말이 되는 Dreiss(호주!)의 고르지 못한 지수도 있습니다. 나는 적응형 지표를 만들기 위해 이것의 좀 더 정교한(부드러운, 그리고 내가 지저분한 코딩을 정리할 때 공유할 수 있는 약간의 조정) 버전을 사용합니다. 나는 이것을 Ward Systems 사이트에서 복사합니다. 기억상 이것은 거꾸로 된 것일 수도 있고, 나는 그것을 수정하고 몇 가지를 추가해야 했습니다.
그는 FDI를 계산하기 위해 기본을 사용하여 작성된 코드를 게시했습니다. 그것의 문제는 (그리고 여전히) 그것이 1.5 이하로 내려가지 않을 것이라는 점입니다(추정 - 1.5 이하 - 및 무작위 - 1.5 이상의 값 - 추정 사이의 일종의 경계로서 중요한 값). 그 후, 나는 그 접근 방식을 포기했습니다.
Alex Matulich가 만든 버전(여기: http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt )이 있으며 Sevcik이 만든 일부 오류를 수정합니다. 또한 Mark Jurik이 만든 또 다른 프랙탈 차원 계산(그는 합성 프랙탈 동작을 만들기 전에 만들었습니다)이 있습니다. 이 계산은 Sevcik의 방식이나 Matulich의 계산 방식과 아무런 공통점이 없으며 무엇보다 호기심에 가깝습니다.
_________________
이제 한 가지 더.
일단 프랙탈 차원 지수가 금융 시장에 적용될 수 없다는 증거가 있는 독일 논문을 찾았습니다. 불행히도 나는 링크를 북마크하지 않았으며 그 이후로는 그 논문을 다시는 찾을 수 없었습니다. 내가 그것을 다시 찾으면 그것에 대한 링크를 게시 할 것이지만 프랙탈 차원 지수에 대한 그러한 의견도 있다는 것을 모두 알고 있어야합니다.
내 코딩은 1.5보다 높거나 낮은 값을 생성합니다. 나는 엑셀에서 내 분석을 확인시켜준 학문적 비평을 언급한 적이 있습니다. 메모리 상한선이 아마 1.9일 것 같은데, 다시 메모리상으로 하면 대처할 수 있습니다.
이 방법으로 나는 또한 Ehlers FRAMA가 너무 잘못되었음을 발견했습니다.
독일 비평에 관해서, 나는 그것이 두 가지가 될 수 있다고 추측하고 있습니다. 만약 스파이크가 있다면, 이것은 스파이크가 계산에서 제거될 때까지 그 이후 기간의 모든 가치를 거의 어리석게 만듭니다. 예를 들어 엔화가 작년 언젠가 또는 언제라도 단 며칠 만에 많이 랠리를 하다가 대부분 정상으로 돌아온 경우입니다. FDI는 그 랠리가 제거될 때까지 어리석은 결과를 보여주었습니다.
다른 이유는 시장이 기간에 따라 크게 다른 FDI를 가질 수 있기 때문일 수 있습니다. 그들은 본질적으로 다른 시장입니다. 한 기간에는 짧고 다른 기간에는 길 수 있습니다. 또는 한 시간대는 추세이고 다른 시간대는 무작위일 수 있습니다. 그러나 이것은 때때로 많은 지표에 해당되지 않습니까?
Lloyd_au: 내 코딩은 1.5보다 높거나 낮은 값을 생성합니다. 나는 엑셀에서 내 분석을 확인시켜준 학문적 비평을 언급한 적이 있습니다. 메모리 상한선이 아마 1.9일 것 같은데, 다시 메모리상으로 하면 대처할 수 있습니다.
이 방법으로 나는 또한 Ehlers FRAMA가 너무 잘못되었음을 발견했습니다.
독일 비평에 관해서, 나는 그것이 두 가지가 될 수 있다고 추측하고 있습니다. 만약 스파이크가 있다면, 이것은 스파이크가 계산에서 제거될 때까지 그 이후 기간의 모든 가치를 거의 어리석게 만듭니다. 예를 들어 엔이 작년 언젠가 또는 언제라도 단 이틀 만에 많이 랠리를 하다가 거의 보합세를 탔을 때를 들 수 있습니다.
다른 이유는 시장이 기간에 따라 크게 다른 FDI를 가질 수 있기 때문일 수 있습니다. 그들은 본질적으로 다른 시장입니다. 한 기간에는 짧고 다른 기간에는 길 수 있습니다. 또는 한 시간대는 추세이고 다른 시간대는 무작위일 수 있습니다. 그러나 이것은 때때로 많은 지표에 해당되지 않습니까?
Lloyd_au
해당 페이지에서 원본 Carlos Sevcik의 기본 코드를 가져오면 1.5 이하로 내려가는 경우 한 손의 손가락으로 셀 수 있습니다. Alex Matulich의 방식은 올바른 결과를 만들어냅니다. 제 문제는 Sevcik 페이지의 코드가 게시되기 전에 테스트되지 않았고 일부 사람들이 오류가 있는 위치를 찾는 데 시간이 걸렸다는 것입니다. 그것은 우리가 진지한 출판물에서 기대해야 하는 것이 아닙니다(그러나 Mark Jurik은 Jurik TPO라고 부르는 것을 출판했고 그것은 Spearman 순위 자동 상관으로 판명되었고 그는 그 불행한 TPO에 대한 모든 언급을 빠르게 제거 했습니다)
FDI를 계산하는 다른 방법에 대해 이야기한 것이 아닙니다.
_______________
독일 논문 현재 : 비판이 아니라 FDI가 금융 시장에서 사용될 수 없다는 수학적 증거. 하지만 그 연결 고리를 다시 찾을 때까지 그 부분은 일단 가설로 남겨두도록 합시다. 내가 하고 싶었던 것은 금융 시장(그리고 궁극적으로 금융 시계열)에서 FDI 사용 가능성에 대한 의견 불일치가 있다는 점을 지적하는 것입니다.
Alex Matulich가 만든 버전(여기: http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt )이 있으며 Sevcik이 만든 일부 오류를 수정합니다. 또한 Mark Jurik이 만든 또 다른 프랙탈 차원 계산(그는 합성 프랙탈 동작을 만들기 전에 만들었습니다)이 있습니다. 이 계산은 Sevcik의 방식이나 Matulich의 계산 방식과 아무런 공통점이 없으며 무엇보다 호기심에 가깝습니다.
나는 Matulich가 "백업 길이 n이 0에서 n으로 이동하기 때문에 우리도 n개의간격을 갖고 있으며 논문에 설명된 대로 n-1 간격이 아닙니다"라고 말한 것은 틀렸다고 생각합니다.울타리를 만들고 있고 많은 사람들이 감탄할 이 멋진 울타리에 대한 울타리 기둥이 세 개뿐이라고 가정해 보겠습니다. 각각의 사이에 게이트를 설치해야 합니다. 몇 개의 게이트가 필요합니까?
Lloyd_au: 나는 Matulich가 "백업 길이 n이 0에서 n으로 이동하기 때문에 우리도 n개의간격을 갖고 있으며 논문에서 설명하는 n-1 간격이 아닙니다"라고 말한 것은 틀렸다고 생각합니다.울타리를 만들고 있고 많은 사람들이 감탄할 이 멋진 울타리에 대한 울타리 기둥이 세 개뿐이라고 가정해 보겠습니다. 각각의 사이에 게이트를 설치해야 합니다. 몇 개의 게이트가 필요합니까?
그것은 fdi가 계산되는 방식이 아닙니다(그리고 내가 아는 한)
기본 아이디어는 데이터 샘플을 계속 살펴보고 계산 길이를 계속해서 확장하고 그런 식으로 계산에 사용된 샘플을 확장하는 것입니다. "문"을 위한 공간은 없습니다
해당 페이지에서 원본 Carlos Sevcik의 기본 코드를 가져오면 1.5 이하로 내려가는 경우 한 손의 손가락으로 셀 수 있습니다. Alex Matulich의 방식은 올바른 결과를 만들어냅니다. 제 문제는 Sevcik 페이지의 코드가 게시되기 전에 테스트되지 않았고 일부 사람들이 오류가 있는 위치를 찾는 데 시간이 걸렸다는 것입니다. 그것은 우리가 진지한 출판물에서 기대해야 하는 것이 아닙니다(그러나 Mark Jurik은 Jurik TPO라고 부르는 것을 출판했고 그것은 Spearman 순위 자동 상관으로 판명되었고 그는 그 불행한 TPO에 대한 모든 언급을 빠르게 제거했습니다)
네, 저는 그의 원래 코드를 보고 제가 대처할 수 있는 방식으로 코드를 작성한 다른 사람들을 발견할 때까지 몇 주 동안 머리를 긁적였습니다.
Lloyd_au: Jean-Philipe의 FGDI가 귀하와 다른 사람들에게 효과가 있기를 바랍니다. 가장 먼저 고려하는 것 중 하나입니다. 그것은 매우 강력하고 상자 계산 문제까지 고려합니다. Hurst 지수에 대해 정확합니다. 제 생각에는 거래 목적으로는 쓸모가 없습니다. 전체 시계열 배열을 정의하려고 설계된 숫자입니다. 데이터가 많을수록 좋습니다. 지난 32일 정도만은 아닙니다. 글쎄, 그게 내가 생각하는 것입니다.
솔직히, 박스 카운팅은 전혀 강력하지 않습니다. 공식은 많은 것을 알려줍니다. 아래 이 파일의 오류 용어는 엄격한 가우스 분포 시계열에 대한 것입니다. 시리즈가 때때로 가우스에서 멀어질 때 얼마나 견고함이 있는지 상상할 수 있을 뿐입니다.
Lloyd_au: Elite Forum 제공 사이트의 설명에 따르면 Variance ratio는 표준편차 또는 분산(?)으로 보이는 것을 사용한다는 점을 제외하고는 프랙탈 차원을 측정하는 기본 공식과 원칙적으로 거의 동일합니다. F-test인가요? ?
공식이 링크에 명시된 대로라면 Variance Ratio는 매우 원시적이거나 시끄러운 형태처럼 들립니다. 여기서 나쁜 점은 긴 시간 비율을 짧은 시간 비율로 나눈다는 것입니다. 거기서 할 수 있는 최소한의 일은 무작위 입자에 대한 아인슈타인의 제곱근 법칙을 관찰하는 것입니다. 전체적으로 이 아이디어는 변동성을 비교하기 위한 기준으로 분산 비교를 사용하는 것 같습니다.
말이 되는 Dreiss(호주!)의 고르지 못한 지수도 있습니다. 나는 적응형 지표를 만들기 위해 이것의 좀 더 정교한(부드러운, 그리고 내가 지저분한 코딩을 정리할 때 공유할 수 있는 약간의 조정) 버전을 사용합니다. 나는 이것을 Ward Systems 사이트에서 복사합니다. 기억상 이것은 거꾸로 된 것일 수도 있고, 나는 그것을 수정하고 몇 가지를 추가해야 했습니다.
인터넷 검색을 조금만 해보면 이해하기 쉬운 언어가 있을 수 있습니다.
HMax = MaxList(최대(고가, 종가[1]), 기간)
LMax = MinList(Min(Low, Close[1]), 기간)
끊김 = 100.0 * Log(Sum(TrueRange,Period)/(HMax -LMax)) / Log(Period)
어디:
닫기[1] 은 한 바 전에 닫기이며,
Max(a,b) 는 및 b 중 가장 큰 값입니다 .
MaxList(a,N) 는 N 개의 막대에서 가장 큰 것 입니다.
MinList(a,N) 은 N 개의 막대에서 가장 작은 것 입니다.
Sum(a,N) 은 N 개 이상의 막대의 합이고,
TrueRange 는 True Range 입니다.
그냥 내 5 센트 :
Carlos Sevcik의 프랙탈 차원 계산은 여기에 처음 게시되었습니다. 파형의 프랙탈 차원을 추정하는 절차
그는 FDI를 계산하기 위해 기본을 사용하여 작성된 코드를 게시했습니다. 그것의 문제는 (그리고 여전히) 그것이 1.5 이하로 내려가지 않을 것이라는 점입니다(추정 - 1.5 이하 - 및 무작위 - 1.5 이상의 값 - 추정 사이의 일종의 경계로서 중요한 값). 그 후, 나는 그 접근 방식을 포기했습니다.
Alex Matulich가 만든 버전(여기: http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt )이 있으며 Sevcik이 만든 일부 오류를 수정합니다. 또한 Mark Jurik이 만든 또 다른 프랙탈 차원 계산(그는 합성 프랙탈 동작을 만들기 전에 만들었습니다)이 있습니다. 이 계산은 Sevcik의 방식이나 Matulich의 계산 방식과 아무런 공통점이 없으며 무엇보다 호기심에 가깝습니다.
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이제 한 가지 더.
일단 프랙탈 차원 지수가 금융 시장에 적용될 수 없다는 증거가 있는 독일 논문을 찾았습니다. 불행히도 나는 링크를 북마크하지 않았으며 그 이후로는 그 논문을 다시는 찾을 수 없었습니다. 내가 그것을 다시 찾으면 그것에 대한 링크를 게시 할 것이지만 프랙탈 차원 지수에 대한 그러한 의견도 있다는 것을 모두 알고 있어야합니다.내 코딩은 1.5보다 높거나 낮은 값을 생성합니다. 나는 엑셀에서 내 분석을 확인시켜준 학문적 비평을 언급한 적이 있습니다. 메모리 상한선이 아마 1.9일 것 같은데, 다시 메모리상으로 하면 대처할 수 있습니다.
이 방법으로 나는 또한 Ehlers FRAMA가 너무 잘못되었음을 발견했습니다.
독일 비평에 관해서, 나는 그것이 두 가지가 될 수 있다고 추측하고 있습니다. 만약 스파이크가 있다면, 이것은 스파이크가 계산에서 제거될 때까지 그 이후 기간의 모든 가치를 거의 어리석게 만듭니다. 예를 들어 엔화가 작년 언젠가 또는 언제라도 단 며칠 만에 많이 랠리를 하다가 대부분 정상으로 돌아온 경우입니다. FDI는 그 랠리가 제거될 때까지 어리석은 결과를 보여주었습니다.
다른 이유는 시장이 기간에 따라 크게 다른 FDI를 가질 수 있기 때문일 수 있습니다. 그들은 본질적으로 다른 시장입니다. 한 기간에는 짧고 다른 기간에는 길 수 있습니다. 또는 한 시간대는 추세이고 다른 시간대는 무작위일 수 있습니다. 그러나 이것은 때때로 많은 지표에 해당되지 않습니까?
내 코딩은 1.5보다 높거나 낮은 값을 생성합니다. 나는 엑셀에서 내 분석을 확인시켜준 학문적 비평을 언급한 적이 있습니다. 메모리 상한선이 아마 1.9일 것 같은데, 다시 메모리상으로 하면 대처할 수 있습니다.
이 방법으로 나는 또한 Ehlers FRAMA가 너무 잘못되었음을 발견했습니다.
독일 비평에 관해서, 나는 그것이 두 가지가 될 수 있다고 추측하고 있습니다. 만약 스파이크가 있다면, 이것은 스파이크가 계산에서 제거될 때까지 그 이후 기간의 모든 가치를 거의 어리석게 만듭니다. 예를 들어 엔이 작년 언젠가 또는 언제라도 단 이틀 만에 많이 랠리를 하다가 거의 보합세를 탔을 때를 들 수 있습니다.
다른 이유는 시장이 기간에 따라 크게 다른 FDI를 가질 수 있기 때문일 수 있습니다. 그들은 본질적으로 다른 시장입니다. 한 기간에는 짧고 다른 기간에는 길 수 있습니다. 또는 한 시간대는 추세이고 다른 시간대는 무작위일 수 있습니다. 그러나 이것은 때때로 많은 지표에 해당되지 않습니까?Lloyd_au
해당 페이지에서 원본 Carlos Sevcik의 기본 코드를 가져오면 1.5 이하로 내려가는 경우 한 손의 손가락으로 셀 수 있습니다. Alex Matulich의 방식은 올바른 결과를 만들어냅니다. 제 문제는 Sevcik 페이지의 코드가 게시되기 전에 테스트되지 않았고 일부 사람들이 오류가 있는 위치를 찾는 데 시간이 걸렸다는 것입니다. 그것은 우리가 진지한 출판물에서 기대해야 하는 것이 아닙니다(그러나 Mark Jurik은 Jurik TPO라고 부르는 것을 출판했고 그것은 Spearman 순위 자동 상관으로 판명되었고 그는 그 불행한 TPO에 대한 모든 언급을 빠르게 제거 했습니다)
FDI를 계산하는 다른 방법에 대해 이야기한 것이 아닙니다.
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독일 논문 현재 : 비판이 아니라 FDI가 금융 시장에서 사용될 수 없다는 수학적 증거. 하지만 그 연결 고리를 다시 찾을 때까지 그 부분은 일단 가설로 남겨두도록 합시다. 내가 하고 싶었던 것은 금융 시장(그리고 궁극적으로 금융 시계열)에서 FDI 사용 가능성에 대한 의견 불일치가 있다는 점을 지적하는 것입니다.
Alex Matulich가 만든 버전(여기: http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt )이 있으며 Sevcik이 만든 일부 오류를 수정합니다. 또한 Mark Jurik이 만든 또 다른 프랙탈 차원 계산(그는 합성 프랙탈 동작을 만들기 전에 만들었습니다)이 있습니다. 이 계산은 Sevcik의 방식이나 Matulich의 계산 방식과 아무런 공통점이 없으며 무엇보다 호기심에 가깝습니다.
나는 Matulich가 "백업 길이 n이 0에서 n으로 이동하기 때문에 우리도 n개의 간격을 갖고 있으며 논문에 설명된 대로 n-1 간격이 아닙니다"라고 말한 것은 틀렸다고 생각합니다. 울타리를 만들고 있고 많은 사람들이 감탄할 이 멋진 울타리에 대한 울타리 기둥이 세 개뿐이라고 가정해 보겠습니다. 각각의 사이에 게이트를 설치해야 합니다. 몇 개의 게이트가 필요합니까?
나는 Matulich가 "백업 길이 n이 0에서 n으로 이동하기 때문에 우리도 n개의 간격을 갖고 있으며 논문에서 설명하는 n-1 간격이 아닙니다"라고 말한 것은 틀렸다고 생각합니다. 울타리를 만들고 있고 많은 사람들이 감탄할 이 멋진 울타리에 대한 울타리 기둥이 세 개뿐이라고 가정해 보겠습니다. 각각의 사이에 게이트를 설치해야 합니다. 몇 개의 게이트가 필요합니까?
그것은 fdi가 계산되는 방식이 아닙니다(그리고 내가 아는 한)
기본 아이디어는 데이터 샘플을 계속 살펴보고 계산 길이를 계속해서 확장하고 그런 식으로 계산에 사용된 샘플을 확장하는 것입니다. "문"을 위한 공간은 없습니다
Lloyd_au
해당 페이지에서 원본 Carlos Sevcik의 기본 코드를 가져오면 1.5 이하로 내려가는 경우 한 손의 손가락으로 셀 수 있습니다. Alex Matulich의 방식은 올바른 결과를 만들어냅니다. 제 문제는 Sevcik 페이지의 코드가 게시되기 전에 테스트되지 않았고 일부 사람들이 오류가 있는 위치를 찾는 데 시간이 걸렸다는 것입니다. 그것은 우리가 진지한 출판물에서 기대해야 하는 것이 아닙니다(그러나 Mark Jurik은 Jurik TPO라고 부르는 것을 출판했고 그것은 Spearman 순위 자동 상관으로 판명되었고 그는 그 불행한 TPO에 대한 모든 언급을 빠르게 제거했습니다)
네, 저는 그의 원래 코드를 보고 제가 대처할 수 있는 방식으로 코드를 작성한 다른 사람들을 발견할 때까지 몇 주 동안 머리를 긁적였습니다.
pd:=당신이 좋아하는 무엇이든;
x:=C; (내가 원하는 x를 가지고 놀았기 때문에)
r:=HHV(H,pd)-LLV(L,pd);
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 지정된 기간 동안 - 일부 영리한 사람들은 하위 루틴을 가질 수 있습니다.
그 다음에
FDI:=1+(Log(a1+a2+최대 a"pd")+Log(2))/Log(2*(pd-1));
효과가있다.
예, FDI의 완벽한 측정과는 거리가 멀지만 여기 있습니다. FRAMA에 대한 제 생각을 말씀드렸습니다.
어쨌든. 내 metastock 코드가 있습니다.
Jean-Philipe의 FGDI가 귀하와 다른 사람들에게 효과가 있기를 바랍니다. 가장 먼저 고려하는 것 중 하나입니다. 그것은 매우 강력하고 상자 계산 문제까지 고려합니다. Hurst 지수에 대해 정확합니다. 제 생각에는 거래 목적으로는 쓸모가 없습니다. 전체 시계열 배열을 정의하려고 설계된 숫자입니다. 데이터가 많을수록 좋습니다. 지난 32일 정도만은 아닙니다. 글쎄, 그게 내가 생각하는 것입니다.
솔직히, 박스 카운팅은 전혀 강력하지 않습니다. 공식은 많은 것을 알려줍니다. 아래 이 파일의 오류 용어는 엄격한 가우스 분포 시계열에 대한 것입니다. 시리즈가 때때로 가우스에서 멀어질 때 얼마나 견고함이 있는지 상상할 수 있을 뿐입니다.
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
Rescaled Range Analysis의 아이디어는 그 자체로 훌륭했지만 일부 논문에서 언급한 것처럼 Hurst Exponent 계산에 필요한 데이터의 양은 수천에서 수만 사이였습니다.
윈터스키
Elite Forum 제공 사이트의 설명에 따르면 Variance ratio는 표준편차 또는 분산(?)으로 보이는 것을 사용한다는 점을 제외하고는 프랙탈 차원을 측정하는 기본 공식과 원칙적으로 거의 동일합니다. F-test인가요? ?
공식이 링크에 명시된 대로라면 Variance Ratio는 매우 원시적이거나 시끄러운 형태처럼 들립니다. 여기서 나쁜 점은 긴 시간 비율을 짧은 시간 비율로 나눈다는 것입니다. 거기서 할 수 있는 최소한의 일은 무작위 입자에 대한 아인슈타인의 제곱근 법칙을 관찰하는 것입니다. 전체적으로 이 아이디어는 변동성을 비교하기 위한 기준으로 분산 비교를 사용하는 것 같습니다.
윈터스키
이것은 MQL5 코드 베이스의 MetaTrader 4에 대한 'Ilnur'의 'Variation Index' 표시기의 FDI 무료 다운로드 수정 버전입니다. 본 사람이 있습니까?유용하다고 생각합니다.
이것은 MQL5 코드 베이스의 MetaTrader 4에 대한 'Ilnur'의 'Variation Index' 표시기의 FDI 무료 다운로드 수정 버전입니다. 본 사람이 있습니까?유용하다고 생각합니다.
정말 멋지네요. 감사합니다. FGDI와 비교하는 데 시간을 보냈지만 너무 다르지 않습니다. VI가 조금 더 보수적이라고 생각합니다. FGDI 이전에 시장을 평평하게 부르지만 이것은 다릅니다.. 코드를 이해하지 못합니다. 거기에 있는 것 같습니다. 반복적인 절차이다.