Indice de marche aléatoire ?
Je recherche l'indice Random Walk pour MT4.
La formule originale développée par Mike Poulos utilisait 4 indicateurs : une période à court terme de 1 à 8 barres des hauts et des bas, et un indicateur à long terme de 8 à 64 barres des hauts et des bas. Toute aide est appréciée, je n'ai pas le savoir-faire pour le codage MT4. Vous trouverez ci-joint un lien vers une description de base de l'indicateur, mais sachez que la formule pour le calcul à long terme en bas de la page est incorrecte.
Lien ; http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
Merci d'avance, WilliamPouvez-vous écrire la formule originale (correcte) ?
Ou peut-être avez-vous un lien vers celle-ci ? Si oui, je pense que je peux vous aider avec cet indicateur.
Salutations
Kale
Salut Kale,
Merci d'avoir répondu.
Comme indiqué dans mon premier message, voici un lien vers la formule :
http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
mais le code pour la deuxième partie de l'indicateur est incorrect.
Le RWI est un indicateur en 2 parties, et chaque partie a un RWI haut et un RWI bas.
Le RWI court comprend le haut et le bas et utilise 1 à 8 périodes.
Le RWI long comprend le haut et le bas et utilise 8 à 64 périodes.
Vous verrez dans la partie inférieure du lien que le code ne reflète pas cela.
Ce n'est pas un indicateur difficile à coder, mais il est très long.
J'avais l'habitude d'avoir le code pour Metastock, mais il a disparu depuis longtemps.
J'ai cherché partout sur le web une formule pour MetaStock ou Tradestation mais je n'ai pas pu en trouver une.
Toute aide est appréciée, merci encore.
William
Indice de marche aléatoire
Ce fil de discussion est assez vieux et je ne suis pas un codeur mais je me demandais si quelqu'un aurait cet indicateur caché quelque part. Il existe un autre fil de discussion lancé par raff1410 mais l'indicateur n'est malheureusement pas tout à fait l'indicateur standard. Raff a pris le concept général et en a fait un système de type canal.
Il s'agit essentiellement d'un ADX dynamique qui enregistre les inefficacités dans une période de recul fixe en utilisant la moyenne de la plage réelle comme un témoin dynamique pour les événements aléatoires par rapport aux événements continus (prévisibles).
Pour une explication visuelle et une technique, veuillez vous référer à la page 286 :
L'analyse technique de A à Z ... - Google Book Search
Il s'agit de la formule du site Web suivant :
Indice de marche aléatoire
Max((Ref(HIGH,-1) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),2),-1) / 2) * Sqrt(2)),
Max((Ref(HIGH,-2) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),3),-1) / 3) * Sqrt(3)),
Max((Ref(HIGH,-3) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),4),-1) / 4) * Sqrt(4)),
Max((Ref(HIGH,-4) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),5),-1) / 5) * Sqrt(5)),
Max((Ref(HIGH,-5) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),6),-1) / 6) * Sqrt(6)),
Max((Ref(HIGH,-6) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),7),-1) / 7) * Sqrt(7)),
Max((Ref(HIGH,-7) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),8),-1) / 8) * Sqrt(8)),
(Ref(HIGH,-8) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),9),-1) / 9) * Sqrt(9)) ))) )) )) )
Et voici un autre exemple visuel mais l'explication et les paramètres ne sont pas les meilleurs :
Tour de l'investisseur/RT - Indice de marche aléatoire
Il semble relativement simple à mettre en place ; si des codeurs ont quelques minutes à perdre, les utilisations sont infinies et ce serait un bon complément à tout système. Je peux aider avec quelques explications si quelqu'un est intéressé.
Salutations,
Steve
J'ai celui-ci avec le texte suivant à l'intérieur du code :
Merci de partager Linuxser... 
Je viens de trouver quelque chose d'intéressant lié à ce sujet.
JRC Fractal Dim (indicateur).
Article/auteur : Mark Jurik, Jurik Research Jurik Research
Télécharger : Frac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTSource : Base de connaissances
Nos fils/posts de forum :
https://www.mql5.com/en/forum/178285 (indicateurs avec explication)
Je viens de trouver quelque chose d'intéressant lié à ce sujet.
CCR Fractal Dim (indicateur).
Article/auteur : Mark Jurik, Jurik Research Jurik Research
Télécharger : Frac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTSource : Base de connaissances
Nos fils/posts de forum :
https://www.mql5.com/en/forum/178285 (indicateurs avec explication)
https://www.mql5.com/en/forum/176309
https://www.mql5.com/en/forum/173009/page2Merci New Digital/Linuxser ! Je suis d'accord avec la plupart de cette citation. D'un point de vue frontal, en regardant l'indicateur tel qu'il est (comme dans le dernier lien de mon post), il n'est pas meilleur qu'un ADX. En étendant les périodes de haut/bas et en affaiblissant les périodes de haut/bas (inversement), vous avez une bien meilleure interprétation du début d'une tendance durable ou d'une secousse à court terme dans le prix.
Je l'ai vu utilisé de plusieurs façons différentes. Comme avec n'importe quel indicateur, l'interprétation est $. Le bon sens vous tiendrait à l'écart des pics de prix dont vous savez pertinemment qu'ils déstabilisent certains indicateurs.
Je viens de vérifier certains des liens que vous avez postés ici. Les idées utilisées sont quelque peu nouvelles pour moi, mais les mathématiques sont tout à fait logiques.
Les indicateurs eux-mêmes sont superbes. De la morphine pour un trader nerveux.
J'ai l'impression que ce concept est trop souvent négligé, en particulier dans le développement de systèmes de trading adaptés aux marchés à tendance et aux marchés à variation. Surtout dans le cadre du développement d'une stratégie automatisée, où de nombreuses transactions échouent à cause de signaux adaptés à des conditions de baisse ou, à l'inverse, à des conditions de hausse.
Je vais creuser davantage. Si je vois quelque chose, je le posterai.
Merci encore.
Steve
Plus d'informations sur l'indice de dimension fractale
Voici un excellent lien sur l'indice de dimension fractale de FXStreet, expliqué par un expert en la matière :
Il y a une présentation powerpoint en bas qui décrit essentiellement la théorie du chaos et comment l'appliquer sur les marchés en utilisant l'IDF.
Il le décrit essentiellement comme suit :
1.6≥FDI≥2.0 confirmera les signaux de stochastique, de RSI, de bande de Bollinger et de modèle de renversement.
1.0≤FDI≤1.4 confirmera les signaux de croisement de moyenne mobile et de schéma de continuation.
Donc, si l'IDE enregistre une valeur plus élevée, des modèles aléatoires et imprévisibles sont sur le point de se produire. Des valeurs inférieures, et le prix est plus cyclique par nature.
Après avoir expérimenté les paramètres moi-même, je trouve que des valeurs plus élevées (>1.4) indiquent un mouvement à court terme, au début d'une tendance, dans le prix (le mouvement de l'indicateur précède toujours le prix, il est donc en avance dans ce sens). Elles peuvent également signifier l'extermination d'une tendance actuelle.
Des valeurs plus faibles (<1,4) représentent un marché plus prévisible (cyclique ou suiveur de tendance), où l'évolution du prix est constante et généralement plus régulière.
L'indice n'est pas directionnel, il vous laisse donc déterminer le prochain mouvement. Mais avec des outils de base, c'est facile à faire.
Mais je suis encore en train d'expérimenter avec la période de temps. J'utilise 21, 34, 55 etc., mais j'ai remarqué que dans la présentation Powerpoint, il semble qu'un réglage beaucoup plus élevé soit utilisé. Si quelqu'un a plus d'expérience dans l'utilisation de ces outils, j'apprécierais votre contribution.
Dimension fractale et indice de désagrégation
L'indice de découpage est une autre façon de calculer la dimension fractale :
L'indice de désordre
Le choppiness est un indicateur moderne basé sur les idées de la théorie du chaos et de la géométrie fractale. Benoit Mandelbrot est la personne la plus responsable du grand intérêt pour le sujet de la géométrie fractale. Il a montré comment les fractales peuvent apparaître à de nombreux endroits différents, tant en mathématiques que dans la nature. On pouvait les trouver sous des formations de nuages, des vagues, des feuilles, des empreintes digitales et des tournesols, et ses idées ont permis d'établir un lien passionnant entre les mathématiques et la nature. Grâce à l'infographie et avec l'aide d'IBM, Mandelbrot a pu montrer comment exprimer la géométrie fractale à l'aide de l'infographie.
Figure 6 L'image classique de Mandelbrot
Alors que la plupart d'entre nous pensent qu'il n'existe que des dimensions en nombre entier, comme 1D, 2D et 3D, en géométrie fractale, il existe des dimensions fractionnaires entre les dimensions en nombre entier. Ainsi, il existe un certain nombre de dimensions fractionnaires entre une ligne 1D et un plan 2D. Les fractales sont essentiellement une mesure de la dimensionnalité d'un système ; elles sont capables d'exprimer différentes images sur la base de la nature fractionnaire de la dimension.
E. W. Dreiss, un trader basé en Australie, a eu l'idée originale d'utiliser la géométrie fractale pour mesurer l'évolution du prix d'un titre. Il a astucieusement attribué une "dimension" à un graphique de mouvement de prix. Un graphique linéaire et à tendance pourrait se voir attribuer la dimension 1, tandis qu'un graphique totalement agité et sans tendance pourrait avoir une dimension de 2. Entre ces deux valeurs, on trouve des états fractionnaires et différents degrés d'agitation. Dans la figure ci-dessous, nous avons ajouté un indicateur Choppiness avec les paramètres définis dans les Préférences. Un volet est inséré en bas du graphique et une ligne bleue est utilisée pour indiquer l'indice de choppiness le long du graphique. Si vous sélectionnez un autre titre, cette étude continuera d'exister au bas du graphique et se réajustera en fonction du nouveau titre.
Figure 7A Indicateur de choppiness
Le Choppiness Index ou CI varie entre 0 et 100, plus l'indice est élevé, plus l'action du prix est hachée et plus l'indice est bas, plus l'action du prix est tendue. Puisqu'il s'agit d'un indicateur de tendance, il a une longueur, qui définit la période de retour en arrière, ici dans l'exemple, elle est fixée à 14. Il y a deux bandes dans l'indicateur de choppiness : Inside Band Color et Outside Band Color. L'affichage n'indique qu'une seule des deux couleurs de bande, rouge si elle se trouve à l'intérieur des bandes supérieure ou inférieure et jaune si elle se trouve à l'intérieur des bandes. Les bandes peuvent être définies, mais elles sont par défaut les numéros Fibanocci de 38,20 et 61,80. Lorsque l'indicateur d'agitation est inférieur à 38.20, la bande extérieure rouge s'affiche. S'il est supérieur à 61.80, il affichera la bande intérieure jaune.
Dreiss explique la façon dont il travaille avec le CI dans un article du Technical Traders Bulletin de novembre 1991 : "Les lectures basses de l'IC correspondent étroitement à la fin de forts mouvements impulsifs à la hausse ou à la baisse, tandis que les lectures hautes se produisent après des consolidations significatives du prix." Un bon article sur le sujet du Choppiness par Gibbons Burke est paru dans Futures Magazine en octobre 1993. Vous pouvez en trouver une copie sur le Web à l'adresse http://www.quote.com/quotecom/qcharts/help.asp?option=choppiness.
Sagesse conventionnelle en matière de trading
L'indicateur Choppiness a une relation inverse à l'action du prix et une tendance est considérée comme rompue lorsque l'IC est en dessous de la ligne inférieure et s'inverse. Encore une fois, cela ne vous indique pas la direction du marché, mais donne simplement une perspective fondamentale différente sur le changement de tendance en général. Vous pouvez le voir dans la figure ci-dessus sur le côté droit du graphique où le choppiness à 14 jours d'AOL a chuté sous la couleur rouge de la bande extérieure, indiquant une tendance maximale et donc un choppiness minimal. Si vous regardez le graphique des prix, vous pouvez voir que la tendance haussière qui a commencé autour du 14 août, semble maintenant être cassée. Si d'autres signaux confirment qu'il s'agit d'un point d'inflexion, il est probable que nous nous dirigions vers une nouvelle tendance à la baisse et que ce soit le bon moment pour vendre, ou être short.
Figure 7B Préférences de l'indicateur Choppiness
L'indice de choppiness et la dimension fractale
En savoir plus sur l'indice de désordre : Mesurer l'instabilité du marché grâce au chaos. | Banque et finance > Marchés financiers et investissement de AllBusiness.com
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Je suis à la recherche de l'indice de marche aléatoire pour MT4.
La formule originale développée par Mike Poulos utilisait 4 indicateurs - une période à court terme de 1 à 8 barres des hauts et des bas, et un indicateur à long terme de 8 à 64 barres des hauts et des bas. Toute aide est appréciée, je n'ai pas le savoir-faire pour le codage MT4. Vous trouverez ci-joint un lien vers une description de base de l'indicateur, mais sachez que la formule pour le calcul à long terme en bas de la page est incorrecte.
Lien ; http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
Merci d'avance, William