Индикаторы: Moving Avarage Map - страница 2
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
Да, Боллинджер это неинтересно. Это весьма примитивно, т.к. каналы Боллинджер это МНК от полинома нулевой степени (банальное среднее арифметическое - обычная простая МА)
А вот по поводу регрессионных каналов полиномов - эта мысль меня тоже посещала. Думаю полином 2 степени (парабола) с каналом МНК будет самым оптимальным вариантом. Хотя можно и поэкспериментировать и с полиномами более высокой степени, но вряд ли это даст бенефиты.
ЗЫ Только не ясно, как смешивать разные параметры. В отличии от обычной МА, где мы считываем один параметр - наклон самой МА, то в полиномиальных регрессионных каналах гораздо больше важных параметров: наклон не только самой скользящей (оси канала - трассирующего следа самого полинома), но и текущая ширина канала, наклон верней границы канала, наклон нижней границы канала( они будут разные), наклон самого полинома. Одним измерением трудно будет обойтись, чтобы это все наглядно визуализировать. Но визуализация нужна только человеку. Роботу визуализация не нужна - ему нужны только данные.
К сожалению чем больше степеней свободы в модели тем более вероятна подгонка и менее достоверна модель в будущем.....
сам по себе боллинджер не интересен как и любой отдельный канал взятый сам по себе,
интересен пучок каналов, и способ их взвешивания, так чтобы получить оптимально-огибающий градиент, как бы такой доверительный интервал но в виде градиента,
иными словами это комитетный принцип: одна модель скорее всего будет ошибаться либо сразу либо через некоторое время, а комитет моделей имеет больше шансов на успех...
другой вариант - использование envelope regression, то есть когда регрессионная модель итеративно применяется с учетом ошибок предыдущей итерации,
то есть ошибки (отклонения от модели) прибавляются к модели чтобы получить скорректированную модель, и процесс повторяется несколько раз до сходимости,
в этом подходе отклонения обрабатываются ассиметрично: внешние вылеты признаются, а внутренние игнорируются,
альтернативно, можно было бы сделать собственный критерий МНК СКО со штрафом, где штрафуются только нежелательные отклонения...
Can you use your iCanvas on confidence bands of moving averages?
I only have the source code in mql4.
Can you use your iCanvas on confidence bands of moving averages?
I only have the source code in mql4.
И что, эта мазня позволила заработать хоть доллар?