Todos los indicadores de John Ehlers... - página 64
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Periodograma de autocorrelación del libro de John Ehlers
autocorrelación_periodograma.mq4
Indicador de convolución. Los penachos rojos significan tendencia a la baja, los penachos verdes significan tendencia al alza. Me pareció más fácil codificar cuando el color se interpola entre el rojo y el verde usando hsl. En el libro de Ehlers el fondo es negro.
convolution_indicator.mq4
Transformación de Fisher de los precios normalizados
Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),
Activación = Fisher, donde
V = (2/3)*((Precio-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0,5+V),
MinPr, MaxPr - precios mínimo y máximo en el rango de (i-Lenght+1) a (i),
Log - logaritmo natural.ftnp.mq4
Transformada de Fisher de los precios normalizadosftnp.mq4
Muy bien. Oye, me parece que tienes que hacer clic en la pestaña "común" y ajustar los valores mínimos y máximos fijos para evitar que parezca una línea recta. Esto creo que es debido al suavizado inicial donde los valores pueden ser un poco raros. ¿Se pueden eliminar de alguna manera los primeros 100 cálculos de la pantalla?
Editar - ajustar min a ser -4, max +4, y en general está bien. También recomendaría aumentar la longitud de la predeterminada 10 a tal vez 26. Concuerda bien con las características de la distribución de probabilidad normal, que es de lo que trata la transformada de Fisher. Volveré a esto después de pensar un poco.
Muy bien. Oye, me parece que tienes que hacer clic en la pestaña "común" y ajustar los valores mínimos y máximos fijos para evitar que parezca una línea recta. Esto creo que es debido al suavizado inicial donde los valores pueden ser un poco raros. ¿Se pueden eliminar de alguna manera los primeros 100 cálculos de la pantalla? Editar - ajustar el mínimo para que sea -4, el máximo +4, y en general está bien. También recomendaría aumentar la longitud de la predeterminada 10 a tal vez 26. Concuerda bien con las características de la distribución de probabilidad normal, que es de lo que trata la transformada de Fisher. Volveré sobre esto después de pensar un poco.
Lloyd_au
Aquí hay una versión que no tiene ese problema de escala : ftnp_1.01.mq4
Diferentes métodos para calcular los periodos del ciclo dominante
Hola,
mientras tanto estoy un poco confundido con las ventajas/desventajas de los diferentes métodos para determinar el período del ciclo dominante. Además todavía no está claro si los diferentes métodos determinan todos el mismo periodo de CC. Mientras tanto, tenemos al menos
- Transformación de Hilbert (que parece ser el primer algo)
- El Centro de Gravedad (de Skinning the Cat)
- Enfoque de Transformación Discreta de Fourier (del libro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Enfoque de filtro de paso de banda superpuesto (del libro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Enfoque del Periodograma de Autocorrelación (del libro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders" - es el favorito de Ehlers en este momento)
Ehlers afirma que el periodograma de autocorrelación es el enfoque superior porque la medición tiene menos latencia, tiene un rango más amplio de oscilaciones de amplitud, no requiere el promedio histórico y no requiere la compensación de la dilatación del espectro.
Entonces, ¿cuál es su opinión sobre qué método es el mejor/correcto?
Tal vez sea una buena idea programar los diferentes métodos dentro de un indicador de período de CC para ver las diferencias.
Hola a todos,
Tengo que revisar mi publicación. Tenemos que diferenciar entre los métodos de análisis del espectro y la determinación del ciclo dominante (DC).
Los métodos de CC son hasta ahora sólo
- Transformación de Hilbert (que parece ser el primer método)
- El Centro de Gravedad, utilizado por Ehlers para extraer el CC de un espectro predeterminado.
- ¿Hay más? Por ejemplo, existen varios algoritmos de selección de picos del espectro.
Como métodos de determinación del espectro tenemos
- Enfoque de transformación discreta de Fourier (del libro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Enfoque de filtro de paso de banda superpuesto (del libro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Enfoque del Periodograma de Autocorrelación (del libro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Método MESA; una primera implementación del espectro fue realizada por richcap's mesavsgdft.pdfR-MESA-Instant_Spectrumv.1.2junto con la biblioteca R-MESA. Al menos en su último libro "Cycle Analytics for Traders" Ehlers no consideró el espectro de MESA como la cuarta alternativa para la generación del espectro, por lo que sea.
- Goertzel calc. (ver Advanced Cycle Analysis) . A Ehlers obviamente no le gusta este gran método por la razón que sea. Al menos Meyers afirma que Goertzel es un método superior frente a MESA (ver ) .
- También se menciona a menudo la FFT, pero para la determinación del espectro parece que se prefieren los métodos anteriores.
Boxter - Ehlers ha abandonado efectivamente todo lo anterior a su último libro sobre la medición de la CC. Lo dijo en una presentación hace algún tiempo, posiblemente bastante reciente, que está disponible en Powerpoint. Lo siento, no tengo el enlace, pero debe estar en algún lugar de Stockspotter.com.
Me tomo las mediciones de los ciclos con un grano de sal. Porque, en un momento dado, hay docenas de ciclos sucediendo simultáneamente. Él mismo lo admite en alguna parte, tal vez en otro contexto, cuando sugiere construir un banco de filtros de paso de banda (¿cuchillo del ejército suizo?). Yo lo he hecho, y todos los ciclos se ajustan muy bien al período en el que están sintonizados. En general.
En Excel, utilizando 6.000 puntos de datos, puedo hacer que cada filtro de paso de banda promedie el período de tiempo exacto al que está sintonizado - y experimenté utilizando unos 20 - desde 16 días hasta 36. ¿No le parece a nadie que esto sea un poco extraño? Lo probé con un montón de monedas, todas ellas desde 1990 aproximadamente, y el resultado fue el mismo.
Ahora adopto el enfoque de Jurik para los indicadores adaptables - una forma pura de medir la dimensión fractal, que Ehlers obtiene matemáticamente mal. Un enfoque mucho mejor es el de Sevcik que es lo que hizo Jurik. Puede parecer complicado, pero hey, me las arreglé para codificar en Metastock que es bastante fácil de entender, aunque torpe. Si quieres te puedo facilitar el código.
Jean-Phillipe ha proporcionado una versión de MT4 en el enlace de abajo - en algún lugar, usted podría tener que buscar un poco, y hay un par de versiones. Pero no se puede usar simplemente para hacer indicadores adaptativos, por lo que me he rascado un poco la cabeza para codificarlo tanto en Excel como en Metastock. Tengo una aversión a Tradestation.
Oops, el enlace no funcionó - lo siento. Soy novato.
Ahora adopto el enfoque de Jurik para los indicadores adaptables - una forma pura de medir la dimensión fractal, que Ehlers se equivoca matemáticamente.
FYI: se dice que alguien en este foro en algún lugar declaró que Ehlers tiene su propia fórmula unqiue para el cálculo de la FD, inédita al público. También hace un tiempo Ehlers parecía preferir los filtros de paso de banda, pero ahora parece preferir el Periodograma de Autocorrelación como dice Boxter.
Wintersky