Tous les indicateurs de John Ehlers... - page 64
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Périodogramme d'autocorrélation tiré du livre de John Ehlers
autocorrelation_periodogramme.mq4
Indicateur de convolution. Les panaches rouges indiquent une tendance à la baisse, les panaches verts une tendance à la hausse. J'ai trouvé plus facile de coder lorsque la couleur interpole entre le rouge et le vert en utilisant hsl. Dans le livre d'Ehlers, le fond est noir.
convolution_indicator.mq4
Transformée de Fisher des prix normalisés
Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),
Déclencheur = Fisher, où
V = (2/3)*((Prix-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0,5+V),
MinPr, MaxPr - prix minimum et maximum dans la plage de (i-Lenght+1) à (i),
Log - logarithme naturel.ftnp.mq4
Transformée de Fisher des prix normalisésftnp.mq4
Joli ! Hey, je trouve qu'il faut cliquer sur l'onglet "commun" et ajuster les valeurs minimales et maximales fixes pour éviter que ça ressemble à une ligne droite. Je pense que cela est dû au lissage initial où les valeurs peuvent être un peu bizarres. Les 100 premiers calculs peuvent-ils être supprimés de l'affichage ?
Editer - ajuster min pour être -4, max +4, et c'est généralement bien. Je recommanderais également d'augmenter la longueur de la valeur par défaut de 10 à peut-être 26. Cela correspond bien aux caractéristiques de la distribution de probabilité normale, ce qui est le but de la transformation de Fisher. J'y reviendrai après avoir réfléchi un peu.
Joli ! Hey, je trouve que vous devez cliquer sur l'onglet "commun" et ajuster les valeurs minimales et maximales fixes pour éviter que cela ressemble à une ligne droite. Je pense que c'est dû au lissage initial où les valeurs peuvent être un peu bizarres. Les 100 premiers calculs peuvent-ils être supprimés de l'affichage ? Modifier - ajuster le minimum à -4, le maximum à +4, et c'est généralement bien. Je recommanderais également d'augmenter la longueur de la valeur par défaut de 10 à peut-être 26. Cela correspond bien aux caractéristiques de la distribution de probabilité normale, ce qui est le but de la transformation de Fisher. Je reviendrai sur ce sujet après avoir réfléchi un peu.
Lloyd_au
Voici une version qui n'a pas ce problème d'échelle : ftnp_1.01.mq4
Différentes méthodes de calcul des périodes de cycles dominants
Bonjour,
Entre-temps, je suis un peu confus quant aux avantages/désavantages des différentes méthodes pour déterminer la période du cycle dominant. De plus, il n'est pas encore clair si les différentes méthodes déterminent toutes la même période de DC. Entre-temps, nous avons au moins
- La transformation de Hilbert (qui semble être le premier algo)
- L'algo du centre de gravité (de Skinning the Cat)
- Approche de la transformation de Fourier discrète (du livre d'Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Approche du filtre passe-bande superposé (du livre d'Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Approche du périodogramme d'autocorrélation (du livre d'Ehlers "Cycle Analytics for Traders" - c'est la préférée d'Ehlers en ce moment)
Ehlers affirme que le périodogramme d'autocorrélation est l'approche supérieure parce que la mesure a moins de latence, a une plus grande plage de variations d'amplitude, ne nécessite pas de moyenne historique, et ne nécessite pas de compensation de la dilatation du spectre.
Alors, quelle est votre opinion sur la méthode la meilleure/la plus correcte ?
C'est peut-être une bonne idée de programmer les différentes méthodes dans un indicateur de période DC pour voir les différences.
Bonjour à tous,
Je dois réviser mon message. Nous devons faire la différence entre les méthodes d'analyse du spectre et la détermination du cycle dominant (DC).
Les méthodes de DC sont pour l'instant uniquement
- Transformation de Hilbert (qui semble être le premier algo)
- Algo du centre de gravité ; celui-ci est utilisé par Ehlers pour extraire le DC d'un spectre prédéterminé.
- Y a-t-il d'autres méthodes ? Par exemple, il existe plusieurs algorithmes de sélection des pics du spectre.
Comme méthodes de détermination du spectre, nous avons :
- L'approche de la Transformation de Fourier Discrète (du livre d'Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Approche par filtre passe-bande superposé (du livre d'Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Approche du périodogramme d'autocorrélation (du livre d'Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Méthode MESA ; une première implémentation du spectre a été faite par le mesavsgdft.pdfR-MESA-Instant_Spectrumv.1.2 de richcapavec la bibliothèque R-MESA. Au moins dans son dernier livre "Cycle Analytics for Traders" Ehlers n'a pas considéré MESA spectrum comme une 4ème alternative pour la génération de spectre, pour quelque raison que ce soit.
- Le calcul de Goertzel. (voir Analyse de Cycle Avancée) . Ehlers n'aime manifestement pas cette excellente méthode, pour quelque raison que ce soit. Au moins Meyers affirme que Goertzel est une méthode supérieure à MESA (voir ).
- La FFT est aussi souvent mentionnée, mais pour la détermination du spectre, les méthodes ci-dessus semblent être préférées.
Boxter - Ehlers a effectivement abandonné tout ce qui existait avant son dernier livre sur la mesure du courant continu. Il a dit cela dans une présentation il y a quelque temps, peut-être assez récemment, qui est disponible en Powerpoint. Désolé, je n'ai pas le lien, mais il doit être quelque part sur Stockspotter.com.
Je prends les mesures de cycle avec un grain de sel. Car, à tout moment, des dizaines de cycles se produisent simultanément. Il l'admet lui-même quelque part, peut-être dans un autre contexte lorsqu'il suggère de construire une banque de filtres passe-bande (couteau suisse ?). C'est ce que j'ai fait, et ils sont tous bien adaptés à la période sur laquelle ils sont réglés. En général.
Dans Excel, en utilisant 6 000 points de données, je peux faire en sorte que chaque filtre passe-bande fasse la moyenne de la période exacte sur laquelle il est réglé - et j'en ai utilisé une vingtaine - de 16 jours à 36. Cela ne vous semble-t-il pas un peu étrange ? J'ai essayé sur un tas de devises, toutes remontant à environ 1990, même résultat.
J'adopte désormais l'approche de Jurik en matière d'indicateurs adaptables - une forme pure de mesure de la dimension fractale, ce qui est mathématiquement faux pour Ehlers. Une bien meilleure approche est celle de Sevcik, qui est celle de Jurik. Cela peut sembler compliqué, mais j'ai réussi à le coder dans Metastock qui est assez facile à comprendre, bien que lourd. Si vous le souhaitez, je peux vous fournir le code.
Jean-Phillipe a fourni une version MT4 dans le lien ci-dessous - quelque part, vous devrez peut-être chercher un peu, et il y a plusieurs versions. Mais il ne peut pas simplement être utilisé pour rendre les indicateurs adaptatifs, c'est pourquoi je me suis un peu gratté la tête pour le coder à la fois dans Excel et Metastock. J'ai une aversion pour Tradestation.
Oups, ce lien n'a pas fonctionné - désolé. Je suis un nouveau venu.
J'adopte maintenant l'approche Jurik des indicateurs adaptables - une forme pure de mesure de la dimension fractale, ce qu'Ehlers fait mathématiquement mal.
Pour votre information : il paraît que quelqu'un sur ce forum a déclaré qu'Ehlers a sa propre formule unique pour le calcul de la dimension fractale, qui n'a pas été rendue publique. Il y a quelque temps, Ehlers semblait préférer les filtres passe-bande, mais il semble maintenant préférer le périodogramme d'autocorrélation comme le dit Boxter.
Wintersky