dvarrin: 구현한 지표는 MESA를 기반으로 하고 DFG도 MESA를 기반으로 합니까?
네. 그러나 DFG가 시계열에서 어떤 종류의 전처리를 수행하는지 모르겠습니다.
그리고 DFG에서 선택할 수 있는 막대의 수는 스펙트럼 분석을 수행하기 위해 지표에서 사용하는 막대의 수와 같습니다.
네.
사용할 막대의 수에 대해. 가장 최근 가격 내역을 확인하려는 이유는 무엇입니까? 잘 정의된 주기 없이 정말 시끄럽게 보입니다. 내가 하는 일은 스펙트럼 분석이 거의 동일할 때까지 1000개 또는 2000개 막대만큼 점점 더 많은 막대를 가져오는 것입니다. 이것은 해당 스펙트럼의 피크가 오랜 기간 동안 중요하지만 그렇게 나쁘지 않아야 함을 의미합니다.
문제의 핵심은 바로 당신입니다! 이것이 제가 지표를 공유한 주된 이유입니다.
MESA는 임의의 길고 가우스 잡음이 있는 시계열에서 고정 주기 를 추출하는 데 거의 완벽합니다(FFT의 제약 조건 중 하나는 2^n 길이입니다. 시계열을 항상 0으로 채울 수 있지만 해결 방법입니다).
실제 시장 시계열에 관해서는 아시다시피 가우스 잡음이나 고정 주기가 없습니다.
신호 + 잡음이라고 부를 수 있는 "무언가"가 있습니다. 신호에는 몇 가지 주기적 동작이 있습니다. 싸이클을 거래할 수 있다는 주장은 신호와 노이즈를 분리할 수 있고 신호 내부의 싸이클을 인식하고 일종의 예측을 통해 주기적 동작을 활용할 수 있다는 주장입니다. 예를 들어 이것이 NOXA 주기의 접근 방식이며 원래 Ehlers 거래 솔루션 및 지표(MESA8)의 일부입니다.
ATCF 및 기타(예: Codebreaker)의 접근 방식은 노이즈에서 신호를 필터링하는 방법을 알고 있으면 더 나은 방법으로 추세 추적을 수행할 수 있다는 것입니다. 이것이 시계열의 스펙트럼을 알아야 하는 이유이며 그것이 제가 작업한 것입니다.
즉, 일부 주기는 긴 시계열에서 반복된다는 가설에 따라 평균적이고 더 안정적인 디지털 필터 세트를 사용하는 것이 거래 전략에 더 좋은지 알아내야 합니다.
MESA를 사용하여 긴 시계열(2000개 막대)을 관찰하면 해당 시계열 내의 모든 주기를 평균화하고 대부분의 스펙트럼 전력이 압축된 대역을 추출합니다. 반복되는 잘 알려진 주기가 있는 경우 깨끗한 피크가 있는 것입니다. 더 자주, 더 긴 시계열을 조사하면 피크가 넓어지고 낮아지는 경향이 있습니다(따라서 귀하가 말하는 것처럼 수렴됨). 즉, 스펙트럼 전력이 있는 대역에 대한 아이디어만 가질 수 있지만 깨끗한 주기는 알 수 없습니다.
변화하는 시장에 보다 능동적으로 적응하는 것을 선호하거나 일시적으로 잘 정의된 주기를 포착하려면 관찰 범위(내 독특한 연구 분야이며 대신 인라인 분석기가 필요했습니다. DFG와 같은 오프라인)?
이 마지막 접근 방식에서 발생하는 문제는 스펙트럼 이 막대별로 어떻게 변하고 MESA가 단기 분석에서 어떻게 작동합니까?입니다.
노이즈 제거 및 추세 제거가 MESA(최소한 긴 관찰 기간 및 가우스 노이즈의 경우)에서 매우 유용하지 않다고 확신함에도 불구하고 저는 실시간 시계열에 대한 이 단기 접근 방식으로 몇 가지 시도를 하고 있습니다. 추세 제거는 중간 길이의 사이클(60~150바 사이)을 더 잘 포착하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 더 나은 SATL 곡선으로 이어질 수 있습니다.
어쨌든 내 지표와 함께 인라인 alisys에 대한 기록에 막대가 있는 한 원하는 시간 범위를 선택할 수 있습니다.
P1 및 D1의 값을 표시하는 적응형 표시기를 보면 정상 값으로 돌아가기 전에 값이 다른 값으로 크게 점프하는 일부 위치를 제외하고 곡선이 매우 부드럽다는 것을 알 수 있습니다. 그 점프를 무시하는 것이 최선이라고 생각하지 않습니까?
관찰 창을 슬라이드하면(즉, 시간이 지남에 따라) 피크가 스펙트럼 내부로 이동합니다. 그들은 중심을 바꿀 뿐만 아니라 더 높거나 낮아집니다. 이전의 지배적인 사이클이 새로운 사이클에 의해 날카로움을 능가하는 일이 발생하면 점프가 있습니다.
저는 가장 중요한 피크(높이/너비 비율이 가장 높은 피크)를 얻는 알고리즘을 개발했으며 이것이 제가 우세한 주기를 선택하는 방법입니다.
가장 대표적인 피크만 고려하고 있기 때문에 새로운 피크가 우세해지면 점프가 일어납니다.
점프가 있다는 것은 이전 피크가 감소하고 새로운 피크가 상승한다는 것을 의미합니다. 당신은 오래된 것을 고수 할 수 있지만 무엇을 위해?
보시다시피 MESA는 노이즈 제거 또는 추세 제거 없이도 신호 피크를 완벽하게 추출할 수 있지만 주기를 기반으로 하는 거래 전략에는 너무 빠릅니다.
8 막대 기간(0.125 빈도) 또는 13.3 막대 기간( 0.075 빈도)이 있는 경우 빠른 상승 추세에 대해 4개(6.5) 막대가 있고 빠른 하락 추세에 대해 4개(6.5) 막대가 있음을 의미합니다. 멋진 디지털 필터라도 최소한 2개의 막대와 같이 약간의 지연이 발생합니다. 따라서 빠른 추세를 거래할 수 있는 막대는 2개(4.5개)뿐입니다. 신호보다 더 큰 진폭의 잡음(4에서 3으로)으로 합하면 완전히 순환 거래가 불가능한 신호가 됩니다.
나는 2개 또는 3개의 정현파 + DC 성분+선형 추세+다양한 유형의 노이즈로 신호를 테스트하는 아이디어를 좋아합니다. 20bars(0.05freq), 50bars(0.02freq), 100bars(0.01freq)와 같은 것을 제안합니다.
richcap: 네. 그러나 DFG가 시계열에서 어떤 종류의 전처리를 수행하는지 모르겠습니다.
네.
문제의 핵심은 바로 당신입니다! 이것이 제가 지표를 공유한 주된 이유입니다.
MESA는 임의의 길고 가우스 잡음이 있는 시계열에서 고정 주기 를 추출하는 데 거의 완벽합니다(FFT의 제약 조건 중 하나는 2^n 길이입니다. 시계열을 항상 0으로 채울 수 있지만 해결 방법입니다).
실제 시장 시계열에 관해서는 아시다시피 가우스 잡음이나 고정 주기가 없습니다.
신호 + 잡음이라고 부를 수 있는 "무언가"가 있습니다. 신호에는 몇 가지 주기적 동작이 있습니다. 싸이클을 거래할 수 있다는 주장은 신호와 노이즈를 분리할 수 있고 신호 내부의 싸이클을 인식하고 일종의 예측을 통해 주기적 동작을 활용할 수 있다는 주장입니다. 예를 들어 이것이 NOXA 주기의 접근 방식이며 원래 Ehlers 거래 솔루션 및 지표(MESA8)의 일부입니다.
ATCF 및 기타(예: Codebreaker)의 접근 방식은 노이즈에서 신호를 필터링하는 방법을 알고 있으면 더 나은 방법으로 추세 추적을 수행할 수 있다는 것입니다. 이것이 시계열의 스펙트럼을 알아야 하는 이유이며 그것이 제가 작업한 것입니다.
즉, 일부 주기는 긴 시계열에서 반복된다는 가설에 따라 평균적이고 더 안정적인 디지털 필터 세트를 사용하는 것이 거래 전략에 더 좋은지 알아내야 합니다.
MESA를 사용하여 긴 시계열(2000개 막대)을 관찰하면 해당 시계열 내의 모든 주기를 평균화하고 대부분의 스펙트럼 전력이 압축된 대역을 추출합니다. 반복되는 잘 알려진 주기가 있는 경우 깨끗한 피크가 있는 것입니다. 더 자주, 더 긴 시계열을 조사하면 피크가 넓어지고 낮아지는 경향이 있습니다(따라서 귀하가 말하는 것처럼 수렴됨). 즉, 스펙트럼 전력이 있는 대역에 대한 아이디어만 가질 수 있지만 깨끗한 주기는 알 수 없습니다.
변화하는 시장에 보다 능동적으로 적응하는 것을 선호하거나 일시적으로 잘 정의된 주기를 포착하려면 관찰 범위(내 독특한 연구 분야이며 대신 인라인 분석기가 필요했습니다. DFG와 같은 오프라인)?
이 마지막 접근 방식에서 발생하는 문제는 스펙트럼이 막대별로 어떻게 변하고 MESA가 단기 분석에서 어떻게 작동합니까?입니다.
노이즈 제거 및 추세 제거가 MESA(최소한 긴 관찰 기간 및 가우스 노이즈의 경우)에서 매우 유용하지 않다고 확신함에도 불구하고 저는 실시간 시계열에 대한 이 단기 접근 방식으로 몇 가지 시도를 하고 있습니다. 추세 제거는 중간 길이의 사이클(60~150바 사이)을 더 잘 포착하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 더 나은 SATL 곡선으로 이어질 수 있습니다.
어쨌든 내 지표와 함께 인라인 alisys에 대한 기록에 막대가 있는 한 원하는 시간 범위를 선택할 수 있습니다.
관찰 창을 슬라이드하면(즉, 시간이 지남에 따라) 피크가 스펙트럼 내부로 이동합니다. 그들은 중심을 바꿀 뿐만 아니라 더 높거나 낮아집니다. 오래된 지배적인 사이클이 새로운 사이클에 의해 날카로움을 능가하는 일이 발생하면 당신은 점프를 합니다.
저는 가장 중요한 피크(높이/너비 비율이 가장 높은 피크)를 얻는 알고리즘을 개발했으며 이것이 제가 우세한 주기를 선택하는 방법입니다.
가장 대표적인 봉우리만 고려하고 있기 때문에 새로운 봉우리가 우세해지면 점프가 일어납니다.
점프가 있다는 것은 이전 피크가 감소하고 새로운 피크가 상승한다는 것을 의미합니다. 당신은 오래된 것을 고수 할 수 있지만 무엇을 위해?
ACTF 신호를 사용하여 어떻게 거래합니까? 2개 이상의 바에 대해 열린 포지션이 있습니까? 항목이 있는 차트와 어떤 표시기가 우리에게 입력하도록 지시하는지 보고 싶습니다. 예를 들어 SATL은 큰 지연이 있을 수 있으며 가격은 SATL이 평평해지기 훨씬 전에 이미 움직일 수 있습니다. 그리고 FATL을 따른다면 틀릴 수 있습니다. ACTF 항목이 포함된 차트를 보는 것이 좋습니다.
fajst_k: 나는 이 고정/비 고정 사업을 사랑합니다. CHIRP가 고정되어 있거나 고정되어 있지 않습니까? 프로세스가 고정적이지 않기 때문에 주파수와 진폭이 변경되지만 MESA는 어쨌든 작동했습니다. DF 테스트를 할 때 고정되어 있음을 보여줄 수 있습니다. 크지슈토프
안녕하세요 Krzysztof,
당신은 내가 우리의 브레인스토밍을 얼마나 즐기고 있는지 모를 것입니다.
예, 짹짹 신호는 확실히 고정적이지 않지만...
...그것이 천천히 변하기 때문에 관찰의 창에서 그것을 준정체라고 정의할 수 있고 MESA는 당신이 보았듯이 그 일을 할 수 있습니다.
처프 신호 주파수(또는 반대: 주기)가 260에서 220바로 변경되는 400바의 창이 있는 경우 MESA는 220에서 260 사이의 매우 깨끗한 피크를 반환하는 데 문제가 없습니다(포스트 # 참조 496).
더 큰 창을 사용하면 주파수가 더 넓은 대역을 통해 확산된다는 사실을 고려하여 덜 명확한 피크를 갖게 됩니다(포스트 #495 참조).
dvarrin: ACTF 신호를 사용하여 거래하는 방법은 무엇입니까? 2개 이상의 바에 대해 열린 포지션이 있습니까? 항목이 있는 차트와 어떤 표시기가 우리에게 입력하도록 지시하는지 보고 싶습니다. 예를 들어 SATL은 큰 지연이 있을 수 있으며 가격은 SATL이 평평해지기 훨씬 전에 이미 움직일 수 있습니다. 그리고 FATL을 따른다면 틀릴 수 있습니다. 해당 ACTF 항목이 포함된 차트를 보는 것이 좋습니다.
이메일로 받은 비슷한 질문에 대한 답변을 인용하겠습니다.
안녕하세요 G.,
나는 시장이 변하는 즉시 내 필터를 변경하기를 원하기 때문에 중간 짧은 창(200)에 관심이 있다고 말했습니다. 그러나 더 긴 창에 표시기를 사용할 수 있습니다. 실험을 해주셔서 기쁩니다 . 유일한 제한은 PC의 마력(도에 대해 최대 500이 있더라도 원하는 경우 라이브러리에서 정의하는 상수를 변경할 수 있음)과 도가 길이보다 작아야 한다는 사실입니다. , 그렇지 않으면 MESA가 극점을 찾는 데 실패합니다.
매개변수를 가지고 놀고 그 의미를 이해할 수 있습니다.
Max(80) 및 satlmin(15)은 satl에 대해 주기가 80보다 크고 15보다 작은 피크에는 관심이 없음을 의미합니다.
최소(10)는 귀하의 fatl에 대해 10보다 작은 주기를 갖는 피크에 관심이 없음을 의미합니다.
나는 당신이 satl min과 fatl min 사이에 충분한 공간을 주지 않았다고 생각하지만 아마도 당신이 옳을 것입니다. 나는 정도 매개변수를 거의 변경하지 않지만 물론 시도할 수 있습니다. 이 시행착오 과정에서 코드를 공유하는 데 있어 승/패의 상황을 봅니다(물론 결과를 공유하는 경우).
알고리즘이 지정한 제약 조건으로 중요한 피크를 찾는 데 실패하면 기본 설정이 fatl 및 satl을 계산하는 데 사용됩니다. 항상 터미널 창의 전문가 탭에서 출력을 살펴보십시오.
리카르도
G.는 다음과 같이 썼습니다.
> 안녕하세요, 저는 H1에서 작업을 위한 적응형 지표에 대해 많은 구성을 시도하고 있습니다. 저는 다소 원하는 것을 얻었지만 TSD에 대한 마지막 게시물에서 약간의 길이 매개변수를 사용하는 것이 더 낫다는 것을 읽었습니다. 이유는 무엇입니까? 또한 학위 매개 변수가 어떻게 작동하는지 알고 싶습니다.
첫 번째 그림에서는 느린 추세선(50개 막대)에 적용된 전략을 볼 수 있고 두 번째 그림에서는 빠른 추세선에 적용된 전략을 볼 수 있습니다.
They are both profitable. I must say that this noise is helping because after a cross between trendlline and it's reference there is a high probability of getting a noisy and profitable price arrival on the other side to ride the trend.
안녕,
먼저 방법론이 괜찮기를 바랍니다. 우리가 찾고 있는 지식이 귀하의 설정에 영향을 미치지 않는지 확인하기 위해 매개변수 설정 방법을 한 번 더 재검토하십시오. 그렇지 않으면 향후 누출 또는 곡선 피팅이 발생할 것입니다.
항상 그렇듯이 기본 추세(이 경우 위쪽)가 있을 때 위쪽으로만 거래하는 것이 더 유리합니다.
구현한 지표는 MESA를 기반으로 하고 DFG도 MESA를 기반으로 합니까?
네. 그러나 DFG가 시계열에서 어떤 종류의 전처리를 수행하는지 모르겠습니다.
그리고 DFG에서 선택할 수 있는 막대의 수는 스펙트럼 분석을 수행하기 위해 지표에서 사용하는 막대의 수와 같습니다.
네.
사용할 막대의 수에 대해. 가장 최근 가격 내역을 확인하려는 이유는 무엇입니까? 잘 정의된 주기 없이 정말 시끄럽게 보입니다. 내가 하는 일은 스펙트럼 분석이 거의 동일할 때까지 1000개 또는 2000개 막대만큼 점점 더 많은 막대를 가져오는 것입니다. 이것은 해당 스펙트럼의 피크가 오랜 기간 동안 중요하지만 그렇게 나쁘지 않아야 함을 의미합니다.
문제의 핵심은 바로 당신입니다! 이것이 제가 지표를 공유한 주된 이유입니다.
MESA는 임의의 길고 가우스 잡음이 있는 시계열에서 고정 주기 를 추출하는 데 거의 완벽합니다(FFT의 제약 조건 중 하나는 2^n 길이입니다. 시계열을 항상 0으로 채울 수 있지만 해결 방법입니다).
실제 시장 시계열에 관해서는 아시다시피 가우스 잡음이나 고정 주기가 없습니다.
신호 + 잡음이라고 부를 수 있는 "무언가"가 있습니다. 신호에는 몇 가지 주기적 동작이 있습니다. 싸이클을 거래할 수 있다는 주장은 신호와 노이즈를 분리할 수 있고 신호 내부의 싸이클을 인식하고 일종의 예측을 통해 주기적 동작을 활용할 수 있다는 주장입니다. 예를 들어 이것이 NOXA 주기의 접근 방식이며 원래 Ehlers 거래 솔루션 및 지표(MESA8)의 일부입니다.
ATCF 및 기타(예: Codebreaker)의 접근 방식은 노이즈에서 신호를 필터링하는 방법을 알고 있으면 더 나은 방법으로 추세 추적을 수행할 수 있다는 것입니다. 이것이 시계열의 스펙트럼을 알아야 하는 이유이며 그것이 제가 작업한 것입니다.
즉, 일부 주기는 긴 시계열에서 반복된다는 가설에 따라 평균적이고 더 안정적인 디지털 필터 세트를 사용하는 것이 거래 전략에 더 좋은지 알아내야 합니다.
MESA를 사용하여 긴 시계열(2000개 막대)을 관찰하면 해당 시계열 내의 모든 주기를 평균화하고 대부분의 스펙트럼 전력이 압축된 대역을 추출합니다. 반복되는 잘 알려진 주기가 있는 경우 깨끗한 피크가 있는 것입니다. 더 자주, 더 긴 시계열을 조사하면 피크가 넓어지고 낮아지는 경향이 있습니다(따라서 귀하가 말하는 것처럼 수렴됨). 즉, 스펙트럼 전력이 있는 대역에 대한 아이디어만 가질 수 있지만 깨끗한 주기는 알 수 없습니다.
변화하는 시장에 보다 능동적으로 적응하는 것을 선호하거나 일시적으로 잘 정의된 주기를 포착하려면 관찰 범위(내 독특한 연구 분야이며 대신 인라인 분석기가 필요했습니다. DFG와 같은 오프라인)?
이 마지막 접근 방식에서 발생하는 문제는 스펙트럼 이 막대별로 어떻게 변하고 MESA가 단기 분석에서 어떻게 작동합니까?입니다.
노이즈 제거 및 추세 제거가 MESA(최소한 긴 관찰 기간 및 가우스 노이즈의 경우)에서 매우 유용하지 않다고 확신함에도 불구하고 저는 실시간 시계열에 대한 이 단기 접근 방식으로 몇 가지 시도를 하고 있습니다. 추세 제거는 중간 길이의 사이클(60~150바 사이)을 더 잘 포착하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 더 나은 SATL 곡선으로 이어질 수 있습니다.
어쨌든 내 지표와 함께 인라인 alisys에 대한 기록에 막대가 있는 한 원하는 시간 범위를 선택할 수 있습니다.
P1 및 D1의 값을 표시하는 적응형 표시기를 보면 정상 값으로 돌아가기 전에 값이 다른 값으로 크게 점프하는 일부 위치를 제외하고 곡선이 매우 부드럽다는 것을 알 수 있습니다. 그 점프를 무시하는 것이 최선이라고 생각하지 않습니까?
관찰 창을 슬라이드하면(즉, 시간이 지남에 따라) 피크가 스펙트럼 내부로 이동합니다. 그들은 중심을 바꿀 뿐만 아니라 더 높거나 낮아집니다. 이전의 지배적인 사이클이 새로운 사이클에 의해 날카로움을 능가하는 일이 발생하면 점프가 있습니다.
저는 가장 중요한 피크(높이/너비 비율이 가장 높은 피크)를 얻는 알고리즘을 개발했으며 이것이 제가 우세한 주기를 선택하는 방법입니다.
가장 대표적인 피크만 고려하고 있기 때문에 새로운 피크가 우세해지면 점프가 일어납니다.
점프가 있다는 것은 이전 피크가 감소하고 새로운 피크가 상승한다는 것을 의미합니다. 당신은 오래된 것을 고수 할 수 있지만 무엇을 위해?
다시
크지슈토프,
의미 있는 시뮬레이션을 위해 더 느린 신호를 사용하는 것이 더 나을 수도 있습니다.
보시다시피 MESA는 노이즈 제거 또는 추세 제거 없이도 신호 피크를 완벽하게 추출할 수 있지만 주기를 기반으로 하는 거래 전략에는 너무 빠릅니다.
8 막대 기간(0.125 빈도) 또는 13.3 막대 기간( 0.075 빈도)이 있는 경우 빠른 상승 추세에 대해 4개(6.5) 막대가 있고 빠른 하락 추세에 대해 4개(6.5) 막대가 있음을 의미합니다. 멋진 디지털 필터라도 최소한 2개의 막대와 같이 약간의 지연이 발생합니다. 따라서 빠른 추세를 거래할 수 있는 막대는 2개(4.5개)뿐입니다. 신호보다 더 큰 진폭의 잡음(4에서 3으로)으로 합하면 완전히 순환 거래가 불가능한 신호가 됩니다.
나는 2개 또는 3개의 정현파 + DC 성분+선형 추세+다양한 유형의 노이즈로 신호를 테스트하는 아이디어를 좋아합니다. 20bars(0.05freq), 50bars(0.02freq), 100bars(0.01freq)와 같은 것을 제안합니다.여기있어
t = (0:5000)';
f0 = 0.05;
ph0 = 파이/6;
f1 = 0.02;
ph1 = -파이/6;
f2 = 0.01;
x = 10+0.1*t+2.5 * cos(2*pi*f0*t + ph0) + 3 * cos(2*pi*f1*t + ph1) + cos(2*pi*f2*t) + 4 * randn(크기(t));
MATLAB의 스펙트럼을 살펴보십시오. Goertzel과 FFT는 하락세 없이 죽었다.
크지슈토프
네. 그러나 DFG가 시계열에서 어떤 종류의 전처리를 수행하는지 모르겠습니다.
네.
문제의 핵심은 바로 당신입니다! 이것이 제가 지표를 공유한 주된 이유입니다.
MESA는 임의의 길고 가우스 잡음이 있는 시계열에서 고정 주기 를 추출하는 데 거의 완벽합니다(FFT의 제약 조건 중 하나는 2^n 길이입니다. 시계열을 항상 0으로 채울 수 있지만 해결 방법입니다).
실제 시장 시계열에 관해서는 아시다시피 가우스 잡음이나 고정 주기가 없습니다.
신호 + 잡음이라고 부를 수 있는 "무언가"가 있습니다. 신호에는 몇 가지 주기적 동작이 있습니다. 싸이클을 거래할 수 있다는 주장은 신호와 노이즈를 분리할 수 있고 신호 내부의 싸이클을 인식하고 일종의 예측을 통해 주기적 동작을 활용할 수 있다는 주장입니다. 예를 들어 이것이 NOXA 주기의 접근 방식이며 원래 Ehlers 거래 솔루션 및 지표(MESA8)의 일부입니다.
ATCF 및 기타(예: Codebreaker)의 접근 방식은 노이즈에서 신호를 필터링하는 방법을 알고 있으면 더 나은 방법으로 추세 추적을 수행할 수 있다는 것입니다. 이것이 시계열의 스펙트럼을 알아야 하는 이유이며 그것이 제가 작업한 것입니다.
즉, 일부 주기는 긴 시계열에서 반복된다는 가설에 따라 평균적이고 더 안정적인 디지털 필터 세트를 사용하는 것이 거래 전략에 더 좋은지 알아내야 합니다.
MESA를 사용하여 긴 시계열(2000개 막대)을 관찰하면 해당 시계열 내의 모든 주기를 평균화하고 대부분의 스펙트럼 전력이 압축된 대역을 추출합니다. 반복되는 잘 알려진 주기가 있는 경우 깨끗한 피크가 있는 것입니다. 더 자주, 더 긴 시계열을 조사하면 피크가 넓어지고 낮아지는 경향이 있습니다(따라서 귀하가 말하는 것처럼 수렴됨). 즉, 스펙트럼 전력이 있는 대역에 대한 아이디어만 가질 수 있지만 깨끗한 주기는 알 수 없습니다.
변화하는 시장에 보다 능동적으로 적응하는 것을 선호하거나 일시적으로 잘 정의된 주기를 포착하려면 관찰 범위(내 독특한 연구 분야이며 대신 인라인 분석기가 필요했습니다. DFG와 같은 오프라인)?
이 마지막 접근 방식에서 발생하는 문제는 스펙트럼이 막대별로 어떻게 변하고 MESA가 단기 분석에서 어떻게 작동합니까?입니다.
노이즈 제거 및 추세 제거가 MESA(최소한 긴 관찰 기간 및 가우스 노이즈의 경우)에서 매우 유용하지 않다고 확신함에도 불구하고 저는 실시간 시계열에 대한 이 단기 접근 방식으로 몇 가지 시도를 하고 있습니다. 추세 제거는 중간 길이의 사이클(60~150바 사이)을 더 잘 포착하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 더 나은 SATL 곡선으로 이어질 수 있습니다.
어쨌든 내 지표와 함께 인라인 alisys에 대한 기록에 막대가 있는 한 원하는 시간 범위를 선택할 수 있습니다.
관찰 창을 슬라이드하면(즉, 시간이 지남에 따라) 피크가 스펙트럼 내부로 이동합니다. 그들은 중심을 바꿀 뿐만 아니라 더 높거나 낮아집니다. 오래된 지배적인 사이클이 새로운 사이클에 의해 날카로움을 능가하는 일이 발생하면 당신은 점프를 합니다.
저는 가장 중요한 피크(높이/너비 비율이 가장 높은 피크)를 얻는 알고리즘을 개발했으며 이것이 제가 우세한 주기를 선택하는 방법입니다.
가장 대표적인 봉우리만 고려하고 있기 때문에 새로운 봉우리가 우세해지면 점프가 일어납니다.
점프가 있다는 것은 이전 피크가 감소하고 새로운 피크가 상승한다는 것을 의미합니다. 당신은 오래된 것을 고수 할 수 있지만 무엇을 위해?ACTF 신호를 사용하여 어떻게 거래합니까? 2개 이상의 바에 대해 열린 포지션이 있습니까? 항목이 있는 차트와 어떤 표시기가 우리에게 입력하도록 지시하는지 보고 싶습니다. 예를 들어 SATL은 큰 지연이 있을 수 있으며 가격은 SATL이 평평해지기 훨씬 전에 이미 움직일 수 있습니다. 그리고 FATL을 따른다면 틀릴 수 있습니다. ACTF 항목이 포함된 차트를 보는 것이 좋습니다.
비 고정 CHIRP ??
MESA는 임의의 길고 가우스 잡음이 있는 시계열에서 고정 주기 를 추출하는 데 거의 완벽합니다(FFT의 제약 조건 중 하나는 2^n 길이입니다. 시계열을 항상 0으로 채울 수 있지만 해결 방법입니다).
나는 이 고정/비 고정 사업을 사랑합니다. CHIRP가 고정되어 있거나 고정되어 있지 않습니까? 프로세스가 고정적이지 않기 때문에 주파수와 진폭이 변경되지만 MESA는 어쨌든 작동했습니다. DF 테스트를 할 때 고정되어 있음을 보여줄 수 있습니다.
크지슈토프
나는 이 고정/비 고정 사업을 사랑합니다. CHIRP가 고정되어 있거나 고정되어 있지 않습니까? 프로세스가 고정적이지 않기 때문에 주파수와 진폭이 변경되지만 MESA는 어쨌든 작동했습니다. DF 테스트를 할 때 고정되어 있음을 보여줄 수 있습니다. 크지슈토프
안녕하세요 Krzysztof,
당신은 내가 우리의 브레인스토밍을 얼마나 즐기고 있는지 모를 것입니다.
예, 짹짹 신호는 확실히 고정적이지 않지만...
...그것이 천천히 변하기 때문에 관찰의 창에서 그것을 준정체라고 정의할 수 있고 MESA는 당신이 보았듯이 그 일을 할 수 있습니다.
처프 신호 주파수(또는 반대: 주기)가 260에서 220바로 변경되는 400바의 창이 있는 경우 MESA는 220에서 260 사이의 매우 깨끗한 피크를 반환하는 데 문제가 없습니다(포스트 # 참조 496).
더 큰 창을 사용하면 주파수가 더 넓은 대역을 통해 확산된다는 사실을 고려하여 덜 명확한 피크를 갖게 됩니다(포스트 #495 참조).
그것은 dvarrin이 말한 스펙트럼의 선명도와 안정성 사이의 균형에 관한 것입니다.
윈도우가 짧을수록 신호의 준정상도가 높아집니다.
여기있어
t = (0:5000)';
f0 = 0.05;
ph0 = 파이/6;
f1 = 0.02;
ph1 = -파이/6;
f2 = 0.01;
x = 10+0.1*t+2.5 * cos(2*pi*f0*t + ph0) + 3 * cos(2*pi*f1*t + ph1) + cos(2*pi*f2*t) + 4 * randn(크기(t));
MATLAB의 스펙트럼을 살펴보십시오. Goertzel과 FFT는 하락세 없이 죽었다.
크지슈토프이전에 사용한 것과 동일한 간단한 전략을 적용했습니다. 거래할 두 가지 주요 주파수가 있습니다(20 및 50바 주기와 100바 주기가 있는 주파수는 노이즈에 대한 진폭이 매우 작고 거래가 거의 불가능함).
첫 번째 그림에서는 느린 추세선(50개 막대)에 적용된 전략을 볼 수 있고 두 번째 그림에서는 빠른 추세선에 적용된 전략을 볼 수 있습니다.
둘 다 수익성이 있습니다. 추세선과 기준선 사이의 교차 후에 추세를 타기 위해 반대편에 잡음이 많고 수익성 있는 가격 도착을 얻을 가능성이 높기 때문에 이 잡음이 도움이 된다고 말해야 합니다.
항상 그렇듯이 기본 추세(이 경우 위쪽)가 있을 때 위쪽으로만 거래하는 것이 더 유리합니다.
ACTF 신호를 사용하여 거래하는 방법은 무엇입니까? 2개 이상의 바에 대해 열린 포지션이 있습니까? 항목이 있는 차트와 어떤 표시기가 우리에게 입력하도록 지시하는지 보고 싶습니다. 예를 들어 SATL은 큰 지연이 있을 수 있으며 가격은 SATL이 평평해지기 훨씬 전에 이미 움직일 수 있습니다. 그리고 FATL을 따른다면 틀릴 수 있습니다. 해당 ACTF 항목이 포함된 차트를 보는 것이 좋습니다.
이메일로 받은 비슷한 질문에 대한 답변을 인용하겠습니다.
안녕하세요 G.,
나는 시장이 변하는 즉시 내 필터를 변경하기를 원하기 때문에 중간 짧은 창(200)에 관심이 있다고 말했습니다. 그러나 더 긴 창에 표시기를 사용할 수 있습니다. 실험을 해주셔서 기쁩니다 . 유일한 제한은 PC의 마력(도에 대해 최대 500이 있더라도 원하는 경우 라이브러리에서 정의하는 상수를 변경할 수 있음)과 도가 길이보다 작아야 한다는 사실입니다. , 그렇지 않으면 MESA가 극점을 찾는 데 실패합니다.
매개변수를 가지고 놀고 그 의미를 이해할 수 있습니다.
Max(80) 및 satlmin(15)은 satl에 대해 주기가 80보다 크고 15보다 작은 피크에는 관심이 없음을 의미합니다.
최소(10)는 귀하의 fatl에 대해 10보다 작은 주기를 갖는 피크에 관심이 없음을 의미합니다.
나는 당신이 satl min과 fatl min 사이에 충분한 공간을 주지 않았다고 생각하지만 아마도 당신이 옳을 것입니다. 나는 정도 매개변수를 거의 변경하지 않지만 물론 시도할 수 있습니다. 이 시행착오 과정에서 코드를 공유하는 데 있어 승/패의 상황을 봅니다(물론 결과를 공유하는 경우).
알고리즘이 지정한 제약 조건으로 중요한 피크를 찾는 데 실패하면 기본 설정이 fatl 및 satl을 계산하는 데 사용됩니다. 항상 터미널 창의 전문가 탭에서 출력을 살펴보십시오.
리카르도
G.는 다음과 같이 썼습니다.
> 안녕하세요, 저는 H1에서 작업을 위한 적응형 지표에 대해 많은 구성을 시도하고 있습니다. 저는 다소 원하는 것을 얻었지만 TSD에 대한 마지막 게시물에서 약간의 길이 매개변수를 사용하는 것이 더 낫다는 것을 읽었습니다. 이유는 무엇입니까? 또한 학위 매개 변수가 어떻게 작동하는지 알고 싶습니다.
> 초기 시간 매개변수를 수정했는데 행에 어떠한 변화도 보이지 않았습니다.
>
> 원본과 같은 FATL 및 RSTL을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?
>
> 내가 찾은 최고의 세트는 h1에 대한 것입니다.
> 학위 100
> 길이 1000
> 최대 80
> 분 10
> 솔트민 15
>
> 안부방법론
They are both profitable. I must say that this noise is helping because after a cross between trendlline and it's reference there is a high probability of getting a noisy and profitable price arrival on the other side to ride the trend.
안녕,
먼저 방법론이 괜찮기를 바랍니다. 우리가 찾고 있는 지식이 귀하의 설정에 영향을 미치지 않는지 확인하기 위해 매개변수 설정 방법을 한 번 더 재검토하십시오. 그렇지 않으면 향후 누출 또는 곡선 피팅이 발생할 것입니다.
그게 바로 문제 야. Ehlers 용어를 사용하는 '주기 모드' 및 '트렌드 모드'.
우리는 이것을 제거하려고 할 수 있지만 아마도 나중에.
로그 차이로 이를 억제할 수 있으며 성능이 개선되었는지 확인할 수 있습니다.
같은 데이터에 대해 CSSA를 테스트하는 것보다 살펴보겠습니다.
이 포럼의 모든 메일을 읽은 Goertzel 팀이 EA를 게시하기를 바랍니다.
이 데이터에 대한 결과도 마찬가지입니다.
크지슈토프
따라서 아이디어는 다음과 같습니다.
차수는 길이 값의 승수와 같습니다.
길이 값은 지표가 데이터를 매끄럽게 하기 위해 얼마나 많은 막대를 사용하는지, 막대가 많을수록 더 매끄럽게 되며 지표의 적응력이 떨어집니다.
이게 맞나요?
이전에 사용한 것과 동일한 간단한 전략을 적용했습니다. 거래할 두 가지 주요 주파수가 있습니다(20 및 50바 주기와 100바 주기가 있는 주파수는 노이즈에 대한 진폭이 매우 작고 거래가 거의 불가능함).
첫 번째 그림에서는 느린 추세선(50개 막대)에 적용된 전략을 볼 수 있고 두 번째 그림에서는 빠른 추세선에 적용된 전략을 볼 수 있습니다.
둘 다 수익성이 있습니다. 추세선과 기준선 사이의 교차 후에 추세를 타기 위해 반대편에서 잡음이 많고 수익성 있는 가격 도착을 얻을 가능성이 높기 때문에 이 소음이 도움이 된다고 말해야 합니다.
항상 그렇듯이 기본 추세(이 경우 위쪽)가 있을 때 위쪽으로만 거래하는 것이 더 유리합니다.리치캡,
내가 틀리지 않았다면 기본적으로 FTLM 및 STLM 기울기 변경을 위임되었지만 최적화된 상태로 거래하고 있다고 생각합니다. 이는 실제로 매우 수익성이 높을 수 있습니다(이것이 내가 ATCF를 거래하는 방식입니다). 서로 결합하여 거래하면 어떻게 될지 궁금합니다.
나는 여전히 당신이 게시한 인디(JOB)에 실제로 들어갈 기회가 없었지만, 내가 그것들을 잊지 않았다고 믿는 것이 좋습니다. 역할을 하고 있습니다. 나는 더 많은 것을 게시하기 위해 최선을 다할 것입니다. 이 스레드를 유지해 주신 여러분께 다시 한 번 감사드립니다.