John Ehlersの全指標... - ページ 66

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また、Dreiss（オーストラリア人！）によるchoppiness indexもあり、これは理にかなっています。 私は、適応的な指標を作成するために、これをより精巧にしたもの（平滑化し、いくつかの調整を加えたもので、私の乱雑なコーディングを整理したときに共有できるかもしれません）を使っています。 私はこれをWard Systemsのサイトからコピーしました。 記憶では、これは逆さまか何かで、私はそれを修正し、いくつかのものを追加しなければならなかったかもしれません。

ちょっとググるともっとわかりやすい言語があるかもしれない。

HMax = MaxList(Max(High, Close[1]), Period)

LMax = MinList(Min(Low,Close[1]),期間)

Choppiness = 100.0 * Log(Sum(TrueRange,Period)/(HMax-LMax)))。/ Log(期間)

ここで

Close[1] は1本前の終値。

Max(a,b) はa とb の最大値です。

MaxList(a,N) は、N本 前の最大のa。

MinList(a, N)は、N 本前後の最小のa。

Sum(a,N) はN 本の 小節をさかのぼったa の合計です。

TrueRangeは True Range です。

 
mladen:
ちょうど私の5セント。

Carlos Sevcikのフラクタル次元の計算が初めて公開されたのはこちら :波形のフラクタル次元を推定する手順

彼はそこで、Basicを使って書かれた、FDIを計算するはずのコードを公開しました。このコードの問題は、1.5以下になることがほとんどないことでした（現在もそうですが）。その後、私はこの方法をあきらめました。

Alex Matulich が作ったバージョン (こちら :http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt) があり、Sevcik が作ったいくつかの誤りを訂正しています。また、Mark Jurik が作った別のフラクタル次元の計算もあります (彼は合成フラクタル挙動を作る前にこれを作りました)。これは Sevcik の方法とも Matulich の方法とも共通点がなく、何よりも一種の好奇心をそそります。

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さて、もう一つ。

一度、フラクタル次元指数が金融市場に適用できないことを証明したドイツの論文を見つけたことがあります。残念ながら、私はそのリンクをブックマークしていなかったので、その後、その論文を見つけることができませんでした。もしまた見つけたら、リンクを貼るつもりですが、フラクタル次元指数にもそのような意見があることを、すべての人が知っておくべきでしょう。

私のコーディングでは、1.5を超える値や下回る値が出ます。 私はある学術的な批評を述べましたが、その批評は私のエクセルでの分析（物事が数字になる「はず」のところに値を突っ込むことができます - 値に関しては限界があります - 記憶では約1.25以下にはならないと思います）を確認しました。 上限は1.9くらいでしょうか（これも記憶違い）。 それくらいなら対応できます。

この方法で、私はEhlers FRAMAが少し不正確であることも分かりました。

スパイクがあると、そのスパイクが計算から排除されるまでは、その後の期間のすべての値がバカバカしくなるのです。 例えば、去年だったかいつだったか、円がたった数日で大きく上昇し、その後ほとんど元に戻ったとき、その上昇がなくなるまでFDIは愚かな結果を出していました。

もう一つの理由は、ある市場が時間枠によって大きく異なるFDIを持つことです。それらは本質的に異なる市場であり、ある時間枠ではショート、別の時間枠ではロングになるかもしれません。 また、ある時間枠ではトレンドがあり、別の時間枠ではランダムである可能性もあります。 しかし、これは多くの指標に当てはまることではないでしょうか？

 
Lloyd_au:
私のコーディングでは、1.5を上回ったり下回ったりする値を生成しています。私はある学術的な批評に言及しましたが、その批評は私のエクセルでの分析（物事が数字になる「はず」のところに値を入れることができます - 値に関しては限界があります - 記憶では約1.25以下にはならないと思います）を確認しました。上限は1.9くらいでしょうか（これも記憶違い）。それくらいなら大丈夫です。

この方法で、私もEhlers FRAMAが少し不正確であることを発見しました。

スパイクがあると、そのスパイクが計算から排除されるまでは、それ以降の期間のすべての値がかなりバカバカしくなるのです。例えば、去年だったか、いつだったか、円がたった2、3日で大きく上昇し、その後ほとんど横ばいになったことがありました。

もう一つの理由は、ある市場は時間枠によってFDIが大きく異なるということです。また、ある時間枠ではトレンドがあり、別の時間枠ではランダムである可能性もあります。しかし、これは時に多くの指標に当てはまることではないでしょうか？

Lloyd_au

このページにあるCarlos Sevcikの基本コードを参考にすると、1.5以下になるケースは片手の指で数えることができます。Alex Matulichの方法は正しい結果を生み出します。私の問題は、Sevcikのページのコードは公開前にテストされておらず、一部の人がどこにエラーがあるかを見つけるのに時間がかかったということです。しかし、Mark JurikはJurik TPOと名付けたものを発表し、それがSpearman rank auto-correlationであることがわかり、その後すぐにその不幸なTPOについての言及をすべて削除して しまいました）。

私は、FDIの他の計算方法について話していたのではありません。

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ドイツの論文については、批判ではなく、FDIが金融市場で使えないことを数学的に証明したものです。しかし、そのリンクを見つけるまでは、その部分は仮説のままにしておきましょう（そうしないと、単なる噂話やゴシップになってしまいますから）。私がやりたかったことは、金融市場（そして究極的には金融時系列）におけるFDIの有用性については意見が分かれていることを指摘したかっただけです。

 
mladen:

Alex Matulich によって作られたバージョン (こちら :http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt) があり、Sevcik が作ったいくつかの誤りを訂正しています。また、Mark Jurik が作った別のフラクタル次元の計算もあります (彼は複合フラクタル動作を作る前にこれを作りました)。これは Sevcik の方法とも Matulich の方法とも共通点がなく、どちらかというと一種の好奇心をそそるものです

マトゥーリッチの言う「見返りの長さnは0からnまでなので、論文に書かれているようなn-1間隔ではなく、n間隔も ある」は間違いだと思います。「例えば、柵を作っていて、多くの人が感心するような素晴らしい柵の柱がちょうど三つ あったとしましょう。 それぞれの柱の間にゲートを設置する必要がある。 ゲートは何個必要でしょうか？

 
Lloyd_au:
Matulichが「ルックバックの長さnは0からnまでなので、論文で説明されているようなn-1間隔ではなく、n間隔も ある」と言ったのは間違いだと思います。「例えば、フェンスを作るとして、多くの人が賞賛するような素晴らしいフェンスのために3本だけフェンスの柱を持って いるとしましょう。 それぞれの柱の間にゲートを設置する必要がある。 ゲートは何個必要でしょうか？

それはfdiの計算方法ではない（そして私の見る限り、あなたはそれを知っている）。

基本的な考え方は、データのサンプルを何度も繰り返し、計算の長さをどんどん長くし、計算に使うサンプルも長くしていくことです。"ドア "が入る余地はない

 
mladen:
Lloyd_au

このページにあるCarlos Sevcikの基本コードをそのまま使うと、1.5以下になるケースは片手の指で数えられるほどです。 Alex Matulichのやり方は正しい結果を生み出します。私の問題は、Sevcikのページのコードは公開前にテストされておらず、一部の人がどこにエラーがあるかを見つけるのに時間がかかったということです。しかし、Mark JurikはJurik TPOと名付けたものを発表し、それがSpearman rank auto-correlationであることがわかり、その後すぐにその不幸なTPOについての言及をすべて削除してしまいました）。

そうです，私は彼のオリジナルのコードを見て，私が対処できるようにコード化した他の人に偶然出会うまで，数週間頭を悩ませていました．

pd:=whatever you like;

x:=C;（私がxをどうしたいかで遊んだだけです。）

r:=HHV(H,pd)-LLV(L,pd)です。

a1:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-0)-Ref(x,-1))/r,2)+1/Pwr(pd,2));

a2:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-1)-Ref(x,-2))/r,2)+1/Pwr(pd,2)));

.

.etc 指定された期間数分。

次に

FDI:=1+(Log(a1+a2+a "pd "まで)+Log(2))/Log(2*(pd-1)).となります。

これでうまくいく。

そう、これはFDIの完璧な指標にはほど遠いものですが、それでいいのです。 私はFRAMAについて思うところを述べました。

ともかくも。 これが私のメタストックコードです。

 
Lloyd_au:
Jean-PhilipeのFGDIがあなたや他の人たちのために機能することを願っています。 私が最初に検討するものの1つです。 ハースト指数については、その通りです。 トレーディングの目的では役に立たないと私は思っています。 これは、時系列配列全体を定義するために設計された数値で、データが多ければ多いほどよいのです。 直近の32日間だけでなく。 というのが、私の考えです。

正直なところ、ボックスカウントはまったく堅牢ではありません。公式がそれを物語っています。このファイルの誤差項は厳密なガウス分布の時系列に対するものです。時折ガウス分布から外れて変化する時、どの程度のロバスト性があるかは想像がつくでしょう。

http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf

Rescaled Range Analysisのアイデア自体は素晴らしいのですが、Hurst Exponentの計算に必要なデータ量は数千から数万と論文に書かれています。

鈴木

 
Lloyd_au:
Eliteフォーラム提供のサイトの説明を見る限り、Variance ratioは、標準偏差または分散と思われるものを使う以外は、フラクタル次元の測定の基本式と原理的にかなり同じですね（？）F-testなんですか？

Variance Ratioは、そこのリンクに書かれているような計算式であれば、私には非常に生々しい・うるさい形に聞こえます。ここでの悪い点は、長い時間の比率を短い時間の比率で割っていることです。そこで最低限できることは、ランダムな粒子に対するアインシュタインの平方根の法則を観察することです。全体として、分散比較をベースにボラティリティを比較するという考え方のようです。

ウィンタースキー

 

これはFDIの修正版です。MQL5コードベースのMetaTrader 4用の「Ilnur」による「Variation Index」インディケータの無料ダウンロード は、誰か見たことがありますか？私は便利だと思います。

 
nevar:
これは、FDIの修正バージョンですMQL5コードベースのMetaTrader 4用'Ilnur'による'Variation Index'指標の無料ダウンロード 誰かそれを見たことがありますか？私はそれを便利に見つける。

それはとても素晴らしいことです。 FGDIとそれを比較するいくつかの時間を過ごした、彼らはあまりにも似ていない、私はVIがもう少し保守的だと思う - それはFGDIの前に市場のフラットを呼び出すが、これは異なります。 私はコードを理解するのに失敗しました - それは、反復手順があるように思われる。

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