Todos os indicadores de John Ehlers... - página 65
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Olá,
Entretanto, estou um pouco confuso com as vantagens/desvantagens dos diferentes métodos para determinar o período do ciclo dominante. Além disso, ainda não está claro se os diferentes métodos estão todos determinando o mesmo período DC. Entretanto, temos pelo menos
- Hilbert Transformation (que parece ser o primeiro algo)
- Center of Gravity algo (de Skinning the Cat)
- Abordagem da Transformação Discreta de Fourier (do livro Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Overlapping Band Pass Filter Approach (do livro Ehlers "Cycle Analytics for Traders")
- Abordagem de Periodograma de Autocorrelação (do livro de Ehlers "Cycle Analytics for Traders" - é o favorito de Ehlers no momento)
Ehlers afirma que o periodograma de autocorrelação é a abordagem superior porque a medição tem menos latência, tem uma gama mais ampla de oscilações de amplitude, não requer média histórica e não requer compensação de Dilatação de Espectro.
Então, qual é a sua opinião sobre qual método é o melhor/correto?
Talvez seja uma boa idéia programar os diferentes métodos dentro de um indicador de período DC para ver as diferenças.Olá Boxter, só comecei a olhar para a autocorrelação ontem. Por qualquer razão, o código EasyLanguage do livro não foi compilado em Multicharts, então eu tive que consertar isso primeiro.
A imagem da tela é o índice do dólar diariamente com dois osciladores idênticos. A única diferença é como o período é calculado e ambos estão olhando para a mesma faixa de freqüência. O superior é livremente baseado no período do Ciclo Corona e o outro é o Periodograma de Autocorrelação novamente com pequenas modificações para torná-lo adequado para indicadores adaptativos. A única coisa que se destaca é que a função de autocorrelação parece favorecer freqüências mais altas, o que torna o indicador mais rápido. Mais tarde, vou executá-lo contra um sinal de pio sintético com vários graus de ruído para ver o quão bem ele funciona.
Meu sentimento inicial é que poderia ser útil, mas isso depende do que você está tentando alcançar. Passei centenas de horas mexendo com analisadores de espectro e, para minha negociação, as freqüências mais úteis estão entre 100-400 barras. O que é mais interessante para mim é a relação entre freqüência e volatilidade, o que lhe dá uma tomada diferente na estimativa de pontos de virada. Eu coloquei aqui um screen shot em 30/9/2014 que resume um pouco a idéia, embora seja um pouco difícil de ler.
https://www.mql5.com/en/forum/178842
cumprimentos,
Alex
FYI: diz-se em algum lugar neste fórum que Ehlers tem sua própria fórmula unqiue para o cálculo FD, não divulgada ao público. Foi também há algum tempo atrás que Ehlers parecia preferir filtros Bandpass, mas agora parece preferir o Periodograma de Autocorrelação, como diz Boxter. Wintersky
Claro que ele o faria, essa é sua natureza. Nada de mais, estou me ater à fórmula Sevcik para FD, que ainda não é a melhor, mas as outras são muito difíceis de codificar. Havia um trabalho acadêmico comparando cerca de três métodos - os outros dois eram melhores em teoria, de memória, embora cada um tenha suas falhas.
Quanto aos ciclos, o método de passagem de banda que ele introduziu na Cycle Analytics realmente funciona muito bem em teoria quando testado contra uma onda sinusoidal chilreada. Ele deixou alguns detalhes de fora, como se eu achasse que ele só pegou cruzes para cima quando as cruzes para baixo deveriam ter sido incluídas, e eu também usei um monte de passagens de banda e fiz a média, deixando de fora o máximo e o mínimo em qualquer ponto.
Não posso comentar o periodograma de autocorrelação, pois embora faça sentido intuitivo, não o codifiquei - o código da estação de comércio está ficando muito confuso, mesmo que se pare logo após o meio da página 106, que é tudo o que me interessa. Tenho certeza de que posso fazer isso com um pouco de inteligência.
Edite, sobre a questão da dimensão fractal, ei, quando eu tiver tempo postarei o código Sevcik de Metastock - fácil de ler, fácil como fatiar manteiga quente - que você pode não adivinhar pelo jornal da Sevcik - embora a codificação seja repetitiva. Já foi feito por Jean-Philipe em seu blog particular no MT4. (Há algumas versões, e não estou convencido de que ele tenha acertado, mas perto o suficiente), mas para aqueles que querem talvez usá-lo em outras plataformas... Tecnicamente/matematicamente, a FRAMA de Ehler é uma droga, para ser educado.
sobre a questão da dimensão fractal
O que me preocupa mais é ter qualquer tipo de versão robusta de dimensão fractal, mesmo que seja apenas um pouco robusta. Embora o Hurst Exponent pareça ser uma boa maneira de estimar a dimensão fractal, ele parece funcionar apenas para análise geral de séries temporais, e não para comercialização a curto prazo devido à natureza da sua fórmula.
Sendo um não codificador, pedi à Mladen uma versão mediana simples do FD de Jean-Philip, mas infelizmente parece que a codificação foi rejeitada pela Mladen devido a problemas de implementação.
https://www.mql5.com/en/forum/179807/page171
Como mostrado no PDF abaixo, o método de contagem de caixas tem praticamente um grande valor de RMSE e, ao mesmo tempo, não tem nenhuma capacidade robusta (ou mesmo resistência a aberrações, no mínimo). Por outro lado, o variograma e o madograma parecem ter algumas capacidades robustas ao mesmo tempo em que têm baixo RMSE.
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
Eu ficaria extremamente grato se houvesse alguém que pudesse inventar qualquer versão de FD robusto em MT4. Em anexo está uma versão altamente robusta do Variograma para qualquer um que esteja interessado em ler
http://www.stat.tamu.edu/~genton/1998.G.MG.1.pdf
Wintersky
Aqui está o FGDI de Jean-Phillipe. Acima de 1,5 onde é azul é território de perigo. Ainda não descobrimos como fazer screenshots.
Download gratuito do indicador 'Fractal Graph Dimension Indicator (FGDI)' por 'jppoton' para MetaTrader 4 na Base de Código MQL5
O que me preocupa mais é ter qualquer tipo de versão robusta de dimensão fractal, mesmo que seja apenas um pouco robusta. Embora o Hurst Exponent pareça ser uma boa maneira de estimar a dimensão fractal, ele parece funcionar apenas para análise geral de séries temporais, e não para comercialização a curto prazo devido à natureza da sua fórmula.Wintersky
Espero que o FGDI de Jean-Philipe trabalhe para você e outros. Esta é uma das primeiras coisas que considero. É bastante robusto, e até leva em consideração a questão da contagem de caixas. Você precisa de pelo menos 30 pontos de dados. Comparando-o com o CFB da Jurik, parece bastante idêntico, exceto de cabeça para baixo. Mas não sabemos, pois Jurik é uma caixa preta. Quem gosta de uma caixa negra?
Você está correto sobre o expoente Hurst. Para fins comerciais é inútil, na minha opinião. É um número que foi projetado para tentar definir uma série cronológica inteira - quanto mais dados, melhor. Não apenas os últimos 32 dias, mais ou menos. Bem, isso é o que eu penso.
O FGDI de Jean-Philipenão é melhor do que o histograma MACD para quantificação da aleatoriedade. Mladen codificou alguns osciladores usando o FDI de Juriks como um adaptador, os resultados não são satisfatórios.O melhor indicador de FDI que eu já vi em mql4 é previamente convertido pela elite da Tradestation.Até onde me lembro a fórmula Sevcik tem problemas, verifique o site de Jonothan Kinlay Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING
Em vez de Hurst exponent check variance ratio, parece interessante Quantifying randomness: variance ratio | Elite Trader
O FGDI de Jean-Philipenão é melhor do que o histograma MACD para quantificação da aleatoriedade. Mladen codificou alguns osciladores usando o FDI de Juriks como um adaptador, os resultados não são satisfatórios.O melhor indicador de FDI que eu já vi em mql4 é previamente convertido pela elite da Tradestation.Até onde me lembro a fórmula Sevcik tem problemas, verifique o site de Jonathan Kinlay Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING
Razão de variância parece interessante Quantificar a aleatoriedade: razão de variância | Elite Trader
Olá Boxter, só ontem comecei a ver a autocorrelação. Por qualquer razão, o código EasyLanguage do livro não foi compilado em Multicharts, então tive que consertar isso primeiro.
A imagem da tela é o índice do dólar diariamente com dois osciladores idênticos. A única diferença é como o período é calculado e ambos estão olhando para a mesma faixa de freqüência. O superior é livremente baseado no período do Ciclo Corona e o outro é o Periodograma de Autocorrelação novamente com pequenas modificações para torná-lo adequado para indicadores adaptativos. A única coisa que se destaca é que a função de autocorrelação parece favorecer freqüências mais altas, o que torna o indicador mais rápido. Mais tarde, vou executá-lo contra um sinal de pio sintético com vários graus de ruído para ver o quão bem ele funciona.
Meu sentimento inicial é que poderia ser útil, mas isso depende do que você está tentando alcançar. Passei centenas de horas mexendo com analisadores de espectro e, para minha negociação, as freqüências mais úteis estão entre 100-400 barras. O que é mais interessante para mim é a relação entre freqüência e volatilidade, o que lhe dá uma tomada diferente na estimativa de pontos de virada. Eu coloquei aqui um screen shot em 30/9/2014 que resume um pouco a idéia, embora seja um pouco difícil de ler.
https://www.mql5.com/en/forum/178842
cumprimentos,
Alex
Isso é interessante.
Apenas meus 5 centavos :
O cálculo da dimensão fractal de Carlos Sevcik foi publicado pela primeira vez aqui : Um procedimento para estimar a Dimensão Fractal das Formas de Onda
Ele publicou um código escrito usando o básico, que deveria calcular o IDE. O problema com ele foi (e ainda é) que ele quase nunca irá abaixo de 1,5 (o valor que é importante como uma espécie de fronteira entre a tendência - abaixo de 1,5 - e valores aleatórios - acima de 1,5 - estimativa). Depois disso, eu desisti dessa abordagem.
Há uma versão feita por Alex Matulich (aqui : http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt ) que corrige alguns erros cometidos pela Sevcik. Além disso, há outro cálculo de dimensão fractal feito por Mark Jurik (ele o fez antes de fazer o comportamento fractal composto) que não tem nada em comum com a maneira Sevcik ou Matulich de calculá-lo e é mais uma espécie de curiosidade do que qualquer outra coisa
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Agora, mais uma coisa.
Uma vez eu encontrei um papel alemão com uma prova de que o índice de dimensão fractal não pode ser aplicado aos mercados financeiros. Infelizmente eu não marquei o link e depois disso nunca mais consegui encontrar aquele papel. Se eu voltar a encontrá-lo, publicarei um link para ele, mas eu pensei que todos deveriam saber que também há tais opiniões sobre o índice de dimensão fractal.
A partir da descrição no site do fórum Elite fornecido, a razão de variação é bastante idêntica em princípio à fórmula básica para medir a dimensão fractal, exceto que ela usa o que parece ser o desvio ou variação padrão (?). É um teste F?
Pode ter algo a ver com coisas acadêmicas como reversão ou aversão média, estacionariedade ou não, mas não tenho certeza se ele alerta o consumidor médio para qual "estado" o mercado está atualmente - tendência ou aleatório? Isto é importante para mim.
Algo que Ehlers se esforça em apontar é que os mercados financeiros não seguem uma distribuição de probabilidade normal.
Um PDF (bell curve) normal é necessário sempre que estatísticas como o desvio padrão são empregadas.
Além disso, sem ver a fórmula, eu posso estar totalmente errado - basta seguir a descrição em um local. Você teria a gentileza de fornecer a fórmula real?