Stratégies de trading basées sur les filtres numériques - page 38
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Réponse
Salut,
"Question à Simba. Vous avez essayé de faire un oscillateur composite je crois. Quelle était l'idée concernant le poids des différents TF dans cet oscillateur ?"
La première étape ne comprenait que les cycles d1,à la fin du fil de discussion lorsque les indicateurs composites mtf ont été postés au fil de discussion j'ai essayé de développer un composite des cycles DOMINANTS pour chaque timeframeW1 à m1...si vous essayez de le visualiser,le composite devrait être attaché au tf le plus bas,donc,à m1.
Ce n`était pas utile pour le trading pratique, je ne sais pas si c`est à cause de la plateforme mt4 ou parce que vraiment nous additionnions des poires avec des pommes, mais les cycles composites n`étaient pas tradables...donc, j`ai juste fini par essayer h4+h1...aussi sans succès...donc, je n`ai rien posté à ce sujet.
La solution était d'utiliser l'indicateur mtf afin d'avoir, dans un graphique h1 le cycle dominant h4, en tant que mtf, et le cycle dominant h1 en tant que standalone.
Je crois que chaque timeframe a des cycles dominants différents, et, même si certains d'entre eux sont harmoniques, ils ne le sont pas tous... donc, vous devez analyser chaque timeframe, IMHO, Goertzel est le meilleur pour des résultats rapides, sales et pratiques en temps réel.
Votre exposant de Hurst, je vais le vérifier, j'ai essayé et testé de nombreuses modifications de Hurst et de FDI (FDI=2-H), et franchement, je n'en ai jamais trouvé un qui fonctionnait comme un bon filtre avec mes cycles, ce que j'ai trouvé utile, ce sont les indicateurs de volatilité, en particulier le vix synthétique, puisque les sommets du vix coïncident généralement avec les creux du cycle et vice versa pour les sommets du vix et les sommets du cycle, en utilisant Goertzel, vous pouvez déterminer une période robuste (généralement 20 à 30 périodes fonctionnent le mieux pour la plupart des délais) pour le vix en l'adaptant au cycle ou au demi-cycle.
Je suis toujours intéressé par l'idée d'un composite à plusieurs horizons temporels, si nous pouvons résoudre son "problème apparent de visualisation de graphique", donc, si vous avez des idées s'il vous plaît dites-le.
Salutations
Simba
Salut Simba,
Vous avez écrit
1-MESA n'est pas très bon pour les données bruyantes, donc, soit on l'utilise avec un filtre S/N, comme le volatimètre de Damiani, soit on l'utilise sur des données lissées ou on s'expose à de mauvaises surprises.
J'ai donc fait un test du Volatmètre de Damiani. Je lui ai appliqué un bruit de gauss pour qu'il ne montre aucun signal. Voir ci-dessous. Il montre un total b.s. beaucoup de signal vert
au-dessus du gris.
J'ai vérifié le code et ce qu'il montre est le suivant
ATR(1) STD(1)
------- - -------
ATR(2) STD(2)
Donc une sorte de changement d'amplitude ou de volatilité mais on ne sait pas si c'est à cause d'un changement d'amplitude du signal ou du bruit.
du changement d'amplitude du signal ou de l'amplitude du bruit.... donc cela n'a rien à voir avec le rapport S/N.
Si vous avez encore le document Dickey-Fuller sur votre PC, pouvez-vous le poster ici. Il a disparu du lien dans FF (ainsi que la feuille Excel).
KrzysztofKrzysztof,
J'ai écrit que je préfère Goertzel pour travailler avec des données bruyantes, c'est ce que je fais, et je fais d'autres choses aussi comme lisser les données d'abord avant de les passer à travers le dfg... Je n'utilise pas l'indicateur de Damiani, j'ai juste dit que vous deviez utiliser un filtre S/N, si c'était votre choix, ou lisser les données, ou, etc, etc... J'ai mentionné Damiani parce que je sais qu'il a été étudié, comme un filtre S/N, à plusieurs fils sur ce forum, et il est un trader dont je respecte le travail...
Je trouve vos messages extrêmement perspicaces et intéressants, alors, s'il vous plaît, ne prenez pas mes mots hors contexte, je n'ai ni le temps ni la volonté de discuter de questions mineures, mon point principal était que vous ne devriez pas travailler avec des données brutes à moins que vous utilisez Goertzel, et que si vous voulez utiliser Mesa vous devriez au moins lisser les données ou /et utiliser un filtre S/N ... Je n'étais pas colporter l'indicateur de Damiani, alors, pourquoi avez-vous mis l'accent sur elle est intéressant pour dire le moins.
Si vous voulez étendre vos contributions déjà remarquables au fil de discussion, s'il vous plaît soyez gentil de faire le même exercice que vous avez fait avec Damiani`s, avec plusieurs autres options que nous pourrions utiliser pour filtrer le bruit... Je suis spécifiquement intéressé par le vix synthétique, votre indicateur Hurst ou tout autre que vous pourriez trouver intéressant, je ne sais pas, probablement un discriminateur homodyne aussi ?
Désolé, je n`ai pas la feuille d`excel sur mon PC, et je ne l`ai pas non plus supprimée du fil de discussion FF... vous pouvez vérifier sur le "bouton pièces jointes" - partie supérieure droite du fil de discussion, sur FF, si elle n`est pas là, je suis perdu, vous pouvez demander à Clahn, puisque lui aussi a posté une feuille d`excel, ou vous pouvez demander à l`administration de CB ou FF pourquoi ils ont supprimé les pièces jointes.
La cause des cycles : Qu'est-ce qui provoque un comportement cyclique dans le moneyflow ? qu'est-ce qui provoque un comportement cyclique chez les investisseurs ,les traders et les spéculateurs ? pourquoi est-ce le cas à TOUTES les échelles de temps ? je connais beaucoup de gens qui s'intéressent aux cycles, mais peu d'entre eux se demandent même ce qui provoque les cycles...Qu'est-ce qui cause le cycle de 56 barres présent sur GBPUSD et GBPJPY à la fois aux échelles de temps h1 et h4 ?... Il apparaît, puis disparaît, puis réapparaît... mais il est là. Oh, oui, vous pouvez le voir comme 55 ou 57 ou toute autre période similaire à 56... mais c'est le même cycle et il est 4x(bon choix de mots
)harmonique.
En passant, vous avez peut-être prouvé que l'indicateur de Damiani est faux... mais il était un très bon trader et a obtenu des résultats exceptionnels avec lui, vous savez, la plupart du temps ce n'est pas l'outil, c'est l'utilisateur.
"Au début du Japon, on utilisait des lanternes en bambou et en papier avec des bougies à l'intérieur. Un aveugle, qui rendait visite à un ami un soir, s'est vu offrir une lanterne à emporter chez lui.
"Je n'ai pas besoin de lanterne", a-t-il répondu. "L'obscurité ou la lumière, c'est la même chose pour moi."
"Je sais que tu n'as pas besoin de lanterne pour trouver ton chemin", répondit son ami, "mais si tu n'en as pas, quelqu'un d'autre pourrait te croiser. Tu dois donc la prendre."
L'aveugle se mit en route avec la lanterne et avant qu'il ne soit allé bien loin, quelqu'un lui tomba dessus.
"Fais attention où tu vas !" s'exclama-t-il à l'étranger. "Tu ne vois pas cette lanterne ?"
"Ta bougie s'est éteinte, mon frère", répondit l'étranger."
Meilleures salutations
Simba
bruit gaussien
Pourriez-vous lancer le premier exposant sur votre soi-disant bruit gaussien ?... juste à partir d'une inspection visuelle, il semble évident qu'il présente un comportement cyclique... l'antipersistance est présente ici... Et Damiani bs a cloué 7 des 8 signaux qu'il a donné pour votre soi-disant bruit gaussien... surprenant.
Analyse de différents spectres
Bonjour,
Je crois que les résultats de MESA étaient vos entrées. Tout d'abord, je ne sais pas s'il est possible d'utiliser MESA pour des séries non stationnaires (fréquence changeante). Je n'ai pas fait de test, sauf celui que j'ai publié ici, où le signal était composé de 300 barres de bruit gauss et de 300 barres de signal stationnaire avec bruit. Il s'agissait donc d'une série de bruit + stationnaire, et dans ce cas, les résultats étaient déjà faux.
Il est certain qu'il n'est pas possible d'utiliser la FFT pour cela, seule la transformée en ondelettes fonctionne bien pour les signaux non stationnaires. Pour utiliser la FFT, il est nécessaire d'utiliser une fonction fenêtre et il est supposé qu'à l'intérieur de la fenêtre les données sont stationnaires et que nous n'aurons pas d'information décrivant comment la fréquence change dans le temps.
Voici un exemple de tentative d'utilisation de la DFT pour l'analyse des actions.
DFT d'une série temporelle non stationnaire
Ce site décrit en détail l'application des ondelettes aux séries financières. Il contient également un chapitre sur la composante de Hurst.
Voici un autre très bon tutoriel où la DFT et les ondelettes sont décrites et comparées pas à pas.
et comparées étape par étape.
INDEX DE LA SÉRIE DE TUTORIELS SUR LA TRANSFORMÉE EN ONDELETTES PAR ROBI POLIKAR
Nous avons donc affaire à des séries de fréquences non stationnaires et changeantes qui sont très probablement non continues avec des données aléatoires entre les deux. Dans ce cas, prendre la mesure de la TF haute en premier introduit des erreurs à cause du faible nombre d'échantillons. Voir ceci.
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page6
Ensuite, nous avons une grande chance d'avoir des données aléatoires entre les deux, dont l'influence sur cette mesure est inconnue pour moi.
Je pense donc qu'il est nécessaire d'aborder ce problème étape par étape et de trouver la méthode qui signalera d'abord le caractère aléatoire du marché (exposant de Hurst ou mesure et filtre du bruit), puis d'analyser les données dont nous sommes sûrs qu'elles ne sont pas aléatoires, par exemple par le trasform inverse des ondelettes.
L'autre approche est celle d'Ehler qui utilise la FFT avec une fenêtre pour, je crois, les tendances à court terme.
les tendances à court terme. Voir pièce jointe.
Krzysztof
bruit gaussien
Pour générer les signaux, j'ai utilisé Sigview, puis je les ai lissés avec 15sma.
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page7
J'ai déjà utilisé l'outil Hurst avec un bruit gaussien et j'ai obtenu des résultats similaires. Voici une vue du panneau pour générer des signaux.
Krzysztof
FFTs du bruit et du signal avec bruit
et ici comparaison des FFTs du bruit et du signal avec le bruit. Dans le deuxième cas, 2 pics clairs, les mêmes que dans les DFs MESA avec une amplitude de 0.4 et 0.54. Le bruit pur
Le bruit pur a un pic de 0,22. C'est peut-être la raison pour laquelle l'outil Hurst montre quelque chose.
Krzysztof
Bonjour,
Je crois que les résultats de MESA étaient vos entrées. D'abord, je ne sais pas s'il est possible d'utiliser MESA pour des séries non stationnaires (changeant de fréquence). Je n'ai pas fait de test, sauf celui que j'ai publié ici, où le signal était composé de 300 barres de bruit gauss et de 300 barres de signal stationnaire avec bruit. Il s'agissait donc d'une série de bruit + stationnaire, et dans ce cas, les résultats étaient déjà faux.
Il est certain qu'il n'est pas possible d'utiliser la FFT pour cela, seule la transformée en ondelettes fonctionne bien pour les signaux non stationnaires. Pour utiliser la FFT, il est nécessaire d'utiliser une fonction fenêtre et il est supposé qu'à l'intérieur de la fenêtre les données sont stationnaires et que nous n'aurons pas d'information décrivant comment la fréquence change dans le temps.
Voici un exemple de tentative d'utilisation de la DFT pour l'analyse des actions.
DFT d'une série temporelle non stationnaire
Ce site décrit en détail l'application des ondelettes aux séries financières. Il contient également un chapitre sur la composante de Hurst.
Voici un autre très bon tutoriel où la DFT et les ondelettes sont décrites et comparées pas à pas.
et comparées étape par étape.
INDEX DE LA SÉRIE DE TUTORIELS SUR LA TRANSFORMÉE EN ONDELETTES PAR ROBI POLIKAR
Nous avons donc affaire à des séries de fréquences non stationnaires et changeantes qui sont très probablement non continues avec des données aléatoires entre les deux. Dans ce cas, prendre la mesure de la TF haute en premier introduit des erreurs à cause du faible nombre d'échantillons. Voir ceci.
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page6
Ensuite, nous avons une grande chance d'avoir des données aléatoires entre les deux, dont l'influence sur cette mesure est inconnue pour moi.
Je pense donc qu'il est nécessaire d'aborder ce problème étape par étape et de trouver la méthode qui signalera d'abord le caractère aléatoire du marché (exposant de Hurst ou mesure et filtre du bruit), puis d'analyser les données dont nous sommes sûrs qu'elles ne sont pas aléatoires, par exemple par le trasform inverse des ondelettes.
L'autre approche est celle d'Ehler qui utilise la FFT avec une fenêtre pour, je crois, les tendances à court terme.
les tendances à court terme. Voir pièce jointe.
Krzysztof"Je crois donc qu'il est nécessaire d'aborder ce problème étape par étape et de trouver d'abord la méthode qui signalera le caractère aléatoire du marché (exposant de Hurst ou mesure et filtre du bruit), puis d'analyser les données dont nous sommes sûrs qu'elles ne sont pas aléatoires, par exemple en utilisant la forme inverse des ondelettes."
Oui, je suis d'accord avec vous en ce qui concerne le bruit, c'est la voie optimale...en ce qui concerne les ondelettes, elles se repeignent, j'ai utilisé l'ondelette foretrade pendant plus d'un an en testant des données dans des xls et elles se repeignent, de même que pour le SSA bien qu'elles soient bien meilleures que la DFT qui ne vaut pas un clou pour des données bruyantes non stationnaires...IMO
J'aimerais vraiment en savoir plus sur la façon dont vous utilisez votre exposant de Hurst.
Salutations
Simba
Pour générer les signaux, j'ai utilisé Sigview, puis je les ai lissés avec 15sma.
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page7
J'ai déjà utilisé l'outil Hurst contre un bruit gaussien et obtenu des résultats similaires. Voici une vue du panneau pour générer des signaux.
KrzysztofPourriez-vous afficher les résultats similaires de l'outil Hurst, en indiquant exactement ce qu'ils étaient ? Qu'est-ce qu'il vous a dit à propos du bruit gaussien ? Le sma15 lisse a-t-il affecté les résultats ?
Salutations
Simba
et ici comparaison des FFTs du bruit et du signal avec le bruit. Dans le deuxième cas, 2 pics clairs, les mêmes que dans DFs MESA avec une amplitude de 0.4 et 0.54. Pure
Le bruit a un pic 0.22. C'est peut-être la raison pour laquelle l'outil Hurst montre quelque chose.
KrzysztofLe pic de bruit 0.22 a une fréquence d'environ 0.025 hz...donc, environ 40 périodes...pourquoi ?Méthode de lissage?
Résultats de Hurst pour le bruit gauss
Ne me demandez pas pourquoi ça se présente comme ça. Il est évident que le lissage du bruit gauss a changé
résultats. Pour un bruit de Gauss clair, seul l'estimateur de Whittle montre exactement 0,5, mais les autres sont proches.
Je vais essayer les indicateurs d'ondelettes de ce site, mais je pense que vous êtes d'accord pour dire que le plus important est de savoir quand on joue à la roulette et quand on fait vraiment du trading.
/Krzysztof