Dialogue de l'auteur. Alexander Smirnov. - page 3
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2 khorosh: L'indicateur est en effet tout à fait décent, mais je n'ai toujours pas trouvé une méthode de paramétrage(méthode de lissage), dans laquelle il est par tous les paramètres meilleur que Djuric : il est presque toujours trop fréquent (fluctuant) sur les flux, bien que parfois plus rapide sur les sauts. On obtient quelque chose de proche de Djuric à la méthode=1.
Il semble que Djuric ait vraiment réalisé un très bon filtre adaptatif.
LeoV, merci. Il existe des différences, mais elles sont vraiment très faibles. Et l'image affichée dans le texte explicatif correspond probablement à une très grande valeur de la période de lissage (fort décalage).
2 khorosh: L'indicateur est en effet tout à fait décent, mais je n'ai toujours pas trouvé une méthode de paramétrage (méthode de lissage), dans laquelle il est par tous les paramètres meilleur que Djuric : il est presque toujours trop fréquent (fluctuant) sur les flux, bien que parfois plus rapide sur les sauts. On obtient quelque chose de proche de Djuric à la méthode=1.
On dirait que Dzurik a vraiment fabriqué un très bon filtre adaptatif.
Je suis un peu surpris de vous entendre dire cela, mathématicien (parce que la plupart des gens croiraient votre affirmation). Réponse à la question : qu'est-ce qui est le plus adaptatif ? Comment mesurez-vous la qualité = chiffre et comment la calculez-vous ?
Donnez-moi la formule de ce à quoi un TF doit s'adapter, alors je peux faire un TF vraiment adaptatif et vous le donner. (Juric serait pire, je pense).
LeoV, merci. Il existe des différences, mais elles sont vraiment très faibles. Et l'image affichée dans le texte explicatif correspond probablement à une très grande valeur de la période de lissage (fort décalage).
LeoV, n'est-il pas trop difficile de comparer visuellement legal et http://codebase. mql4.com/fr/1356, qui porte le même nom ? Ou est-ce que le légal est pour Omega ?
Ici - deux photos. Période 14, phase 0. Très similaire, d'ailleurs. Bon algorithme pour MT4. Je peux l'afficher avec une autre période, si vous voulez.
J'ai décidé d'ajouter ma propre photo
Il existe un JMA adaptatif. Et à l'intersection du JMA ordinaire et du JMA adaptatif, vous pouvez déjà y travailler. Je viens de le découvrir avec surprise. .... Tous ont une période de 14 ans. Adaptive varie de 14 à 48.
J'ai peut-être été trop hâtif en ce qui concerne l'adaptabilité, car je n'ai pas une bonne idée de ce qu'elle est réellement. Je pense qu'il s'agit simplement de la possibilité de modifier l'algorithme de calcul en fonction des conditions actuelles (activité latérale ou tendance). Différentes muwings adaptatives appliquent différents critères de "flat/trend" - dimension fractale, volatilité, etc.
Djuric a quatre exigences auxquelles son filtre doit répondre :
1. Délai minimum entre le signal et le prix, sinon les déclenchements sont tardifs.
2. Dépassement minimum, sinon la MA produit de faux niveaux de prix.
3 Dépassement minimum, sinon on perd du temps à attendre la convergence.
4. Une douceur maximale, sauf lorsque le prix atteint un nouveau niveau.
Traduction :
1. Délai minimum entre le signal et le prix, sinon le signal arrive trop tard.
2. Chevauchement minimum [quelque chose comme le phénomène de Gibbs - Mathématiques] ; sinon la MA produit de faux niveaux de prix.
3. Un "underlap" minimum ; sinon, on perd du temps jusqu'à ce que le signal converge avec le prix.
4. Une fluidité maximale - sauf pour les écarts de prix.
Juric & Co. ont brillamment résolu le problème et l'ont montré sur de nombreux exemples (vous n'avez même pas besoin de comprendre l'anglais, Prival: tout est expliqué au niveau d'une bonne bande dessinée avec des images vivantes). Bien entendu, cela ne signifie pas que son filtre peut être appliqué sans ménagement pour remplacer les muwings. Les réactions des utilisateurs ravis soulignent à plusieurs reprises que les signaux ne doivent être utilisés que dans un certain contexte. Mais même avec l'utilisation la plus brutale ("deux muwings"), il y a toujours moins de faux signaux.
Félicitations à vous, Prival, pour avoir résolu le redoutable problème pratique du Kalman pour le traitement des informations radar, également très bruyantes. Mais nous essayons maintenant de comprendre exactement pourquoi l'AGC est si douée pour les données du marché.
Je tiens à répéter qu'aucun filtre adaptatif parfait et artificiel, comme un muvinge aux caractéristiques parfaites, ne résoudra à lui seul le problème de la création d'une stratégie robuste. Le problème est plus profond que cela ; vous le savez grâce à notre correspondance privée.
C'est très simple. L'indicateur a 2 entrées. L'un - pour Close, l'autre - pour un indicateur qui montre la tendance de type ADX (ou tout autre) et deux paramètres - période minimale et maximale. Période minimale - à ADX minimum, maximale - à ADX maximum. C'est à peu près tout.
LeoV
La question est un peu plus profonde. Afin de répondre à cette question, un indicateur est plus adaptatif qu'un autre. Vous devez savoir à quoi il doit s'adapter.
Si nous parlons simplement du prix. Le plus précis (pas de décalage, pas de tremblement, etc.) est Close[0]. Mais ce n'est pas bon. Nous devons supprimer ce qui nous empêche de trouver la bonne direction (le bruit). Et afin de répondre à cette question de manière correcte et précise (d'un point de vue mathématique). Il est nécessaire de répondre à la question de savoir ce qu'est le bruit et ce qu'est le signal. Ce n'est qu'alors que l'on peut dire qu'un indicateur s'adapte mieux à la composante utile (signal) qui fait bouger le marché.
Et il n'est pas très difficile pour un bon spécialiste DSP de faire un indicateur optimal+adaptatif pour un signal (modèles) que Djuric cite comme preuve.
LeoV
La question est un peu plus profonde. Afin de répondre à cette question, un indicateur est plus adaptatif qu'un autre. Vous devez savoir à quoi il doit s'adapter.
Elle s'adapte, bien sûr, à la tendance. Plus la tendance est "importante et forte", plus la période de la JMA est longue. Et ceci, comme je le comprends, est correct. . .
Voici un modèle un peu idiot pour vous, Prival: si l'on considère les retours (incréments du signal), le signal est nul, le bruit est un processus aléatoire avec un p.d.f. de type distribution de Cauchy et un ACF, que vous connaissez empiriquement. Il n'y a pas d'erreurs de mesure et de quantification. Bien sûr, le prix résultant de l'intégration sautera autour du gain attendu, car les queues sont très épaisses et dépendantes.
Le modèle est extrêmement rigide, peut-être même plus dur que le marché lui-même. Mais si votre filtre fonctionne sur un tel modèle, il fonctionnera partout.
P.S. A propos, Djuric a fait une suggestion : si l'un de ceux qui ont acheté sa création fournit un filtre qui fonctionne mieux que le sien sur les données de Cauchy (selon les quatre critères énumérés ci-dessus), il rendra en quelque sorte l'argent. Et ce n'est qu'une allusion sans ambiguïté au modèle de bruit, dont il s'est lui-même inspiré.