Торговые стратегии на основе цифровых фильтров - страница 72
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
Это большая помощь
Спасибо за вашу любезную помощь. Это большая помощь для меня.
С наилучшими пожеланиями всем вам, ребята.
Великий
Я скачал индикатор #MFT_STLM2_v2, размещенный великим Simba, но он не работает на моей платформе.
Эта версия истекла или что?
Я ищу STLM MTF для определения тренда.
Заранее спасибо, друзья.
Пожалуйста.Бойенс,
Найдите их здесь, вам нужно, чтобы оба были скомпилированы в папке с индикаторами для работы MTF, затем вы можете подключить только MTF и поиграть с ним, я предлагаю вам использовать h4 и/или d1 для определения тренда на графиках с более низким tf.
С уважением,
S
Альтернативы для расчета FATL SATL и т.д.
Почему-то у меня есть сомнения по поводу этой многократно циклической модели рынка FX. Я не хочу оспаривать полезность индикаторов, основанных на этой модели, но мне интересно, каковы могут быть источники таких резонансных структур? Обычно резонанс требует отложенной реакции на стимул. Резонансная структура резонирует с периодом, равным задержке. Что можно отложить на 200 часов в наш информационный век? (Возможно, резонанс было бы легче объяснить, если бы он происходил на меньших периодах в ЦГ М1). Что может быть стимулом? Новости, страх и жадность трейдеров, действующих как группа? Интересный социологический вопрос, но здесь он бесполезен.
Вторым возражением является тот факт, на который указал Симба, что периоды резонанса не совпадают при измерении на разных ЦФ. Если действительно существует резонансная структура, скажем, на 48 периодах 1H, то она должна проявляться как резонанс на 12 периодах 4H, или 192 периодах 15M. Этого, похоже, не происходит. Почему? Не заставляет ли это вас нервничать, используя циклическое предположение для торговли?
Какими бы ни были ответы, если индикаторы полезны, то существуют альтернативные способы их расчета. Нам не нужно полагаться на непрерывный спектральный анализ и адаптивные цифровые фильтры, если мы убедились, что есть 2 или 3 цикла, которые доминируют, и что они медленно меняют частоту (период) и амплитуду и т.д. Мы можем использовать БПФ, MESA, Goertzel или что-то еще, чтобы убедить себя в этом... Я еще не убежден, хотя 3d-изображения довольно убедительны. Затем мы можем использовать проверенные и верные методы для извлечения циклических сигналов друг из друга и из шума.
Эта проблема извлечения сигналов довольно часто встречается при проектировании систем связи. Просто подумайте, как ваш радиоприемник (или сотовый телефон, если хотите) извлекает свой сигнал из фонового шума и других сигналов по соседству. Эти сигналы не являются стационарными, как и шум, хотя его обычно моделируют таким образом. Они довольно сложные, с изменяющейся фазой, частотой и амплитудой. Тем не менее, их можно надежно извлечь в условиях низкого соотношения сигнал/шум при условии, что они не мешают друг другу.
Как насчет использования трех фиксированных полосовых фильтров с достаточно узкой полосой пропускания, чтобы разделить 3 сигнала, но достаточно широкой, чтобы пропустить ожидаемые изменения частоты. За каждым фильтром следует петля с фазовой блокировкой для выделения изменяющейся частоты и когерентный демодулятор для выделения амплитуды. Спектральный анализ не требуется. (Кроме выбора трех полос.) Не требуется относительная важность, не требуется проектирование и модификация фильтров "на лету". (Извлеченный сигнал будет фазово-непрерывным).
Все эти элементы являются либо фильтрами, либо умножителями, либо осциллятором с цифровым управлением частотой (VCO). Единственный фильтр, который имеет важную частотную характеристику, - это петлевой фильтр, и существует множество конструкций таких фильтров. У меня есть много ссылок, если кому-то интересно. Если я смогу заставить свою память работать так, чтобы не забывать, что я пытаюсь запрограммировать, и если я смогу воскресить некоторое подобие кодирования на C, я могу попробовать сам.
MadCow
Предварительная обработка данных
Richcap, спасибо, что поделились своим кодом.
Знаете ли вы другую версию MESA, написанную для Amibroker?
AmiBroker - библиотека AFL
Она реализует различные предварительные обработки (фильтрация, детрендинг), которые не включены в ваш код, и которые вы могли бы использовать, так как это должно позволить получить лучшие результаты на реальных данных.
Надеюсь, это поможет вам.
Резонанс
Почему-то у меня есть сомнения по поводу этой многоциклической модели рынка FX. Я не хочу оспаривать полезность индикаторов, основанных на этой модели, но мне интересно, каковы могут быть источники таких резонансных структур? Обычно резонанс требует отложенной реакции на стимул. Резонансная структура резонирует с периодом, равным задержке. Что можно отложить на 200 часов в наш информационный век? (Возможно, резонанс было бы легче объяснить, если бы он происходил на меньших периодах в ЦГ М1). Что может быть стимулом? Новости, страх и жадность трейдеров, действующих как группа? Интересный социологический вопрос, но здесь он не пригодится.
Вторым возражением является тот факт, на который указал Симба, что периоды резонанса не совпадают при измерении на разных ЦФ. Если действительно существует резонансная структура, скажем, на 48 периодах 1H, то она должна проявляться как резонанс на 12 периодах 4H или 192 периодах 15M. Этого, похоже, не происходит. Почему? Не заставляет ли это вас нервничать, используя циклическое предположение для торговли?
Какими бы ни были ответы, если индикаторы полезны, то существуют альтернативные способы их расчета. Нам не нужно полагаться на непрерывный спектральный анализ и адаптивные цифровые фильтры, если мы убедились, что есть 2 или 3 цикла, которые доминируют, и что они медленно меняют частоту (период) и амплитуду и т.д. Мы можем использовать БПФ, MESA, Goertzel или что-то еще, чтобы убедить себя в этом... Я еще не убежден, хотя 3d-изображения довольно убедительны. Затем мы можем использовать проверенные и верные методы для извлечения циклических сигналов друг из друга и из шума.
Эта проблема извлечения сигналов довольно часто встречается при проектировании систем связи. Просто подумайте, как ваш радиоприемник (или сотовый телефон, если хотите) извлекает свой сигнал из фонового шума и других сигналов по соседству. Эти сигналы не являются стационарными, как и шум, хотя его обычно моделируют таким образом. Они довольно сложные, с изменяющейся фазой, частотой и амплитудой. Тем не менее, их можно надежно извлечь в условиях низкого отношения сигнал/шум, при условии, что они не мешают друг другу.
Как насчет использования трех фиксированных полосовых фильтров с достаточно узкой полосой пропускания, чтобы разделить 3 сигнала, но достаточно широкой, чтобы пропустить ожидаемые изменения частоты. За каждым фильтром следует петля с фазовой блокировкой для выделения изменяющейся частоты и когерентный демодулятор для выделения амплитуды. Спектральный анализ не требуется. (Кроме выбора трех полос.) Не требуется относительная важность, не требуется проектирование и модификация фильтров "на лету". (Извлеченный сигнал будет фазово-непрерывным).
Все эти элементы являются либо фильтрами, либо умножителями, либо осциллятором с цифровым управлением частотой (VCO). Единственный фильтр, который имеет важную частотную характеристику - это петлевой фильтр, и существует множество конструкций таких фильтров. У меня есть много ссылок, если кому-то интересно. Если я смогу заставить свою память работать так, чтобы не забывать, что я пытаюсь запрограммировать, и если я смогу восстановить некоторое подобие кодирования на C, я могу попробовать сам.
MadCowПривет Мэдкоу,
200-часовая задержка реакции на финансовых рынках приведет к исчезновению игроков, которые предполагали такое поведение, и, следовательно, это поведение исчезнет...., как вы справедливо намекнули.
ИМХО, причины циклов могут быть разными, если вы почитаете материалы Фонда по изучению циклов, то увидите, что среди отмеченных вероятных причин они называют звезды, планеты, вспышки на солнце, геомагнитные бури и т.д. и т.п., причин так много, что лучше всего просто изучать возможности в частном порядке, а торговать эффектами, когда они поддаются количественной оценке на основе соотношения вознаграждения и риска.
По сути, IMO, циклы - это как заданная цепочка реакций действий, которые обычно занимают одинаковое время от недели к неделе, от дня к дню, от часа к часу (вспомните модели хищника и жертвы)... Сколько времени нужно, чтобы запустить стопы на продажу, а затем выполнить большой заказ клиента на покупку по лучшей цене?.. Сколько времени нужно, чтобы ваш конкурент заметил и начал вторгаться в вашу игру?Сколько времени потребуется для того, чтобы предыдущие лонги были либо остановлены, либо струсили со своих позиций (и здесь есть компонент волатильности)?... Ну, я считаю, что этот процесс занимает, обычно, x времени, +- y std... так что, пока std работает, а y не убьет вас в ожидании, эти паттерны можно торговать.
С точки зрения концептуальной торговли, если через 2-3 часа после открытия Франкфурта, при продолжающейся лондонской сессии, я вижу, что цены остановились на недельном S1 после стремительного и яростного движения вниз на 50 пунктов ниже предыдущей поддержки (ака бегство стопов)... и одновременно мои циклы H4 сигнализируют о развороте, я беру лонг.
Валютные пары могут иметь почти оптимальное сжатие волатильности на Н4 (все ТФ сжимают волатильность из тиковых данных), а более низкие таймфреймы могут быть слишком шумными для наших фильтров, чтобы обнаружить циклы.... Или, возможно, и очень вероятно
, наши фильтры недостаточно хороши для этого.
Пожалуйста, не стесняйтесь продолжать вашу идею, она может предложить альтернативный взгляд на этот увлекательный вопрос... Я верю, что большинство людей здесь постараются вам помочь.
С уважением,
S
Интересный пост...
Кто-нибудь знает, как Noxa модифицировал алгоритм SSA, чтобы сделать его причинно-следственным?
Я работаю над этой темой последние два месяца, но у меня нет времени, чтобы закончить ее.
Я читал в некоторых сообщениях этой темы, что Noxa CSSA использует нейронные сети(???). Может ли кто-нибудь подтвердить это?
Кстати, просто многослойные нейронные сети с прямой передачей или, может быть, автокодирующие нейронные сети?
'' Casual" часть происходит из сети эхо-состояний:Сеть эхо-состояний - Scholarpedia
Но все же алгоритм SSA не что иное, как подгонка кривых.
Привет, Мэдкоу,
...
Пожалуйста, не стесняйтесь продолжать вашу идею, она может предложить альтернативный взгляд на этот увлекательный вопрос... Я верю, что большинство людей здесь постараются помочь вам.
С уважением,
SСпасибо, Симба, за объяснение и поддержку, но прежде чем я продолжу, я хочу убедиться, что циклы не являются плодом способа обработки цены. Я хотел бы спросить, могут ли циклические компоненты быть результатом алиасинга.
Теперь давайте посмотрим на спектр GU H1 без применения антиалиасингового фильтра.
Откуда взялись все эти пики? Если бы я был церковной дамой, я бы мог подумать, что это САТАНА... но на самом деле я думаю, что это алиасинг. Возможно, мне следует сделать субдискретизацию отфильтрованной цены M1 и посмотреть на ее спектр. Но это уже на другой день.
Кстати, спасибо RC за отличные программные инструменты.
С уважением... MadCow...
P.S. Подумайте, как много еще мы можем вписать в спектр H4.
H4, Нелинейность и фрактальное масштабирование
Спасибо, Симба, за объяснение и поддержку, но прежде чем я продолжу, я хочу убедиться, что циклы не являются плодом обработки цены. Я хотел бы спросить, могут ли циклические компоненты быть результатом алиасинга.
Теперь давайте посмотрим на спектр GU H1 без применения антиалиасингового фильтра.
Откуда взялись все эти пики? Если бы я был церковной дамой, я бы подумал, что это САТАНА... но на самом деле я думаю, что это алиасинг. Возможно, мне следует сделать субдискретизацию отфильтрованной цены M1 и посмотреть на ее спектр. Но это уже на другой день.
Кстати, спасибо RC за отличные программные инструменты.
С уважением... MadCow...
P.S. Подумайте, как много еще мы можем вписать в спектр H4.Madcow,
Картинка стоит тысячи слов... посмотрите прикрепленный скан, который я запускаю, чтобы найти и нарисовать композитный наклон цикла до 4 циклов (на таймфрейм) на разных таймфреймах
H1... Искал циклы с периодичностью вверх от 90 до 180 баров в пределах последних 540 баров
M30, M15, M5... Тот же эквивалентный анализ... так что в основном я перебираю 1, 2, 4 и 12 раз с точно такими же результатами.
Если вы посмотрите на фотографии, то увидите, что сканирование нашло только 2 цикла, не 1 и не 4, точно такие же 2 цикла на 4 разных таймфреймах, одинаковая периодичность 108 и 153 H1 баров, одинаковая амплитуда и одинаковая фаза...Это происходит не всегда, алиасинг, призраки и спектральный резонанс гармоник и субгармоник обычно появляются в картине, затуманивая реальность, но когда вы видите это идеальное соответствие, вы знаете, что вы можете торговать этой циклической моделью, на любом из 4 таймфреймов
... даже на h4, если вы хотите сделать это...., используя передискретизацию, вы можете делать выборку несколько раз на бар (используйте m15 выборку в h4, например)... но вам действительно не нужно.
Циклы точно такие же... какова вероятность того, что это призраки?.. Как я уже говорил, это просто вопрос наличия правильных инструментов для измерения происходящего...
Ричкап может не согласиться с моим мнением, но, IMO, MESA - не тот инструмент, Фурье со всеми его вариациями, включая Goertzel, немного лучше... но о чем нам действительно нужно думать, так это о концепции фрактальных циклов, поэтому мы должны войти в царство нелинейности и фрактального масштабирования, если мы действительно хотим "моделировать" рынок.
Я не буду пытаться убедить кого-либо в чем-либо еще, у меня уже есть все необходимые инструменты в области циклов, поэтому, если вас не убедили выводы Richcap и мои, то логическим выводом будет забыть о циклах... Если вы убеждены, или, по крайней мере, достаточно убеждены, чтобы попробовать, я помогу вам, если ваш подход будет оригинальным и полезным, и, очевидно, если мне не придется раскрывать какую-либо коммерческую работу, сделанную в нашей частной группе.
С уважением,
S
Симба,
это очень убедительные результаты. Я не уверен, на что именно я смотрю, но кривые очень похожи для всех TF. Кажется, что проблемы алиасинга нет, однако, я не могу понять, почему. Серия H1 должна иметь значительно больше шума, чем серия M1. Очевидно, что ни в одном из нижних ЦФ нет устойчивой высокочастотной циклической составляющей, и шум практически отсутствует. Это кажется мне невероятным, и поскольку я приложил некоторые усилия, чтобы попытаться понять возможность алиасинга до того, как вы написали, я хотел бы изложить свои мысли.
Мое беспокойство по поводу алиасинга может быть непонятно, поэтому позвольте мне проиллюстрировать эффект алиасинга лучше, чем я это сделал. Для простоты иллюстрации предположим, что спектр ценового ряда M1 состоит из двух периодических компонентов, помещенных в шум. Шум имеет треугольный спектр, одна из компонент находится на низкой частоте (длинный период, показан синим цветом), а другая - на высокой частоте (короткий период, показан красным цветом). Поскольку мы имеем дело с ценовым рядом M1, спектр должен заканчиваться на частоте дискретизации/2 (fs/2) (период = 2 минуты). (Если в сделках существуют более высокочастотные компоненты, они будут смещены в спектр ниже fs/2). Далее, предположим, что оба компонента имеют достаточно хорошее соотношение сигнал/шум. Все это показано в верхней половине первого рисунка ниже. Эффект от субдискретизации этого ценового ряда с интервалом в 5 минут (M5) показан в нижней половине рисунка. Это можно вычислить графически, отметив, что спектр выборочного сигнала можно найти, свернув спектр исходного сигнала с серией импульсов на частоте выборки. (Поскольку период M5 в 5 раз больше периода M1, частота дискретизации равна 1/5 частоты дискретизации в 1 минуту, как показано на рисунке. )Это включает в себя простые действия по наложению исходного спектра на каждый импульс. Совершенно ясно, какой беспорядок получается в исходном спектре. Обратите внимание, что высокочастотный компонент смещается вниз рядом с низкочастотным, но низкочастотный компонент не затрагивается.
Эффективный спектр ценовой серии M5, полученный путем субдискретизации серии M1, показан на рисунке ниже. Слева я попытался показать, как шум нарастает из-за алиасинга. Справа показан окончательный спектр сигнала M5. Высокочастотная составляющая была смещена вниз рядом с низкочастотной, и шум нарастал так, что отношение сигнал/шум стало довольно плохим.
Теперь предположим, что в исходном спектре было несколько высокочастотных циклических компонент, и предположим, что мы делаем выборку раз в час или раз в 4 часа. В получившемся беспорядке циклические компоненты должны быть повсюду, а отношение сигнал/шум должно быть ужасным.
Поскольку любые циклические компоненты в конечном сигнале (скажем, H1) должны были присутствовать в исходном сигнале M1, но с лучшим соотношением сигнал/шум, мне кажется, что для извлечения циклических компонентов следует использовать сигнал M1. Конечно, проблема в том, что те компоненты, которые находятся, скажем, на 20-часовых периодах, будет очень трудно извлечь из данных M1, потому что для периода M1 потребуется в 60 раз больше выборок, чем для M1. С другой стороны, может быть много компонентов, которые находятся на высоких частотах в серии M1, которые несколько раз переходят в серию H1, создавая больше пиков, чем есть на самом деле.
Единственный простой способ исследовать это - посмотреть на спектр сигнала M1 и сигнала H1 за один и тот же (абсолютный) период, например, 200 часов или около того. Это невозможно сделать с помощью имеющихся в настоящее время инструментов R_MESA, поскольку длина, необходимая для M1, превышает возможности закодированного алгоритма.
Похоже, что вы уже рассмотрели различные ЦФ и убедились, что циклические компоненты присутствуют на достаточно низкой частоте, чтобы на них не повлияла субдискретизация. Используя что-то вроде алгоритма Гертцеля (или просто набор узкополосных фильтров, что эквивалентно), можно, очевидно, игнорировать шум, добавляемый алиасингом. Это хорошая новость. Я убежден, что компоненты там есть. Не знаю, почему. Поэтому я перейду к рассмотрению следящего фильтра с фазовой автоподстройкой.
Я бы хотел узнать больше о фрактальной фильтрации, если у вас есть какие-то источники.
Спасибо... MadCow...