Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Есть ещё информация!
Этот α-β фильтр имеет также название МЕМА, данное С.Н.Булашёвым в http://www.howtotrade.ru/phorum/read.php?3,6611
В заключение схема вычисления p. Этот параметр вычисляется на основе следующей величины, назовём её dm.D(i) = x(i) - B(i-1)
d(i) = x(i) - b(i-1)
Далее всё для величин(i).
dm = max(|D|,|d|)
Вычисляется простая средняя c периодом 10:
sdm = SMA(dm, 10)
Накапливается 127 значений sdm. Из этих значений выбирается медианная половина длиной 65 и вычисляется её средняя.
В книге С.В. Булашёва "Статистика для трейдеров" эта величина называется среднее арифметическое по 50%-му интерквантильному промежутку. Обозначим эту величину как adm.
1<= p <=C1. Если значение p, вычисленное по следующей формуле, выходит за эти границы, то оно отбрасывается, и p принимает соответствующее граничное значение.
p = ( dm / adm ) ^C2
beta4 = C3^sqrt(p)
B = max( x - D * beta4, x )
b = min( x - d * beta4, x )
C1, C2, C3, ... - константы, зависящие от периода N. Их значения можно подсмотреть в самой программе.
Уффф.Так которая от Spiggy. Оптимизировано для понимания. Только немного не похожа на оригинал. В оригинале есть ошибка, попытка присвоить значение несуществующему элементу массива. Может еще есть какие-нибудь незначительные отличия. Но в общем суть можно понять. Где-то четверть кода была занята подсчетом одних и тех же констант. Половина - от заморочек с инициализацией. Еще немного - обслуживание закольцованых массивов.
Интересная фишка в нем - подсчет среднего по значениям находящимся в середине отсортированного ряда.
По сравнению с исходником - земля и небо. Рекомендую как образец для подражания.
Хочу добавить ещё пять копеек к α-β фильтру. Или уже называть его MEMA?
До сего дня у меня оставалось два вопроса:
1. Почему в Юрике alfa1 и beta1 в квадрате?
2. Какой функцией связать α и β (w и w2 по обозначениям автора) из статьи С.Н.Булашёва? (Этот вопрос автор оставлял открытым)
Ответ оказался один: уменьшение задержки (лага).
Посмотрим на формулу задержки. Мы увидим, что чем больше α и β (w и w2), тем задержка меньше.
Увеличивать α и β, есстественно, мы можем только до известного предела. Пределом же этим будет обращение дискриминанта в 0, и a=b.
Что даёт нам чудесную по простоте формулку:
√α+√β=1
P.S. Как легко заметить, отслеживание границ B и b, необходимых для вычисления величины dm (UpperBound и LowerBound, MaxAbsDif в обозначениях Integer), идёт по схеме Parabolic SAR. Изучая алгоритм Юрика, невольно задаёшься вопросом, а какая схема в алгоритме Юрика не используется? Такое ощущение, что в него запихнуты все известные алгоритмы форекса. Надо отдать ему должное - это всё чудесным образом ещё и работает.
EMA(EMA(x, α₀), α₁) = MEMA(x, α₀α₁, β₀β₁)
MEMA оказалась не только суммой EMA, но и их произведением.
Таким образом, Юрик это
JMA(x) = EMA1(EMA1(EMA1(x) + phase*EMA0(x - EMA1(x))))
При таком количестве EMA волей неволей станешь гладким.
При таком количестве EMA волей неволей станешь гладким.
Был тут такой... с Украины, Smirnoff. Он попытался заявить право на новый метод сглаживания, не уступающий Джурику. Оказалось, что это тупо линейная комбинация нескольких машек.
Джурик не такой, он умнее.