市場環境 - 横ばいかトレンドか?どちらが優勢なのでしょうか? - ページ 9

 

komposterの スクリプトを若干修正。これで、ゾーンの連続する各サンプルセグメントのトレンドとフラットパーセンテージをファイルに書き込むことができるようになりました。 そのデータを使って、20点、30点、40点、50点の閾値を持つゾーンの時系列トレンドパーセント配列を描くと、次のような図が出来上がる。お好みで解釈してください :)


ティファール


追伸:すっかり忘れてましたが、Sample=100の絵です。
 

記録と時間を合わせれば、似ているけどシンクロした絵が描ける。


ティファール

 
komposter:

しかし、私にはもう一つの考えがあります。それは、この「傾向」がリアルタイム分析で何パーセント失われるかを見ることです。

少なくとも半分のトレンドが最初から正しく検出されれば、それはメガグリコールです =)

残念ながら、事前に発見 することはできません。しかし、「Graality」は次のようにすぐに計算することができます。
すべてのトレンドセグメントを高さごとにnpで加算します。
点の高さにすべてのフラットセグメントを追加する
一方を他方から引く(小さい方)-スプレッド *全セグメント数
F/Tバーの長さの合計を比較するのも面白いし、もっと明らかになると思う。

 

統計に話を戻したい。そのためには、より詳細な情報を把握する必要があります。すなわち、次のような表ができるはずです。



フラット トレンド
集計された小節数

棒切れ数


最小間隔(pps


最大バー(nb


区間の平均値(単位:nb

最短時間


最大長(バー)


区間平均値(棒グラフ


npの全セクションの合計


バー数による 全セクションの合計


バー・ツー・バー・レシオ

のバーの合計で比率を計算します。


出来上がったセグメントの分布を求めるとさらに正しく、美しい。平坦なセグメントでは、指定された範囲(チャンネル)の幅が制限となることは明らかである。
しかし、基本的な濃度(平均値との兼ね合い)は見ておきたい。

トレンドセグメントについては、最大値に制限はなく、履歴の中に存在することで制限される。これは、必要な計算の出発点として役立つかもしれません。
一部のTSでは。トレンドセグメントの分布は、フラットセグメントの分布よりも参考になり、正規分布(ガウス分布)に近くなるはずです。基本的な濃度は、
、TSの開発にも利用することができます。

 
lna01:

komposterの スクリプトを若干修正。ここで、WPの連続する各サンプルセグメントのトレンドとフラットパーセンテージをファイルに書き込みます。 これらのデータを用いて、20点、30点、40点、50点の閾値を持つゾーンの時系列トレンドパーセント配列を描くと、次のような図が得られる。お好みで解釈してください :)

追伸:すっかり忘れていましたが、サンプル=100の画像です。

連続サンプルとは何ですか?基準点からどのように割合が変化したかということでしょうか。X軸には何が描かれているのでしょうか?

時間軸の比率を数えていたのでしょうか?ppではどのような比率になるのでしょうか?
 
Xadviser:

統計に話を戻したい。そのためには、より詳細な情報を把握する必要があります。つまり、次のようなテーブルを用意する必要があります。

注目される。暇になったら、すぐにやります。
 
Xadviser:

連続サンプルとは何ですか?基準点からの変化率でしょうか?X軸は何ですか?

タイムプロットの比率を数えていたのでしょうか?ppではどのような比率になるのでしょうか?

サンプル - トレンド/フロート比を計算するヒストリーセクションのジグザグセグメントの数です。つまり、オリジナルのkomposter スクリプトは履歴全体に対して計算しているが、私の改造は履歴を連続したチャンクに分割し、それぞれを独立して解析しているのだ。各ピースは、ちょうどサンプル(この場合は100)のジグザグセグメントを含むような長さです。したがって、最初の画像の横軸は、履歴のセグメントのインデックス番号だけを表し、2番目の画像は、セグメントの終了時刻と履歴の最初のバーの時刻の差を分単位で表しています。

ちなみに、写真のデータは2004年半ばのeurusd5から引用しています。


ppにおける比率」というのがよくわからないのですが、具体的に何に対しての比率なのでしょうか?

 
lna01:

サンプル - トレンド/フラット比を計算するヒストリーセクションのジグザグセグメントの数です。つまり、オリジナルのkomposter スクリプトは履歴全体に対して計算するのに対し、私の改造は履歴を連続した部分に分割し、それぞれに対して独立に計算を行う。各ピースは、ちょうどサンプル(この場合は100)のジグザグセグメントを含むような長さです。したがって、最初の画像の横軸は、履歴のセグメントのインデックス番号であり、2番目の軸は、セグメントの終了時刻と履歴の最初のバーの時刻の差(分)である。

ありがとうございます。今ならわかる。水路が広ければ広いほど、反発力が増すようです

そして、どの瞬間(日付)に最大ピークが観測されたのかも興味深い。特に50ppチャンネルは?

ppにおける比率」の意味がよくわからないのですが、具体的に何に対しての比率なのでしょうか?

Andreyが作成し、あなたが修正したスクリプトは、取得したセグメントの長さを小節単位で考慮します(つまり、セグメント上の小節の数です)。

得られたフラットセグメントとトレンドセグメントの高さをそれぞれポイント(pps)で計算し、比較することを提案します。

私は、逆依存が得られると仮定し、その結果として、市場の均衡が得られると仮定しています。短時間では点数が多く、長時間では点数が少なくなります。現実にはどうなのでしょうか。

 

ゲットして、サインして =)

新しいバージョンを作成し、統計はこのようになりました。


このスレッドからインジケータをダウンロードした人全員 - "ZZm-fx-txt.mq4 "にリネームしてください。

PS:バーの高さ(pips)は、ZigZag光線によってカウントされます。原則として、構築されたセグメント単位でカウントするオプションがある。正しいやり方がわからない。

ファイル:
 
komposter:

受信、サイン =)

追記:セグメントの高さ(ポイント)は、ZigZag光線からカウントしています。原則として、構築されたセグメント単位でカウントするオプションがある。どうすればいいのか......わからない。

どれもこれも、とてもクールですしかし、それには微調整が必要です。

高さ方向のセグメント(区分)は、構築されたものを確実にカウントする必要があります。何か名前をつけることを提案します。例:TFS(トレンドフラットセグメント)、TFO(セグメント)。ZZセグメントの長さを数えると、トレンドセグメントはチャネル幅の2倍となる。フラットなセグメントも増加するが、トレンドセグメントほどではない。

その解釈は次のようなものだ。例えば、統計学的にトレンドの区分が有利であれば、チャネルをブレイクした時点でポジションを建てるという条件を選択するのです。そして、トレンドセグメントの合計がpips単位の利益となり、フラットセグメントの合計がpips単位の損失となります。それは、何の仕掛けもなく「直接」ポジションをオープンした場合です。

もう一つ、議論のある点があります。GZチャンネル(TFSを取得したチャンネル)の反対側の端にポイントを置くことで、知覚と計算の簡略化を図りました。しかし、少し違った解釈も可能です。ppsの値には影響しませんが、バーの数、つまりトレンド/フラット状態にある時間が大きく影響します。実際に、価格がチャンネルの境界線に到達すると、新しいトレンドまたは横ばいのシグナルが得られることが判明しています。形式的にアプローチしても、ほとんど何も変わりません。得られるTFSがずれるだけで、全体としてはほとんど影響を受けません。なぜなら、フラットセグメントとトレンドセグメントの両方がシフトするからです。図1参照


図1

しかし、形式的ではなく、創造的にアプローチすれば、トレンド区間を最大で終了し、平坦な区間を新しいトレンドの始まりまで「伸ばす」のが正しいのである。このような配置は、TFSの時間相関に大きな影響を与え、平坦な部分が増加するだけでなく、トレンドの部分も減少することになる。図2参照


図2

このアルゴリズムの実装には、どの程度の問題があるのでしょうか?この数え方(推定)は、より客観的だと思います。いかがでしょうか?