John Ehlersの全指標...

krzysiaczek99 2014.03.02 19:09 #581

フィッシャー・トランスの評価はこちらです。単なるレンジ圧縮/伸長器であり、余分な価値はない。

この記事によると一方、「改造フィッシャー」の販売で生計を立てようとしている人もいるようですが...。

Ensign Software - 研究。逆フィッシャー変換

Krzysztof

krzysiaczek99 2014.03.02 19:11 #582

Close Smoothingの場合も同様です。時系列が SMAより優れていると主張することはできますが、私はそれが最初に証明される必要があると信じています。

新しい本、新しい理論、新しいサイト、そして少なくとも私にとっては、ちょっと胡散臭く見えますね。

Krzysztof

ファイル:

3.jpg 332 kb

4.jpg 286 kb

nigelphilpott99 2014.03.02 19:11 #583

お返事ありがとうございました。今、Ehler氏の最新の本を読みあさっているところです。この本の最後の方に、"アダプティブ・ストキャスティクス・インディケータの逆フィッシャー変換は、適切な売買ポイントを明確かつ明白に示してくれる "と書いてありますね。

というコードも示されている（簡単なコード形式）。

ステップ1 アダプティブ・ストキャスティクス・インディケーターのコードです。

{

アダプティブストキャスティック

}

Vars:

AvgLength(3),

M(0),

N(0),

X(0),

Y(0),

alpha1(0),

HP(0),

a1(0),

b1(0),

c1(0),

c2(0),

c3(0),

Filt(0),

Lag(0),

count(0),

Sx(0),

Sy(0),

Sxx(0),

Syy(0),

Sxy(0),

Period(0)。

Sp(0)。

Spx(0),

MaxPwr(0),

DominantCycle(0);

配列:

Corr[48](0),

CosinePart[48](0),

SinePart[48](0),

SqSum[48](0),

R[48, 2](0),

Pwr[48](0)です;

//周期が48小節より短い周期成分をハイパスフィルタにかける

alpha1 = (Cosine(.707*360 / 48) + Sine(.707*360 / 48) - 1) / Cosine(.707*360 / 48);

HP = (1 - alpha1 / 2)*(Close - 2*Close[1] + Close[2]) + 2*(1 - alpha1)*HP[1] - (1 - alpha1)*(1 - alpha1)*HP[2];

//式3-3からスーパースムーサーフィルタで平滑化する。

a1 = expvalue(-1.414*3.14159 / 10);

b1 = 2*a1*Cosine(1.414*180 / 10);

c2 = b1;

c3 = -a1*a1;

c1 = 1 - c2 - c3;

Filt = c1*(HP + HP[1]) / 2 + c2*Filt[1] + c3*Filt[2];

//各ラグ値に対するピアソン相関

For Lag = 0 to 48 Begin

//平均化長をMとする

M = AvgLength;

If AvgLength = 0 Then M = Lag;

Sx = 0;

Sy = 0;

Sxx = 0;

Syy = 0;

Sxy = 0。

For count = 0 to M - 1 Begin

X = Filt[count];

Y = Filt[Lag + count];

Sx = Sx + X;

Sy = Sy + Y;

Sxx = Sxx + X*X;

Sxy = Sxy + X*Y;

Syy = Syy + Y*Y;

終了。

If (M*Sxx - Sx*Sx)*(M*Syy - Sy*Sy) > 0 Then Corr[Lag] = (M*Sxy - Sx*Sy)/SquareRoot((M*Sxx - Sx*Sx)*(M*Syy - Sy*Sy)).この場合、Corr[Lag]は0になります。

終了

周期 = 10 から 48 まで Begin

CosinePart[Period]=0とする。

SinePart[Period]=0とする。

N = 3 から 48 まで Begin

CosinePart[Period] = CosinePart[Period] + Corr[N]*Cosine(360*N / Period);

SinePart[Period] = SinePart[Period] + Corr[N]*Sine(360*N / Period);

終了。

SqSum[周期] = CosinePart[周期]*CosinePart[周期] + SinePart[周期]*SinePart[周期]である。

End

周期 = 10 から 48 まで Begin

R[周期, 2] = R[周期, 1];

R[期間, 1] = .2*SqSum[Period]*SqSum[Period] + .8*R[Period, 2];

終了。

//正規化するための最大電力レベルを求める。

MaxPwr = 0.995*MaxPwr;

For Period = 10 to 48 Begin

If R[Period, 1] > MaxPwr Then MaxPwr = R[Period, 1];

End

期間 = 3 から 48 まで始める

Pwr[Period] = R[Period, 1] / MaxPwr.End; Pwr[Period] = R[Period, 1] / MaxPwr;

End

//スペクトルのCGからドミナントサイクルを計算する

Spx = 0;

Sp = 0;

For Period = 10 to 48 Begin

If Pwr[Period] >= .5 Then Begin

Spx = Spx + Period*Pwr[Period]。

Sp = Sp + Pwr[Period]。

End

もしSpが0なら DominantCycle = Spx / Sp;

DominantCycle < 10 ならば、DominantCycle = 10;

If DominantCycle > 48 Then DominantCycle = 48;

//ここから弾道計算が始まる

Vars:

HighestC(0),

LowestC(0),

Stoc(0),

SmoothNum(0),

SmoothDenom(0),

AdaptiveStochastic(0);

HighestC = Filt;

LowestC = Filt;

For count = 0 to DominantCycle - 1 Begin

Filt[count] > HighestC ならば HighestC = Filt[count];

もし Filt[count] < LowestC なら LowestC = Filt[count];

終了。

Stoc = (Filt - LowestC) / (HighestC - LowestC);

AdaptiveStochastic = c1*(Stoc + Stoc[1]) / 2 + c2*AdaptiveStochastic[1] + c3*AdaptiveStochastic[2];

Plot1(AdaptiveStochastic);

Plot2(.7);

Plot6(.3)。

アダプティブストキャスティック指標に逆フィッシャー変換を実装するステップ2です。

Vars:

IFish(0) ;

Value1 = 2*(AdaptiveStochastic - .5) ;

IFish = (ExpValue(2*3*Value1) - 1) / (ExpValue(2*3*Value1) + 1) ;

Plot1(IFish) ;

Plot4(.9*IFish[1]) ;

ステップ3 買いシグナル、売りシグナルの追加

トリガーラインは、フィッシャー変換を1本遅らせ、90%に減衰させたものです。

ステップ4 私が追加した展開。

可能であれば、上記（逆フィッシャー適応型ストキャスティクス）のバリエーションは、より高い時間枠のバージョンも表示できるように、MTFであることが開発されるべきである。

私は、これらの2つの指標、Inverse Fisher adaptive Stochastic indicatorとMTF Inverse Fisher adaptive Stochastic indicatorは、誰かがMT4で生産することができれば、テストするために潜在的に非常に興味深い指標になると思う？

よろしくお願いします。

Nigel

All John Ehlers Indicators...

krzysiaczek99 2014.03.02 19:29 #584

MT4に変換する必要はなく、tradestationやMultichartsを使ってWalk Forward分析を行い、それが機能するかどうかを確認するだけで、コードは用意できます。MultichartsはWalk Forwardアナライザーを内蔵しているので、試用することができます。私は最近ルーフニング・フィルターもチェックしましたが、トレンドの方向が変わった後に大きなオーバーシュートがあり、これは失格です。

本の著者はトレードではなく本を売りたいのだ。

Krzysztof

hughesfleming 2014.03.02 20:55 #585

Nigel99:
Mladenです。

ご回答ありがとうございます。

私の記憶違いでなければ、（先に添付したビデオの）27分くらいのところで、エーラー氏は「ストキャスティクスの前にルーフィングフィルターを置く...」と言って、「ストキャスティクスの前にルーフィングフィルターを置く」ことを紹介しているのですね。私の理解では、これで平均がゼロになり、スペクトルの拡張（つまり、通常のストキャスティクスが指標ウィンドウの上下にぶつかってしまうこと）も取り除かれるのではと思います。私はこのサイトのおかげで以前の屋根のフィルタをキャッチしました参照してください。

ということは、やはり逆フィッシャー変換の前にルーフィングフィルターを置いてヒスト形式で表示すると、MESAモメンタムのプロパティーインジケーターに近似するような気がするのです。

のどちらかに心当たりがある可能性はないでしょうか？

1.ストキャスティクスの前にルーフィングフィルター、または

2.2.ルーフ式フィルター（逆フィッシャー変換の前でのヒスト形式）は、どのように導かれるのでしょうか？

貴重な情報だと思います。

よろしくお願いします。

ナイジェル

Nigelさん、こんにちは。

mladenは "SuperSmoother "を関数としてコード化しました。時系列を事前に滑らかにするために使用することができ、私の意見では、そのためによく機能します。例として、私がプリスムーサーを追加したmladenのインジケータを添付します。これはあなたが探しているものに近いかもしれません。もしそうでなければ、ほとんどのインジケータをこの方法で修正できることは確かです。

このインジケータは、M.H.Pee氏の「Phase Change Index originally by M.H. Pee」です。これはGPBUSDの日足で、5期間のプリムージングを行い、16期間に設定したものです。

この指標は期間の長さに敏感です。このインジケータは期間長に敏感で、期間長の目安がある場合に使用するのがベストです。

編集：このインジケータが元々Eliteセクションから来たものかどうか思い出せないので、削除しました。可能性はあります。mladenさんでよろしければ、再度投稿させていただきます。

よろしくお願いします。

アレックス

ファイル:

gbpusddaily.png 35 kb

William Snyder 2014.03.02 21:28 #586

これはT3シグナル点線のママオシレーターで、新しいMT4ビルドにも対応しています。

ファイル:

mama_osc_t3_signal.png 56 kb

mama-oscillator-t3_signal-mtf.mq4 10 kb

Mladen Rakic 2014.03.03 19:29 #587

fajst_k:
Close smoothingの場合にも違いはありません。あなたは、いくつかの時系列は、SMAよりも優れて動作することを主張することができますが、私はそれが最初に証明されなければならないと信じています。

新しい本、新しい理論、新しいサイト、そして少なくとも私にとっては、それは少し不気味に見えます。

Krzysztof

クシシュトフ

なぜ、計算期間が短いものを比較するのですか？

計算期間が短ければ短いほど、結果は似てきます(計算期間1では、すべての平均化/平滑化/フィルタがまったく同じになります)。なぜ、長い期間と同じ期間を比較しないのですか？

適応型平均／スムージング／フィルターでさえ、非常に短い期間には適切に適応できませんし、それらでさえ、計算期間が十分に短ければ、単純移動平均に非常に似た結果をもたらします。

krzysiaczek99 2014.03.03 21:53 #588

John E.によれば、SSの目的は高周波ノイズを除去することであり、すなわち、周期が10本未満であることだそうです。SMA(5)はSS(10)と同じラグを持ち、通過帯域が2*nなので、SMA(5)と比較しました。というのも、SMA(5)はSS(10)と同じラグを持ち、通過帯域が2*nだからです。両者をプロットしてみると、同じようにプロットされていることがわかります。

これは、少なくともUSDJPYの1分間の高周波ノイズは、（それが存在する場合）SMA（l/2）とSS（l）によって同じレベルで平滑化されることを意味します。他の長さでは

HPフィルターを使っています。彼の論文「Predictive Indicators」の「MarketData Structure」の章と、エイリアシングノイズとスペクターディレーションノイズの図も参照してください。彼がどのようにしてこれを得たのか、そして例えばFOREXのデータではどのように見えるのか、非常に興味があります。

Krzysztof

Mladen Rakic 2014.03.03 22:04 #589

fajst_k:
ジョン・Eによれば、SSの目的は高周波ノイズを除去すること、すなわち10本未満の期間を除去することだそうです。SMA(5) と比較したのは、SMA(5) が SS(10) と同じラグを持ち、通過帯域が 2*n であるからです。というのも、SMA(5)はSS(10)と同じラグを持ち、通過帯域が2*nだからです。両者をプロットしてみると、同じようにプロットされていることがわかります。

これは、少なくともUSDJPYの1分足の高周波ノイズは、SMA(l/2)とSS(l)によって同じレベルで平滑化されることを意味しています。他の長さでは

HPフィルターを使っています。彼の論文「Predictive Indicators」の「Market Data Structure」の章と、エイリアシングノイズとスペクターディレーションノイズの図も参照してください。彼がどのようにしてこれを得たのか、そして例えばFOREXのデータではどのように見えるのか、非常に興味があります。

Krzysztof

異なる長さのスムーザー/フィルター/平均を比較することは、（少なくとも私の意見では）公正な比較ではありません。でも、これは私の意見です。しかし、実験し、調査し、異なるアプローチを試みないのであれば、その目的のために何を使うかをどのように決定すればよいのでしょうか。

私自身も、ジョン・エーラーズ氏には、まず語る傾向があり、その後に、肉眼で見えることではなく、語ったことの証明を作ろうとしている、と何度も言われたことがあります。でも、少なくとも彼は実験をしているのです。それが良いか悪いかはあまり重要ではありません。彼は単に何かを述べ、実行する勇気を持っており、そのためにバッシングを受けるのですから（バッシングを受けるに値するかどうか）、限界を超えようとしたことを評価すべきです。

トレンド（我々が "トレンド "と考えるものは何でも）を見つけるために2-3本の棒グラフを使用する試みは理解できない。しかし、これも私の意見です。

nigelphilpott99 2014.03.04 05:38 #590

hughesfleming:

こんにちは、Nigelです。

mladenは "SuperSmoother "を関数としてコード化しました。これを使えば時系列を事前に滑らかにすることができ、私見ではそのためにうまく機能します。例として、私がプリスムーサーを追加したmladenのインジケータを添付します。これはあなたが探しているものに近いかもしれません。もしそうでなければ、ほとんどのインジケータをこの方法で修正できることは確かです。

このインジケータは、M.H.Pee氏の「Phase Change Index originally by M.H. Pee」です。これはGPBUSDの日足で、5期間のプリムージングを行い、16期間に設定したものです。

この指標は期間の長さに敏感です。このインジケータは期間長に敏感で、期間長をどの程度にするか見当がつく場合に使用するのがベストです。

編集：このインジケータが元々Eliteセクションから来たものかどうか思い出せないので、削除しました。可能性はあります。mladenさんでよろしければ、再度投稿させていただきます。

よろしくお願いします。

アレックス

Alexです。

ありがとうございました。

よろしくお願いします。

Nigel

John Ehlersの全指標... - ページ 59