Dijital düşük geçişli filtreler kullanarak bir ticaret sistemi oluşturma - sayfa 20
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
tahıl
:-) Pekala, zarardan dolayı Kalman filtresini de göstereceğim. ACF analizine dayanmaktadır. Pencere - geçen hafta 7200 dakika. Girişte sadece bir dizi fiyat, optimizasyon yok. Bağlantı için teşekkürler.
Metodoloji aşağıdaki gibidir. ACF analizi - ACF parametrelerini modele çekiyorum - Modeli Kalman filtresine dolduruyorum, bir tahmin ve güncel bir tahmin veriyor. Composter matcad üzerinden gelen fiyatların işlenmesini ve MT'yi gerçek zamanlı olarak yönetebileceğim bir program yazmış gerekirse paylaşabilirim
Bu satırların neden "süslü" Mashek'ten daha iyi olduğunu anlamak istiyorum?
İşte merak ettiğim şey...
Örneğin, burada: http://edu.secna.ru/main/review/2001/n3/MONA2001/Morozova.pdf - bu çalışma, fiyat serisinin bazı dalgacık dönüşümlerinin sonuçlarının durağanlığını doğrulamak için kullanılır. . Aslında, ihtiyacın olan şey.
nötron için
Filtrenin sizin ve Prival için ne öngördüğünü kısaca açıklar mısınız? Şimdiden teşekkürler. AF yaptın mı???
yardım etmekten mutluluk duyarım. Uygulanması için ayrıntılı bir algoritmanız var mı? :hakkında)
Halt filtresinin ne tahmin ettiğini bilmiyorum, ama benimki hiçbir şeyi tahmin etmiyor :-(
AF'nin ne olduğunu anlamadım ... Kendiniz karar verin, FZ'li bulanık bir VR'de Tahmin işlevini kullanıyorum ve daha küçük bir FZ ile daha az düzgünleştirilmiş bir VR elde ediyorum, ancak düzgünleştirme kalitesi açısından, aynı düşük geçiş filtresi, daha küçük bir ortalama penceresi ve geniş ufuklarda - öncekinden belirgin şekilde daha zayıf (reklana bakın). Onlar. öngörücü, çalışmasında düzleştirilmiş seriden iter ve ufuk ilk VR'ye yaklaştığında, “parçalanır” ve düşük geçişli filtre, tam tersine, orijinal VR'den uzaklaşır ve yavaş yavaş ondan uzaklaşarak daha pürüzsüz hale gelir. .. Bu sonuç bekleniyor, aslında, düzelttikten sonra bile VR'den daha fazla bilgi elde etmek imkansız - doğayı aldatamazsınız! Forumda NS'ye dayalı düşük geçişli bir filtrenin çalışmasını gösteren bir resim görünmesine rağmen, FZ mükemmel kenar yumuşatma kalitesiyle (neredeyse) gözlenmedi! Azgınlık değilse, üzerinde çalışmamız gereken bir şey var demektir.
PS Tahmin işlevinin nasıl çalıştığına dair bir algoritmam yok.
Ancak tahmin ufkunu artırmazsanız ve sonucu tahmin etmenize izin verirseniz ne olur, yani. ince siyah bir çizgide?
Onlar. Tahmincinin kendi tahminlerinin sonucuna göre karar vermesine izin vermeyi mi teklif ediyorsun? Sonuçta, ince siyah çizgi, her zamankinden daha geniş bir ufka sahip ortalama tahmindir (kalın mavi çizgi).
Lütfen açıkla.
Ancak tahmin ufkunu artırmazsanız ve sonucu tahmin etmenize izin verirseniz ne olur, yani. ince siyah bir çizgide?
Onlar. Tahmincinin kendi tahminlerinin sonucuna göre karar vermesine izin vermeyi mi teklif ediyorsun? Sonuçta, ince siyah çizgi, daha geniş bir ufka sahip ortalama tahmindir (kalın mavi çizgi).
Aynen öyle. Neden ? Elbette, birkaç kez gerçekleştirilen bu eylemlerin sonucunun nihayetinde bir dizi fiyat veremeyeceğini anlıyorum - mucizeler olmaz. Ancak bu algoritmanın nasıl çalıştığını görmek ilginç. :-) Geçmiş veriler üzerinde çalışır, geleceğe bakmaz, değil mi?
Mathemat, size bir hediye - J. Bendat, A. Peirsol, "Rastgele Verilerin Uygulamalı Analizi" (http://dsp-book.narod.ru/bendat.djv). Yazarlar, rastgele bir sürecin durağanlığını test etmek için tersine çevirme yönteminin kullanımına ilişkin bir açıklama ve örnekler sağlar. Yöntemin ayrıntılarına ve titizliğine girmedim, ancak yüzeysel olarak güven veriyor. Bu yönde kazmanız gerektiğini düşünüyorum.
Örneğin, burada: http://edu.secna.ru/main/review/2001/n3/MONA2001/Morozova.pdf - bu çalışma, fiyat serisinin bazı dalgacık dönüşümlerinin sonuçlarının durağanlığını doğrulamak için kullanılır. . Aslında, ihtiyacın olan şey.
Çok teşekkürler!!!
Mathemat, size bir hediye - J. Bendat, A. Peirsol, "Rastgele Verilerin Uygulamalı Analizi" (http://dsp-book.narod.ru/bendat.djv). Yazarlar, rastgele bir sürecin durağanlığını test etmek için tersine çevirme yönteminin kullanımına ilişkin bir açıklama ve örnekler sağlar. Yöntemin ayrıntılarına ve titizliğine girmedim, ancak yüzeysel olarak güven veriyor. Bu yönde kazmanız gerektiğini düşünüyorum.
Örneğin, burada: http://edu.secna.ru/main/review/2001/n3/MONA2001/Morozova.pdf - bu çalışma, fiyat serisinin bazı dalgacık dönüşümlerinin sonuçlarının durağanlığını doğrulamak için kullanılır. . Aslında, ihtiyacın olan şey.
değerli bir site teşekkürler, ama bu genellikle harika http://dsp-book.narod.ru/KM.djvu
Mathemat, size bir hediye - J. Bendat, A. Peirsol, "Rastgele Verilerin Uygulamalı Analizi" (http://dsp-book.narod.ru/bendat.djv). Yazarlar, rastgele bir sürecin durağanlığını test etmek için tersine çevirme yönteminin kullanımına ilişkin bir açıklama ve örnekler sağlar. Yöntemin ayrıntılarına ve titizliğine girmedim, ancak yüzeysel olarak güven veriyor. Bu yönde kazmanız gerektiğini düşünüyorum.
Örneğin, burada: http://edu.secna.ru/main/review/2001/n3/MONA2001/Morozova.pdf - bu çalışma, fiyat serisinin bazı dalgacık dönüşümlerinin sonuçlarının durağanlığını doğrulamak için kullanılır. . Aslında, ihtiyacın olan şey.
değerli bir site teşekkürler, ama bu genellikle harika http://dsp-book.narod.ru/KM.djvu
vay Her şeyin olduğu ortaya çıktı Sadece uygulamak için kalır ...
Elbette, birkaç kez gerçekleştirilen bu eylemlerin sonucunun nihayetinde bir dizi fiyat veremeyeceğini anlıyorum - mucizeler olmaz. Ancak bu algoritmanın nasıl çalıştığını görmek ilginç. :-) Geçmiş veriler üzerinde çalışır, geleceğe bakmaz, değil mi?
Evet, yalnızca geçmiş veriler üzerinde çalışır.
Tahmin işlevini kullanarak tahminde benzer bir sonucun daha fazla uzatmadan elde edilmesi ilginçtir - sadece düzleştirilmiş LPF VR'yi her noktanın sol komşuluğunda ("geleceğe" bakmamak için) olağan Taylor'a genişleterek seri (RT) ve ardından ileriye doğru istenen adım sayısına ekstrapolasyon. Bu sana ilginç gelebilir, grasn - Matkad'da yerleşik olan işlevin algoritmasını kazmak yerine, RT'yi al ve onunla oyna, kes, neye yol açacağını gör ...
Şek. kırmızı noktalar - fiyat serisi, kırmızı çizgi - hareketli ortalama (LPF), mavi - MT, siyah - Tahmin işlevi. Tahmin ufku aynı ve 5 okumaya eşit olacak şekilde seçilir. Tahmini göstergelerin davranışının neredeyse örtüştüğü görülebilir, FZ LPF değerine kadar ufukta bir artışla davranışları ekli posterde görülebilir. Ne yazık ki, her iki araç da, her zaman kullanılan MA'nın FZ'si ile çakışan, öngörülen sınıra yaklaşırken "parçalanır"! Görünüşe göre iki karşılıklı eşleme var - entegrasyonla yumuşatma ve onlardan orijinal verileri bir şekilde ekstrapolasyonla geri yükleme. Ancak, prensipte, düzleştirilmiş seride bunun için gerekli bilgi olmadığından (veya çok az olduğundan) fiyat tipi VR'nin davranışını ileriye (tahmin) edemeyiz. Bu arada, gürültülü bir sinüs gibi yapay VR'lerde, bu öngörücüler, üretici serinin mükemmel bir şekilde önündedir ve bir öncü gösterge oluşturmanın potansiyel olasılığını ummamıza izin verir, ancak bu, gürültü bileşeninin genliği aşılmadığı sürece mümkündür. faydalı sinyal