Тестирую вчерашний теоретический вывод, сделанный в состоянии расширенного сознания не торговать информацией - MQL4 и MetaTrader 4

Denis Timoshin 2009.11.24 14:11 #761

mpeugep писал(а) >>

Ранее советников на него писал, ну и привык к нему..

вы хотите определить эффективность вашего метода прогнозирования?

Дима 2009.11.24 14:20 #762

да - путем тестирования, чем я и занимаюсь..

Сергей 2009.11.24 21:17 #763

Второй день прогноза к подходит к концу. Напомню, базовые "аттракторы" (т.е. 200 траекторий образовали следующие "средние" траектории)

Тестируемый блок идентификации, вместо "идеальной траектории" выбрал в субботу следующее, равнозначные (с ними все не так сложно, в смысле выбора, обычно жду первых отсчетов ...):

Бросаю отслеживать.

PS: Ура, я крут, реализовал еще одну функцию в MT, - "скайлинговый показатель", эээ я не до конца уверен, что он работает правильно

double getScaleParametr(double signal[])
{
   int i;
   int n;
   int m;
   
   double h;

   // +------------------------------------------------------+
   // |                       Интегрирование временного ряда |
   // +------------------------------------------------------+
   
   int N;
   int Nsignal;
   
   double delta[];
   
   Nsignal=ArraySize(signal);
   N=Nsignal-1;
   
   ArrayResize(delta, N);
   ArrayInitialize(delta, 0.0);
   
   i=0;
   
   for(n=0; n<=Nsignal-1; n++)
   {
      if(n>0)
      {
         delta[i]=MathAbs(signal[n]-signal[n-1]);
         i=i+1;
      }
   }
   
   // +------------------------------------------------------+
   // |                       Расчет накопленного отклонения |
   // +------------------------------------------------------+
   
   double Mu;
   double SUM;
   double accumulateDeviation[];

   ArrayResize(accumulateDeviation, N);
   ArrayInitialize(accumulateDeviation, 0.0);
   
   Mu=getMu(delta);
   SUM=0.0;
   
   for(n=0; n<=N-1; n++)
   {
      SUM=SUM+(delta[n]-Mu);
      accumulateDeviation[n]=SUM;
   }
   
   // +------------------------------------------------------+
   // |                          Итерационный расчет матрицы |
   // +------------------------------------------------------+   
   
   int window;
   int s;
   int k;
   int M;
   int zone;
   
   double a;
   double b;
   
   double x[];
   double y[];
   
   double T[];
   double F[];
   
   double trend[];
   double regress[];
   
   zone=5;

   ArrayResize(T, N-zone);
   ArrayInitialize(T, 0.0);   

   ArrayResize(F, N-zone);
   ArrayInitialize(F, 0.0);   
   
   i=0;
   
   for(window=zone; window<=N; window++)
   {
      s=MathFloor(N/window);

      ArrayResize(trend, s*window);      
      ArrayInitialize(trend, 0.0);
      
      for(n=0; n<=s-1; n++)
      {
         ArrayResize(x, window);
         ArrayInitialize(x, 0.0);

         ArrayResize(y, window);
         ArrayInitialize(y, 0.0);
         
         for(m=0; m<=window-1; m++)
         {
            x[m]=m;
            y[m]=accumulateDeviation[m+n*window];
         }

         ArrayResize(regress, 2);
         ArrayInitialize(regress, 0.0);
         
         getLineRegression(regress, x, y);
         
         a=regress[0];
         b=regress[1];

         for(m=0; m<=window-1; m++)
         {
            trend[m+n*window]=a+b*x[m];
         }
      }

      SUM=0.0;
      
      M=ArraySize(trend);
      
      for(k=0; k<=M-1; k++)
      {
         SUM=SUM+MathPow((accumulateDeviation[k]-trend[k]), 2);
      }
      
      T[i]=MathLog(window);
      F[i]=MathLog(MathSqrt((1.0/M)*SUM));

      i=i+1;
   }

   ArrayResize(regress, 2);
   ArrayInitialize(regress, 0.0);
   
   getLineRegression(regress, T, F);
   h=regress[1];
   
   return(h);
}