出来高、ボラティリティ、ハースト指数 - ページ 3

 

時間と共に変化する次元性については、正規化した数値を用いることができる。最も便利なのは、非時間軸のウィンドウ内で0から1の範囲にあることです。しばらく前、私は、ボリューム、ATR、標準偏差を正規化することができるいくつかの指標を投稿しました。ある種の指標は、純粋に長方形のウィンドウを取ります(Stochasticのような)。もう1つは......アダプティブ・チャンネルです。

例えば、Adaptive Renkoが0番目のウィンドウにあり、Adaptive Channelで正規化されたStdDev、ATR、Volumeがサブウィンドウにある画像はこちらです。RenkoチャネルのFALSEブレイクダウンをはっきりと見ることができます。実際、私がこれを持ち出した理由は、ボラティリティ推定の有用性を示すためで、インパルスと修正の位置を評価することができます。


 
Candid:

ハーストの場合は、やはりもっと推論があったほうがいい。古典的なハーストは、対数プロットにおける線形回帰の傾きである。この方法は、基板の存在、すなわちNにおける定倍率の存在に左右されない。原点からある点に向かって引いた光線の傾きに置き換えるのです。これは、原点を通る直線上に点がある場合のみ正しい。異なるTFのポイントをLog(N)-Log(High-Low)の座標で表したグラフはありますか?

まさに、座標の原点を通して、その通りです。Log(N) - Log(High-Low) の座標のチャートはまだ作っていません。そのかわり、もっと面白いものを提供できるんだ。幾何学の問題で、積み木で解いていたのを覚えていますか?構築手順が全く恣意的であるように思える。しかし、それが正しければ、正しい結果を導くことができるのです。そして、ここにも似たようなことがある。
ピータースによるハーストの施工を覚えていますか?そこで、何かを数える前に、一連を用意したのである。彼については、さまざまな理由から必要だったのです。このシリーズの値は、あらゆる種類のものであったため、何らかの正規化が必要であった。そのために、RMSを計算し、それによって系列を正規化した。また、RMSを算出し、シリーズから減算してゼロサムとした。ちなみに時間はありませんでした。時間の代わりに、同じ刻みの数字を使ったのだ。もちろん、計算式の係数についても何も言えなかった。

この準備として、RMSと係数cの両方を式から取り除くような特性を持つ新しい級数の構築があります。連子格子と連動することで、5桁の価格チャートの醜い曲線は以下のような性質を持つようになる。1ティックごとに1ポイントずつ価格が変わる(ピータースも夢ではなかった)。つまり、すべてのリターンが±1になってしまうのです。したがって、RMS=1でもある。ここで、価格が常に一方向に推移する状況を想像してください。価格チャートは直線、すなわちR=N(1ティックごとにスプレッドが+1ポイント増加)です。明らかに、これは最もトレンディな振る舞いであり、h=1になるはずである。これは、R=Nがhの決定式であり、1次にはNが入るからである。しかし、これはc=1であることも示しており、それ以外ではありえない。もちろん、これは限定的なケースですが、cはすべてのケースで同じでなければなりません。

キャンディッド

ちなみに、その時は3桁の方がさらに安定します :) .面白いですね。

この時、私は不思議に思いました。:-)上にあげた「指の上」の説明は、ポイントサイズには どこにもついていません。ですから、3桁のポイントでも同じ結果になることは間違いありません。列構造の方法論があれば、持ちこたえることができるのです。そしてもちろん、リノグリッドは3桁でなければなりません。

しかし、トレーダーにとってその差は大きいでしょう。3桁のポイントに4桁のピースが10個入っている場合。4桁のものなら、ブラウン・ランダムウォークの極限で、3桁の刻みは100個になるはずです。4桁のものと言われるように、違いを実感してください。まったく別のフラクタルレベル(あなた流の地平線の言い方)に行くようなものです。M15からD1へ行くようなもの。

ところで、ここでは「安定」という言葉がなぜかしっくりこない。安定性ではなく、リーチ境界の拡大速度が重要なのです。系列が静止している場合、任意のフラクタルレベルの拡大が一定時間で次のレベルに到達する、など。この場合、あなたの言う通り、ボラティリティはどのレベルでも同じになります。もし系列が非定常であれば、あるフラクタルレベルで平均化されたトレンド性と回帰の間の変動は、次のレベルでは非常に異なるイメージを与えるかもしれません。

 
Svinozavr:

時間と共に変化する次元性については、正規化した数値を用いることができる。最も便利なのは、非時間軸のウィンドウ内で0から1の範囲にあることです。しばらく前に、ボリューム、ATR、st.deviationの正規化を可能にするものを投稿しました。

ピーターさん、[0,1]区間への正規化は、私が一番好きなデータ表現です。しかし,この正規化は自然で普遍的な場合もあれば,ウィンドウの差分(最大-最小)など,極めて人為的な場合もある。後者の場合は、単純な比例圧縮と同等となる。これでは情報量が少ない。

私は残念ながら、あなたの正規化手法の内容を知らないので、何も言えません。特に音量調整については、renko-channelとは関係ないと思っています。

 
ティックボリュームを埋めた後、スレッドのトピックで最初に出てくるのは、自身のティックボリュームであるボラティリティメーターです。大きなバーの中にある小さなジグザグの数を表示するようなインジケーターがあればいいのですが。例えば、このようなZigZagでmin kneeが1ppのインジケータは、MT4の現在のティックボリュームと完全に一致することになります。しかし、このようなZigZagはティック履歴が ないため正確に計算することができず、ソレで見たかったのです。しかし、膝の大きなジグザグは別問題です。そこにどのようなサイクルがあり、時間とともにどのように変化していくかを見ることができるようになる。簡単に導入できます。
 
Yurixx:

ピーターさん、[0,1]区間への正規化は、私が最も好きなデータ表現です。しかし、この正規化には、自然で普遍的なものと、ウィンドウの差分(最大-最小)のような極めて人工的なものとがある。後者の場合、単純な比例圧縮と同等となる。これでは情報量が少ない。

純粋に算術的に、正規化されるパラメータを乗じるハード係数を意味するのであれば、比例圧縮とは等価ではない。対数のようなものを意味するのであれば、運動量・補正量を特定する目的では違いはない。

私は残念ながら、あなたの正規化手法の内容を知らないので、何も言えません。

その方法について説明します。下のサブウィンドウの図は、st.deviationとadaptive channelを表しています。これは、(結果-第1サブウィンドウ)で正規化されるものです。


特に音量レーションについては、連子ちゃんねるとは関係ないと思うのですが。

これは、他のブレイクアウト・チャネル手法と同様、Adapt.Renkoと関係があります。すなわち、モメンタムの確認(他の価格変動指標と組み合わせて-例えばSt.Dev)。前回の記事で、その趣旨をうまく説明できていないようです。しかし、もしかしたら見逃してしまったのでは?)))今は新しいことは何も言っていないのですが...。
 
Yurixx:

ここで、価格が常に一方向に推移する状況を想像してください。価格チャートは直線、すなわちR=N(1ティックごとにスプレッドが+1ポイント増加)です。明らかに、これは最もトレンディな振る舞いであり、h=1になるはずである。これは、R=Nがhの決定式であり、1次にはNが入るからである。しかし、これはc=1であることも示しており、それ以外ではありえない。もちろん、これは限定的なケースですが、cはすべてのケースで同じでなければなりません。

また、ランダムウォークについては、一般的な公式を得ることができるのでしょうか?しかし、アインシュタインのランダムウォークの公式はクローズ・オープンのためのものであり、ハイ・ローのために必要なのです。ランダムウォークの公式の比例係数が1であることが重要である。しかし、もしそれがClose-Openで1に等しいなら(もちろん、私は式を覚えていませんが、あなたの言葉を信じて、Close-Openで1になるはずです)、High-LowはClose-Openより常に大きいので、1とは異なるはずです(もちろん、期待値のことです)。

私が言いたいのは、一次フィルタリングの影響を排除すると、提案された値がかなり客観的な特性になる、ということです。(また、5スコア上の4スコア、さらには3スコアの場合、一次フィルタリングの影響はかなり抑えられるはずです)。

しかし、この値の絶対 値をハーストの「キャリブレーション」と比較する、つまり、0.5では系列が偶発的、それ以上ではトレンディ、それ以下では可逆的と考えるには、まだ十分な根拠がないのである。

この特性のために、私たちは独自のキャリブレーションを行う必要があります。


 
Candid:

ランダムウォークの一般的な公式を知ることができる?アインシュタインのランダムウォークの公式はクローズ・オープンのものであり、ハイ・ローの公式が必要なのです。ランダムウォークの公式の比例係数が1であることが重要である。しかし、もしClose-Openで1に等しければ(もちろん、私は出力された式を覚えていませんが、あなたの言葉ではClose-Openで1に等しくなると思います)、High-LowはClose-Openより常に大きいので、1とは異なるはずです(もちろん、リール期待値の意味ですが)。


FXのSBは一次元的で、価格が上下にしか動きません。アインシュタインはブラウン運動の公式を導き出しましたが、これは平坦で、座標は2つあります。理想的には、運動の独立性の原理によって、軸上の運動を別々に考えることができる。しかし、アインシュタインの公式は、ブラウン粒子の経路、すなわち出発点から時間Tで除去することを決定している。お分かりのように、この除去はピタゴラスの定理によって座標から決定されるため、ここで運動を分離することはできません。だから、特にアインシュタインについては、彼の数式を使ったわけでも、どこかで言及したわけでもないので、言及しないことにします。

Close-Openについて何も理解していない。持ったことがない。スプレッドはHigh-Lowで定義され、CloseとOpenはこのプロセスで何の役割も果たしません。アインシュタインの公式の中に入っているというのは、今回初めて聞きました。しかし、始点をOpen、終点をCloseと呼ぶのであれば、Yesです。:-)

ハースト式しか使っていませんが、実はこれはハースト指数の 定義なんです。私にとって唯一決定的だったのは、この式の係数が一定で、トレンドやカウンタートレンドといった動きの性質に左右されないということです。そして、ある特定のケースから判断することができます。

SBの一般式についてですが、これは面白い作業ですね。そして、私はそれを解決することができます。ひとつだけ条件がある。プロセスの分布とそのTへの依存性が分かっている場合、時間Tに対する広がりを一般論として計算する方法を教えてください(またはリンクを教えてください)。しかし、スケーリングで失敗し、ソースが見つかりませんでした。

キャンディッド

しかし、これまでのところ、この値の絶対値をハーストの「キャリブレーション」と比較する根拠は不十分である。つまり、0.5では系列はランダムであり、それ以上ではトレンディ、それ以下では可逆であると仮定することである。この特性は、自分でキャリブレーションを行う必要があります。



そうですね、この質問の形には賛成です。まだ整理が必要です。

 
hrenfx:
ティックボリュームを埋めた後の枝の話題は、まず自身のティックボリュームであるボラティリティメーターである。大きなバーの中にある小さなジグザグの数を表示するようなインジケーターがあればいいのですが。例えば、このようなZigZagでmin kneeが1ppのインジケータは、MT4の現在のティックボリュームと完全に一致することになります。しかし、このようなZigZagはティック履歴がないため正確に計算することができず、ソレで見たかったのです。しかし、膝の大きなジグザグは別問題です。そこにどのようなサイクルがあり、時間とともにどのように変化していくかを見ることができるようになります。簡単に導入できます。

説明通りにボリュームインジケーターを 作りました。

この場合、ティックボリュームは使用しません。下の時間枠の価格データのみ取得します(PeriodDataパラメータ)。

すべて同じ周期で表示されます。

指標では、Pipsパラメータでジグザグの最小値をポイント単位で設定します。もちろん、長い時間間隔では、このパラメータをポイントではなく、価格変動の相対値で設定する方がよいでしょう(コードの変更は最小限です)。

ファイル:
myvolume.mq4  2 kb
 
Yurixx:


はい、そのご指摘には賛成です。まだ整理が必要です。

ベルヌーイ過程のように、p - 継続確率 q - 反転確率、p > q - トレンド、p < q - 反転、p = q - ランダムウォークを校正することができます。つまり、重要なのは確率の+1や-1ではなく、符号を合わせる確率と変える確率で作業することである。
 
Candid:
シンセティックはキャリブレーションが可能です。

昨日もやったよ。ただ、私はキャリブレーションを行わず、クリーンなSBでインジケーターの表示を見ていました。その結果は、私にとっては予想外のものでした。M10、H1、H4の平均値は0.54程度である。今思うと、なぜ?

もちろん、このSBの公式を解析的に求めることが最適である。しかし、ここでこの普及の問題が発生します。モジュラス平均とか、ランダムウォークのRMSとか、どういう意味なのか、誰も書かないんですね。