Общие принципы построения помехозащённых скользящих средних. Новая скользящая средняя RAMA. - 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
Сколько вам заплатить чтобы вы держали это в секрете?
Это типа юмор такой?
Уже можно смеяться?
Средние, средние...
А кому-нибудь слабо повторить такую среднюю. Эта средняя не перерисовываемая, без сдвига и расчитана по цене Close
ЗЫ причем я даже секрета не буду делать. Могу рассказать что из себя эта линия представляет и кто дружит с математикой сможет ее повторить.
Судя по всему, сначала удаляется тренд, например квадратичным полиномом, затем остаток аппроксимируется циклической функцией например синусоидой, остаток снова аппроксимируется синусом и так раза 3-4. Потом все суммируется и получается такая кривулина. Нет?
Судя по всему, сначала удаляется тренд, например квадратичным полиномом, затем остаток аппроксимируется циклической функцией например синусоидой, остаток снова аппроксимируется синусом и так раза 3-4. Потом все суммируется и получается такая кривулина. Нет?
чуть-чуть угадали. Конечно же, если апроксимировать синусойдой, то уже будет перерисовка.
На самом деле в данном примере это скользящая средняя полинома 5-й степени с периодом 51 от скользящей средней полинома 8-й степени с периодом 163.
Т.е. итоговый общий период этого индикатора = 163+50=213.
Другими словами - в расчете каждой точки принимают участие предыдущие 213 баров.
Именно высокие степени полиномиальных средних дают такой эффект практически полного отсутствия запаздывания, а иногда даже эффекта предсказания.
Я продемонстрировал этот пример с целью показать, что все многочисленные методы усреднения перекрываются с лихвой подобным множественным полиномиальным усреднением. Это больше информация для хозяина этой ветки. Статья, на которую он ссылается - это просто очередная попытка изобрести очередной велосипед, хотя конечно же его рама лучше простой машки. Но простая машка - это начало начал, это самый примитив.
Все скользящие средние уже давно изобретены, поэтому нужно принять постановление, а лучше закон об окончательном закрытии этого вопроса. Но, это политика, а хочется поговорить на технические вопросы.
В реальном обсуждении вопроса о помехозащищённых скользящих средних без базовых понятий ЦОС (цифровой обработки сигналов) не обойтись. В трейдинге - понятие скользящая средняя, в ЦОС аналог этого понятия - цифровой фильтр. Конкретно для скользящей средней - это цифровой фильтр нижних частот (ФНЧ). По цифровым фильтрам в ЦОС написано много толстых монографий и учебников, при этом ни кто не предлагает закрыть этот вопрос, наоборот продолжается развитие.
Скользящая средняя в трейдинге обрабатывает сигнал котировок, при этом трейдер ожидает получить требуемую усреднённую тенденцию изменения сигнала котировок с одновременным ожиданием того, что к этой полученной усреднённой тенденции не примешано ничего другого (например, шум), а также ещё с ожиданием того, что вносимая задержка будет минимизирована, так как трейдеру нужно принимать точные торговые решения. Его ожидания формируют сложный критерий - одновременная минимизация энергии шума и вносимой временной задержки при заданных трейдером требованиях к характеру усреднения. С точки зрения ЦОС, это задача синтеза оптимального цифрового ФНЧ с заданным периодом усреднения, с одновременным достижением минимума сложного критерия, то есть минимума энергии высокочастотного шума и вносимой фильтром временной задержки в выходной сигнал, то есть в выходную отфильтрованную тенденцию сигнала котировок. В общем виде эта задача сложная, на сегодняшний день не имеет завершённого решения. Все имеющиеся скользящие средние - это частные решения этой общей задачи. Получаемые цифровые фильтры хороши тем, что при работе в реальном времени выдают выходные сигналы, которые не перерисовываются.
В рамках обсуждения предлагаемая скользящая средняя RAMA - это частное решение поставленной общей задачи оптимизации. У неё конкретное назначение - она делает то же, что SMA, но чище (без шумов). SMA, в общем широко используется, поэтому, почему бы её не сохранить, но при этом улучшить. То есть вместо SMA использовать RAMA (и, не более). Это была частная цель, был сформирован критерий именно под эту задачу, и получено конкретное частное решение.
Повышение помехозащищённости скользящей средней позволяет реализовывать над ней операции. Например, находить скорость и ускорение сигнала с выхода скользящей средней. Попробуйте взять производную от SMA, график производной издёрган и не информативен. График производной от RAMA информативен, хотя они сглаживают с одним периодом. Я уже приводил пример с индикатором TRIX, определяющим нормированную скорость, но требуется тройная EMA, так как просто EMA в принципе не помехозащищённая.
Задача разработки помехозащищённых скользящих средних не надуманная, а реальная, и требует дальнейших решений. Конечно, её нужно ставить и решать как задачу синтеза цифрового фильтра.
По полиномам. В ходе обсуждений был приведён график. В цифровом фильтре - весовая (усредняющая) функция называется импульсной характеристикой. В ходе разработки цифрового фильтра она может получится произвольной, но можно сделать параметрический синтез, то есть изначально задать её в виде комбинации конкретных функций, например полиномов, и в ходе оптимизации получить их наилучшие параметры (порядки и коэффициенты). Оптимизация будет идти под сложный критерий - качество усреднения, определяемое энергией шума, плюс минимум задержки по времени, плюс ..... ещё что то, например уменьшение энергии осцилляций самой импульсной характеристики, что уменьшит разгон, то есть вылеты в моменты разворотов далеко за пределы сигнала котировок и т. д..
чуть-чуть угадали. Конечно же, если апроксимировать синусойдой, то уже будет перерисовка.
На самом деле в данном примере это скользящая средняя полинома 5-й степени с периодом 51 от скользящей средней полинома 8-й степени с периодом 163.
Т.е. итоговый общий период этого индикатора = 163+50=213.
Другими словами - в расчете каждой точки принимают участие предыдущие 213 баров.
Именно высокие степени полиномиальных средних дают такой эффект практически полного отсутствия запаздывания, а иногда даже эффекта предсказания.
Я продемонстрировал этот пример с целью показать, что все многочисленные методы усреднения перекрываются с лихвой подобным множественным полиномиальным усреднением. Это больше информация для хозяина этой ветки. Статья, на которую он ссылается - это просто очередная попытка изобрести очередной велосипед, хотя конечно же его рама лучше простой машки. Но простая машка - это начало начал, это самый примитив.
Замысловато)): А польза какая-то в торговле от этого есть?
Замысловато)): А польза какая-то в торговле от этого есть?
Во первых уже получена маленькая польза - сделана RAMA для улучшения SMA. Цифровые фильтры - двух типов: ких - фильтры (фильтры с конечной импульсной характеристикой, то есть конечная длина усреднения, это к примеру SMA, RAMA и т. д.) и бих - фильтры (фильтры с бесконечной импульсной характеристикой, то есть бесконечная длина суммирования, пример EMA, то есть с обратными связями). Задача их синтезировать с нужными свойствами, то есть они будут оптимизированы под запросы трейдера.
По полиномам. В вашей разработке с полиномами получен цифровой ФНЧ ких типа. Импульсную характеристику вы описали. Это комбинация последовательности полиномов и процедуры сглаживания. Можно придумать другие комбинации из этих функций или других, но это будет параметрическое задание импульсной характеристики, где все функции задаются своими параметрами, которые нужно подобрать, а это синтез, или оптимизация. Вопрос - полученная вами кривая помехозащищенная - вопрос открыт. По поводу прогноза. Допускает ли кривая вашего индикатора дифференциирование. Конечно, допускает, вопрос - при её графическом отображении, будет ли график сильно изрезан, то есть не информативен, или сохранит гладкость. Это вопрос помехозащищённости вашего индикатора. Вычисляя производные и комбинируя их можно построить ещё один график, который будет идти с опережением уже построенного вами графика,то есть с прогнозом. Но, все такие разработки требуют высокого качества исходных кривых, то есть помехозашиты.
"Помехозащищенная скользящая средняя" - это интеллектуальная тавтология.
Практического применения НОЛЬ в принципе. Параметры фильтра, машки, помехозащиты бегут к изменению с каждым новым баром. Смысла в них нет увы :-(
Вы отвергаете весь ЦОС. Параметры фильтра, машки, помехозащиты постоянны к изменению с каждым новым баром.
Просьба всё таки давать более детальное разъяснение своим выводам в виде обоснований.