여하튼 나는 FX 시장의 이 다중 순환 모델에 대해 의구심을 갖고 있습니다. 모델에 기반한 지표의 유용성에 도전하려는 것은 아니지만 그러한 공명 구조의 소스가 무엇일 수 있는지 궁금합니다. 일반적으로 공명은 자극에 대한 지연된 반응을 필요로 합니다. 공진 구조는 지연과 동일한 주기로 공진합니다. 정보화 시대에 200시간 동안 지연될 수 있는 것은 무엇입니까? (아마도 공명이 M1 TF에서 더 작은 주기로 발생했다면 더 쉽게 설명될 수 있을 것입니다.) 자극이 될 수 있는 것은? 뉴스?, 상인들의 집단행동에 대한 두려움과 탐욕? 흥미로운 사회학적 질문이지만 여기서는 유용하지 않습니다.
두 번째 반대는 Simba가 지적한 사실인데, 다른 TF에서 측정할 때 공진 기간이 일치하지 않는다는 사실입니다. 예를 들어 48개의 1H 주기에서 실제로 공진 구조가 있는 경우 12개의 4H 주기 또는 192개의 15M 주기에서 공진으로 표시되어야 합니다. 이것은 일어나지 않는 것 같습니다. 왜요? 거래에 순환 가정을 사용하면 긴장되지 않습니까?
답이 무엇이든 지표가 유용하면 이를 계산하는 대체 방법이 있습니다. 2 또는 3개의 주기가 지배적이며 주파수(주기)와 진폭이 천천히 변경된다는 것을 확신하면 연속 스펙트럼 분석 및 적응형 디지털 필터에 의존할 필요가 없습니다. FFT, MESA, Goertzel을 사용할 수 있습니다. 또는 이것에 대해 확신할 수 있는 것이 무엇이든간에... 3D 사진이 꽤 설득력이 있지만 아직 확신이 서지 않습니다. 그런 다음 우리는 서로 간에 그리고 노이즈로부터 주기적 신호를 추출하기 위해 시도되고 참된 방법을 사용할 수 있습니다.
이 신호 추출 문제는 통신 시스템을 설계할 때 매우 일반적입니다. 라디오 수신기(또는 필요한 경우 휴대폰)가 주변의 배경 소음 및 기타 신호에서 신호를 가져오는 방법을 생각해 보십시오. 이러한 신호는 고정되어 있지 않으며 노이즈도 없지만 일반적으로 그렇게 모델링됩니다. 위상, 주파수 및 진폭이 다양하여 매우 복잡합니다. 그러나 서로 간섭하지 않는 한 낮은 신호 대 잡음 환경에서 안정적으로 추출할 수 있습니다.
3개의 신호를 분리할 수 있을 만큼 충분히 좁지만 예상 주파수 변화를 통과할 만큼 충분히 넓은 대역통과가 있는 3개의 고정 대역통과 필터를 사용하는 것은 어떻습니까? 각 필터 다음에는 변화하는 주파수를 추출하기 위한 위상 고정 루프와 진폭을 추출하기 위한 코히어런트 복조기가 뒤따릅니다. 스펙트럼 분석이 필요하지 않습니다. (3개 대역 선택 제외) 상대적 중요성 이 필요하지 않으며 필터의 즉석 설계 및 수정이 필요하지 않습니다. (추출된 신호는 위상 연속적입니다).
이러한 모든 요소는 필터, 곱셈기 또는 디지털 제어 주파수(VCO)가 있는 발진기입니다. 중요한 주파수 응답을 갖는 유일한 필터는 루프 필터이며 이에 대한 많은 설계가 있습니다. 관심있는 사람이 있으면 참조가 많이 있습니다. 내가 프로그래밍하려고 하는 것을 잊지 않도록 기억이 협력할 수만 있다면, 그리고 C로 코딩하는 것과 비슷한 것을 부활시킬 수 있다면 직접 시도해 볼 수도 있습니다.
MadCow: 여하튼 나는 FX 시장의 이 다중 순환 모델에 대해 의구심을 갖고 있습니다. 모델에 기반한 지표의 유용성에 도전하려는 것은 아니지만 그러한 공명 구조의 소스가 무엇일 수 있는지 궁금합니다. 일반적으로 공명은 자극에 대한 지연된 반응을 필요로 합니다. 공진 구조는 지연과 동일한 주기로 공진합니다. 정보화 시대에 200시간 동안 지연될 수 있는 것은 무엇입니까? (아마도 공명이 M1 TF에서 더 작은 주기로 발생했다면 더 쉽게 설명될 수 있을 것입니다.) 자극이 될 수 있는 것은? 뉴스?, 상인들의 집단행동에 대한 두려움과 탐욕? 흥미로운 사회학적 질문이지만 여기서는 유용하지 않습니다.
두 번째 반대는 Simba가 지적한 사실인데, 다른 TF에서 측정할 때 공명 주기가 일치하지 않는다는 사실입니다. 예를 들어 48 1H 주기에서 실제로 공진 구조가 있는 경우 12 4H 주기 또는 192 15M 주기에서 공진으로 표시되어야 합니다. 이것은 일어나지 않는 것 같습니다. 왜요? 거래에 순환 가정을 사용하면 긴장되지 않습니까?
답이 무엇이든 지표가 유용하면 이를 계산하는 대체 방법이 있습니다. 2 또는 3개의 주기가 지배적이며 주파수(주기)와 진폭이 천천히 변경된다는 것을 확신하면 연속 스펙트럼 분석 및 적응형 디지털 필터에 의존할 필요가 없습니다. FFT, MESA, Goertzel을 사용할 수 있습니다. 또는 이것에 대해 확신할 수 있는 것이 무엇이든... 3D 사진이 꽤 설득력이 있긴 하지만 아직 확신이 서지 않습니다. 그런 다음 우리는 서로 간에 그리고 노이즈로부터 주기적 신호를 추출하기 위해 시도되고 참된 방법을 사용할 수 있습니다.
이 신호 추출 문제는 통신 시스템을 설계할 때 매우 일반적입니다. 라디오 수신기(또는 필요한 경우 휴대폰)가 주변의 배경 소음 및 기타 신호에서 신호를 가져오는 방법을 생각해 보십시오. 이러한 신호는 고정되어 있지 않으며 노이즈도 없지만 일반적으로 그렇게 모델링됩니다. 위상, 주파수 및 진폭이 다양하여 매우 복잡합니다. 그러나 서로 간섭하지 않는다면 낮은 신호 대 잡음 환경에서 안정적으로 추출할 수 있습니다.
3개의 신호를 분리할 수 있을 만큼 충분히 좁지만 예상 주파수 변화를 통과할 만큼 충분히 넓은 대역통과가 있는 3개의 고정 대역통과 필터를 사용하는 것은 어떻습니까? 각 필터 다음에는 변화하는 주파수를 추출하기 위한 위상 고정 루프와 진폭을 추출하기 위한 코히어런트 복조기가 뒤따릅니다. 스펙트럼 분석이 필요하지 않습니다. (3개 대역 선택 제외) 상대적 중요성이 필요하지 않으며 필터의 즉석 설계 및 수정이 필요하지 않습니다. (추출된 신호는 위상 연속적입니다).
이러한 모든 요소는 필터, 곱셈기 또는 디지털 제어 주파수(VCO)가 있는 발진기입니다. 중요한 주파수 응답을 갖는 유일한 필터는 루프 필터이며 이에 대한 많은 설계가 있습니다. 관심있는 사람이 있으면 참조가 많이 있습니다. 내가 프로그래밍하려고 하는 것을 잊지 않도록 기억이 협력할 수만 있다면, 그리고 C로 코딩하는 것과 비슷한 것을 부활시킬 수 있다면 직접 시도해 볼 수도 있습니다.
광우
안녕하세요 매드코우님
금융 시장에서 200시간 지연된 반응은 그 행동을 주장한 플레이어의 멸종으로 이어질 것이며 결과적으로 행동은 사라질 것입니다....당신이 올바르게 암시했듯이.
IMHO 주기의 다른 원인이 있을 수 있습니다. 주기 연구 재단의 자료를 읽으면 언급된 가능한 원인 중 별, 행성, 태양 플레어 활동, 지자기 폭풍 등을 인용한다는 것을 알 수 있습니다. 등의 원인이 너무 많기 때문에 개인적으로 가능성을 연구하는 것이 가장 좋으며 위험에 대한 보상으로 수량화할 수 있는 효과를 거래하는 것이 가장 좋습니다.
기본적으로, IMO의 주기는 미리 설정된 일련의 반응 행동과 같으며 일반적으로 주에서 주, 매일, 시간에서 시간(포식자 및 먹이 모델에 대해 생각하십시오)을 달성하는 데 비슷한 시간이 걸립니다. 실행하는 데 얼마나 많은 시간이 소요됩니까? 판매가 중지된 다음 더 나은 가격으로 대규모 고객 구매 주문을 완료합니까?...경쟁자가 귀하의 게임을 알아차리고 개입하기 시작하는 데 얼마나 많은 시간이 소요됩니까? 또는 그들의 위치에서 쫓겨났습니까(여기에 변동성의 구성 요소가 있습니다) ?..글쎄, 나는 이 프로세스가 일반적으로 x 시간,+- y 표준...그래서 표준이 실행 가능하고 y는 기다리는 동안 당신을 죽이지 않습니다, 이 패턴은 거래 가능합니다.
개념적 거래 측면에서, 프랑크푸르트 개장 후 2시간 또는 3시간 후 런던 세션이 진행 중인 경우 이전 지지선(일명 스톱 오버)보다 빠르고 격렬하게 50핍 아래로 내려간 하락세 이후 주간 S1에서 가격이 정체되는 것을 볼 수 있습니다. ..그리고 동시에 내 H4 주기가 차례를 알리고 있습니다. 저는 오래 걸립니다.
통화 쌍 은 H4에서 거의 최적의 변동성 압축을 가질 수 있으며(모든 tfs는 틱 데이터의 변동성을 압축함), 더 낮은 기간은 필터가 사이클을 감지하기에 너무 시끄럽습니다....또는 아마도, 그리고 아마도 매우 그럴 것입니다. , 우리의 필터는 그것을 위해 충분하지 않습니다.
자유롭게 아이디어를 진행하세요. 이 매혹적인 문제에 대한 대안적 견해를 제공할 수 있습니다...여기에 있는 대부분의 사람들이 당신을 도우려고 노력할 것이라고 믿습니다.
자유롭게 아이디어를 진행하세요. 이 매혹적인 문제에 대한 대안적 견해를 제공할 수 있습니다...여기에 있는 대부분의 사람들이 당신을 도우려고 노력할 것이라고 믿습니다.
문안 인사
에스
설명과 격려에 대해 Simba에게 감사드립니다. 하지만 진행하기 전에 주기가 가격이 처리되는 방식에 대한 픽션이 아님을 확인하고 싶습니다. 순환 구성 요소가 앨리어싱의 결과일 수 있는지 묻고 싶습니다.
내가 의미하는 바를 보여 드리겠습니다. 다음은 GBPUSD M1과 R_MESA의 두 스펙트럼 플롯입니다. 첫 번째 플롯은 처리되지 않은 GU M1의 스펙트럼입니다. 두 번째는 Nyquist 샘플링 이론을 위반하지 않고 1시간 간격으로 신호를 샘플링할 수 있도록 설계된 안티 앨리어싱 필터를 통과한 GU M1의 스펙트럼입니다. M1 신호가 첫 번째 저역 통과 필터링 없이 1시간 간격으로 간단히 샘플링되는 경우(바로 H1 닫기가 그렇습니다), 서브샘플링 프로세스는 앨리어싱된 아티팩트를 도입합니다. M1 종가는 120분 미만의 상당한 에너지를 갖기 때문에 60분의 샘플링은 H1 샘플에 많은 에너지를 앨리어싱합니다. 120분의 왼쪽에 표시되는 모든 피크는 H1 스펙트럼에서 피크로 나타납니다. 봉우리의 위치를 계산할 수는 있지만 그 과정이 엉망이어서 해보지 않았습니다. 또한 MESA는 FFT와 같이 모든 앨리어싱된 에너지를 선택하지 않을 수 있습니다.
이제 안티 앨리어싱 필터가 적용되지 않은 GU H1의 스펙트럼을 살펴보겠습니다.
그 많은 봉우리들은 어디에서 왔습니까? 내가 교회의 여성이라면 사탄이라고 생각할 수도 있지만 사실 나는 그것이 별칭이라고 생각합니다. 필터링된 M1 가격을 서브샘플링하고 스펙트럼을 살펴봐야 합니다. 그러나 그것은 다른 날을 위한 것입니다.
MadCow: 설명과 격려에 대해 Simba에게 감사드립니다. 하지만 진행하기 전에 주기가 가격이 처리되는 방식에 대한 픽션이 아님을 확인하고 싶습니다. 순환 구성 요소가 앨리어싱의 결과일 수 있는지 묻고 싶습니다.
내가 의미하는 바를 보여 드리겠습니다. 다음은 GBPUSD M1과 R_MESA의 두 스펙트럼 플롯입니다. 첫 번째 플롯은 처리되지 않은 GU M1의 스펙트럼입니다. 두 번째는 Nyquist 샘플링 이론을 위반하지 않고 1시간 간격으로 신호를 샘플링할 수 있도록 설계된 안티 앨리어싱 필터를 통과한 GU M1의 스펙트럼입니다. M1 신호가 첫 번째 저역 통과 필터링 없이 1시간 간격으로 간단히 샘플링되는 경우(바로 H1 닫기가 그렇습니다), 서브샘플링 프로세스는 앨리어싱된 아티팩트를 도입합니다. M1 종가는 120분 미만의 상당한 에너지를 갖기 때문에 60분의 샘플링은 H1 샘플에 많은 에너지를 앨리어싱합니다. 120분의 왼쪽에 표시되는 모든 피크는 H1 스펙트럼에서 피크로 나타납니다. 봉우리의 위치를 계산할 수는 있지만 그 과정이 엉망이어서 해보지 않았습니다. 또한 MESA는 FFT와 같이 모든 앨리어싱된 에너지를 선택하지 않을 수 있습니다.
이제 안티 앨리어싱 필터가 적용되지 않은 GU H1의 스펙트럼을 살펴보겠습니다.
그 많은 봉우리들은 어디에서 왔습니까? 내가 교회의 여성이라면 사탄이라고 생각할 수도 있지만 사실 나는 그것이 별칭이라고 생각합니다. 필터링된 M1 가격을 서브샘플링하고 스펙트럼을 살펴봐야 합니다. 그러나 그것은 다른 날을 위한 것입니다.
덧붙여서, 우수한 소프트웨어 도구에 대한 RC에 감사드립니다.
안부... 매드카우...
추신: H4 스펙트럼에 얼마나 더 많은 앨리어스를 적용할 수 있는지 생각해 보십시오.
광우,
그림은 천 단어의 가치가 있습니다...첨부된 스캔을 참조하십시오. 다른 시간 프레임에서 최대 4주기(시간 프레임당)의 복합 주기 기울기를 찾아 그립니다.
H1.. 마지막 540개 막대 내에서 90~180개 막대 사이의 주기 증가 주기를 찾았습니다.
M30,M15,M5...동일한 등가 분석...따라서 기본적으로 정확히 동일한 결과로 1,2,4 및 12번 오버샘플링하고 있습니다.
사진을 보면 스캔이 1도 4도 아닌 2개의 주기, 4개의 다른 시간 프레임에서 정확히 동일한 2개의 주기, 동일한 주기 108 및 153 H1 막대 등가, 동일한 진폭 및 동일한 위상을 발견했음을 알 수 있습니다. 항상 발생하는 것은 아니며 앨리어싱 및 고스트 및 고조파 및 하위 고조파의 스펙트럼 공명은 일반적으로 현실을 흐리게 하는 그림에 나타납니다. ...원하는 경우 h4에서도 ....오버샘플링을 사용하여 막대당 여러 번 샘플링할 수 있습니다(예: h4에서 m15 샘플링 사용)...하지만 실제로는 그럴 필요가 없습니다.
주기는 정확히 동일합니다...이것이 유령일 가능성은 무엇입니까?...앞서 말했듯이 무슨 일이 일어나고 있는지 측정할 수 있는 올바른 도구를 갖는 것이 문제일 뿐입니다...
Richcap은 내 견해에 동의하지 않을 수 있지만 IMO, MESA는 올바른 도구가 아니며 Goertzel을 포함한 모든 변형이 있는 Fourier가 약간 더 좋습니다...하지만 우리가 정말로 생각해야 하는 것은 Fractal Cycles의 개념이므로, 시장을 "모델링"하려면 비선형성과 프랙탈 스케일링의 영역으로 들어가야 합니다.
나는 다른 사람을 설득하려 하지 않을 것입니다. 나는 이미 주기의 영역에서 필요한 모든 도구를 가지고 있습니다. 따라서 Richcap과 내 연구 결과에 모두 확신이 없다면 논리적 결론은 주기를 잊어버리는 것입니다. .만약 당신이 확신하거나 시도할 만큼 충분히 확신이 든다면, 당신의 접근 방식이 독창적이고 유용할 때 그리고 내가 우리 개인 그룹에서 수행한 어떤 독점 작업을 공개할 필요가 없는 한 당신을 도울 것입니다.
매우 설득력 있는 결과입니다. 내가 무엇을 보고 있는지 잘 모르겠지만 모든 TF에서 곡선이 매우 유사합니다. 실제로 앨리어싱 문제가 없는 것 같지만 왜 안되는지 이해가 안됩니다. H1 시리즈는 M1 시리즈보다 훨씬 더 많은 노이즈를 가져야 합니다. 분명히 낮은 TF에는 지속적인 고주파수 순환 구성 요소가 없으며 노이즈가 거의 또는 전혀 없습니다. 이것은 나에게 믿을 수 없는 일이며, 당신이 게시하기 전에 앨리어싱의 가능성을 이해하려고 애썼기 때문에 내 생각을 게시하고 싶습니다.
앨리어싱에 대한 내 우려가 명확하지 않을 수 있으므로 내가 가지고 있는 것보다 앨리어싱의 효과를 더 잘 설명하겠습니다. 설명을 쉽게 하기 위해 M1 가격 계열의 스펙트럼이 노이즈에 포함된 두 개의 주기적 구성 요소로 구성되어 있다고 가정해 보겠습니다. 노이즈는 삼각형 스펙트럼을 가지며 구성 요소 중 하나는 저주파(긴 주기, 파란색으로 표시)이고 다른 하나는 고주파(단기, 빨간색으로 표시)입니다. 우리는 M1 가격 시리즈를 다루기 때문에 스펙트럼은 샘플 레이트/2(fs/2)(주기 = 2분)에서 끝나야 합니다. (트랜잭션에 더 높은 주파수 구성 요소가 있는 경우 fs/2 아래 스펙트럼으로 앨리어싱됩니다.) 또한 두 구성 요소 모두 신호 대 잡음비가 상당히 좋다고 가정합니다. 이것은 모두 아래 첫 번째 그림의 위쪽 절반에 표시됩니다. 이 가격 시리즈를 5분 간격(M5)으로 서브샘플링한 효과는 그림의 아래쪽 절반에 나와 있습니다. 이것은 샘플링된 신호의 스펙트럼이 샘플링 주파수에서 일련의 임펄스와 함께 원래 신호의 스펙트럼을 컨볼루션하여 찾을 수 있다는 점에 유의하여 그래픽으로 계산할 수 있습니다. (M5 주기는 M1 주기의 5배이므로 샘플링 주파수는 그림과 같이 1분 샘플링 주파수의 1/5입니다. ) 여기에는 각 임펄스에서 초기 스펙트럼을 오버레이하는 간단한 단계가 포함됩니다. 이것이 원래 스펙트럼을 엉망으로 만드는 것은 꽤 분명합니다. 고주파 성분은 저주파 성분 근처에서 앨리어싱되지만 저주파 성분은 영향을 받지 않습니다.
M1 시리즈를 서브샘플링하여 도출한 M5 가격 시리즈의 유효 스펙트럼은 아래 그림과 같습니다. 왼쪽에서는 앨리어싱으로 인해 노이즈가 어떻게 형성되는지 보여주려고 했습니다. 오른쪽에는 M5 신호의 최종 스펙트럼이 표시됩니다. 고주파 성분은 저주파 성분 근처에서 앨리어싱되었고, 잡음이 축적되어 신호 대 잡음비가 이제 꽤 나쁩니다.
이제 원래 스펙트럼에 여러 고주파수 순환 구성 요소가 있다고 가정하고 1시간에 한 번 또는 4시간에 한 번씩 서브샘플링한다고 가정합니다. 결과적으로 엉망이 된 곳은 순환적인 구성 요소가 있어야 하고 신호 대 잡음비는 끔찍해야 합니다.
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.
다양한 TF를 이미 살펴보았고 주기적 구성 요소가 서브샘플링의 영향을 받지 않을 만큼 충분히 낮은 주파수에 존재한다는 사실에 만족한 것 같습니다. Goertzel 알고리즘과 같은 것을 사용함으로써(또는 동등한 협대역 필터 세트) 앨리어싱에 의해 추가된 노이즈를 분명히 무시할 수 있습니다. 이것은 좋은 소식입니다. 나는 구성 요소가 있다고 확신합니다. 이유를 모르겠어. 따라서 위상 고정 추적 필터를 살펴보겠습니다.
큰 도움이 됩니다
게시하여 친절한 도움을 주셔서 감사합니다. 저에게 큰 도움이 됩니다.
모든 분들에게 행운을 빕니다
엄청난
위대한 Simba가 게시한 #MFT_STLM2_v2 표시기를 다운로드했지만 내 플랫폼에서는 작동하지 않았습니다.
이 버전이 만료되었거나 뭔가요?
추세를 정의할 STLM MTF를 찾고 있습니다.
미리 감사드립니다.
친절한.보옌스,
여기에서 찾으십시오. MTF가 작동하려면 표시기 폴더에 둘 다 컴파일해야 합니다. 그런 다음 MTF만 첨부하여 사용할 수 있습니다. 낮은 tf 차트의 추세 정의에 h4 및/또는 d1을 사용하는 것이 좋습니다.
문안 인사
에스
FATL SATL 등을 계산하기 위한 대안
여하튼 나는 FX 시장의 이 다중 순환 모델에 대해 의구심을 갖고 있습니다. 모델에 기반한 지표의 유용성에 도전하려는 것은 아니지만 그러한 공명 구조의 소스가 무엇일 수 있는지 궁금합니다. 일반적으로 공명은 자극에 대한 지연된 반응을 필요로 합니다. 공진 구조는 지연과 동일한 주기로 공진합니다. 정보화 시대에 200시간 동안 지연될 수 있는 것은 무엇입니까? (아마도 공명이 M1 TF에서 더 작은 주기로 발생했다면 더 쉽게 설명될 수 있을 것입니다.) 자극이 될 수 있는 것은? 뉴스?, 상인들의 집단행동에 대한 두려움과 탐욕? 흥미로운 사회학적 질문이지만 여기서는 유용하지 않습니다.
두 번째 반대는 Simba가 지적한 사실인데, 다른 TF에서 측정할 때 공진 기간이 일치하지 않는다는 사실입니다. 예를 들어 48개의 1H 주기에서 실제로 공진 구조가 있는 경우 12개의 4H 주기 또는 192개의 15M 주기에서 공진으로 표시되어야 합니다. 이것은 일어나지 않는 것 같습니다. 왜요? 거래에 순환 가정을 사용하면 긴장되지 않습니까?
답이 무엇이든 지표가 유용하면 이를 계산하는 대체 방법이 있습니다. 2 또는 3개의 주기가 지배적이며 주파수(주기)와 진폭이 천천히 변경된다는 것을 확신하면 연속 스펙트럼 분석 및 적응형 디지털 필터에 의존할 필요가 없습니다. FFT, MESA, Goertzel을 사용할 수 있습니다. 또는 이것에 대해 확신할 수 있는 것이 무엇이든간에... 3D 사진이 꽤 설득력이 있지만 아직 확신이 서지 않습니다. 그런 다음 우리는 서로 간에 그리고 노이즈로부터 주기적 신호를 추출하기 위해 시도되고 참된 방법을 사용할 수 있습니다.
이 신호 추출 문제는 통신 시스템을 설계할 때 매우 일반적입니다. 라디오 수신기(또는 필요한 경우 휴대폰)가 주변의 배경 소음 및 기타 신호에서 신호를 가져오는 방법을 생각해 보십시오. 이러한 신호는 고정되어 있지 않으며 노이즈도 없지만 일반적으로 그렇게 모델링됩니다. 위상, 주파수 및 진폭이 다양하여 매우 복잡합니다. 그러나 서로 간섭하지 않는 한 낮은 신호 대 잡음 환경에서 안정적으로 추출할 수 있습니다.
3개의 신호를 분리할 수 있을 만큼 충분히 좁지만 예상 주파수 변화를 통과할 만큼 충분히 넓은 대역통과가 있는 3개의 고정 대역통과 필터를 사용하는 것은 어떻습니까? 각 필터 다음에는 변화하는 주파수를 추출하기 위한 위상 고정 루프와 진폭을 추출하기 위한 코히어런트 복조기가 뒤따릅니다. 스펙트럼 분석이 필요하지 않습니다. (3개 대역 선택 제외) 상대적 중요성 이 필요하지 않으며 필터의 즉석 설계 및 수정이 필요하지 않습니다. (추출된 신호는 위상 연속적입니다).
이러한 모든 요소는 필터, 곱셈기 또는 디지털 제어 주파수(VCO)가 있는 발진기입니다. 중요한 주파수 응답을 갖는 유일한 필터는 루프 필터이며 이에 대한 많은 설계가 있습니다. 관심있는 사람이 있으면 참조가 많이 있습니다. 내가 프로그래밍하려고 하는 것을 잊지 않도록 기억이 협력할 수만 있다면, 그리고 C로 코딩하는 것과 비슷한 것을 부활시킬 수 있다면 직접 시도해 볼 수도 있습니다.
광우
데이터 전처리
Richcap, 코드를 공유해 주셔서 감사합니다.
Amibroker용으로 작성된 이 다른 버전의 MESA를 알고 있습니까?
AmiBroker - AFL 라이브러리
코드에 포함되지 않은 다양한 전처리(필터링, 추세 제거)를 구현하며 실제 데이터에서 더 나은 결과를 얻을 수 있으므로 이점을 얻을 수 있습니다.
도움이 되기를 바랍니다.
공명
여하튼 나는 FX 시장의 이 다중 순환 모델에 대해 의구심을 갖고 있습니다. 모델에 기반한 지표의 유용성에 도전하려는 것은 아니지만 그러한 공명 구조의 소스가 무엇일 수 있는지 궁금합니다. 일반적으로 공명은 자극에 대한 지연된 반응을 필요로 합니다. 공진 구조는 지연과 동일한 주기로 공진합니다. 정보화 시대에 200시간 동안 지연될 수 있는 것은 무엇입니까? (아마도 공명이 M1 TF에서 더 작은 주기로 발생했다면 더 쉽게 설명될 수 있을 것입니다.) 자극이 될 수 있는 것은? 뉴스?, 상인들의 집단행동에 대한 두려움과 탐욕? 흥미로운 사회학적 질문이지만 여기서는 유용하지 않습니다.
두 번째 반대는 Simba가 지적한 사실인데, 다른 TF에서 측정할 때 공명 주기가 일치하지 않는다는 사실입니다. 예를 들어 48 1H 주기에서 실제로 공진 구조가 있는 경우 12 4H 주기 또는 192 15M 주기에서 공진으로 표시되어야 합니다. 이것은 일어나지 않는 것 같습니다. 왜요? 거래에 순환 가정을 사용하면 긴장되지 않습니까?
답이 무엇이든 지표가 유용하면 이를 계산하는 대체 방법이 있습니다. 2 또는 3개의 주기가 지배적이며 주파수(주기)와 진폭이 천천히 변경된다는 것을 확신하면 연속 스펙트럼 분석 및 적응형 디지털 필터에 의존할 필요가 없습니다. FFT, MESA, Goertzel을 사용할 수 있습니다. 또는 이것에 대해 확신할 수 있는 것이 무엇이든... 3D 사진이 꽤 설득력이 있긴 하지만 아직 확신이 서지 않습니다. 그런 다음 우리는 서로 간에 그리고 노이즈로부터 주기적 신호를 추출하기 위해 시도되고 참된 방법을 사용할 수 있습니다.
이 신호 추출 문제는 통신 시스템을 설계할 때 매우 일반적입니다. 라디오 수신기(또는 필요한 경우 휴대폰)가 주변의 배경 소음 및 기타 신호에서 신호를 가져오는 방법을 생각해 보십시오. 이러한 신호는 고정되어 있지 않으며 노이즈도 없지만 일반적으로 그렇게 모델링됩니다. 위상, 주파수 및 진폭이 다양하여 매우 복잡합니다. 그러나 서로 간섭하지 않는다면 낮은 신호 대 잡음 환경에서 안정적으로 추출할 수 있습니다.
3개의 신호를 분리할 수 있을 만큼 충분히 좁지만 예상 주파수 변화를 통과할 만큼 충분히 넓은 대역통과가 있는 3개의 고정 대역통과 필터를 사용하는 것은 어떻습니까? 각 필터 다음에는 변화하는 주파수를 추출하기 위한 위상 고정 루프와 진폭을 추출하기 위한 코히어런트 복조기가 뒤따릅니다. 스펙트럼 분석이 필요하지 않습니다. (3개 대역 선택 제외) 상대적 중요성이 필요하지 않으며 필터의 즉석 설계 및 수정이 필요하지 않습니다. (추출된 신호는 위상 연속적입니다).
이러한 모든 요소는 필터, 곱셈기 또는 디지털 제어 주파수(VCO)가 있는 발진기입니다. 중요한 주파수 응답을 갖는 유일한 필터는 루프 필터이며 이에 대한 많은 설계가 있습니다. 관심있는 사람이 있으면 참조가 많이 있습니다. 내가 프로그래밍하려고 하는 것을 잊지 않도록 기억이 협력할 수만 있다면, 그리고 C로 코딩하는 것과 비슷한 것을 부활시킬 수 있다면 직접 시도해 볼 수도 있습니다.
광우안녕하세요 매드코우님
금융 시장에서 200시간 지연된 반응은 그 행동을 주장한 플레이어의 멸종으로 이어질 것이며 결과적으로 행동은 사라질 것입니다....당신이 올바르게 암시했듯이.
IMHO 주기의 다른 원인이 있을 수 있습니다. 주기 연구 재단의 자료를 읽으면 언급된 가능한 원인 중 별, 행성, 태양 플레어 활동, 지자기 폭풍 등을 인용한다는 것을 알 수 있습니다. 등의 원인이 너무 많기 때문에 개인적으로 가능성을 연구하는 것이 가장 좋으며 위험에 대한 보상으로 수량화할 수 있는 효과를 거래하는 것이 가장 좋습니다.
기본적으로, IMO의 주기는 미리 설정된 일련의 반응 행동과 같으며 일반적으로 주에서 주, 매일, 시간에서 시간(포식자 및 먹이 모델에 대해 생각하십시오)을 달성하는 데 비슷한 시간이 걸립니다. 실행하는 데 얼마나 많은 시간이 소요됩니까? 판매가 중지된 다음 더 나은 가격으로 대규모 고객 구매 주문을 완료합니까?...경쟁자가 귀하의 게임을 알아차리고 개입하기 시작하는 데 얼마나 많은 시간이 소요됩니까? 또는 그들의 위치에서 쫓겨났습니까(여기에 변동성의 구성 요소가 있습니다) ?..글쎄, 나는 이 프로세스가 일반적으로 x 시간,+- y 표준...그래서 표준이 실행 가능하고 y는 기다리는 동안 당신을 죽이지 않습니다, 이 패턴은 거래 가능합니다.
개념적 거래 측면에서, 프랑크푸르트 개장 후 2시간 또는 3시간 후 런던 세션이 진행 중인 경우 이전 지지선(일명 스톱 오버)보다 빠르고 격렬하게 50핍 아래로 내려간 하락세 이후 주간 S1에서 가격이 정체되는 것을 볼 수 있습니다. ..그리고 동시에 내 H4 주기가 차례를 알리고 있습니다. 저는 오래 걸립니다.
통화 쌍 은 H4에서 거의 최적의 변동성 압축을 가질 수 있으며(모든 tfs는 틱 데이터의 변동성을 압축함), 더 낮은 기간은 필터가 사이클을 감지하기에 너무 시끄럽습니다....또는 아마도, 그리고 아마도 매우 그럴 것입니다.
, 우리의 필터는 그것을 위해 충분하지 않습니다.
자유롭게 아이디어를 진행하세요. 이 매혹적인 문제에 대한 대안적 견해를 제공할 수 있습니다...여기에 있는 대부분의 사람들이 당신을 도우려고 노력할 것이라고 믿습니다.
문안 인사
에스
재미있는 포스팅..
Noxa가 SSA 알고리즘을 인과 관계로 만들기 위해 어떻게 수정했는지 아는 사람이 있습니까?
지난 두 달 동안 이 주제에 대해 작업했지만 마무리할 시간이 많지 않습니다.
이 스레드의 일부 게시물에서 Noxa CSSA가 신경망 을 사용한다는 내용을 읽었습니다 ??? 누군가 이것을 확인할 수 있습니까?
그건 그렇고, 다층 피드 포워드 NN 또는 자동 인코더 NN?
'캐주얼'' 부분은 에코 상태 네트워크에서 가져옴 : 에코 상태 네트워크 - Scholarpedia
그러나 여전히 SSA 알고리즘은 곡선 피팅에 불과합니다.
안녕하세요 매드코우님
...
자유롭게 아이디어를 진행하세요. 이 매혹적인 문제에 대한 대안적 견해를 제공할 수 있습니다...여기에 있는 대부분의 사람들이 당신을 도우려고 노력할 것이라고 믿습니다.
문안 인사
에스설명과 격려에 대해 Simba에게 감사드립니다. 하지만 진행하기 전에 주기가 가격이 처리되는 방식에 대한 픽션이 아님을 확인하고 싶습니다. 순환 구성 요소가 앨리어싱의 결과일 수 있는지 묻고 싶습니다.
이제 안티 앨리어싱 필터가 적용되지 않은 GU H1의 스펙트럼을 살펴보겠습니다.
그 많은 봉우리들은 어디에서 왔습니까? 내가 교회의 여성이라면 사탄이라고 생각할 수도 있지만 사실 나는 그것이 별칭이라고 생각합니다. 필터링된 M1 가격을 서브샘플링하고 스펙트럼을 살펴봐야 합니다. 그러나 그것은 다른 날을 위한 것입니다.
덧붙여서, 우수한 소프트웨어 도구에 대한 RC에 감사드립니다.
안부... 매드카우...
추신: H4 스펙트럼에 얼마나 더 많은 앨리어스를 적용할 수 있는지 생각해 보십시오.
H4, 비선형성 및 프랙탈 스케일링
설명과 격려에 대해 Simba에게 감사드립니다. 하지만 진행하기 전에 주기가 가격이 처리되는 방식에 대한 픽션이 아님을 확인하고 싶습니다. 순환 구성 요소가 앨리어싱의 결과일 수 있는지 묻고 싶습니다.
이제 안티 앨리어싱 필터가 적용되지 않은 GU H1의 스펙트럼을 살펴보겠습니다.
그 많은 봉우리들은 어디에서 왔습니까? 내가 교회의 여성이라면 사탄이라고 생각할 수도 있지만 사실 나는 그것이 별칭이라고 생각합니다. 필터링된 M1 가격을 서브샘플링하고 스펙트럼을 살펴봐야 합니다. 그러나 그것은 다른 날을 위한 것입니다.
덧붙여서, 우수한 소프트웨어 도구에 대한 RC에 감사드립니다.
안부... 매드카우...
추신: H4 스펙트럼에 얼마나 더 많은 앨리어스를 적용할 수 있는지 생각해 보십시오.광우,
그림은 천 단어의 가치가 있습니다...첨부된 스캔을 참조하십시오. 다른 시간 프레임에서 최대 4주기(시간 프레임당)의 복합 주기 기울기를 찾아 그립니다.
H1.. 마지막 540개 막대 내에서 90~180개 막대 사이의 주기 증가 주기를 찾았습니다.
M30,M15,M5...동일한 등가 분석...따라서 기본적으로 정확히 동일한 결과로 1,2,4 및 12번 오버샘플링하고 있습니다.
사진을 보면 스캔이 1도 4도 아닌 2개의 주기, 4개의 다른 시간 프레임에서 정확히 동일한 2개의 주기, 동일한 주기 108 및 153 H1 막대 등가, 동일한 진폭 및 동일한 위상을 발견했음을 알 수 있습니다. 항상 발생하는 것은 아니며 앨리어싱 및 고스트 및 고조파 및 하위 고조파의 스펙트럼 공명은 일반적으로 현실을 흐리게 하는 그림에 나타납니다.
...원하는 경우 h4에서도 ....오버샘플링을 사용하여 막대당 여러 번 샘플링할 수 있습니다(예: h4에서 m15 샘플링 사용)...하지만 실제로는 그럴 필요가 없습니다.
주기는 정확히 동일합니다...이것이 유령일 가능성은 무엇입니까?...앞서 말했듯이 무슨 일이 일어나고 있는지 측정할 수 있는 올바른 도구를 갖는 것이 문제일 뿐입니다...
Richcap은 내 견해에 동의하지 않을 수 있지만 IMO, MESA는 올바른 도구가 아니며 Goertzel을 포함한 모든 변형이 있는 Fourier가 약간 더 좋습니다...하지만 우리가 정말로 생각해야 하는 것은 Fractal Cycles의 개념이므로, 시장을 "모델링"하려면 비선형성과 프랙탈 스케일링의 영역으로 들어가야 합니다.
나는 다른 사람을 설득하려 하지 않을 것입니다. 나는 이미 주기의 영역에서 필요한 모든 도구를 가지고 있습니다. 따라서 Richcap과 내 연구 결과에 모두 확신이 없다면 논리적 결론은 주기를 잊어버리는 것입니다. .만약 당신이 확신하거나 시도할 만큼 충분히 확신이 든다면, 당신의 접근 방식이 독창적이고 유용할 때 그리고 내가 우리 개인 그룹에서 수행한 어떤 독점 작업을 공개할 필요가 없는 한 당신을 도울 것입니다.
문안 인사
에스
심바,
매우 설득력 있는 결과입니다. 내가 무엇을 보고 있는지 잘 모르겠지만 모든 TF에서 곡선이 매우 유사합니다. 실제로 앨리어싱 문제가 없는 것 같지만 왜 안되는지 이해가 안됩니다. H1 시리즈는 M1 시리즈보다 훨씬 더 많은 노이즈를 가져야 합니다. 분명히 낮은 TF에는 지속적인 고주파수 순환 구성 요소가 없으며 노이즈가 거의 또는 전혀 없습니다. 이것은 나에게 믿을 수 없는 일이며, 당신이 게시하기 전에 앨리어싱의 가능성을 이해하려고 애썼기 때문에 내 생각을 게시하고 싶습니다.
앨리어싱에 대한 내 우려가 명확하지 않을 수 있으므로 내가 가지고 있는 것보다 앨리어싱의 효과를 더 잘 설명하겠습니다. 설명을 쉽게 하기 위해 M1 가격 계열의 스펙트럼이 노이즈에 포함된 두 개의 주기적 구성 요소로 구성되어 있다고 가정해 보겠습니다. 노이즈는 삼각형 스펙트럼을 가지며 구성 요소 중 하나는 저주파(긴 주기, 파란색으로 표시)이고 다른 하나는 고주파(단기, 빨간색으로 표시)입니다. 우리는 M1 가격 시리즈를 다루기 때문에 스펙트럼은 샘플 레이트/2(fs/2)(주기 = 2분)에서 끝나야 합니다. (트랜잭션에 더 높은 주파수 구성 요소가 있는 경우 fs/2 아래 스펙트럼으로 앨리어싱됩니다.) 또한 두 구성 요소 모두 신호 대 잡음비가 상당히 좋다고 가정합니다. 이것은 모두 아래 첫 번째 그림의 위쪽 절반에 표시됩니다. 이 가격 시리즈를 5분 간격(M5)으로 서브샘플링한 효과는 그림의 아래쪽 절반에 나와 있습니다. 이것은 샘플링된 신호의 스펙트럼이 샘플링 주파수에서 일련의 임펄스와 함께 원래 신호의 스펙트럼을 컨볼루션하여 찾을 수 있다는 점에 유의하여 그래픽으로 계산할 수 있습니다. (M5 주기는 M1 주기의 5배이므로 샘플링 주파수는 그림과 같이 1분 샘플링 주파수의 1/5입니다. ) 여기에는 각 임펄스에서 초기 스펙트럼을 오버레이하는 간단한 단계가 포함됩니다. 이것이 원래 스펙트럼을 엉망으로 만드는 것은 꽤 분명합니다. 고주파 성분은 저주파 성분 근처에서 앨리어싱되지만 저주파 성분은 영향을 받지 않습니다.
M1 시리즈를 서브샘플링하여 도출한 M5 가격 시리즈의 유효 스펙트럼은 아래 그림과 같습니다. 왼쪽에서는 앨리어싱으로 인해 노이즈가 어떻게 형성되는지 보여주려고 했습니다. 오른쪽에는 M5 신호의 최종 스펙트럼이 표시됩니다. 고주파 성분은 저주파 성분 근처에서 앨리어싱되었고, 잡음이 축적되어 신호 대 잡음비가 이제 꽤 나쁩니다.
이제 원래 스펙트럼에 여러 고주파수 순환 구성 요소가 있다고 가정하고 1시간에 한 번 또는 4시간에 한 번씩 서브샘플링한다고 가정합니다. 결과적으로 엉망이 된 곳은 순환적인 구성 요소가 있어야 하고 신호 대 잡음비는 끔찍해야 합니다.
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.
다양한 TF를 이미 살펴보았고 주기적 구성 요소가 서브샘플링의 영향을 받지 않을 만큼 충분히 낮은 주파수에 존재한다는 사실에 만족한 것 같습니다. Goertzel 알고리즘과 같은 것을 사용함으로써(또는 동등한 협대역 필터 세트) 앨리어싱에 의해 추가된 노이즈를 분명히 무시할 수 있습니다. 이것은 좋은 소식입니다. 나는 구성 요소가 있다고 확신합니다. 이유를 모르겠어. 따라서 위상 고정 추적 필터를 살펴보겠습니다.
소스가 있으면 프랙탈 필터링에 대해 더 듣고 싶습니다.
감사합니다...MadCow...