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2 khorosh: L'indicatore è effettivamente abbastanza decente, ma ancora non ho trovato un metodo di parametro(metodo di lisciatura), in cui è da tutti i parametri meglio di Djuric: è quasi sempre troppo frequente (fluttuante) sui flussi, anche se a volte più veloce sui salti. Qualcosa di vicino a Djuric si ottiene con metodo=1.
Sembra che Djuric abbia fatto davvero un ottimo filtro adattivo.
LeoV, grazie. Ci sono delle differenze, ma sono davvero molto piccole. E l'immagine postata nel testo esplicativo corrisponde probabilmente a un valore molto grande del periodo di lisciatura (forte ritardo).
2 khorosh: L'indicatore è effettivamente abbastanza decente, ma ancora non ho trovato un metodo di parametro (metodo di lisciatura), in cui è da tutti i parametri migliore di Djuric: è quasi sempre troppo frequente (fluttuante) sui flussi, anche se a volte più veloce sui salti. Qualcosa di vicino a Djuric si ottiene con metodo=1.
Sembra che Dzurik abbia davvero realizzato un ottimo filtro adattivo.
Sono un po' sorpreso di sentirti dire questo, matematico (perché la maggior parte della gente crederebbe alla tua affermazione). Risposta a ciò che è più adattivo? Come misurate la qualità = figura e come la calcolate?
Datemi la formula per ciò a cui un TF dovrebbe essere adattivo, poi posso fare un TF veramente adattivo e darvelo. (Juric sarebbe peggio, credo).
LeoV, grazie. Ci sono delle differenze, ma sono davvero molto piccole. E l'immagine postata nel testo esplicativo corrisponde probabilmente a un valore molto grande del periodo di lisciatura (forte ritardo).
LeoV, non è troppo difficile confrontare visivamente il legale e http://codebase. mql4.com/it/1356, che ha lo stesso nome? O quello legale è per Omega?
Qui - due immagini. Periodo 14, fase 0. Molto simile, comunque. Buon algoritmo per MT4. Posso postarlo con qualche altro periodo, se volete.
Ho deciso di aggiungere la mia foto
C'è un JMA adattivo. E all'intersezione tra JMA regolare e JMA adattivo si può già lavorare. L'ho appena scoperto con sorpresa. .... Tutti hanno un periodo di 14 anni. L'adattamento varia da 14 a 48.
Forse sono stato troppo frettoloso sull'adattabilità, dato che non ho una buona idea di cosa sia in realtà. Penso che sia solo la capacità di cambiare l'algoritmo di calcolo a seconda delle condizioni attuali (attività laterale o di tendenza). Diversi muwings adattivi applicano diversi criteri "flat/trend" - dimensione frattale, volatilità, ecc.
Djuric ha quattro requisiti che il suo filtro deve soddisfare:
1. Ritardo minimo tra il segnale e il prezzo, altrimenti i trigger arrivano in ritardo.
2. Superamento minimo, altrimenti il MA produce falsi livelli di prezzo.
3 Minimo undershoot, altrimenti si perde tempo in attesa della convergenza.
4. Massima scorrevolezza, eccetto quando il prezzo si sposta ad un nuovo livello.
Traduzione:
1. Ritardo minimo tra il segnale e il prezzo, altrimenti il segnale arriva troppo tardi.
2. Sovrapposizione minima [qualcosa come il fenomeno di Gibbs - Mathemat]; altrimenti la MA produce falsi livelli di prezzo.
3. Un minimo "underlap"; altrimenti si perde tempo finché il segnale non converge con il prezzo.
4. Massima scorrevolezza - tranne che per i gap di prezzo.
Juric & Co. hanno risolto brillantemente il problema e lo hanno mostrato su molti esempi (non c'è nemmeno bisogno di capire l'inglese, Prival: tutto è spiegato al livello di un buon fumetto con immagini vivide). Naturalmente, questo non significa che il suo filtro possa essere applicato senza mezzi termini in sostituzione dei muwings. Il feedback degli utenti soddisfatti sottolinea più volte che i segnali dovrebbero essere usati solo in un certo contesto. Ma anche con l'uso più schietto ("due muwings") ci sono ancora meno falsi segnali.
Complimenti a te, Prival, per aver risolto l'arduo problema pratico con Kalman per l'elaborazione delle informazioni radar, anche piuttosto rumorose. Ma ora stiamo davvero cercando di capire esattamente perché JMA è così brava con i dati di mercato.
Voglio ribadire che nessun filtro adattivo più perfetto e artificioso, come un muvinge con caratteristiche perfette, risolverà da solo il problema della creazione di una strategia robusta. Il problema è più profondo di questo; lei lo sa dalla nostra corrispondenza privata.
È tutto molto semplice. L'indicatore ha 2 ingressi. Uno - per Close, l'altro - per l'indicatore che mostra la tendenza di tipo ADX (o qualsiasi altro) e due parametri - periodo minimo e massimo. Periodo minimo - al minimo ADX, massimo - al massimo ADX. Questo è più o meno tutto.
LeoV
La domanda va un po' più in profondità. Per rispondere che 1 indicatore è più adattivo di un altro. Dovete sapere a cosa deve adattarsi.
Se parliamo semplicemente del prezzo. Il più accurato (non in ritardo, non tremante, ecc.) è Close[0]. Ma questo non è buono. Dovremmo eliminare ciò che ci impedisce di trovare la giusta direzione (rumore). E per rispondere a questa domanda in modo corretto e corretto (da un punto di vista matematico). È necessario rispondere alla domanda su cosa sia il rumore e cosa il segnale. Solo allora possiamo dire che qualche indicatore si adatta meglio alla componente utile (segnale) che muove il mercato.
E non è molto difficile per un buon specialista DSP fare un indicatore ottimale+adattivo per un segnale (modelli) che Djuric cita come prova.
LeoV
La domanda va un po' più in profondità. Per rispondere che 1 indicatore è più adattivo di un altro. Dovete sapere a cosa deve adattarsi.
Si adatta, ovviamente, alla tendenza. Più "grande e forte" è la tendenza - più lungo è il periodo JMA. E questo, da quanto ho capito, è corretto... .
Ecco un modello un po' idiota per te, Prival: se consideri i rendimenti (incrementi di segnale), il segnale è zero, il rumore è un processo casuale con una p.d.f. del tipo distribuzione di Cauchy e una ACF, che conosci empiricamente. Non ci sono errori di misurazione e quantizzazione. Naturalmente, il prezzo come risultato dell'integrazione salterà intorno al payoff atteso, perché le code sono molto spesse e dipendenti.
Il modello è estremamente rigido, forse anche più duro del mercato stesso, ma se il tuo filtro funziona su un modello del genere, funzionerà ovunque.
P.S. A proposito, Djuric ha fatto una proposta simile: se uno di quelli che hanno comprato la sua creazione fornisce un filtro che funziona meglio del suo sui dati di Cauchy (secondo i quattro criteri elencati sopra), in un certo senso restituirà i soldi. E questo è solo un accenno inequivocabile al modello del rumore, da cui lui stesso è stato guidato.