Diálogo del autor. Alexander Smirnov. - página 27
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... presencia de armónicos rápidos o lentos, etc.
Si no te importa, por favor, descríbelo con más detalle, cómo lo seleccionas, usando la transformada de Fourier, Walsh, MME u otra forma. Interesuyut su estimación de cuántas oscilaciones existen al mismo tiempo y cómo estas oscilaciones fueron aisladas. Gracias.
Análisis de Fourier, DCT, o un conjunto de primeras derivadas de ma o algún MACD. Hasta ahora me resulta más fácil trabajar con derivados de ma o T3.
Fourier se utiliza mejor en relación con la Regresión Lineal. Dependiendo de la escala, los 3 armónicos máximos se ordenan, se afinan en la resonancia y, por lo general, sus proyecciones hacia adelante se disparan de forma abrumadora.
Para mí elegí T3 o LWMA, aunque en el proceso de trabajo posterior en el sistema de análisis se hizo menos crítico qué algoritmo utilizar - depende de la forma del mercado, el número de oscilaciones, la relación de las ondas hacia adelante y hacia atrás, el ángulo de la pendiente de la tendencia o su casi ausencia, la presencia de armónicos rápidos o lentos, etc.
... el análisis de Fourier, el DCT, o un conjunto de primeras derivadas de ma-shares o algún MACD. Hasta ahora me resulta más fácil trabajar con derivados de ma o T3. Es mejor utilizar Fourier en relación con la regresión lineal. En función de la escala, los 3 armónicos máximos se ordenan, se afinan en resonancia y, por regla general, sus proyecciones hacia delante se disparan de forma abrumadora.
¿Y cómo se usan los mashups derivados, tal vez la regresión de lin es también una opción aquí? ¿Hasta dónde has llegado puramente en esta dirección? ¿O es sólo una parte del sistema que también incluye el análisis de ondas de una forma u otra (al menos en combinación con un análisis primitivo del movimiento de los extremos locales de los precios)?
¡Hola!
Es muy interesante conocer la opinión de la manada.
Se ha publicado un artículo en la página 14 https://forum.mql4.com/ru/10446/page14 sobre los filtros de seguimiento óptimos de John Ehlers . Me ha impresionado y parece que se parece.
Aunque el material es tan antiguo como el mundo, no ha perdido su relevancia, según mi opinión. Los autores del artículo afirman:
La OTF utiliza en sus cálculos los máximos y mínimos de las barras, además del precio de cierre. 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). No sólo facilita su uso, sino que permite captar y comprender su esencia más rápidamente.
¿No es el Fourier simétrico (a lo largo del eje vertical) con respecto a la historia, entonces tratando de limitarlo a 3 armónicos... - ¿cuál es en la práctica ese % de "la inmensa mayoría de los casos" y cuál es el retraso/descarga?
¿Y cómo se usan los mashups derivados, tal vez la regresión de lin es también una opción aquí? ¿Hasta dónde has llegado puramente en esta dirección? ¿O es sólo una parte del sistema que también incluye el análisis de ondas de una forma u otra (al menos en combinación con un análisis primitivo del movimiento de los extremos locales de los precios)?
La cuestión es que la Fourier es simétrica, mientras que el mercado está sesgado la mayor parte del tiempo, y entonces las partes izquierda y derecha no se correlacionan bien con la señal. Y cuando la regresión se construye primero, y los armónicos y su suma se calculan a partir de los datos alrededor o en relación con ella, sus períodos coinciden con mayor precisión con la señal real.
La de arriba muestra un sencillo de la suma de 3 armónicos. Cada uno de ellos tiene su propia manifestación. Pero puedes calcular más armónicos 7-12 y ordenarlos por amplitud, eligiendo los 3 máximos. Generalmente, si está bien afinado en resonancia con el mínimo SPR, el porcentaje de puntos de giro coincidentes es muy alto, no he calculado las estadísticas, entre el 70-80% a ojo. Todavía no he llegado a automatizarlo, no tengo tiempo para hacerlo todo a la vez.
Las derivadas de ma se toman así: supongamos que tenemos periodo - p, entonces introduzcamos el coeficiente de la derivada, digamos, k=0,3 y desplazemos psm = k*p; y restemos el valor desplazado del valor medio actual, dma[i] = ma[i] - ma[i+psm];
Hasta ahora, las alturas se han alcanzado en el probador, y esto no es un indicador. En 2 años he sacado la cifra de 10000 del depósito, que es muchas veces superior a lo que he visto en otros, así que qué más da, es un acierto.
En estos momentos estoy trabajando en un sistema de análisis.
La cuestión es que la Fourier es simétrica, mientras que el mercado está sesgado la mayor parte del tiempo, y entonces las partes izquierda y derecha no se correlacionan bien con la señal. Pero cuando la regresión se construye primero, y los armónicos y su suma se calculan a partir de los datos alrededor o en relación con ellos, entonces sus periodos coinciden con mayor precisión con la señal real.
En general, si está bien afinado con un mínimo de SPR, el porcentaje de coincidencia de puntos de giro es muy grande, no importa cuántas veces haya comprobado las estadísticas, entre el 70-80% a simple vista. Todavía no he llegado a automatizarlo, no tengo tiempo para hacerlo todo a la vez.
Hasta ahora, las alturas se han alcanzado en el probador, y esto no es un indicador. Pues bien, en 2 años he conseguido 10000 de depo, una cifra muchas veces superior a la que he visto en otros, así que qué más da, es un acierto.
No, Korey, LWMA aparece como Linear Weighted MA.
En este indicador todo cambia, es interesante jugar, así que lo hice y puse METODa=4))