최종(예: H1) 신호의 순환 구성 요소는 원래 M1 신호에 있어야 하지만 신호 대 잡음비가 더 우수하므로 M1 신호를 사용하여 순환 구성 요소를 추출해야 하는 것 같습니다. 물론 이것의 문제는 M1 기간이 M1에서 60배 많은 샘플을 필요로 하기 때문에 M1 데이터에서 20시간 기간에 해당하는 구성 요소를 추출하기가 매우 어렵다는 것입니다. 반면에 M1 시리즈에는 고주파수에 있는 많은 구성 요소가 있을 수 있으며 H1 시리즈에 여러 번 별칭이 지정되어 실제로 존재하는 것보다 더 많은 피크가 발생합니다.
이를 조사하는 유일한 간단한 방법은 동일한(절대) 기간(예: 200시간 정도) 동안 M1 신호와 H1 신호의 스펙트럼을 보는 것입니다. M1에 필요한 길이가 코딩된 알고리즘의 기능을 초과하기 때문에 현재 사용 가능한 R_MESA 도구로는 이 작업을 수행할 수 없습니다.
광우...
광우,
예, 둘 다 M1 신호를 사용하고 H1,M5,15,M30..와 동일한 절대 기간 동안 비교해야 합니다. 그게 바로 제가 한 일(M5부터 시작)이고 사진에 표시한 것입니다. ...h1,m30(1080m30바),m15,m5...에서 540개의 h1 바를 스캔하여 1/90에서 1/180까지의 절대 H1주파수의 동일한 범위에 대해 180 H1 주기(180 ~ 360 m30 주기 등).. 모든 시간대에서 동일한 2주기를 찾았습니다.
240 h1 막대의 절대 범위에서 8~80 h1 주기를 찾기 위해 스캔을 다시 실행하면 매우 다른 그림을 찾을 수 있습니다. ...사진에서 볼 수 있듯이 거래할 수 없는 엉망진창입니다...그러므로 올바른 주파수 대역을 사용하여 명확한 주기를 되돌려주는 것은 주기 작업의 핵심 중 하나입니다... 그렇게 하려면, 최소 7k -9k m1 막대를 스캔하고 최대 2k -3k m1 막대의 주기적인 주기를 되돌릴 수 있는 스캐너가 필요합니다.
프랙탈 주기...기본적으로: 프랙탈이 반복되기 전의 반복 횟수 또는 시간 경과(주의: 동일한 또는 다른 시간 프레임에서 반복될 수 있음)....그림의 수직선은 프랙탈의 이후 반복을 표시합니다. 프랙탈, 프랙탈 주기는 22 또는 23개의 막대입니다(프랙탈입니다. )..BTW, 금요일 마감에 프랙탈 반복을 완료했습니다...다음 22개 막대에 대한 오늘의 시작 방향 움직임에 매우 흥미를 느낍니다.
나는 Lammert의 내용을 읽었지만 지금까지 나는 그것에 대해 머리나 꼬리를 알 수 없습니다. 점성술과 많이 비슷해 보이지만 많은 사람들이 그를 믿고 있기 때문에 더 깊이 파고들어야 한다. 그는 MT4 "fractal.mq4"에서 사용되는 프랙탈의 정의를 사용하는 것으로 보이며, 본질적으로 극값입니다. 프랙탈 주기와 어떤 관련이 있습니까?
그러나 나 자신이 유용하다는 것을 증명하기 시작하겠습니다.
1. 순환 구성 요소를 찾을 때 더 높은 TF 가격 시리즈를 사용하지 마십시오. M1보다 시끄럽습니다. 당신은 이미 이것을하고있는 것 같습니다 ... 포럼의 나머지 부분은 어떻습니까?
2. M1 데이터에 앤티 앨리어싱 필터를 사용하고 그 출력을 서브샘플링하여 긴 주기성의 주기적 구성 요소를 검색할 때 계산 복잡성을 줄입니다. 검색하는 주파수에 필터를 일치시킵니다.
3. FFT 또는 Geortzel을 적용할 때 가격 시리즈를 "끝점 평면화"하지 마십시오.
위에서 논의한 처음 두 항목.
세 번째를 고려하십시오. 주기도가 정지된 백색 가우스 잡음에서 사인파의 최대 가능도 검출기임을 보여줄 수 있습니다. 나는 FX 노이즈가 정상적이지 않고, 백색이거나 가우시안이 아니라는 것을 알고 있지만, 주기도를 사용하는 것이 좋다는 주장이 여전히 있습니다. 주기도는 본질적으로 신호의 푸리에 변환의 제곱이며 처리되는 시퀀스의 길이가 증가함에 따라 분산이 감소하지 않는다는 사실로 인해 어려움을 겪습니다. 스펙트럼 밀도를 추정하는 데 사용할 때 데이터는 이 "종료점" 효과를 줄이기 위해 윈도우가 설정됩니다. 그러나 우리는 스펙트럼을 추정하는 것이 아니라 구성 요소를 감지하는 데 관심이 있습니다. 신호를 찾기 위해 일련의 대역통과 필터를 사용한다면 첫 번째 끝점이 가격 시리즈를 평평하게 만들지 않을 것입니다. 그것은 가장 최근 샘플의 무게를 감소시킬 것이기 때문에 분명히 비생산적일 것입니다. 따라서 FFT 또는 Gertzel을 적용하기 전에 가격 시리즈를 평면화하지 마십시오.
4. FFT 또는 Gertzel은 해상도 조정 시 동일합니다. Geortzel은 작은 주파수 집합을 검색할 때 더 효율적입니다. 검색되는 대역과 필요한 분해능에 따라 결정되는 계산 효율성에 따라 이들을 혼용하여 사용합니다.
5. MESA는 스펙트럼을 추정하는 데 유용하며 경우에 따라(특히 시변 정현파의 경우) FFT보다 더 나을 수 있습니다. 그러나 스펙트럼을 추정하고 정현파를 감지하는 것은 다른 작업이며 정현파가 FFT 기간 동안 지속되는 경우 MESA는 최대 가능성 측면에서 FFT보다 좋지 않으며 대부분 좋지 않을 수 있습니다. 따라서 FFT를 사용하고 그 해상도를 사인 곡선의 예상 지속 시간과 일치시키십시오. RC의 우수한 소프트웨어에도 불구하고 MESA는 잊어버리십시오.
이것은 내 의견일 뿐이지만, 명시된 대로 모델을 단순화하면 수학적으로 뒷받침될 수 있습니다. 나는 또한 모든 사람이 동의하지 않을 것이며 RC와 Ehlers가 특히 동의하지 않을 것이라는 것을 알고 있지만 요청한 대로만 유용하려고 노력하고 있습니다.
안부 ...MadCow...
포럼의 나머지 부분에 대해서는 잘 모르겠습니다. 그들 중 일부는 흥미로운 일을 하고 있을 것이고, 다른 일부는 수저를 먹일 때까지 기다릴 것입니다.
나는 Lammert의 내용을 읽었지만 지금까지 나는 그것에 대해 머리나 꼬리를 알 수 없습니다. 점성술과 많이 비슷해 보이지만 많은 사람들이 그를 믿고 있기 때문에 더 깊이 파고들어야 한다. 그는 MT4 "fractal.mq4"에서 사용된 프랙탈 의 정의를 사용하는 것으로 보이며, 본질적으로 극한값입니다. 프랙탈 주기와 어떤 관련이 있습니까?
이전 글을 갑자기 수정해서 죄송합니다. (심바 답변에서 전체를 읽을 수 있습니다.) 내 이유는 끝점 병합이 내가 생각했던 것과 다르다는 것을 발견했기 때문입니다. 단순히 두 끝점을 0으로 설정하고 이를 보상하기 위해 사이의 각 샘플에 소량을 추가합니다. 기본적으로 무시할 수 있는 매우 긴 기간 구성 요소를 추가합니다. 충분히 높은 주파수에 대해 전류 출력을 왜곡하지 않습니다. 또한 나는 Goertzel의 철자를 틀렸습니다.
그리고 더 이상 FFT나 Goertzel이 순환 구성 요소를 찾는 가장 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다.
끝점 평탄화와 Goertzel 알고리즘을 살펴보면서 다음 몇 샘플을 예측하기 위해 추정된 스펙트럼을 사용하는 것이 목표일 때 스펙트럼 내용을 찾는 더 좋은 방법이 있을 수 있음을 발견했습니다. 모든 Goertzel 구현에서 고정 길이 필터 대신 가변 길이 Goertzel 필터를 사용할 수 있습니다. 첨부된 그림은 Goertzel_v1.mq4로 구현된 고정 길이 Goertzel과 가변 길이 Goertzel의 차이점을 보여줍니다. 꽤 차이가 납니다.
나는 문제를 분석할 때 나 자신에게 메모를 하는 습관이 있다. 나이가 들면서 이것이 나를 괴롭히는 단기 회상 문제에 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다(따라서 MadCow...). 첨부 문서는 가변 길이 Goertzel에 대한 나의 메모 세트와 내가 그것을 선호하는 이유입니다. 어떤 피드백도 감사하겠습니다. variable_length_goertzel_filters.doc
MadCow: 이전 글을 갑자기 수정해서 죄송합니다. (심바 답장에서 전체를 읽을 수 있습니다.) 내 이유는 끝점 병합이 내가 생각했던 것과 다르다는 것을 발견했기 때문입니다. 단순히 두 끝점을 0으로 설정하고 이를 보상하기 위해 사이의 각 샘플에 소량을 추가합니다. 기본적으로 무시할 수 있는 매우 긴 기간 구성 요소를 추가합니다. 충분히 높은 주파수에 대해 전류 출력을 왜곡하지 않습니다. 또한 나는 Goertzel의 철자를 틀렸습니다.
그리고 더 이상 FFT나 Goertzel이 순환 구성 요소를 찾는 가장 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다.
끝점 평탄화와 Goertzel 알고리즘을 살펴보면서 다음 몇 개의 샘플을 예측하기 위해 추정된 스펙트럼을 사용하는 것이 목표일 때 스펙트럼 내용을 찾는 더 좋은 방법이 있을 수 있음을 발견했습니다. 모든 Goertzel 구현에서 고정 길이 필터 대신 가변 길이 Goertzel 필터를 사용할 수 있습니다. 첨부된 그림은 Goertzel_v1.mq4로 구현된 고정 길이 Goertzel과 가변 길이 Goertzel의 차이점을 보여줍니다. 꽤 차이가 납니다.
나는 문제를 분석할 때 나 자신에게 메모를 하는 습관이 있다. 나이가 들면서 이것이 나를 괴롭히는 단기 회상 문제에 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다(따라서 MadCow...). 첨부 문서는 가변 길이 Goertzel에 대한 나의 메모 세트와 내가 그것을 선호하는 이유입니다. 어떤 피드백이든 감사하겠습니다. variable_length_goertzel_filters.doc
안부 ...MadCow...
광우,
귀하의 .doc에서 볼 수 있듯이
1-모든 생각의 기본은 Goertzel에 3*최대 기간 샘플 속도가 필요하다는 것입니다. 따라서 최대 200개 기간의 주기를 스캔하려면 최소 600개 샘플이 필요합니다...맞습니다.
2-결과적으로, 낮은 주기성 주기(높은 주파수)는 현재 실제로 일어나고 있는 일을 나타내지 않을 수 있습니다...예를 들어, 지난 600개 막대의 범위에 걸쳐 발견된 13개 막대 주기는 현재 존재하지 않을 수 있습니다. 예, 당신이 절대적으로 옳습니다.
3-개념적으로는 더 간단한 솔루션이 있을 수 있지만 그것은 여러 주파수 대역에 대해 개별적으로 스캔하는 것입니다...따라서 찾은 13개의 주기 주기를 확인하려면 마지막 39개 막대에 대해 스캔을 다시 실행해야 합니다. ..또는 더 나은 방법으로 주파수가 1/10에서 1/5인 주기에 대해 마지막 60개 막대를 스캔하십시오.
결론..다양한 스캔을 수행해야 합니다..이것은 JM Hurst가 1600페이지 분량의 과정에서 암시하고 Brian Millard가 자세히 설명했습니다....또는 "블록"에서 스캔하는 다중 주파수, 다중 스팬 스캐너를 구축할 수 있습니다. 관련 "최대 기간 대 스캔 길이"...정말 독창적이고 혁신적일 것입니다.
1-모든 생각의 기초는 Goertzel에 3*최대 기간 샘플 속도가 필요하다는 것입니다. 따라서 최대 200개 기간의 주기를 스캔하려면 최소 600개 샘플이 필요합니다...맞습니다.
2-결과적으로, 낮은 주기성 주기(높은 주파수)는 현재 실제로 일어나고 있는 일을 나타내지 않을 수 있습니다...예를 들어, 지난 600개 막대의 범위에 걸쳐 발견된 13개 막대 주기는 현재 존재하지 않을 수 있습니다. 예, 당신이 절대적으로 옳습니다.
3-개념적으로는 더 간단한 솔루션이 있을 수 있지만 그것은 여러 주파수 대역에 대해 개별적으로 스캔하는 것입니다...따라서 찾은 13개의 주기 주기를 확인하려면 마지막 39개 막대에 대해 스캔을 다시 실행해야 합니다. ..또는 더 나은 방법으로 주파수가 1/10에서 1/5인 주기에 대해 마지막 60개 막대를 스캔하십시오.
결론..다양한 스캔을 수행해야 합니다..이것은 JM Hurst가 1600페이지 분량의 과정에서 암시하고 Brian Millard가 자세히 설명했습니다....또는 "블록"에서 스캔하는 다중 주파수, 다중 스팬 스캐너를 구축할 수 있습니다. 관련 "최대 기간 대 스캔 길이"...정말 독창적이고 혁신적일 것입니다.
문안 인사
에스
분명히 당신은 나보다 훨씬 앞서 있습니다. 아직 논리적으로 생각할 수 있다는 확인을 받는 것이 좋습니다.
나는 다른 스캔의 사용을 보았고 긴 블록에서 짧은 주기를 찾으려고 하면 놓칠 수 있으므로 그들이 거기에 있는지 확인하기 위해 다시는 돌아가지 않을 수도 있다고 결정했습니다. 또한 많은 블록을 보려면 많은 추가 계산이 필요합니다. 그래서 코드를 보고 다중 주파수, 다중 범위 스캐너를 직접 수행하도록 Goertzel_v1 코드를 수정할 수 있다고 결정했습니다. 코드는 실제로 더 간단하고 원래 _v1보다 계산 주기가 적습니다. 혁신인가, 아니면 그저 운인가? 수정된 Goertzel_v1(현재 _v2)은 이전 게시물에서 사용되었습니다.
두 가지 수정 사항이 첨부되어 있습니다. _v2는 끝점 병합 없이 작업을 수행하지만 코드에서 일부 주석을 제거하여 추가할 수 있습니다. _v3은 각 블록/기간에 대한 끝점 병합을 포함하여 전체 작업을 수행합니다. numcycles 변수를 사용하여 찾을 최소 주기 수를 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 필터의 분해능이 변경되고 더 많은 주기가 더 나은 분해능을 제공하지만 더 많은 샘플이 필요하므로 과거 신호가 현재 신호와 간섭할 수 있습니다. useclose를 false로 설정하여 종가 대신 중간 가격을 사용할 수도 있습니다. 내가 볼 수있는 차이는 없습니다.
제 코딩 실력이 꽤 녹슬어서 엔드포인트 평활화에 코딩 문제가 있을 수 있지만 제 생각에는 아닌 것 같아요. 코드 문제가 없으면 EPF는 다중 주파수 스캔에 도움이 되지 않습니다.
내가 취할 다음 몇 단계는 예측에 사용할 구성 요소를 선택하는 방법과 예측의 수명을 예측하는 방법을 결정하는 것입니다. 나는 진폭이 아니라 피크를 선택하기 위해 피크를 유지하는 각 필터에서 SNR 측정을 사용하는 경향이 있지만 아직 예측 수명에 대한 단서가 없습니다. 아마도 실험이 도움이 될 것입니다. 어떤 제안?
MadCow: 분명히 당신은 이것에 대해 나보다 훨씬 앞서 있습니다. 아직 논리적으로 생각할 수 있다는 확인을 받는 것이 좋습니다.
나는 다른 스캔의 사용을 보았고 긴 블록에서 짧은 주기를 찾으려고 하면 놓칠 수 있으므로 그들이 거기에 있는지 확인하기 위해 다시는 돌아가지 않을 수도 있다고 결정했습니다. 또한 많은 블록을 보려면 많은 추가 계산이 필요합니다. 그래서 코드를 보고 다중 주파수, 다중 범위 스캐너를 직접 수행하도록 Goertzel_v1 코드를 수정할 수 있다고 결정했습니다. 코드는 실제로 더 간단하고 원래 _v1보다 계산 주기가 적습니다. 혁신인가, 아니면 그저 운인가? 수정된 Goertzel_v1(현재 _v2)은 이전 게시물에서 사용되었습니다.
두 가지 수정 사항이 첨부되어 있습니다. _v2는 끝점 병합 없이 작업을 수행하지만 코드에서 일부 주석을 제거하여 추가할 수 있습니다. _v3은 각 블록/기간에 대한 끝점 병합을 포함하여 전체 작업을 수행합니다. numcycles 변수를 사용하여 찾을 최소 주기 수를 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 필터의 분해능이 변경되고 더 많은 주기가 더 나은 분해능을 제공하지만 더 많은 샘플이 필요하므로 과거 신호가 현재 신호와 간섭할 수 있습니다. useclose를 false로 설정하여 종가 대신 중간 가격을 사용할 수도 있습니다. 내가 볼 수있는 차이는 없습니다.
제 코딩 실력이 꽤 녹슬어서 엔드포인트 평활화에 코딩 문제가 있을 수 있지만 제 생각에는 아닌 것 같아요. 코드 문제가 없으면 EPF는 다중 주파수 스캔에 도움이 되지 않습니다.
내가 취할 다음 몇 단계는 예측에 사용할 구성 요소를 선택하는 방법과 예측의 수명을 예측하는 방법을 결정하는 것입니다. 나는 진폭이 아니라 피크를 선택하기 위해 피크를 유지하는 각 필터에서 SNR 측정을 사용하는 경향이 있지만 아직 예측 수명에 대한 단서가 없습니다. 아마도 실험이 도움이 될 것입니다. 어떤 제안?
1- 예측에 사용할 구성 요소를 결정하는 방법: v3 중 3개를 사용하고 각각을 (MaxPer-MinPeriod):50-10,100-50,200-100으로 설정합니다.
2-그런 다음 v3당 하나의 사이클(가장 높은 진폭을 갖는 사이클)만 선택합니다.
3-그런 다음 3개의 주기 각각의 주기, 진폭 및 위상을 사용하여 합성에 추가합니다.
4-예측 길이?..Lyapunov 지수 계산 외에 ? 경험상 IMO는 가장 짧은 주기의 막대의 1/3에서 절반을 사용하는 것입니다.
이제, 당신은 나를 믿거나 말거나 할 수 있습니다. 그리고, 진심으로, 당신은 이유가 없습니다. 왜냐하면 내가 거기에 있었고 그렇게 했다고 말하는 것 외에는 이유를 설명하지 않을 것이기 때문입니다.
5-SNR: 잊어버리세요. 작동하지 않습니다. 원하는 만큼 여러 가지 방법을 시도할 수 있습니다. 좋은 주기를 선택하는 데 작동하지 않습니다.
6-모든 주기를 사용합니까?...;)..시도하면 저를 믿게 될 것입니다..IT DOESN`T WORK...예측 길이는 1bar 미만입니다.
7-3 사이클을 사용하지만 10-200에서 가장 높은 진폭만 사용합니까? 작동할 수 있지만 일반적으로 작동하지 않습니다. 결국 모든 짧은 주기 주기를 잃게 됩니다.
8-많은 사이클을 사용하고 싶습니까? 작동하지 않지만 제곱 진폭을 사용하면 작동 할 수 있습니다. 어쨌든 8 사이클 이상을 사용하지 마십시오.
지금..내가 당신에게 줄 수 있는 최선의 조언..지금까지, 이러한 사이클을 거래(예측하지 않음)하는 가장 좋은 방법은 내가 1번과 2번에서 쓴 대로 하는 것입니다.
9- 그냥 3개의 사이클 정렬(복합체는 잊어버려)로 거래하십시오. 저는 라디안이 아닌 도 단위의 위상을 사용하므로 3개의 사이클이 180도 이상으로 정렬될 때 상승을 기대할 수 있습니다. 0에서 179도 사이에 정렬할 때 할 수 있습니다. downmove를 기대하십시오 ... 실제로, 내가 사용하는 규칙은 180 이상 270 미만(장기의 경우).. 0 이상 90 미만(단기의 경우)... 그런 다음 정렬이 되면 가격 확인을 기다립니다. , 특히 추세선 돌파, 거래에 진입하기 전에 거래하는 시간대의 ATR과 관련된 목표를 사용하고 이전 저점 아래/이전 고점 위의 스탑을 사용하십시오... TP가 SL보다 크면 거래를 취하십시오. 그렇지 않은 경우 통과하십시오....아, 그리고 작은 세부 사항은 항상 더 큰 기간의 방향으로 거래하십시오.
그건 그렇고.. 10월 16일이 sp500의 차례이고 11월 2일, 그 다음은 DA TOP입니다..11월 13일과 12월 9일 사이(죄송합니다. 자선 단체의 경우 정확한 날짜입니다. )..예,예,보고서에 있는 사람은 다르게 말하지만 그 또는 내가 틀렸습니다...누구를 추측합니까?..하하하하하..10월 16일에 와서 결정하십시오.
1- 예측에 사용할 구성 요소를 결정하는 방법: v3 중 3개를 사용하고 각각을 (MaxPer-MinPeriod):50-10,100-50,200-100으로 설정합니다.
2-그런 다음 v3당 하나의 사이클(가장 높은 진폭을 갖는 사이클)만 선택합니다.
3-그런 다음 3개의 주기 각각의 주기, 진폭 및 위상을 사용하여 합성에 추가합니다.
4-예측 길이?..Lyapunov 지수 계산 외에 ? 경험상 IMO는 가장 짧은 주기의 막대의 1/3에서 절반을 사용하는 것입니다.
이제, 당신은 나를 믿거나 말거나 할 수 있습니다. 그리고, 진심으로, 당신은 이유가 없습니다. 왜냐하면 내가 거기에 있었고 그렇게 했다고 말하는 것 외에는 이유를 설명하지 않을 것이기 때문입니다.
5-SNR: 잊어버리세요. 작동하지 않습니다. 원하는 만큼 여러 가지 방법을 시도할 수 있습니다. 좋은 주기를 선택하는 데 작동하지 않습니다.
6-모든 주기를 사용합니까?...;)..시도하면 저를 믿게 될 것입니다..IT DOESN`T WORK...예측 길이는 1bar 미만입니다.
7-3 사이클을 사용하지만 10-200에서 가장 높은 진폭만 사용합니까? 작동할 수 있지만 일반적으로 작동하지 않습니다. 결국 모든 짧은 주기 주기를 잃게 됩니다.
8-많은 사이클을 사용하고 싶습니까? 작동하지 않지만 제곱 진폭을 사용하면 작동 할 수 있습니다. 어쨌든 8 사이클 이상을 사용하지 마십시오.
지금..내가 당신에게 줄 수 있는 최선의 조언..지금까지, 이러한 사이클을 거래(예측하지 않음)하는 가장 좋은 방법은 내가 1번과 2번에서 쓴 대로 하는 것입니다.
9- 그냥 3개의 사이클 정렬(복합체는 잊어버려)로 거래하십시오. 저는 라디안이 아닌 도 단위의 위상을 사용하므로 3개의 사이클이 180도 이상으로 정렬될 때 상승을 기대할 수 있습니다. 0에서 179도 사이에 정렬할 때 할 수 있습니다. downmove를 기대하십시오 ... 실제로, 내가 사용하는 규칙은 180 이상 270 미만(장기의 경우).. 0 이상 90 이하(단기의 경우)...그런 다음 정렬이 완료되면 가격 확인을 기다립니다. , 특히 추세선 돌파, 거래에 진입하기 전에 거래하는 시간대의 ATR과 관련된 목표를 사용하고 이전 저점 아래/이전 고점 위의 스탑을 사용하십시오... TP가 SL보다 크면 거래를 취하십시오. 그렇지 않은 경우 통과하십시오....아, 그리고 작은 세부 사항은 항상 더 큰 기간의 방향으로 거래하십시오.
문안 인사
에스
심바..
당신의 관대함에 감사드립니다. 나는 당신이 나에게 무익한 검색의 많은 날을 구했다고 생각합니다. 정보를 최대한 활용하겠습니다.
누군가 _v2 또는 _v3을 사용하려는 경우를 대비하여 포럼에 설명해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
첫째, 위상 계산은 MathArctan 함수 의 MT4 정의와 모순되는 것 같습니다. 아직 위상 계산을 테스트하지 않았으므로 조심스럽게 사용하십시오. 나는 단순히 _v1에 있는 그대로 두었습니다.
둘째, Simba가 제안한 대로 다양한 블록에서 구성 요소를 선택할 수 있지만 계산을 수행할 때 스펙트럼을 여러 블록으로 분할할 필요가 없습니다. 실제로 그렇게 하면 블록 가장자리에 있는 중요한 구성 요소를 놓칠 수 있습니다. 블록 길이는 각 주기에 대해 독립적으로 계산되기 때문에 전체 주기성은 단일 패스로 계산할 수 있습니다. 그러나 Simba가 말했듯이 한 장의 그림은 1000단어의 가치가 있습니다. 다음은 주기성이 제한된 개별 패스에서 계산된 부분과 비교하여 한 패스에서 계산된 스펙트럼입니다.
당신의 관대함에 감사드립니다. 나는 당신이 나에게 무익한 검색의 많은 날을 구했다고 생각합니다. 정보를 최대한 활용하겠습니다.
누군가 _v2 또는 _v3을 사용하려는 경우를 대비하여 포럼에 설명해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
첫째, 위상 계산은 MathArctan 함수의 MT4 정의와 모순되는 것 같습니다. 아직 위상 계산을 테스트하지 않았으므로 조심스럽게 사용하십시오. 나는 단순히 _v1에 있는 그대로 두었습니다.
둘째, Simba가 제안한 대로 다양한 블록에서 구성 요소를 선택할 수 있지만 계산을 수행할 때 스펙트럼을 여러 블록으로 분할할 필요가 없습니다. 실제로 그렇게 하면 블록 가장자리에 있는 중요한 구성 요소를 놓칠 수 있습니다. 블록 길이는 각 주기에 대해 독립적으로 계산되기 때문에 전체 주기성은 단일 패스로 계산할 수 있습니다. 그러나 Simba가 말했듯이 한 장의 그림은 1000단어의 가치가 있습니다. 다음은 주기성이 제한된 개별 패스에서 계산된 부분과 비교하여 한 패스에서 계산된 스펙트럼입니다.
안부 ...MadCow...
어서 오십시오,
스펙트럼을 블록으로 나누지 않으면 죽는다고 생각합니다. 하지만, 좋아요, np.. 몇 개월 후에 어떻게 생각하는지 봅시다.
주파수 대역
심바,
최종(예: H1) 신호의 순환 구성 요소는 원래 M1 신호에 있어야 하지만 신호 대 잡음비가 더 우수하므로 M1 신호를 사용하여 순환 구성 요소를 추출해야 하는 것 같습니다. 물론 이것의 문제는 M1 기간이 M1에서 60배 많은 샘플을 필요로 하기 때문에 M1 데이터에서 20시간 기간에 해당하는 구성 요소를 추출하기가 매우 어렵다는 것입니다. 반면에 M1 시리즈에는 고주파수에 있는 많은 구성 요소가 있을 수 있으며 H1 시리즈에 여러 번 별칭이 지정되어 실제로 존재하는 것보다 더 많은 피크가 발생합니다.
이를 조사하는 유일한 간단한 방법은 동일한(절대) 기간(예: 200시간 정도) 동안 M1 신호와 H1 신호의 스펙트럼을 보는 것입니다. M1에 필요한 길이가 코딩된 알고리즘의 기능을 초과하기 때문에 현재 사용 가능한 R_MESA 도구로는 이 작업을 수행할 수 없습니다.
광우...광우,
예, 둘 다 M1 신호를 사용하고 H1,M5,15,M30..와 동일한 절대 기간 동안 비교해야 합니다. 그게 바로 제가 한 일(M5부터 시작)이고 사진에 표시한 것입니다.
...h1,m30(1080m30바),m15,m5...에서 540개의 h1 바를 스캔하여 1/90에서 1/180까지의 절대 H1주파수의 동일한 범위에 대해 180 H1 주기(180 ~ 360 m30 주기 등).. 모든 시간대에서 동일한 2주기를 찾았습니다.
240 h1 막대의 절대 범위에서 8~80 h1 주기를 찾기 위해 스캔을 다시 실행하면 매우 다른 그림을 찾을 수 있습니다. ...사진에서 볼 수 있듯이 거래할 수 없는 엉망진창입니다...그러므로 올바른 주파수 대역을 사용하여 명확한 주기를 되돌려주는 것은 주기 작업의 핵심 중 하나입니다... 그렇게 하려면, 최소 7k -9k m1 막대를 스캔하고 최대 2k -3k m1 막대의 주기적인 주기를 되돌릴 수 있는 스캐너가 필요합니다.
프랙탈 주기...기본적으로: 프랙탈이 반복되기 전의 반복 횟수 또는 시간 경과(주의: 동일한 또는 다른 시간 프레임에서 반복될 수 있음)....그림의 수직선은 프랙탈의 이후 반복을 표시합니다. 프랙탈, 프랙탈 주기는 22 또는 23개의 막대입니다(프랙탈입니다.
)..BTW, 금요일 마감에 프랙탈 반복을 완료했습니다...다음 22개 막대에 대한 오늘의 시작 방향 움직임에 매우 흥미를 느낍니다.
http://www.elliottfractals.com/triggers/
Lammert 비확률적 포화 거시경제학: 2005년 7월 비확률적 포화 거시경제학 - 새로운 과학
문안 인사
에스
심바,
나는 Lammert의 내용을 읽었지만 지금까지 나는 그것에 대해 머리나 꼬리를 알 수 없습니다. 점성술과 많이 비슷해 보이지만 많은 사람들이 그를 믿고 있기 때문에 더 깊이 파고들어야 한다. 그는 MT4 "fractal.mq4"에서 사용되는 프랙탈의 정의를 사용하는 것으로 보이며, 본질적으로 극값입니다. 프랙탈 주기와 어떤 관련이 있습니까?
그러나 나 자신이 유용하다는 것을 증명하기 시작하겠습니다.
1. 순환 구성 요소를 찾을 때 더 높은 TF 가격 시리즈를 사용하지 마십시오. M1보다 시끄럽습니다. 당신은 이미 이것을하고있는 것 같습니다 ... 포럼의 나머지 부분은 어떻습니까?
2. M1 데이터에 앤티 앨리어싱 필터를 사용하고 그 출력을 서브샘플링하여 긴 주기성의 주기적 구성 요소를 검색할 때 계산 복잡성을 줄입니다. 검색하는 주파수에 필터를 일치시킵니다.
3. FFT 또는 Geortzel을 적용할 때 가격 시리즈를 "끝점 평면화"하지 마십시오.
위에서 논의한 처음 두 항목.
세 번째를 고려하십시오. 주기도가 정지된 백색 가우스 잡음에서 사인파의 최대 가능도 검출기임을 보여줄 수 있습니다. 나는 FX 노이즈가 정상적이지 않고, 백색이거나 가우시안이 아니라는 것을 알고 있지만, 주기도를 사용하는 것이 좋다는 주장이 여전히 있습니다. 주기도는 본질적으로 신호의 푸리에 변환의 제곱이며 처리되는 시퀀스의 길이가 증가함에 따라 분산이 감소하지 않는다는 사실로 인해 어려움을 겪습니다. 스펙트럼 밀도를 추정하는 데 사용할 때 데이터는 이 "종료점" 효과를 줄이기 위해 윈도우가 설정됩니다. 그러나 우리는 스펙트럼을 추정하는 것이 아니라 구성 요소를 감지하는 데 관심이 있습니다. 신호를 찾기 위해 일련의 대역통과 필터를 사용한다면 첫 번째 끝점이 가격 시리즈를 평평하게 만들지 않을 것입니다. 그것은 가장 최근 샘플의 무게를 감소시킬 것이기 때문에 분명히 비생산적일 것입니다. 따라서 FFT 또는 Gertzel을 적용하기 전에 가격 시리즈를 평면화하지 마십시오.
4. FFT 또는 Gertzel은 해상도 조정 시 동일합니다. Geortzel은 작은 주파수 집합을 검색할 때 더 효율적입니다. 검색되는 대역과 필요한 분해능에 따라 결정되는 계산 효율성에 따라 이들을 혼용하여 사용합니다.
5. MESA는 스펙트럼을 추정하는 데 유용하며 경우에 따라(특히 시변 정현파의 경우) FFT보다 더 나을 수 있습니다. 그러나 스펙트럼을 추정하고 정현파를 감지하는 것은 다른 작업이며 정현파가 FFT 기간 동안 지속되는 경우 MESA는 최대 가능성 측면에서 FFT보다 좋지 않으며 대부분 좋지 않을 수 있습니다. 따라서 FFT를 사용하고 그 해상도를 사인 곡선의 예상 지속 시간과 일치시키십시오. RC의 우수한 소프트웨어에도 불구하고 MESA는 잊어버리십시오.
이것은 내 의견일 뿐이지만, 명시된 대로 모델을 단순화하면 수학적으로 뒷받침될 수 있습니다. 나는 또한 모든 사람이 동의하지 않을 것이며 RC와 Ehlers가 특히 동의하지 않을 것이라는 것을 알고 있지만 요청한 대로만 유용하려고 노력하고 있습니다.
안부 ...MadCow...포럼의 나머지 부분에 대해서는 잘 모르겠습니다. 그들 중 일부는 흥미로운 일을 하고 있을 것이고, 다른 일부는 수저를 먹일 때까지 기다릴 것입니다.
문안 인사
에스
심바,
나는 Lammert의 내용을 읽었지만 지금까지 나는 그것에 대해 머리나 꼬리를 알 수 없습니다. 점성술과 많이 비슷해 보이지만 많은 사람들이 그를 믿고 있기 때문에 더 깊이 파고들어야 한다. 그는 MT4 "fractal.mq4"에서 사용된 프랙탈 의 정의를 사용하는 것으로 보이며, 본질적으로 극한값입니다. 프랙탈 주기와 어떤 관련이 있습니까?
안부 ...MadCow...
가변 길이 Goertzel
이전 글을 갑자기 수정해서 죄송합니다. (심바 답변에서 전체를 읽을 수 있습니다.) 내 이유는 끝점 병합이 내가 생각했던 것과 다르다는 것을 발견했기 때문입니다. 단순히 두 끝점을 0으로 설정하고 이를 보상하기 위해 사이의 각 샘플에 소량을 추가합니다. 기본적으로 무시할 수 있는 매우 긴 기간 구성 요소를 추가합니다. 충분히 높은 주파수에 대해 전류 출력을 왜곡하지 않습니다. 또한 나는 Goertzel의 철자를 틀렸습니다.
그리고 더 이상 FFT나 Goertzel이 순환 구성 요소를 찾는 가장 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다.
끝점 평탄화와 Goertzel 알고리즘을 살펴보면서 다음 몇 샘플을 예측하기 위해 추정된 스펙트럼을 사용하는 것이 목표일 때 스펙트럼 내용을 찾는 더 좋은 방법이 있을 수 있음을 발견했습니다. 모든 Goertzel 구현에서 고정 길이 필터 대신 가변 길이 Goertzel 필터를 사용할 수 있습니다. 첨부된 그림은 Goertzel_v1.mq4로 구현된 고정 길이 Goertzel과 가변 길이 Goertzel의 차이점을 보여줍니다. 꽤 차이가 납니다.
나는 문제를 분석할 때 나 자신에게 메모를 하는 습관이 있다. 나이가 들면서 이것이 나를 괴롭히는 단기 회상 문제에 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다(따라서 MadCow...).
첨부 문서는 가변 길이 Goertzel에 대한 나의 메모 세트와 내가 그것을 선호하는 이유입니다. 어떤 피드백도 감사하겠습니다. variable_length_goertzel_filters.doc
안부 ...MadCow...
피드백
이전 글을 갑자기 수정해서 죄송합니다. (심바 답장에서 전체를 읽을 수 있습니다.) 내 이유는 끝점 병합이 내가 생각했던 것과 다르다는 것을 발견했기 때문입니다. 단순히 두 끝점을 0으로 설정하고 이를 보상하기 위해 사이의 각 샘플에 소량을 추가합니다. 기본적으로 무시할 수 있는 매우 긴 기간 구성 요소를 추가합니다. 충분히 높은 주파수에 대해 전류 출력을 왜곡하지 않습니다. 또한 나는 Goertzel의 철자를 틀렸습니다.
그리고 더 이상 FFT나 Goertzel이 순환 구성 요소를 찾는 가장 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다.
끝점 평탄화와 Goertzel 알고리즘을 살펴보면서 다음 몇 개의 샘플을 예측하기 위해 추정된 스펙트럼을 사용하는 것이 목표일 때 스펙트럼 내용을 찾는 더 좋은 방법이 있을 수 있음을 발견했습니다. 모든 Goertzel 구현에서 고정 길이 필터 대신 가변 길이 Goertzel 필터를 사용할 수 있습니다. 첨부된 그림은 Goertzel_v1.mq4로 구현된 고정 길이 Goertzel과 가변 길이 Goertzel의 차이점을 보여줍니다. 꽤 차이가 납니다.
나는 문제를 분석할 때 나 자신에게 메모를 하는 습관이 있다. 나이가 들면서 이것이 나를 괴롭히는 단기 회상 문제에 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다(따라서 MadCow...).
첨부 문서는 가변 길이 Goertzel에 대한 나의 메모 세트와 내가 그것을 선호하는 이유입니다. 어떤 피드백이든 감사하겠습니다. variable_length_goertzel_filters.doc
안부 ...MadCow...광우,
귀하의 .doc에서 볼 수 있듯이
1-모든 생각의 기본은 Goertzel에 3*최대 기간 샘플 속도가 필요하다는 것입니다. 따라서 최대 200개 기간의 주기를 스캔하려면 최소 600개 샘플이 필요합니다...맞습니다.
2-결과적으로, 낮은 주기성 주기(높은 주파수)는 현재 실제로 일어나고 있는 일을 나타내지 않을 수 있습니다...예를 들어, 지난 600개 막대의 범위에 걸쳐 발견된 13개 막대 주기는 현재 존재하지 않을 수 있습니다. 예, 당신이 절대적으로 옳습니다.
3-개념적으로는 더 간단한 솔루션이 있을 수 있지만 그것은 여러 주파수 대역에 대해 개별적으로 스캔하는 것입니다...따라서 찾은 13개의 주기 주기를 확인하려면 마지막 39개 막대에 대해 스캔을 다시 실행해야 합니다. ..또는 더 나은 방법으로 주파수가 1/10에서 1/5인 주기에 대해 마지막 60개 막대를 스캔하십시오.
결론..다양한 스캔을 수행해야 합니다..이것은 JM Hurst가 1600페이지 분량의 과정에서 암시하고 Brian Millard가 자세히 설명했습니다....또는 "블록"에서 스캔하는 다중 주파수, 다중 스팬 스캐너를 구축할 수 있습니다. 관련 "최대 기간 대 스캔 길이"...정말 독창적이고 혁신적일 것입니다.
문안 인사
에스
광우,
귀하의 .doc에서 볼 수 있듯이
1-모든 생각의 기초는 Goertzel에 3*최대 기간 샘플 속도가 필요하다는 것입니다. 따라서 최대 200개 기간의 주기를 스캔하려면 최소 600개 샘플이 필요합니다...맞습니다.
2-결과적으로, 낮은 주기성 주기(높은 주파수)는 현재 실제로 일어나고 있는 일을 나타내지 않을 수 있습니다...예를 들어, 지난 600개 막대의 범위에 걸쳐 발견된 13개 막대 주기는 현재 존재하지 않을 수 있습니다. 예, 당신이 절대적으로 옳습니다.
3-개념적으로는 더 간단한 솔루션이 있을 수 있지만 그것은 여러 주파수 대역에 대해 개별적으로 스캔하는 것입니다...따라서 찾은 13개의 주기 주기를 확인하려면 마지막 39개 막대에 대해 스캔을 다시 실행해야 합니다. ..또는 더 나은 방법으로 주파수가 1/10에서 1/5인 주기에 대해 마지막 60개 막대를 스캔하십시오.
결론..다양한 스캔을 수행해야 합니다..이것은 JM Hurst가 1600페이지 분량의 과정에서 암시하고 Brian Millard가 자세히 설명했습니다....또는 "블록"에서 스캔하는 다중 주파수, 다중 스팬 스캐너를 구축할 수 있습니다. 관련 "최대 기간 대 스캔 길이"...정말 독창적이고 혁신적일 것입니다.
문안 인사
에스분명히 당신은 나보다 훨씬 앞서 있습니다. 아직 논리적으로 생각할 수 있다는 확인을 받는 것이 좋습니다.
나는 다른 스캔의 사용을 보았고 긴 블록에서 짧은 주기를 찾으려고 하면 놓칠 수 있으므로 그들이 거기에 있는지 확인하기 위해 다시는 돌아가지 않을 수도 있다고 결정했습니다. 또한 많은 블록을 보려면 많은 추가 계산이 필요합니다. 그래서 코드를 보고 다중 주파수, 다중 범위 스캐너를 직접 수행하도록 Goertzel_v1 코드를 수정할 수 있다고 결정했습니다. 코드는 실제로 더 간단하고 원래 _v1보다 계산 주기가 적습니다. 혁신인가, 아니면 그저 운인가? 수정된 Goertzel_v1(현재 _v2)은 이전 게시물에서 사용되었습니다.
두 가지 수정 사항이 첨부되어 있습니다. _v2는 끝점 병합 없이 작업을 수행하지만 코드에서 일부 주석을 제거하여 추가할 수 있습니다. _v3은 각 블록/기간에 대한 끝점 병합을 포함하여 전체 작업을 수행합니다. numcycles 변수를 사용하여 찾을 최소 주기 수를 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 필터의 분해능이 변경되고 더 많은 주기가 더 나은 분해능을 제공하지만 더 많은 샘플이 필요하므로 과거 신호가 현재 신호와 간섭할 수 있습니다. useclose를 false로 설정하여 종가 대신 중간 가격을 사용할 수도 있습니다. 내가 볼 수있는 차이는 없습니다.
제 코딩 실력이 꽤 녹슬어서 엔드포인트 평활화에 코딩 문제가 있을 수 있지만 제 생각에는 아닌 것 같아요. 코드 문제가 없으면 EPF는 다중 주파수 스캔에 도움이 되지 않습니다.
내가 취할 다음 몇 단계는 예측에 사용할 구성 요소를 선택하는 방법과 예측의 수명을 예측하는 방법을 결정하는 것입니다. 나는 진폭이 아니라 피크를 선택하기 위해 피크를 유지하는 각 필터에서 SNR 측정을 사용하는 경향이 있지만 아직 예측 수명에 대한 단서가 없습니다. 아마도 실험이 도움이 될 것입니다. 어떤 제안?
안부... 매드카우...
goertzel_v3.mq4 [/ATTACH]
제안
분명히 당신은 이것에 대해 나보다 훨씬 앞서 있습니다. 아직 논리적으로 생각할 수 있다는 확인을 받는 것이 좋습니다.
나는 다른 스캔의 사용을 보았고 긴 블록에서 짧은 주기를 찾으려고 하면 놓칠 수 있으므로 그들이 거기에 있는지 확인하기 위해 다시는 돌아가지 않을 수도 있다고 결정했습니다. 또한 많은 블록을 보려면 많은 추가 계산이 필요합니다. 그래서 코드를 보고 다중 주파수, 다중 범위 스캐너를 직접 수행하도록 Goertzel_v1 코드를 수정할 수 있다고 결정했습니다. 코드는 실제로 더 간단하고 원래 _v1보다 계산 주기가 적습니다. 혁신인가, 아니면 그저 운인가? 수정된 Goertzel_v1(현재 _v2)은 이전 게시물에서 사용되었습니다.
두 가지 수정 사항이 첨부되어 있습니다. _v2는 끝점 병합 없이 작업을 수행하지만 코드에서 일부 주석을 제거하여 추가할 수 있습니다. _v3은 각 블록/기간에 대한 끝점 병합을 포함하여 전체 작업을 수행합니다. numcycles 변수를 사용하여 찾을 최소 주기 수를 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 필터의 분해능이 변경되고 더 많은 주기가 더 나은 분해능을 제공하지만 더 많은 샘플이 필요하므로 과거 신호가 현재 신호와 간섭할 수 있습니다. useclose를 false로 설정하여 종가 대신 중간 가격을 사용할 수도 있습니다. 내가 볼 수있는 차이는 없습니다.
제 코딩 실력이 꽤 녹슬어서 엔드포인트 평활화에 코딩 문제가 있을 수 있지만 제 생각에는 아닌 것 같아요. 코드 문제가 없으면 EPF는 다중 주파수 스캔에 도움이 되지 않습니다.
내가 취할 다음 몇 단계는 예측에 사용할 구성 요소를 선택하는 방법과 예측의 수명을 예측하는 방법을 결정하는 것입니다. 나는 진폭이 아니라 피크를 선택하기 위해 피크를 유지하는 각 필터에서 SNR 측정을 사용하는 경향이 있지만 아직 예측 수명에 대한 단서가 없습니다. 아마도 실험이 도움이 될 것입니다. 어떤 제안?
안부... 매드카우...
goertzel_v3.mq4 [/ATTACH]광우,
1- 예측에 사용할 구성 요소를 결정하는 방법: v3 중 3개를 사용하고 각각을 (MaxPer-MinPeriod):50-10,100-50,200-100으로 설정합니다.
2-그런 다음 v3당 하나의 사이클(가장 높은 진폭을 갖는 사이클)만 선택합니다.
3-그런 다음 3개의 주기 각각의 주기, 진폭 및 위상을 사용하여 합성에 추가합니다.
4-예측 길이?..Lyapunov 지수 계산 외에
? 경험상 IMO는 가장 짧은 주기의 막대의 1/3에서 절반을 사용하는 것입니다.
이제, 당신은 나를 믿거나 말거나 할 수 있습니다. 그리고, 진심으로, 당신은 이유가 없습니다. 왜냐하면 내가 거기에 있었고 그렇게 했다고 말하는 것 외에는 이유를 설명하지 않을 것이기 때문입니다.
5-SNR: 잊어버리세요. 작동하지 않습니다. 원하는 만큼 여러 가지 방법을 시도할 수 있습니다. 좋은 주기를 선택하는 데 작동하지 않습니다.
6-모든 주기를 사용합니까?...;)..시도하면 저를 믿게 될 것입니다..IT DOESN`T WORK...예측 길이는 1bar 미만입니다.
7-3 사이클을 사용하지만 10-200에서 가장 높은 진폭만 사용합니까? 작동할 수 있지만 일반적으로 작동하지 않습니다. 결국 모든 짧은 주기 주기를 잃게 됩니다.
8-많은 사이클을 사용하고 싶습니까? 작동하지 않지만 제곱 진폭을 사용하면 작동 할 수 있습니다. 어쨌든 8 사이클 이상을 사용하지 마십시오.
지금..내가 당신에게 줄 수 있는 최선의 조언..지금까지, 이러한 사이클을 거래(예측하지 않음)하는 가장 좋은 방법은 내가 1번과 2번에서 쓴 대로 하는 것입니다.
9- 그냥 3개의 사이클 정렬(복합체는 잊어버려)로 거래하십시오. 저는 라디안이 아닌 도 단위의 위상을 사용하므로 3개의 사이클이 180도 이상으로 정렬될 때 상승을 기대할 수 있습니다. 0에서 179도 사이에 정렬할 때 할 수 있습니다. downmove를 기대하십시오 ... 실제로, 내가 사용하는 규칙은 180 이상 270 미만(장기의 경우).. 0 이상 90 미만(단기의 경우)... 그런 다음 정렬이 되면 가격 확인을 기다립니다. , 특히 추세선 돌파, 거래에 진입하기 전에 거래하는 시간대의 ATR과 관련된 목표를 사용하고 이전 저점 아래/이전 고점 위의 스탑을 사용하십시오... TP가 SL보다 크면 거래를 취하십시오. 그렇지 않은 경우 통과하십시오....아, 그리고 작은 세부 사항은 항상 더 큰 기간의 방향으로 거래하십시오.
문안 인사
에스
허스트에 대한 링크
흥미로운 링크... http://wintrend.com/Reports/TCPToday.pdf
그건 그렇고.. 10월 16일이 sp500의 차례이고 11월 2일, 그 다음은 DA TOP입니다..11월 13일과 12월 9일 사이(죄송합니다. 자선 단체의 경우 정확한 날짜입니다.
)..예,예,보고서에 있는 사람은 다르게 말하지만 그 또는 내가 틀렸습니다...누구를 추측합니까?..하하하하하..10월 16일에 와서 결정하십시오.
에스
광우,
1- 예측에 사용할 구성 요소를 결정하는 방법: v3 중 3개를 사용하고 각각을 (MaxPer-MinPeriod):50-10,100-50,200-100으로 설정합니다.
2-그런 다음 v3당 하나의 사이클(가장 높은 진폭을 갖는 사이클)만 선택합니다.
3-그런 다음 3개의 주기 각각의 주기, 진폭 및 위상을 사용하여 합성에 추가합니다.
4-예측 길이?..Lyapunov 지수 계산 외에
? 경험상 IMO는 가장 짧은 주기의 막대의 1/3에서 절반을 사용하는 것입니다.
이제, 당신은 나를 믿거나 말거나 할 수 있습니다. 그리고, 진심으로, 당신은 이유가 없습니다. 왜냐하면 내가 거기에 있었고 그렇게 했다고 말하는 것 외에는 이유를 설명하지 않을 것이기 때문입니다.
5-SNR: 잊어버리세요. 작동하지 않습니다. 원하는 만큼 여러 가지 방법을 시도할 수 있습니다. 좋은 주기를 선택하는 데 작동하지 않습니다.
6-모든 주기를 사용합니까?...;)..시도하면 저를 믿게 될 것입니다..IT DOESN`T WORK...예측 길이는 1bar 미만입니다.
7-3 사이클을 사용하지만 10-200에서 가장 높은 진폭만 사용합니까? 작동할 수 있지만 일반적으로 작동하지 않습니다. 결국 모든 짧은 주기 주기를 잃게 됩니다.
8-많은 사이클을 사용하고 싶습니까? 작동하지 않지만 제곱 진폭을 사용하면 작동 할 수 있습니다. 어쨌든 8 사이클 이상을 사용하지 마십시오.
지금..내가 당신에게 줄 수 있는 최선의 조언..지금까지, 이러한 사이클을 거래(예측하지 않음)하는 가장 좋은 방법은 내가 1번과 2번에서 쓴 대로 하는 것입니다.
9- 그냥 3개의 사이클 정렬(복합체는 잊어버려)로 거래하십시오. 저는 라디안이 아닌 도 단위의 위상을 사용하므로 3개의 사이클이 180도 이상으로 정렬될 때 상승을 기대할 수 있습니다. 0에서 179도 사이에 정렬할 때 할 수 있습니다. downmove를 기대하십시오 ... 실제로, 내가 사용하는 규칙은 180 이상 270 미만(장기의 경우).. 0 이상 90 이하(단기의 경우)...그런 다음 정렬이 완료되면 가격 확인을 기다립니다. , 특히 추세선 돌파, 거래에 진입하기 전에 거래하는 시간대의 ATR과 관련된 목표를 사용하고 이전 저점 아래/이전 고점 위의 스탑을 사용하십시오... TP가 SL보다 크면 거래를 취하십시오. 그렇지 않은 경우 통과하십시오....아, 그리고 작은 세부 사항은 항상 더 큰 기간의 방향으로 거래하십시오.
문안 인사
에스심바..
당신의 관대함에 감사드립니다. 나는 당신이 나에게 무익한 검색의 많은 날을 구했다고 생각합니다. 정보를 최대한 활용하겠습니다.
누군가 _v2 또는 _v3을 사용하려는 경우를 대비하여 포럼에 설명해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
첫째, 위상 계산은 MathArctan 함수 의 MT4 정의와 모순되는 것 같습니다. 아직 위상 계산을 테스트하지 않았으므로 조심스럽게 사용하십시오. 나는 단순히 _v1에 있는 그대로 두었습니다.
둘째, Simba가 제안한 대로 다양한 블록에서 구성 요소를 선택할 수 있지만 계산을 수행할 때 스펙트럼을 여러 블록으로 분할할 필요가 없습니다. 실제로 그렇게 하면 블록 가장자리에 있는 중요한 구성 요소를 놓칠 수 있습니다. 블록 길이는 각 주기에 대해 독립적으로 계산되기 때문에 전체 주기성은 단일 패스로 계산할 수 있습니다. 그러나 Simba가 말했듯이 한 장의 그림은 1000단어의 가치가 있습니다. 다음은 주기성이 제한된 개별 패스에서 계산된 부분과 비교하여 한 패스에서 계산된 스펙트럼입니다.
안부 ...MadCow...
어서 오십시오
심바..
당신의 관대함에 감사드립니다. 나는 당신이 나에게 무익한 검색의 많은 날을 구했다고 생각합니다. 정보를 최대한 활용하겠습니다.
누군가 _v2 또는 _v3을 사용하려는 경우를 대비하여 포럼에 설명해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
첫째, 위상 계산은 MathArctan 함수의 MT4 정의와 모순되는 것 같습니다. 아직 위상 계산을 테스트하지 않았으므로 조심스럽게 사용하십시오. 나는 단순히 _v1에 있는 그대로 두었습니다.
둘째, Simba가 제안한 대로 다양한 블록에서 구성 요소를 선택할 수 있지만 계산을 수행할 때 스펙트럼을 여러 블록으로 분할할 필요가 없습니다. 실제로 그렇게 하면 블록 가장자리에 있는 중요한 구성 요소를 놓칠 수 있습니다. 블록 길이는 각 주기에 대해 독립적으로 계산되기 때문에 전체 주기성은 단일 패스로 계산할 수 있습니다. 그러나 Simba가 말했듯이 한 장의 그림은 1000단어의 가치가 있습니다. 다음은 주기성이 제한된 개별 패스에서 계산된 부분과 비교하여 한 패스에서 계산된 스펙트럼입니다.
안부 ...MadCow...어서 오십시오,
스펙트럼을 블록으로 나누지 않으면 죽는다고 생각합니다. 하지만, 좋아요, np.. 몇 개월 후에 어떻게 생각하는지 봅시다.
나는 3주 동안 휴가를 가는데, 일주일에 한 번 연락을 유지하려고 노력할 것입니다.
문안 인사
에스