ランダムウォーク指数？
MT4用のRandom Walk Indexを探しています。
マイク・プロス氏が開発したオリジナルの計算式では、高値と安値の1～8本の短期期間と、高値と安値の8～64本の長期期間の4つのインディケータを使用しています。私はMT4のコーディングのノウハウを持っていませんので、何かお役に立てれば幸いです。インジケーターの基本的な説明のリンクを貼っておきますが、ページ下部の長期計算の計算式が間違っていますのでご注意ください。
リンク；http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
ありがとうございます、ウィリアムすべてのオリジナル（正しい）数式を書くことができますか？
またはmabye Uはそれへのリンクを持っている？もしそうなら、私はそのインジケータでUを助けることができると思います。
よろしくお願いします。
Kale
ケールさん、こんにちは。
ご返事ありがとうございます。
最初の投稿にも書きましたが、計算式のリンクはこちらです。
http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
しかし、インジケータの2番目の部分のコードが間違っています。
RWIは2部構成のインディケータで、各部分には高値RWIと安値RWIがあります。
短いRWIは、高値と安値を含み、1～8期間を使用します。
長いRWIは高値と安値を含み、8～64周期を使用します。
リンクの下の方にあるように、コードには反映されていないことがわかります。
コード化するのは難しい指標ではありませんが、非常に長いです。
以前はMetastockのコードを持っていたのですが、もうとっくに無くなってしまいました。
MetaStockやTradestationの公式をウェブ上で探し回ったのですが、見つかりませんでした。
どんな助けでも感謝します、本当にありがとうございます。
ウィリアム
ランダムウォークインデックス
このスレッドはかなり古く、私はコーダーではありませんが、私は誰かがどこかにこのインジケータを隠していることを起こるかどうか疑問に思っていました。 raff1410が立ち上げた別のスレッドがありますが、このインジケータは残念ながら標準的なインジケータとはちょっと違うようです。 Raffは一般的なコンセプトを取り入れ、そこからチャンネルタイプのシステムを作りました。
基本的にはダイナミックADXで、ランダムな事象と連続した（予測可能な）事象を区別するために、平均値幅を動的な指標として使用し、一定の振り返り期間における非効率性を記録しています。
視覚的な説明とテクニックについては、こちらの286ページを参照してください。
AからZまでのテクニカル分析 ... - Googleブック検索
これは、以下のサイトにある計算式です。
ランダムウォーク指数
Max((Ref(HIGH,-1) - LOW) / ((Ref(ATR(1),-1) / 2) * Sqrt(2))),
最大値((Ref(HIGH,-2) - LOW) / ((Ref(ATR(1),3),-1) / 3) * Sqrt(3)),
Max((Ref(HIGH,-3) - LOW) / ((Ref(ATR(1),4),-1) / 4) * Sqrt(4))。
最大値((Ref(HIGH,-4) - LOW) / ((Ref(ATR(1),5),-1) / 5))* Sqrt(5)),
Max((Ref(HIGH,-5) - LOW) / ((Ref(ATR(1),6),-1) / 6) * Sqrt(6))。
Max((Ref(HIGH,-6) - LOW) / ((Ref(ATR(1),7),-1) / 7) * Sqrt(7)),
マックス((Ref(HIGH,-7) - LOW) / ((Ref(ATR(1),8),-1) / 8)* Sqrt(8)),
(Ref(HIGH,-8) - LOW) / ((Ref(ATR(1),9),-1) / 9) * Sqrt(9)) )))))))
また、こちらは視覚的な例ですが、こちらの説明や設定はベストではありません。
もしコーダーが数分でも時間があれば、用途は無限であり、どんなシステムにも良いアドオンとなるはずです。 もし興味があれば、私はいくつかの説明のお手伝いをします。
ありがとうございました。
スティーブ
こちらはコード内に以下のようなテキストを入れています。
Linuxserの 共有に感謝します... 
ちょうど、このテーマに関連する面白いものを見つけました。
JRC Fractal Dim（インジケーター）です。
記事・著者Mark Jurik, Jurik Researchジュリック・リサーチ
ダウンロードするFrac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTソースナレッジベース
私たちのフォーラムのスレッド/ポスト。
https://www.mql5.com/en/forum/178285(解説付き指標)
ちょうどこのテーマに関連する興味深いものを見つけました。
JRC フラクタルディム（指標）。
記事・著者Mark Jurik, Jurik Researchジュリック・リサーチ
ダウンロードFrac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTソースナレッジベース
私たちのフォーラムのスレッド/ポスト。
https://www.mql5.com/en/forum/178285(解説付き指標)
https://www.mql5.com/en/forum/176309
https://www.mql5.com/en/forum/173009/page2ありがとうNew Digital/Linuxser! その引用文のほとんどに同意します。 手前味噌ですが、このインジケーターをそのまま見るだけでは（私の投稿の最後のリンクのように）、そのADXと変わらないです。 高値・安値の期間を伸ばし、高値・安値の期間を弱める（逆に）ことで、永続的なトレンドの始まりや価格の短期的な変動について、より良い解釈をすることができます。
私は、いくつかの異なる方法で使用されているのを見てきました。 常識的に考えて、ある種の指標を狂わせるような価格の急騰は避けたいものです。
私はちょうどあなたがここに投稿したリンクのいくつかをチェックアウトしました。 使用中のアイデアは、私にはやや新しいですが、数学は完全に意味をなします。
インジケーター自体も素晴らしいです。 神経質なトレーダーのためのモルヒネです。
このコンセプトは、特にトレンド相場とレンジ相場に適したトレーディングシステムの開発において、見落とされがちだと感じています。 特に自動売買システムの開発では、レンジ相場に適したシグナルや、逆にトレンド相場に適したシグナルのために、トレードが失敗することが非常に多いのです。
もっと調べてみるよ。 何か分かったら投稿します。
本当にありがとうございました。
スティーブ
フラクタル次元指数の詳細
FXStreetからのフラクタル次元指数に関する素晴らしいリンクで、このテーマの専門家が解説しています。
FXstreetライブセッションのトランスクリプト。フラクタル次元指数（FDI）。それが何であるか、それがどのように動作し、それを使用して取引する方法
下の方にパワーポイントのプレゼンテーションがあり、基本的にカオス理論とFDIを使ったマーケットでの適用方法について説明しています。
基本的には以下のように説明しています。
1.6≧FDI≧2.0はストキャスティクス、RSI、ボリンジャーバンド、反転パターンのシグナルを確認します。
1.0≦FDI≦1.4は、移動平均のクロスオーバーと継続パターンのシグナルを確認することができます。
つまり、FDIが高い値を記録している場合、ランダムで予測不可能なパターンが発生しようとしている。 低い値で、価格はより周期的な性質があります。
私自身が設定を試した結果、高い値（1.4以上）は、短期的な、あるいはトレンドの始まりの動きを示しています（指標の動きは常に価格に先行するため、この意味では先行することになります）。 また、現在のトレンドの消滅を意味することもあります。
低い値（<1.4）は、より予測しやすい（循環相場、トレンドフォロー）市場を表し、価格の変化は一定で、一般的にスムーズです。
これは非指向性であるため、次の動きが何であるかを決定するのはあなたです。 しかし、基本的なツールを使えば、それは簡単にできます。
しかし、私はまだ期間について実験しているところです。 私は21,34,55などを使っていますが、パワーポイントのプレゼンテーションでは、もっと高い設定が使われているように見えますね。 もし、どなたかこのツールを使った経験があれば、ご意見をお聞かせください。
フラクタル次元とChoppiness Index
Choppiness Indexは、Fractual Dimensionのもう一つの算出方法です。
チョッピネス
チョッピーネスとは、カオス理論やフラクタル幾何学の考え方に基づいた現代的な指標である。ブノワ・マンデルブロは、フラクタル幾何学に大きな関心を寄せるようになった張本人である。彼は、フラクタルが数学や自然界のさまざまな場所で発生しうることを示した。フラクタルは雲の形、波、葉、指紋、ひまわりなどの下に見出すことができ、彼のアイデアは数学と自然をつなぐエキサイティングな接着剤となったのです。マンデルブローは、IBMの協力を得て、コンピュータ・グラフィックスを使ってフラクタル幾何学を表現する方法を示した。
図6 マンデルブローの画像
私たちの多くは、1次元、2次元、3次元のような整数次元しかないと思っているが、フラクタル幾何学では、整数次元の間に分数次元が存在する。つまり、1次元の直線と2次元の平面の間には、いくつもの分数次元が存在するのである。フラクタルは基本的にシステムの次元性を測定するものであり、次元の分数性に基づいてさまざまなイメージを表現することができるのである。
E.オーストラリアを拠点とするトレーダー、E. W. Dreissは、証券の値動きを測定する方法としてフラクタル幾何学を用いるという独創的なアイデアを思いついた。彼は、値動きのあるチャートに巧みに「次元」を割り振った。トレンドがあり直線的なチャートは全体の次元が1であり、トレンドがなく全く不安定なチャートは次元が2であると言える。この2つの値の間のどこかに、分数状態や様々な程度の不安定さを表すものがある。 下図では、「環境設定」で設定したパラメータで、Choppinessインジケータを追加しています。チャートの下にペインが挿入され、青い線はチャートに沿ってチョッピーネス指数を示すために使用されます。別の銘柄を選択すると、この研究はチャートの下部に存在し続け、新しい証券に再調整されます。
図7A Choppiness指標
Choppiness Index (CI)は、0から100の間で変化し、指数が高いほど値動きが荒く、指数が低いほど値動きのトレンドが強いことを示します。この指標はトレンド指標であるため、長さを設定することができ、この例では14と設定されています。Choppinessインジケータには2つのバンドがあります。インサイドバンドカラーとアウトサイドバンドカラーです。表示されるのは2つのバンドのうちどちらか一方のみで、上側または下側のバンドの内側であれば赤、バンド内側であれば黄色になります。バンドは設定可能ですが、デフォルトは38.20と61.80のフィバノッチ数です。チョッピーインディケーターが38.20を下回ると、赤色のアウトサイドバンドが表示されます。61.80より上にある場合は、黄色のインサイドバンドが表示されます。
ドリスは、1991年11月のTechnical Traders Bulletinの記事で、CIの使い方を説明しています。「CIが低く表示されるのは、上下どちらかの強い衝動的な動きの終わりと密接に対応しており、一方、高く表示されるのは、価格が大きく固まった後に起こります。ギボンズ・バークによるChoppinessの主題に関する良い記事が、1993年10月のFutures Magazineに掲載されました。ウェブ上では、http://www.quote.com/quotecom/qcharts/help.asp?option=choppiness に掲載されています。
従来の取引の常識
Choppinessは、価格変動と逆相関の指標であり、CIが下降線を下回るとトレンドが崩れたと判断し、反転させるものです。この指標は相場の方向性を示すものではなく、一般的なトレンドの変化に対する基本的な異なる視点を与えるものです。上図の右側では、AOLの14日チョッピーが赤いアウトサイドバンドを下回り、トレンドが最大で、チョッピーが最小であることを示しているのが分かります。価格チャートを見ると、8月14日頃に始まった強気の上昇トレンドは、現在、崩れているように見えます。他のシグナルが転換点であることを確認した場合、新しいトレンドの下降方向に向かっている可能性があり、売りまたはショートの良いタイミングである可能性があります。
図7B Choppinessインジケータの環境設定
Choppiness IndexとFractual Dimensionについて
Choppiness Indexの詳細。 カオスを用いて市場のチョッピーネスを測定する。| 銀行・金融 > 金融市場・投資 AllBusiness.comより
ツール
- 無料取引アプリ
- 8千を超えるシグナルをコピー
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MT4用のRandom Walk Indexを探しています。
Mike Poulosが開発したオリジナルの計算式では、高値と安値の1～8本の短期期間と、高値と安値の8～64本の長期期間の4つの指標を使用しています。私はMT4のコーディングのノウハウを持っていませんので、何かお役に立てれば幸いです。インジケーターの基本的な説明のリンクを貼っておきますが、ページ下部の長期計算の計算式が間違っていますのでご注意ください。
リンク；http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
よろしくお願いします。