Dijital düşük geçişli filtreler kullanarak bir ticaret sistemi oluşturma - sayfa 21
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
nötron için
"Uyarlanabilir filtre" terimi kısaltılmıştır. Bu, hem bu konuda hem de diğerlerinde söz konusu hedeflerin ancak uyarlanabilir filtrelemeye dayalı olarak elde edilebileceği gerçeğidir. Başka bir yol yok, kabaca söylemek gerekirse:
pratik bir anlam ifade etmiyor ve genel olarak - "kendini aldatma"
NeuroSolutions paketi ile çalıştım, eğer kurarsanız, NA'ya dayalı bir alçak geçiren filtrenin ayrıntılı bir örneğini bulacaksınız.
Taylor serisinin ekstrapolasyonlu tahmini benim için hiç ilginç değil ve karşılaştırılabilir tahminler vermeyecek, 100 denemede bir seçenek olabilir :o) Ama tavsiye için teşekkürler.
Neutron , biraz yanlış anladınız - "tahmin" algoritmasıyla uğraşmıyorum. Yaklaşık iki yıl önce iddiasız düşünceler yayınlandı. Gerçekten ihtiyacı olsaydı, kaynak bulur ve yapardı, o kadar da zor değil. Tahminin diğer benzer algoritmalar gibi ÇALIŞMADIĞINI, istatistiklere göre seri tahmininin çok kötü sonuçlar verdiğini yazdım. Bunu kullanmanın tek yolu, tahmin serisinin genelleştirilmiş özelliklerine gitmektir ve ardından bu doğru yapılmalıdır. Bu temelde sistemler karlı - ama benim için ilginç değil.
mql4 kodlamasınaGörünüşe göre bunu farklı forumlarda defalarca okudum .... ama yine de - iyi şanslar :o)))
Kahretsin, tüm bağlantılarımı kaybettim, kısacası - erkeklerin iki şeyi ciddiye aldığı oldukça uzun bir forum vardı.
Çok faydalı görünüyordu. Ancak bu yaklaşımda tamamen hayal kırıklığına uğradım, bana öyle geliyor ki bu yol tamamen doğru değil.
Farklı VR ortalama algoritmaları nasıl karşılaştırılır? Optimum ortalama alma penceresi nasıl seçilir?
Gerçekten de, pencere büyük seçilirse, kaçınılmaz FD nedeniyle sinyal çok geç olacaktır, diğer yandan pencere küçük seçilirse ortalama kalite yetersiz olacaktır. Optimum ortada bir yerde gibi görünüyor, ancak elde edilen ortalamanın sonucu ne ile karşılaştırılmalı?
Sıfır FZ'ye sahip varsayımsal bir alçak geçiren filtremiz olduğunu varsayalım, o zaman onunla karşılaştırabiliriz. Analiz edilen VR üzerinde düzenli (geleceğe bakmadan) bir LPF çalıştırırsanız ve grafiğin orta kısmını alırsanız, böyle bir "sihirli" filtre uygulayabilirsiniz, böylece analizden sağdaki kaçınılmaz kenar etkilerini hariç tutarsınız. ve VR'nin sol uçları (bu nedenle böyle bir LPF, TS'de kullanılamaz).
Soldaki Şekil. noktalar VR, kırmızı çizgi - simetrik düşük geçiş filtresi (sLPF), mavi ve siyah - farklı ortalama süreleriyle sıradan hareketli ortalamayı gösterir. İdeal filtre ile incelenen arasındaki tüm VR noktaları kümesinde her pencere için standart sapmayı arayacağız ve elde edilen değeri VR noktaları ve LPPF arasındaki standart sapma ile normalleştireceğiz. Böylece, LPF ortalama alma penceresinin seçimiyle ilişkili keyfilikten kurtulacağız. Bu durumda standart sapma seçimi rastgele görünmüyor, aslında bu değer FZ nedeniyle sağa hareket eden düzgün eğriyi ve dar bir ortalama pencere ile dalgalanma aralığındaki artışı eşit derecede iyi yansıtacaktır.
Yumuşatma kalitesini analiz etmek için, dikdörtgen bir ortalama alma penceresi (ikinci şekilde mavi çizgi), üçgen ortalama penceresi (siyah çizgi) ve 1. dereceden Butterout filtresi (kırmızı çizgi) ile olağan hareketli ortalamayı seçiyoruz. Küçük bir pencereyle, orijinal VR'nin oynaklığına meyleden büyük "gevezelik" nedeniyle filtrelerin seriyi düzleştirmediği görülebilir. Pencerede bir artışla, her filtre için bir optimum gözlemlenir ve ardından artan FZ nedeniyle tekrar yumuşatma özelliklerinde bozulma gözlenir. Sunulan üç algoritmadan en iyi sonuç, 7-8 barlık bir pencere genişliğine sahip dikdörtgen bir ortalama alma penceresine sahip önemsiz bir hareketli ortalama için gözlemlenir! Bu, bu tür alçak geçiren filtre için en uygun değerdir, gürültü bileşenini etkili bir şekilde %15 oranında bastırır ve 17-18 barlık bir pencerede orijinal BP'ye göre bir avantaj sağlamadan yumuşatma özelliklerini kaybeder. Bu durumda alçak geçiren filtre için standart sapmayı hesaplarsak sıfır veya %100 yumuşatma elde edeceğimizi hatırlatmama izin verin, yani. ideal seçenek. Şimdiye kadar ideale yaklaşık %15 yaklaştık. Merak ediyorum, daha fazlasını alabilir misin?
Böylece, alçak geçiren filtrenin yumuşatma özelliklerini objektif olarak değerlendirmemizi sağlayan bir araca sahibiz. Prival , ACF'ye dayalı uyarlanabilir Kalman filtresinin kodunu sağlarsa, onu (filtreyi) hemen fahri sıradaki yerine atayacağız ve Kuzey Rüzgarı zaten retorik sorusuna bir cevap alacak...
Kahretsin, tüm bağlantılarımı kaybettim, kısacası - erkeklerin iki şeyi ciddiye aldığı oldukça uzun bir forum vardı.
Alpari veya viak'ta, "burjuva pazarlarını filtrelemek" gibi bir adı olan bir konu - muhtemelen bahsettiğimiz şey bu.
Kahretsin, tüm bağlantılarımı kaybettim, kısacası - erkeklerin iki şeyi ciddiye aldığı oldukça uzun bir forum vardı.
Alpari veya Viake'de, "burjuva pazarlarını filtrelemek" gibi bir adı olan bir konu - muhtemelen bahsettiğimiz şey bu.
nötron için
Ve referans filtrenizin giriş özellikleri yanlış seçilmişse veya en uygun şekilde seçilmemişse?
Evet, onun için ortalama penceresini çok geniş bir aralıkta değiştirmeye çalıştım - sonucu hiç etkilemedi ya da etkiledi, ama çok az. Çalışılan filtrelerin SD'sini ona göre değerlendiririz ve ardından ona göre BP'nin SD'sine normalleştiririz.
Daha önce yazılanlara, grasn'ın sözlerine bir ek.
sürdüm!
İncelenen serideki maksimumların boyutu ve konumu, iLPF için pencere seçimine bağlıdır. Göreceli konumları bağımlı değildir veya zayıf bağlıdır.
İlk önce, VR'deki ilgi çekici noktaları en açık şekilde gösterecek şekilde bir iLPF seçmeniz ve ardından geleneksel bir LPF'nin istenen penceresini seçmeniz gerektiği ortaya çıktı. Bu, gerekli kalıpları tanımlamanın maksimum olasılığı açısından en uygun seçim olacaktır.
"Teknik cehaletimi" mazur görün - şimdi ne hakkında yazıyorsunuz?
LPF'nin birkaç parametresi vardır, elbette bunlar tamamen spesifikasyon tarafından belirlenir, ancak yine de bunlardan oldukça fazla vardır: örnekleme adımı, geçiş/bastırma bandının kesme frekansları, reddetme/geçiş bandı dalgalanması, vb. Hangi pencereden bahsediyorsun? Filtre spesifikasyonunun tek bir giriş parametresi olarak gösterilmesinden bahsediyorsak, o zaman… o zaman umarım böyle bir filtreyi gerçek ticarette kullanmıyorsunuzdur?
Yani filtreniz düzgün bir şekilde yeniden oluşturulmamış olabilir mi? Butterword, bir pencere gibi bir girdi özelliğine sahip değildir, tamamen spesifikasyon tarafından belirlenen "pencere" benzeri bir tasarım katsayılarına sahiptir. Spesifikasyonunuz nerede? Büyük olasılıkla, bazı özellikleri düzelttiniz ve şimdi keşifler yapıyorsunuz, tebrikler.
Ve bu aşırılığın göreceli konumu bağımlı değil mi yoksa zayıf mı bağlı? Ve bu, kötü tasarlanmış bir filtreye veya iyi yapılmış bir filtreye bile bağlı değil, ancak “böyle” bir sinyal için değil mi? Harika, böyle iki filtre verin ...
İyi evet! Butterout filtresinin bir ortalama penceresi yoktur - özyinelemelidir ve birçok düğme vardır - değiştirilebilen parametreler, böylece kesimin dikliğini, geçiş bandındaki frekans tepkisi düzensizliğini, geçiş bandının kendisini belirler ... Dilerseniz tüm çeşitliliği tek bir topuza sadeleştirebilir ve böylece ana fikri aktarabilirsiniz.
Ve ekstremumların konumunun LPF İLETİM PENCERE GENİŞLİĞİ'ne bağlı olduğu gerçeği hakkında - daha iyi oldum!
Yaklaşımın kendisi umut verici görünüyor. Bir adam gelir ve bağırır - "İşte Super-Duper Cool LPF ile geldim!". Ona dedin ki - "hadi onu buraya getirelim, nasıl yumuşadığını görelim." Ve buna örneğin aynı hareketli ortalama ile karşılaştırmalı olarak bakıyoruz. Tüm ayarları onun için değiştiriyoruz, eğer en iyi kenar yumuşatmayı veriyorsa, yazara saygı gösterin!
Vurgu, tüm düşük geçişli filtreler için, bunların nesnel olarak karşılaştırılmasına izin veren tek genelleştirilmiş parametreyi tanımlayabildik ve bu parametre, düzleştirilmiş VR'nin, faz filtresi olmayan ideal düzleştirilmiş düşük geçişli filtreden sapmasıdır. geçiş bandında doğrudan bir frekans yanıtı, vb. Elbette keyfilik var ama daha iyisi görülmüyor.
Bu arada, http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip Herkese tavsiye ederim, özellikle durağanlık bilenlere. Bu arada ve filtreler hakkında.
Güzel olan, düşüncelerimin kesiştiği bir yerde olması. :)
burada, bu arada http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip
Bu durumda ticaret sistemlerimizi oluşturmak için en uygun istatistiklerin, değişken pencereli doğrusal hareketli ortalamalar olduğu ortaya çıktı. Onlar. çoğunlukla aynı trendin bölümlerine düşecek şekilde alınması gereken hareketli ortalamalar. Ayrıca, hareketli ortalamalar üstel veya başka bir şey değildir, bunlar 2 hareketli ortalamadır: basit bir hareketli ortalama ve i katsayılı hareketli bir ortalama, bu Xi üzerindeki i'nin toplamıdır. Ve oynaklık için, bu rastgele değişkenlerin dizisinin karelerinin toplamını dikkate almanız gerekir.
Görünüşe göre yazar LRMA'nın keşfine çok yaklaştı :)
LRMA, fiyattan sapmalarının karelerinin toplamı minimum olacak şekilde tasarlanmıştır. Ancak başka bir amaç fonksiyonunu (TF) da en aza indirebilirsiniz - örneğin, hata modüllerinin toplamı. Bu CF, IMHO, forex için karesi alınmış hataların toplamından daha doğaldır. Analitik olarak hesaplamak sorunlu, ancak yaklaşık olarak yapmayı deneyebilirsiniz.