John Ehlersの全指標... - ページ 64

[Yoseph Stein]

自己相関ピリオドグラム（John Ehlers著より

自己相関ピリオドグラム.mq4

[Yoseph Stein]

コンボリューション・インディケーター。赤のプルームは下降トレンド、緑のプルームは上昇トレンドを意味する。hslを使って赤と緑の間を色で補間するとコーディングしやすいと思いました。Ehlersの本では背景が黒になっている。

コンボリューション・インジケータ.mq4

[tampa]

正規化価格のフィッシャー変換

計算式：

Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),

トリガー＝フィッシャー、ここで

V = (2/3)*((Price-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0.5+V),

MinPr, MaxPr - (i-Lenght+1)から(i)までの範囲の最小価格と最大価格,

Log - 自然対数。

ftnp.mq4

[Lloyd_au]

tampa:
正規化された価格のフィッシャー変換ftnp.mq4

いいね！ 共通」タブをクリックして、固定された最小値と最大値を調整することで、直線のように見えるのを避けることができます。 これは、最初のスムージングで、値が少し変になるためだと思います。 最初の100回の計算を何とか表示から消すことはできないでしょうか？

編集 - minが-4、maxが+4となるように調整すれば、概ね問題ないでしょう。 また、長さをデフォルトの10から26程度にすることをお勧めします。 これはFisher変換の目的である正規の確率分布の特性によく合致しています。 少し考えてから、またこの話に戻りましょう。

[Mladen Rakic]

Lloyd_au:
いいですね。 直線にならないようにするには、「共通」タブをクリックして、固定された最小値と最大値を調整する必要がありますね。 これは、最初のスムージングで、値が少し変になるためだと思います。 最初の100回の計算を何とか表示から消せないでしょうか。 編集 - 最小値が-4、最大値が+4になるように調整すると、概ねうまくいきます。 また、長さをデフォルトの10から26程度にすることをお勧めします。 これはFisher変換の目的である正規の確率分布の特性によく合致しています。 少し考えてから、これに戻ることにします。

Lloyd_au

このスケーリング問題がないバージョンはこちら：ftnp_1.01.mq4

[Boris]

支配的な周期を計算するためのさまざまな方法

こんにちは。

ドミナントサイクルの計算方法の違いによるメリット・デメリットがよくわかりません。また、異なる方法がすべて同じ直流周期を決定しているのかどうか、まだ明確ではありません。一方、私たちは少なくとも

- ヒルベルト変換（これが最初のアルゴリズムと思われる）。

- 重心アルゴリズム（Skinning the Catより）

- 離散フーリエ変換アプローチ（Ehlersの著書「Cycle Analytics for Traders」より）

- オーバーラッピングバンドパスフィルタアプローチ（Ehlers氏の著書「Cycle Analytics for Traders」より）

- 自己相関ピリオドグラムアプローチ（Ehlers book "Cycle Analytics for Traders" より - これがEhlersの今のお気に入りです。）

自己相関ピリオドグラムは、測定にかかる時間が短く、振幅の振れ幅が大きく、履歴平均を必要とせず、スペクトル拡張補正を必要としないため、優れた方法であるとEhlers氏は主張しています。

では、どの方法が一番良いのか、正しいのか、皆さんのご意見はいかがでしょうか？

おそらく、1つのDC期間インジケータに異なる方法をプログラムして、その違いを確認するのが良いアイデアでしょう。

[Boris]

こんにちは。

私の投稿を修正しなければなりません。スペクトル解析法とドミナントサイクル(DC)判定を区別する必要があります。

DCの手法は今のところ

- Hilbert Transformation (これが最初のアルゴリズムと思われる)

- 重心移動アルゴリズム；これはEhlersがあらかじめ決められたスペクトルからDCを抽出するのに使ったものです。

- その他に、例えば、様々なスペクトルピーク選択アルゴリズムが存在する。

スペクトル決定法として、以下のようなものがある。

- 離散フーリエ変換法(Ehlers著「Cycle Analytics for Traders」より)

- オーバーラッピングバンドパスフィルターアプローチ(Ehlers著「Cycle Analytics for Traders」より)

- 自己相関ピリオドグラム法（Ehlers著 "Cycle Analytics for Traders "より引用）

- MESA法；スペクトルの最初の実装は、richcapのmesavsgdft.pdfR-MESA-Instant_Spectrumv.1.2together with theR-MESA libraryによって 行われた。少なくとも彼の最新の本 "Cycle Analytics for Traders "では、EhlersはMESA spectrumをspectrum Generationの4番目の選択肢とは考えていないようだ。

- Goertzel calc.(Advanced Cycle Analysisを 参照).Ehlersは明らかにこの素晴らしい方法を嫌っているようです。少なくともmeyersはGoertzelはMESAより優れた方法だと主張している(参照)。

- FFTもよく取り上げられますが、スペクトルの決定には上記の方法が好ましいと思われます。

[Lloyd_au]

エラスは、DCの測定に関する最新の本以前のすべてを、事実上捨ててしまったのです。彼は、しばらく前、おそらくかなり最近のプレゼンテーションで、そのように言っています。すみません、リンクがないのですが、Stockspotter.comのどこかにあるはずです。

私は、サイクル計測は塩漬けにしています。なぜなら、ある時点では、何十ものサイクルが同時に起こっているからだ。彼は、バンドパスフィルタ（スイスアーミーナイフ）のバンクを構築することを提案したとき、多分別の文脈で、どこかでこれを自分で認めています。私はそうしていますが、それらはすべて、調整された周期にうまく循環しています。一般的に。

Excelで、6,000のデータポイントを使って、それぞれのバンドパスフィルタを、調整された正確な期間の平均にすることができます - 私は、16日から36日まで、約20を使って実験しました。これって、ちょっと変だと思いませんか？1990年頃に遡る多くの通貨で試してみましたが、同じ結果でした。

私は今、適応性のある指標に対してJurikのアプローチを取っています。これはフラクタル 次元を測定する純粋な形ですが、Ehlersは数学的に間違っています。もっと良いアプローチは、Jurikが行ったSevcikアプローチです。しかし、私はそれをMetastockにコード化することができ、不格好ではありますが、理解しやすくなりました。もしお望みなら、コードを提供しますよ。

Jean-PhillipeはMT4バージョンを下のリンクで提供しています。しかし、単純にインディケータを適応させるために使用することはできません。そのため、ExcelとMetastockの両方にコード化するために少し頭を悩ませました。Tradestationには嫌悪感を抱いています。

[Lloyd_au]

おっと、リンクがうまくいきませんでしたね～、すみません。 私、初心者です。

[wintersky111]

Lloyd_au:

私は今、Jurikのアプローチで適応性のある指標、つまりフラクタル次元の測定の純粋な形をとっていますが、これはEhlersが数学的に間違っているのです。

参考までに、このフォーラムで誰かが、Ehlersは一般に公開されていない彼独自のFD計算式を持っていると言っています。また、しばらく前までは、Ehlersはバンドパスフィルタを好んでいたようだが、現在はBoxterが言うように自己相関 ピリオドグラムを好んでいるようだ。

ウィンタースキー