Índice de caminhada aleatória?
Estou procurando o Random Walk Index para o MT4.
A fórmula original desenvolvida por Mike Poulos utilizou 4 indicadores - um período de curto prazo de 1 a 8 barras das máximas e mínimas, e um indicador de longo prazo de 8 a 64 barras das máximas e mínimas. Qualquer ajuda apreciada, eu não tenho o know-how para a codificação MT4. Incluído está um link para uma descrição básica do indicador, mas por favor, esteja ciente de que a fórmula para o cálculo de longo prazo no final da página está incorreta.
Link; http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
Obrigado de antemão, WilliamU pode escrever todas as fórmulas orginais (corretas)?
Ou o mabye U tem um link para ela? Se sim, eu acho que posso ajudar U com esse indicador.
Atenciosamente
Kale
Olá Kale,
Obrigado por responder.
Como observado em meu primeiro post, aqui está um link para a fórmula:
http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
mas o código para a segunda parte do indicador está incorreto.
O RWI é um indicador de 2 partes, e cada parte tem um RWI alto e um RWI baixo.
O RWI curto inclui o RWI alto e baixo e usa de 1 a 8 períodos.
O RWI longo inclui o RWI alto e baixo e usa de 8 a 64 períodos.
Você verá na parte inferior do link que o código não reflete isto.
Não é um indicador difícil de codificar, mas é muito longo.
Eu costumava ter o código para Metastock, mas ele já se foi há muito tempo.
Procurei em toda a web por uma fórmula de MetaStock ou Tradestation, mas não consegui encontrar uma.
Qualquer ajuda apreciada, obrigado novamente.
William
Índice de caminhada aleatória
Esta linha é bastante antiga e eu não sou um codificador, mas estava me perguntando se alguém teria este indicador escondido em qualquer lugar. Há outro fio lá fora iniciado por raff1410, mas o indicador infelizmente não é bem o indicador padrão. Raff tirou o conceito geral e fez dele um sistema do tipo canal.
É basicamente um ADX dinâmico que registra as ineficiências em um período fixo de look-back, usando o alcance médio verdadeiro como um indicador dyamic para eventos aleatórios vs. contínuos (previsíveis).
Para uma explicação visual e técnica, consulte aqui na página 286:
Análise técnica de A a Z ... - Google Book Search
Esta é a fórmula do seguinte website:
Índice de Caminhada Aleatória
Max((Ref(ALTO,-1) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),2),-1) / 2) * Sqrt(2)),
Max((Ref(ALTO,-2) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),3),-1) / 3) * Sqrt(3))
Max((Ref(ALTO,-3) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),4),-1) / 4) * Sqrt(4)),
Max((Ref(ALTO,-4) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),5),-1) / 5) * Sqrt(5)),
Max((Ref(ALTO,-5) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),6),-1) / 6) * Sqrt(6)),
Max((Ref(ALTO,-6) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),7),-1) / 7) * Sqrt(7)),
Max((Ref(ALTO,-7) - BAIXO) / ((Ref(Soma(ATR(1),8),-1) / 8) * Sqrt(8)),
(Ref(HIGH,-8) - BAIXO) / ((Ref(Sum(ATR(1),9),-1) / 9) * Sqrt(9)) )) )) )) )
E aqui está outro exemplo visual, mas a explicação e as configurações aqui não são as melhores:
Investidor/RT Tour - Índice de caminhada aleatória
Parece relativamente simples de montar; se algum codificador tem alguns minutos para poupar, os usos são infinitos e seria um bom complemento para qualquer sistema. Posso ajudar com algumas explicações, se alguém estiver interessado.
Cumprimentos,
Steve
Eu tenho este com o seguinte texto dentro do código:
Obrigado por compartilhar o Linuxser... 
Acabei de encontrar algo interessante relacionado a este assunto.
Dim Dim do Fractal do CCI (indicador).
Artigo/Autor: Mark Jurik, Jurik Research Jurik Research
Download: Frac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTFonte: Base de conhecimento
Nossos tópicos/postos de fórum:
https://www.mql5.com/en/forum/178285 (indicadores com explicação)
Acabei de encontrar algo interessante relacionado a este assunto.
JRC Fractal Dim (indicador).
Artigo/Autor: Mark Jurik, Jurik Research Pesquisa Jurik Pesquisa Jurik
Download: Frac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTFonte: Base de conhecimento
Nossos tópicos/postos de fórum:
https://www.mql5.com/en/forum/178285 (indicadores com explicação)
https://www.mql5.com/en/forum/176309
https://www.mql5.com/en/forum/173009/page2Obrigado New Digital/Linuxser! Concordo com a maioria dessa citação. De uma perspectiva frontal, apenas olhando o indicador como ele é (como no último link do meu post) não é melhor do que um ADX. Ao estender os períodos alto/baixo e enfraquecer os períodos alto/baixo (ao contrário), você tem uma interpretação muito melhor do início de uma tendência duradoura ou de um puxão no preço a curto prazo.
Já o vi usado de várias maneiras diferentes. Como com qualquer indicador, a interpretação é de US$. O bom senso o manteria fora de picos de preço que você saberia muito bem para descartar certos indicadores.
Acabei de verificar alguns dos links que você postou aqui. As idéias em uso são algo novo para mim, mas a matemática faz todo o sentido.
Os indicadores em si parecem ótimos. Morfina para um comerciante nervoso.
Sinto que este conceito é negligenciado com demasiada freqüência, especialmente no desenvolvimento de sistemas de negociação bons para tendências vs. mercados variados. Especialmente com o desenvolvimento de uma estratégia automatizada, onde tantas vezes as negociações falham devido a sinais bons para as condições de gama ou, ao contrário, para as condições de tendência.
Vou procurar mais. Se eu vir alguma coisa, vou postar.
Muito obrigado novamente.
Steve
Mais sobre o índice de dimensão fractal
Aqui está um grande link sobre o índice de dimensão fractal da FXStreet, explicado por um especialista no assunto:
Há uma apresentação em powerpoint na parte inferior que basicamente descreve a teoria do caos e como aplicar nos mercados utilizando o IDE.
Ele basicamente a descreve da seguinte forma:
1.6≥FDI≥2.0 confirmará sinais estocásticos, RSI, Bollinger Band e padrão de reversão
1.0≤FDI≤1.4 confirmará o cruzamento da média móvel e os sinais de padrão de continuação
Portanto, se o IDE está registrando um valor mais alto, padrões aleatórios e imprevisíveis estão prestes a ocorrer. Valores mais baixos, e o preço é mais cíclico por natureza.
Depois de experimentar com as configurações eu mesmo, estou descobrindo que valores mais altos (>1,4)indicam um curto prazo, até o início de uma tendência, movimento no preço (movimento indicador sempre precede o preço, por isso está liderando neste sentido). Eles também podem significar o extermínio de uma tendência atual.
Valores mais baixos (<1,4) representam um mercado mais previsível (ciclítico ou de tendência), onde a mudança no preço é constante e geralmente mais suave.
É não-direcional, portanto, deixa você para determinar qual é o próximo passo. Mas, com ferramentas básicas, é fácil fazer isso.
Mas eu ainda estou experimentando o período de tempo. Estou usando 21,34,55 etc., mas noto na apresentação em powerpoint que parece que há um ajuste muito mais alto sendo usado. Se alguém tiver mais experiência em usar aqui, agradeceria a contribuição.
Índice de dimensão e agitação
O Choppiness Index é outra forma de calcular a Dimensão Fractual:
Choppiness
A agitação é um indicador moderno baseado em idéias da teoria do caos e da geometria fractal. Benoit Mandelbrot foi a pessoa mais responsável pelo grande interesse no tema da geometria fractal. Ele mostrou como os fractais podem ocorrer em muitos lugares diferentes tanto na matemática quanto em outros lugares da natureza. Eles podiam ser encontrados em formações de nuvens, ondas, folhas, impressões digitais e girassóis, e suas idéias forneceram alguma cola emocionante entre a matemática e a natureza. Usando computação gráfica e com a ajuda da IBM, Mandelbrot foi capaz de mostrar como expressar a geometria fractal usando computação gráfica.
Figura 6 A clássica imagem Mandelbrot
Enquanto a maioria de nós pensa que existem apenas dimensões numéricas, como 1D, 2D e 3D, na geometria fractal existem dimensões fracionárias entre as dimensões numéricas inteiras. Portanto, há um número de dimensões fracionárias entre uma linha 1D e um plano 2D. Os fractais são basicamente uma medida da dimensionalidade de um sistema; eles são capazes de expressar imagens diferentes com base na natureza fracionária da dimensão.
E. W. Dreiss, um comerciante baseado na Austrália, surgiu com a idéia criativa de usar a geometria fractal como uma forma de medir o movimento de preços em um título. Ele inteligentemente atribuiu uma "dimensão" a uma tabela de movimento de preços. Um gráfico que fosse de tendência e linear poderia receber toda a dimensão 1 enquanto um gráfico que fosse totalmente instável e não de tendência poderia ser dito que tinha uma dimensão 2. Algures entre estes dois valores representava estados fracionários e diferentes graus de instável. Na figura abaixo adicionamos um indicador de Choppiness com os parâmetros definidos nas Preferências. Um painel é inserido na parte inferior do gráfico e uma linha azul é usada para indicar o índice de picotamento ao longo do gráfico. Se você selecionar um estoque diferente, este estudo continuará a existir na parte inferior do gráfico, e será reajustado para a nova segurança.
Figura 7A Indicador de agitação
O Choppiness Index ou CI varia entre 0 e 100, quanto mais alto o índice, maior é a ação do preço e quanto mais baixo o índice, maior a tendência da ação do preço. Como é um indicador de tendência, ele tem uma duração, o que define o período de retrocesso, aqui no exemplo, seu conjunto é 14. Há duas faixas no indicador de tendência: Cor da banda interna e cor da banda externa. O mostrador só mostra uma das duas cores de faixa, vermelha se seu interior for as faixas Superior ou Inferior e amarela se for o interior das faixas. As faixas podem ser definidas, mas por padrão para números Fibanocci de 38,20 e 61,80. Quando o indicador de picotamento for inferior a 38,20, exibirá a faixa Exterior vermelha. Se estiver acima de 61,80, exibirá a faixa interna amarela.
Dreiss explica a forma como ele trabalha com a CI em um artigo no Technical Traders Bulletin de novembro de 1991: "As leituras baixas na CI correspondem estreitamente ao fim de fortes movimentos impulsivos tanto para cima como para baixo, enquanto as leituras altas ocorrem após consolidações significativas no preço". Um bom artigo sobre o tema Choppiness de Gibbons Burke apareceu na revista Futures Magazine em outubro de 1993. Você pode encontrar uma cópia na web em http://www.quote.com/quotecom/qcharts/help.asp?option=choppiness
Sabedoria Comercial Convencional
O indicador de Choppiness tem uma relação inversa com a ação do preço e uma tendência é considerada quebrada quando o IC está abaixo da linha inferior e inverte. Mais uma vez, isto não diz a direção do mercado, apenas dá uma perspectiva fundamentalmente diferente sobre a mudança de uma tendência em geral. Você pode ver isto na figura acima, no lado direito do gráfico, onde o Choppiness de 14 dias da AOL caiu abaixo da cor vermelha da faixa Exterior, indicando a tendência máxima e, portanto, o choppiness mínimo. Se você olhar para a tabela de preços, você pode ver que a tendência de alta que começou por volta do dia 14 de agosto, agora parece estar quebrada. Se outros sinais confirmarem que este é um ponto de viragem, é provável que estejamos caminhando para uma nova direção de tendência para baixo e pode ser um bom momento para vender, ou para vender a preços mais baixos.
Figura 7B Preferências do Indicador de Choppiness
Índice de agitação e Dimensão Fractual
Mais sobre Choppiness Index: Medindo a agitação do mercado com o caos. | Banking & Finance > Mercados Financeiros & Investing from AllBusiness.com
ferramentas
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Estou procurando o Random Walk Index para o MT4.
A fórmula original desenvolvida por Mike Poulos utilizou 4 indicadores - um período de curto prazo de 1 a 8 barras das máximas e mínimas, e um indicador de longo prazo de 8 a 64 barras das máximas e mínimas. Qualquer ajuda apreciada, eu não tenho o know-how para a codificação MT4. Incluído está um link para uma descrição básica do indicador, mas por favor, esteja ciente de que a fórmula para o cálculo de longo prazo no final da página está incorreta.
Link; http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
Obrigado de antemão, William