es irrelevante el largo Smirnov? (Líneas azules y azules)
He revisado el material y no veo de qué se trata. En mi opinión, lo más valioso de los autómatas es la suavidad de la curva de promedio y su realismo. Perseguir todos los picos no es nada rentable. La MA se retrasa medio período y está bien, la EMA se retrasa un tercio de período, la LWMA - un cuarto de período y se suaviza muy bien. El T3 es un indicador maravilloso en absoluto. Djuric ha hecho bonitas envolventes con sus exponentes, pero el T3 se comporta de forma más adecuada y estable en los Asesores Expertos. Si necesitas que la curva se ajuste mejor al patrón de oscilación de la señal, puedes hacerla adaptativa y no habrá problemas con los periodos y retrasos. Aquí hay una imagen de EMA adaptada por Std como AMA. Pero, ¿para qué sirve todo esto? En el trading, la optimización de los tiempos de entrada y salida no tiene nada que ver con todo ese planchado y puesta al día. Y el profesor es un poco patético. El error inicial en el enfoque - tiende a acumularse y crecer. Y mucho conocimiento y poca práctica sólo lo ayudan...
Sobre la práctica. Más o menos así fue en el primer post:
¿Por qué en el pasado? No te alejas de un pasado así, te aferras a él como a una droga.
Y el segundo, ANG3110:
Creo que hay un punto. Sólo tienes que encontrarlo.
¿Qué grado de profesionalidad tiene? Se sentó allí probablemente dos días, un mes a lo sumo, y se considera un practicante. El enfoque, y a lo que presta atención, muestra que es un tipo muy joven en el comercio, completamente inexperto. Y el retraso y el planchado de los muwings suele interesar a los principiantes... Pero, una vez más, ¿para qué sirve?
Y si a la adaptación le añades el umbral, es precioso. Y nada de tirones.
Algo hace que yo también quiera espabilarme... Hay una tangente salvaje con estos períodos constantes y las matemáticas, aunque sea la más alta. El tiempo real en el mercado no es lineal, el espacio-tiempo es curvo. Hay fluctuaciones rápidas y otras lentas. En general, hay muchos armónicos, desde los más pequeños hasta los más grandes. Pero es absurdo intentar analizarlos o calcularlos en tiempo lineal. Tome la sección que se muestra en la imagen. Pero el espacio-tiempo ahora se encoge y ahora se expande. Y el tiempo real será el camino recorrido, es decir, en la primera aproximación, la suma de Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]), dividido por la longitud media específica. Esto sigue siendo más o menos constante. Por la noche, la duración es dos veces mayor que la del día y la amplitud de las fluctuaciones es al menos dos veces menor que la del día. Por el contrario, durante el día, el tiempo es más corto, mientras que la amplitud aumenta. El espacio y el tiempo son interdependientes. Si utilizamos periodos y barras en escala de tiempo lineal, o calculamos los armónicos como la transformada de Fourier, nunca obtendremos una imagen correcta. Y puedes olvidarte por completo de las previsiones con este enfoque.
Cuando hay un exceso de divisas, como en el caso de las europeas, el precio tarda más en subir que cuando está en tendencia. Se gasta la misma cantidad de dinero. Sólo se tambalea, con pequeños desplomes hacia el equilibrio del mercado.
... Por la noche, la duración de las oscilaciones es el doble que la del día, y la amplitud de las mismas es al menos la mitad que la del día. En cambio, durante el día, el tiempo es más corto y la amplitud aumenta...
Algo hace que yo también quiera espabilarme... Hay una tangente salvaje con estos períodos constantes y las matemáticas, aunque sea la más alta. El tiempo real en el mercado no es lineal, el espacio-tiempo es curvo. Hay fluctuaciones rápidas y otras lentas. En general, hay muchos armónicos, desde los más pequeños hasta los más grandes. Pero es absurdo intentar analizarlos o calcularlos en tiempo lineal. Tome la sección que se muestra en la imagen. Pero el espacio-tiempo ahora se encoge y ahora se expande. Y el tiempo real será el camino recorrido, es decir, en la primera aproximación, la suma de Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]), dividido por la longitud media específica. Esto sigue siendo más o menos constante. Por la noche, la duración es dos veces mayor que la del día y la amplitud de las fluctuaciones es al menos dos veces menor que la del día. Por el contrario, durante el día, el tiempo es más corto, mientras que la amplitud aumenta. El espacio y el tiempo son interdependientes. Si utilizamos periodos y barras en escala de tiempo lineal, o calculamos los armónicos como la transformada de Fourier, nunca obtendremos una imagen correcta. Y puedes olvidarte por completo de las previsiones con este enfoque.
Cuando hay un exceso de divisas, como en el caso de las europeas, el precio tarda más en subir que cuando está en tendencia. Se gasta la misma cantidad de dinero. Sólo se tambalea, con pequeños desplomes hacia el equilibrio del mercado.
Hola
Muy interesante conocer la opinión de la manada.
He publicado un artículo en la página 14 https://forum.mql4.com/ru/10446/page14 sobre los filtros de seguimiento óptimos de John Ehlers. Tengo la impresión de que se parece a este.
El material es tan antiguo como el mundo, pero no ha perdido su relevancia, en mi opinión. Los autores de este artículo afirman:
La OTF utiliza los precios máximos y mínimos de la barra en el cálculo. La parte de la fórmula del indicador, responsable de la adaptación, utiliza los máximos y mínimos de las barras en el cálculo, lo que permite estimar el factor de ruido adicional, que ni el AMA de Kaufman ni VIDYA utilizan en sus cálculos.
Esto tiene la ventaja de utilizar un único parámetro de suavizado. El AMA de Kaufman requiere que el operador tome una decisión sobre la elección de los valores de tres parámetros diferentes. VIDYA requiere que el operador tome una decisión sobre los valores de dos parámetros diferentes. El OTF, a su vez, requiere que el operador elija un único parámetro: un periodo de promediación (o un factor de suavización). Esto no sólo facilita su uso, sino que también lo hace más rápido de entender y comprender.
ANG3110 Has mencionado lo del T3. ¿Podría explicar con más detalle sus ventajas (qué tiene de divertido) y, preferiblemente, en comparación con los demás?
Gracias.
¡Hola!
ANG3110 Has mencionado el T3. ¿Podría explicar sus ventajas (cuál es el truco) y preferiblemente en comparación con los demás?
Gracias.
Es muy sencillo. Hacemos un Asesor Experto que compraría y vendería cuando la dirección del movimiento cambie al contrario. Podemos añadir un pequeño valor de umbral, de 1 a 3 puntos a las medias móviles para que no se tambaleen dentro de ellas, de lo contrario habrá muchos falsos positivos. También añadimos todo tipo de indicadores (MA, EMA, LWMA, JMA, Regresión Lineal-LR, regresión ponderada, regresión parabólica, DCT, regresión de senos, cosenos, logaritmos, familia adaptativa, VIDYA, AMA, por Std, por momentum o ángulo LR, Highest-Lowest, Parabolic, indicadores Lag, indicadores Step, cluster Neural network, etc.п., y T3. Y pásalo por el optimizador. En este experimento, el T3 da los mejores resultados. Luego viene la LWMA, y después la EMA. El resto son notablemente peores. Este experimento no es muy correcto, como encajar, pero demostrará inmediatamente, por ejemplo, que Jurik es un tramposo, un exótico. Y demostrará que determinar el estado del mercado en un momento dado es mucho más valioso que todo ese filtrado y planchado.
La T3 es esencialmente EMA tomada de sí misma seis veces seguidas y sumada según una determinada ley con factores de retardo equilibrados. Por eso tiene una suavidad tan alta.