Costruire un sistema di trading usando filtri digitali passa-basso - pagina 21

 

al neutrone

Non capisco cosa sia la FA
.

Abbreviato il termine 'filtro adattivo'. Questo per dire che gli obiettivi in questione, sia in questo argomento che in altri, possono essere ottenuti solo sulla base del filtraggio adattivo. Non c'è altro modo, e grosso modo è questo:

Giudicate voi stessi, ho eseguito la funzione Predict su una BP lisciata con FZ e ho ottenuto una BP meno lisciata con meno FZ ma, in termini di qualità di lisciatura non è meglio della stessa LPF con una finestra di mediazione più piccola, e ad orizzonti più grandi è notevolmente più debole di quest'ultima (vedi aviska). Cioè il predittore è respinto nel suo lavoro dalla serie levigata e si "sgretola" man mano che l'orizzonte si avvicina al BP iniziale, ma il LPF, al contrario, si respinge dal BP iniziale e si allontana gradualmente da esso diventando più liscio... Questo risultato è atteso, infatti è impossibile ottenere più informazioni dalla BP anche avendola smussata in precedenza - non si può ingannare la natura!

non ha alcun senso pratico ed è in generale un "autoinganno".

Anche se c'era un'immagine sul forum con una dimostrazione di LPF basata su NS, non è stato osservato alcun PF (quasi) con un'eccellente qualità di smoothing! Se questo non è un'assurdità, allora abbiamo del lavoro da fare.

Ho lavorato con il pacchetto NeuroSolutions, se lo metti su troverai un esempio dettagliato di un LPF basato su NS.

È interessante che un risultato simile per la prognosi usando la funzione Predict può essere ottenuto senza giocare - basta decomporre la BPF smussata nel quartiere sinistro di ogni punto (non per guardare nel "futuro") in serie regolari di Taylor (RT) e poi estrapolare per il numero richiesto di passi avanti. Potresti trovarlo interessante - invece di scavare nell'algoritmo di funzione incorporato in Matcad, prendi RT e giocaci, taglialo, vedi a cosa porta...

La previsione per estrapolazione della serie di Taylor non è affatto interessante per me e non darà previsioni comparabili, forse una variante ogni 100 tentativi :o) Ma grazie per il consiglio.

Neutron, hai frainteso un po' - non sto scavando nell'algoritmo di "previsione". I semplici pensieri postati hanno circa due anni. Se fosse stato davvero necessario - avrebbe trovato le fonti e l'avrebbe fatto, non è così difficile. Ho scritto, il predicato, come qualsiasi altro algoritmo del genere - NON FUNZIONA, prevedere le serie tramite la statistica dà risultati molto poveri. L'unico modo per applicarlo è andare alle caratteristiche generalizzate della serie di previsioni, e questo deve essere fatto con competenza. I sistemi su questa base sono redditizi - ma non interessanti per me.

alla codifica mql4
Wow Si scopre che tutto è lì Rimane da applicare...

Penso di averlo già letto molte volte su vari forum.... ma comunque - buona fortuna :o)))

Oh amico, ho perso tutti i miei link, comunque - c'era un forum, abbastanza lungo, dove i ragazzi si riducevano seriamente a due cose

  • Scrivere un pacchetto di filtri open-source (capisco che la gente si è arrabbiata con gli autori di quei fattles, sattles - non ricordo come si chiamano correttamente
  • Sviluppare una strategia basata sui filtri

Sembravano esserci molte cose utili. Sono deluso da questo approccio, penso che non sia proprio quello giusto.

 

Come si confrontano i diversi algoritmi di mediazione BP? Come scegliere la finestra di mediazione ottimale?

Infatti, se si sceglie una finestra grande, il segnale rimarrà indietro a causa dell'inevitabile FP, d'altra parte, se si sceglie una finestra piccola, la qualità della media sarà insoddisfacente. Sembra che l'optimum si trovi da qualche parte nel mezzo, ma con cosa dovremmo confrontare il risultato della media ottenuta?

Supponiamo di avere un ipotetico LPF con PDF zero, poi possiamo confrontarlo. È possibile realizzare tale filtro "magico" se si esegue un LPF ordinario (che non guarda nel futuro) avanti e indietro lungo la BP analizzata e si prende la parte centrale del grafico, escludendo così dall'analisi gli inevitabili effetti di bordo alle estremità destra e sinistra della BP (per questo motivo tale LPF non può essere utilizzato in TS).

Nella figura di sinistra i punti mostrano il BP, la linea rossa mostra la LPF simmetrica (con LPF), e le linee blu e nere mostrano la media mobile convenzionale con diversi tempi di mediazione. Per ogni finestra cerchiamo la deviazione standard sull'insieme dei punti BP tra il filtro ideale e quello in studio e la normalizziamo per la deviazione standard tra i punti BP e il LPF. Così, ci liberiamo dell'arbitrarietà associata alla scelta della finestra di mediazione del LPF. La scelta della deviazione standard in questo caso non sembra casuale; infatti, questa quantità rifletterà altrettanto bene la partenza della curva liscia verso destra dovuta al PZ e l'aumento della gamma delle sue oscillazioni in una finestra di mediazione stretta.

Scegliamo una media mobile standard con una finestra di mediazione rettangolare (linea blu in Fig. 2), una finestra di mediazione triangolare (linea nera) e il filtro Butterworth del 1° ordine (linea rossa) per analizzare la qualità dello smoothing. Possiamo vedere che con una piccola finestra i filtri non lisciano la serie a causa del grande "chattering" che tende alla volatilità del BP iniziale. Quando la finestra viene aumentata, si osserva un optimum per ogni filtro e poi le proprietà di lisciatura si deteriorano di nuovo a causa dell'aumento della PDF. Il miglior risultato tra i tre algoritmi presentati si osserva per la media mobile banale con una finestra di media rettangolare con una larghezza di 7-8 barre! Questo è ottimale per questo tipo di LPF, quindi, sopprime efficacemente la componente di rumore del 15% e perde le sue proprietà di smoothing quando la finestra di 17-18 barre è più stretta, non dando alcun vantaggio alla BP iniziale. Ricordiamo che se calcoliamo in questo caso la deviazione standard per la SFNF, otteniamo zero o 100% di smoothing, cioè la variante ideale. Finora abbiamo un'approssimazione del 15% all'ideale. Mi chiedo se è possibile ottenerne di più?

Così, abbiamo uno strumento che ci permette di stimare oggettivamente le proprietà di lisciatura del LPF. Se Prival ci dà il codice del suo filtro Kalman adattivo basato su ACF, lo mettiamo subito (il filtro) in un posto d'onore, e North Wind avrà una risposta alla sua domanda già retorica...

 
grasn:

Oh, merda, ho perso tutti i miei link, comunque - c'era un forum, abbastanza lungo, dove i ragazzi si sono fatti seri su due cose


Su Alpari o Viac, un thread con un titolo del tipo "filtrare i bazar borghesi" - probabilmente si tratta di questo.
 
NorthernWind:
grasn:

Oh amico, ho perso tutti i miei link, comunque - c'era un forum, abbastanza lungo, dove i ragazzi prendevano sul serio due cose


Su alpari o viac, un thread con un titolo del tipo "filtrare i bazar borghesi" - probabilmente è di questo che si tratta.
Sì, sì - molto simile. Grazie :o)


al neutrone
Supponiamo di avere un ipotetico LPF con PF zero, allora possiamo confrontarlo.

Cosa succede se le caratteristiche di ingresso del vostro filtro di riferimento non sono scelte correttamente o nel modo più sub-ottimale?

 

Sì, ho provato a cambiare la finestra di media in un intervallo molto ampio - non ha influenzato affatto il risultato, o lo ha fatto, ma in modo molto insignificante. Contiamo il CO dei filtri studiati in relazione ad esso e poi normalizziamo al CO del BP in relazione ad esso.

Aggiunta a ciò che è già stato scritto, all'osservazione di Grasn.

Mi sono perso!

Dalla scelta di una finestra al LPF dipende la grandezza e la posizione dei massimi alle file ricercate. Non dipende o dipende debolmente dalla loro posizione relativa.

Si scopre che all'inizio è necessario scegliere un ELF che mostri chiaramente su BP i punti di interesse, e poi selezionare la finestra desiderata dell'LPF convenzionale. Questa sarà la scelta ottimale nel senso di massima probabilità di rivelare i modelli richiesti.

 
al neutrone
Ho superato il limite!

Scusa per il mio "analfabetismo tecnico" - di cosa hai appena scritto?

La scelta della finestra nella IFNF determina la grandezza e la posizione dei massimi nella serie studiata. Non dipende, o dipende solo debolmente, dalla loro posizione relativa.

L'LPF ha un bel po' di parametri, naturalmente sono completamente definiti dalle specifiche, ma ancora, ce ne sono un bel po': passo di campionamento, frequenze limite di passa-banda/soppressione, fattore di non uniformità passa-banda/soppressione, ecc. Di quale finestra stai parlando? Se stai parlando di rappresentare la specifica di un filtro come un singolo parametro di input, allora... spero che tu non usi un tale filtro nel commercio reale?

Ho provato a cambiare la finestra di media in un intervallo molto ampio - non ha avuto alcun effetto sul risultato, o solo uno molto insignificante

Forse il filtro non è stato ricostruito correttamente? Butterword non ha caratteristiche di input, come una finestra, ma simile a una "finestra" - coefficienti calcolati, che sono completamente determinati dalla specifica. Dove avete le specifiche? È probabile che abbiate appena sistemato alcune caratteristiche e che ora stiate facendo delle scoperte, congratulazioni.

Ed è la posizione relativa degli estremi che è indipendente o debolmente dipendente? E non dipende nemmeno da un filtro mal progettato, o da uno ben fatto, ma non per "quel" segnale? Forte, dammi due di questi filtri...

 

Beh, sì, il filtro Butterworth non ha una finestra di mediazione - è ricorsivo, e ci sono molte manopole - parametri che possono essere cambiati, determinando così la pendenza, l'irregolarità della risposta in frequenza nella banda passante, la banda passante stessa... Ma se volete, potete semplificare tutta questa varietà in una sola manopola e ottenere così l'idea principale.

E la posizione degli estremi dipende dalla LARGHEZZA della larghezza di banda LPF - sono stato corretto!

L'approccio in sé sembra promettente. Un uomo arriva e grida: "Ecco, ho inventato un VFD super fantastico! Daglielo tu, vediamo come si liscia. E lo confrontiamo, per esempio, con la stessa media mobile. Se produce la migliore lisciatura, rispetto all'autore!

Il bello è che siamo stati in grado di identificare un unico parametro generalizzato per tutti gli LPF che permette il loro confronto oggettivo, e questo parametro è la deviazione del BP lisciato dall'LPF perfettamente lisciato senza LPF con risposta in frequenza diritta nella banda passante, ecc. Naturalmente c'è un po' di arbitrarietà, ma non si vede niente di meglio.

 

Ecco http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip, a proposito, lo raccomando a tutti, soprattutto a quelli a cui piace la cancelleria. C'è anche qualche informazione sui filtri, a proposito.

La cosa bella è che si tratta di dove si intersecano i miei pensieri. :)

 
NorthernWind:

Ecco a voi, a proposito http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip

Citazione:
Si scopre che le statistiche ottimali per costruire i nostri sistemi di trading in questa situazione sono medie mobili lineari con finestre variabili. Cioè le medie mobili, che dovrebbero essere prese in modo tale che cadano principalmente sulle sezioni di una tendenza. E le medie mobili non sono esponenziali o altro, sono 2 medie mobili: una media mobile semplice e una media mobile con fattore i, che è la somma di i per Xi. E per la volatilità bisogna guardare la somma dei quadrati della sequenza di queste variabili casuali.

Sembra che l'autore sia arrivato vicino alla scoperta di LRMA :)
 

La LRMA è progettata in modo che la somma dei quadrati delle sue deviazioni dal prezzo sia minima. Ma anche un'altra funzione obiettivo (TF) può essere minimizzata - la somma dei moduli di errore, per esempio. Questo TF, imho, è più naturale per il forex che la somma dei quadrati degli errori. È problematico calcolarlo analiticamente, ma si può provare ad approssimarlo.