Lloyd_au: 멋진! 이봐, 나는 당신이 "공통"탭을 클릭하고 직선처럼 보이지 않도록 고정 된 최소값과 최대 값을 조정해야한다는 것을 알았습니다. 이것은 값이 약간 이상할 수 있는 초기 평활화 때문이라고 생각합니다. 처음 100개의 계산을 디스플레이에서 어떻게든 삭제할 수 있습니까? 편집 - 최소값을 -4, 최대값 +4로 조정하면 일반적으로 괜찮습니다. 또한 길이를 기본값인 10에서 26으로 늘리는 것이 좋습니다. Fisher 변환의 핵심인 정규 확률 분포 특성과 잘 일치합니다. 나는 약간의 생각 후에 이것으로 돌아올 것이다.
Boxter - Ehlers는 DC 측정에 관한 최신 책을 출간하기 전에 모든 것을 효과적으로 버렸다. 그는 얼마 전, 아마도 아주 최근에 프레젠테이션에서 Powerpoint에서 사용할 수 있다고 말했습니다. 죄송합니다. 링크가 없지만 Stockspotter.com 어딘가에 있어야 합니다.
나는 소금 한 알로 주기 측정을 합니다. 어느 한 지점에서 수십 개의 사이클이 동시에 발생하기 때문입니다. 그는 대역 통과 필터 은행(Swiss Army Knife?)을 구축할 것을 제안할 때 다른 맥락에서 어딘가에서 이것을 인정합니다. 나는 가지고 있으며, 그들은 모두 그들이 조정 된 기간으로 멋지게 순환합니다. 일반적으로.
Excel에서 6,000개의 데이터 포인트를 사용하여 각 대역통과 필터를 만들어 정확한 시간을 평균화할 수 있습니다. 그리고 16일에서 36일까지 약 20일을 사용하여 실험했습니다. 이것이 누군가에게 조금 이상하지 않습니까? 나는 많은 통화에 그것을 시도했고 모두 1990년경으로 거슬러 올라가며 동일한 결과를 얻었습니다.
나는 이제 Ehlers가 수학적으로 잘못 알고 있는 프랙탈 차원을 측정하는 순수한 형태인 적응형 지표에 대한 Jurik 접근 방식을 취합니다. 훨씬 더 나은 접근 방식은 Jurik이 한 Sevcik 접근 방식입니다. 복잡해 보일 수 있지만 이봐, 나는 그것을 이해하기 쉽지만 비록 투박하지만 Metastock으로 코딩할 수 있었다. 원한다면 코드를 제공할 수 있습니다.
Jean-Phillipe는 아래 링크에서 MT4 버전을 제공했습니다. 어딘가에서 약간 검색해야 할 수도 있고 몇 가지 버전이 있습니다. 하지만 단순히 지표를 적응형으로 만드는 데 사용할 수는 없기 때문에 Excel과 Metastock 모두에 코딩하기 위해 머리를 조금 긁적였습니다. 나는 Tradestation에 대한 혐오감을 가지고 있습니다.
나는 이제 Ehlers가 수학적으로 잘못 알고 있는 프랙탈 차원을 측정하는 순수한 형태인 적응형 지표에 대한 Jurik 접근 방식을 취합니다.
참고: 이 포럼 어딘가에 Ehlers가 FD 계산을 위한 고유한 공식을 가지고 있다고 말한 사람이 있습니다. 이 공식은 공개되지 않았습니다. Ehlers가 Bandpass 필터를 선호하는 것처럼 보였지만 이제는 Boxter가 말한 것처럼 Autocorrelation Periodogram을 선호하는 것 같습니다.
John Ehlers 책의 자기 상관 주기도
autocorrelation_periodogram.mq4
회선 표시기. 붉은색 기둥은 하락세를 의미하고, 녹색 기둥은 상승세를 의미합니다. hsl을 사용하여 빨간색과 녹색 사이에 색상을 보간할 때 코딩하기가 더 쉽다는 것을 알았습니다. Ehlers의 책에서 배경은 검은색입니다.
convolution_indicator.mq4
정규화된 가격의 피셔 변환
Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),
방아쇠 = 피셔, 여기서
V = (2/3)*((가격-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0.5+V),
MinPr, MaxPr - (i-Lenght+1) ~ (i) 범위의 최소 및 최대 가격,
로그 - 자연 로그.ftnp.mq4
정규화된 가격의 피셔 변환 ftnp.mq4
멋진! 이봐, 나는 당신이 "공통"탭을 클릭하고 직선처럼 보이지 않도록 고정 된 최소값과 최대 값을 조정해야한다는 것을 알았습니다. 이것은 값이 약간 이상할 수 있는 초기 평활화 때문이라고 생각합니다. 처음 100개의 계산을 디스플레이에서 어떻게든 삭제할 수 있습니까?
편집 - 최소값을 -4, 최대값 +4로 조정하면 일반적으로 괜찮습니다. 또한 길이를 기본값인 10에서 26으로 늘리는 것이 좋습니다. Fisher 변환의 핵심인 정규 확률 분포 특성과 잘 일치합니다. 나는 약간의 생각 후에 이것으로 돌아올 것이다.
멋진! 이봐, 나는 당신이 "공통"탭을 클릭하고 직선처럼 보이지 않도록 고정 된 최소값과 최대 값을 조정해야한다는 것을 알았습니다. 이것은 값이 약간 이상할 수 있는 초기 평활화 때문이라고 생각합니다. 처음 100개의 계산을 디스플레이에서 어떻게든 삭제할 수 있습니까? 편집 - 최소값을 -4, 최대값 +4로 조정하면 일반적으로 괜찮습니다. 또한 길이를 기본값인 10에서 26으로 늘리는 것이 좋습니다. Fisher 변환의 핵심인 정규 확률 분포 특성과 잘 일치합니다. 나는 약간의 생각 후에 이것으로 돌아올 것이다.
Lloyd_au
스케일링 문제가 없는 버전은 다음과 같습니다.ftnp_1.01.mq4
우세한 주기를 계산하는 다양한 방법
안녕하세요,
한편 나는 지배적 인 사이클 기간을 결정하는 다른 방법의 장단점과 약간 혼란 스럽습니다. 또한 다른 방법이 모두 동일한 DC 기간을 결정하는지 여부는 아직 명확하지 않습니다. 그 동안 우리는 적어도
- 힐베르트 변환(첫 번째 알고리즘인 것 같습니다)
- Center of Gravity algo (from the Cat 스킨 )
- 이산 푸리에 변환 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 사이클 분석"에서)
- 중첩 대역 통과 필터 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 주기 분석"에서)
- 자기 상관 주기도 접근 방식(Ehlers 책 "Cycle Analytics for Traders"에서 - 현재 Ehlers가 가장 선호하는 방식)
Ehlers는 측정에 대기 시간이 짧고 진폭 스윙 범위가 더 넓으며 과거 평균이 필요하지 않고 스펙트럼 팽창 보상이 필요하지 않기 때문에 자기상관 주기도가 우수한 접근 방식이라고 주장합니다.
그래서 어떤 방법이 최선/정확한 방법이라고 생각하십니까?
차이점을 확인하기 위해 하나의 DC 기간 표시기 내에서 다른 방법을 프로그래밍하는 것이 좋습니다.
안녕하세요,
포스팅을 수정해야겠습니다. 스펙트럼 분석 방법과 지배적 주기(DC) 결정을 구별해야 합니다.
DC 방법은 지금까지
- 힐베르트 변환(첫 번째 알고리즘인 것 같습니다)
- 무게 중심 알고리즘; 이것은 Ehlers가 미리 결정된 스펙트럼에서 DC를 추출하는 데 사용됩니다.
- 더 이상? 예: 기존의 다양한 스펙트럼 피크 선택 알고리즘이 있습니다.
스펙트럼 결정 방법으로는 다음이 있습니다.
- 이산 푸리에 변환 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 사이클 분석"에서)
- 중첩 대역 통과 필터 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 주기 분석"에서)
- 자기 상관 주기도 접근 방식(Ehlers 책 "거래자를 위한 주기 분석"에서)
- MESA 방법; 스펙트럼의 첫 번째 구현은 R-MESA 라이브러리 와 함께 richcap의 mesavsgdft.pdf R-MESA-Instant_Spectrum v.1.2 에 의해 만들어졌습니다. 최소한 Ehlers는 그의 최신 저서 "거래자를 위한 사이클 분석"에서 MESA 스펙트럼을 스펙트럼 생성을 위한 4번째 대안으로 고려하지 않았습니다.
- 괴르첼 계산. ( 고급 주기 분석 참조 ) . Ehlers는 분명히 어떤 이유로든 이 훌륭한 방법을 좋아하지 않습니다. 최소한 Meyers는 Goertzel이 MESA에 비해 우수한 방법이라고 주장합니다(참조).
- FFT도 종종 언급되지만 스펙트럼 측정을 위해서는 위의 방법이 선호되는 것 같습니다.
Boxter - Ehlers는 DC 측정에 관한 최신 책을 출간하기 전에 모든 것을 효과적으로 버렸다. 그는 얼마 전, 아마도 아주 최근에 프레젠테이션에서 Powerpoint에서 사용할 수 있다고 말했습니다. 죄송합니다. 링크가 없지만 Stockspotter.com 어딘가에 있어야 합니다.
나는 소금 한 알로 주기 측정을 합니다. 어느 한 지점에서 수십 개의 사이클이 동시에 발생하기 때문입니다. 그는 대역 통과 필터 은행(Swiss Army Knife?)을 구축할 것을 제안할 때 다른 맥락에서 어딘가에서 이것을 인정합니다. 나는 가지고 있으며, 그들은 모두 그들이 조정 된 기간으로 멋지게 순환합니다. 일반적으로.
Excel에서 6,000개의 데이터 포인트를 사용하여 각 대역통과 필터를 만들어 정확한 시간을 평균화할 수 있습니다. 그리고 16일에서 36일까지 약 20일을 사용하여 실험했습니다. 이것이 누군가에게 조금 이상하지 않습니까? 나는 많은 통화에 그것을 시도했고 모두 1990년경으로 거슬러 올라가며 동일한 결과를 얻었습니다.
나는 이제 Ehlers가 수학적으로 잘못 알고 있는 프랙탈 차원을 측정하는 순수한 형태인 적응형 지표에 대한 Jurik 접근 방식을 취합니다. 훨씬 더 나은 접근 방식은 Jurik이 한 Sevcik 접근 방식입니다. 복잡해 보일 수 있지만 이봐, 나는 그것을 이해하기 쉽지만 비록 투박하지만 Metastock으로 코딩할 수 있었다. 원한다면 코드를 제공할 수 있습니다.
Jean-Phillipe는 아래 링크에서 MT4 버전을 제공했습니다. 어딘가에서 약간 검색해야 할 수도 있고 몇 가지 버전이 있습니다. 하지만 단순히 지표를 적응형으로 만드는 데 사용할 수는 없기 때문에 Excel과 Metastock 모두에 코딩하기 위해 머리를 조금 긁적였습니다. 나는 Tradestation에 대한 혐오감을 가지고 있습니다.
죄송합니다. 링크가 작동하지 않았습니다. 나 뉴비.
나는 이제 Ehlers가 수학적으로 잘못 알고 있는 프랙탈 차원을 측정하는 순수한 형태인 적응형 지표에 대한 Jurik 접근 방식을 취합니다.
참고: 이 포럼 어딘가에 Ehlers가 FD 계산을 위한 고유한 공식을 가지고 있다고 말한 사람이 있습니다. 이 공식은 공개되지 않았습니다. Ehlers가 Bandpass 필터를 선호하는 것처럼 보였지만 이제는 Boxter가 말한 것처럼 Autocorrelation Periodogram을 선호하는 것 같습니다.
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