Tüm John Ehlers Göstergeleri... - sayfa 59
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Fisher dönüşümü söz konusu olduğunda değerlendirme buradadır. Sadece aralıklı kompresör/dekompresördür ve herhangi bir ekstra değer vermez
bu makaleye göre. Diğer tarafta ise 'modifiye balıkçı' satarak geçimini sağlamaya çalışan insanlar var....
Ensign Yazılımı - Çalışmalar: Ters Fisher Dönüşümü
Krzysztof
Yakın yumuşatma durumunda da fark yoktur. Bazı zaman serilerinin SMA'dan daha iyi çalışacağını iddia edebilirsiniz, ancak önce bunun kanıtlanması gerektiğine inanıyorum.
Yani yeni kitap, yeni teoriler, yeni site ve en azından benim için biraz dolandırıcı görünüyor
Krzysztof
Bu cevaplar için çok teşekkür ederim. Bay Ehler'in son kitabını karıştırıyorum. Kitabın sonuna yakın bir başka konuda, "uyarlanabilir stokastik göstergenin ters balıkçı dönüşümü, uygun alım ve satım noktalarının açık ve net göstergelerini verir" diyor.
Kod ayrıca (basit kod biçiminde) şu şekilde verilir:
Adım 1 Uyarlanabilir stokastik gösterge kodu:
{
Uyarlanabilir Stokastik
(c) 2013 John F. Ehlers
}
Vars:
Ort.Uzunluk(3),
M(0),
N(0),
X(0),
Y(0),
alfa1(0),
HP (0),
a1(0),
b1(0),
c1(0),
c2(0),
c3(0),
Filtre(0),
gecikme(0),
say(0),
Sx(0),
sy(0),
Sxx(0),
sy(0),
seksi(0),
Dönem(0),
Sp(0),
Spx(0),
MaxPwr(0),
BaskınDöngü(0);
diziler:
Düzeltme[48](0),
Kosinüs Parçası[48](0),
Sinüs Parçası[48](0),
Kare Toplam[48](0),
R[48, 2](0),
Pwr[48](0);
//Periyotları 48 bardan kısa olan yüksek geçiren filtre döngüsel bileşenleri
alpha1 = (Kosinüs(.707*360 / 48) + Sinüs (.707*360 / 48) - 1) / Kosinüs(.707*360 / 48);
HP = (1 - alpha1 / 2)*(1 - alpha1 / 2)*(Kapat - 2*Kapat[1] + Kapat[2]) + 2*(1 - alfa1)*HP[1] - (1 - alpha1)*(1 - alpha1)*HP[2];
// Denklem 3-3'ten Süper Pürüzsüz Filtre ile Pürüzsüz
a1 = ifade değeri(-1.414*3.14159 / 10);
b1 = 2*a1*Kosinüs(1.414*180/10);
c2 = b1;
c3 = -a1*a1;
c1 = 1 - c2 - c3;
Filtre = c1*(HP + HP[1]) / 2 + c2*Filt[1] + c3*Filt[2];
// Her gecikme değeri için Pearson korelasyonu
Gecikme için = 0 - 48 Başlangıç
//Ortalama uzunluğunu M olarak ayarla
M = OrtUzunluk;
AvgLength = 0 ise M = Gecikme;
Sx = 0;
sy = 0;
Sxx = 0;
Sy = 0;
Sxy = 0;
Sayım için = 0 ila M - 1 Başla
X = Filtre[sayım];
Y = Filtrele[Gecikme + sayı];
Sx = Sx + X;
Sy = Sy + Y;
Sxx = Sxx + X*X;
Sxy = Sxy + X*Y;
Syy = Syy + Y*Y;
Son;
Eğer (M*Sxx - Sx*Sx)*(M*Syy - Sy*Sy) > 0 O zaman Düzeltme[Gecikme] = (M*Sxy - Sx*Sy)/SquareRoot((M*Sxx - Sx*Sx)* (M*Sy - Sy*Sy));
Son;
Dönem için = 10 ila 48 Başlangıç
KosinüsPart[Periyot] = 0;
SinePart[Periyot] = 0;
N = 3 ila 48 Başlangıç için
KosinüsPart[Periyot] = KosinüsPart[Periyot] + Düzeltme[N]*Kosinüs(360*N / Nokta);
SinePart[Period] = SinePart[Period] + Corr[N]*Sinüs(360*N / Nokta);
Son;
SqSum[Periyot] = KosinüsPart[Period]*KosinüsPart[Periyot] + SinüsPart[Periyot]*SinePart[Period];
Son;
Dönem için = 10 ila 48 Başlangıç
R[Dönem, 2] = R[Dönem, 1];
R[Periyot, 1] = .2*SqSum[Period]*SqSum[Period] + .8*R[Period, 2];
Son;
//Normalizasyon için Maksimum Güç Seviyesini Bul
MaxPwr = .995*MaxPwr;
Dönem için = 10 ila 48 Başlangıç
R[Period, 1] > MaxPwr ise MaxPwr = R[Period, 1];
Son;
Dönem için = 3 ila 48 Başlangıç
Pwr[Period] = R[Period, 1] / MaxPwr;
Son;
// Spektrumun CG'sini kullanarak baskın döngüyü hesaplayın
Spx = 0;
Sp = 0;
Dönem için = 10 ila 48 Başlangıç
Pwr[Period] >= .5 ise Başlayın
Spx = Spx + Nokta*Pwr[Periyot];
Sp = Sp + Pwr[Periyot];
Son;
Son;
Sp 0 ise DominantCycle = Spx / Sp;
DominantCycle < 10 ise DominantCycle = 10;
DominantCycle > 48 ise DominantCycle = 48;
//Stokastik Hesaplama burada başlar
Vars:
En yüksekC(0),
En düşükC(0),
Stok (0),
PürüzsüzSayı (0),
PürüzsüzDenom(0),
Uyarlanabilir Stokastik(0);
En YüksekC = Filtre;
En DüşükC = Filtre;
Sayım için = 0'dan DominantCycle'a - 1 Başla
Filt[sayı] > En YüksekC ise, En YüksekC = Filtre[sayı];
Filt[sayım] < En DüşükC ise, o zaman En DüşükC = Filtre[sayım];
Son;
Stok = (Filt - En DüşükC) / (En YüksekC - En DüşükC);
AdaptiveStochastic = c1*(Stok + Stok[1]) / 2 + c2*AdaptiveStochastic[1] + c3*AdaptiveStochastic[2];
Plot1(Uyarlanabilir Stokastik);
Grafik2(.7);
Grafik6(.3);
Uyarlanabilir stokastik göstergede ters balıkçı dönüşümünü uygulamak için 2. Adım:
Vars:
IFish(0) ;
Değer1 = 2*(Uyarlanabilir Stokastik - .5) ;
IFish = (ExpValue(2*3*Value1) - 1) / (ExpValue(2*3*Value1) + 1) ;
Plot1(IFish) ;
Plot4(.9*IFish[1]) ;
Adım 3 Al sat sinyalleri ekleme:
Fisher dönüşümünün bir çubuk geciktirdiği ve yüzde 90'a azaltıldığı bir tetik çizgisi eklenir.
Adım 4 Tarafımdan eklenen bir geliştirme:
Mümkünse, daha yüksek zaman çerçevesi sürümlerinin de görüntülenebilmesi için MTF olan yukarıdakilerin bir varyantı (Ters Fisher uyarlamalı Stokastik göstergesi) geliştirilmelidir.
Bence bu 2 gösterge, Ters Fisher uyarlanabilir Stokastik göstergesi ve MTF Ters Fisher uyarlanabilir Stokastik göstergesi, MT4'te herhangi birinin üretip üretemeyeceğini test etmek için potansiyel olarak çok ilginç göstergeler olacaktır.
Saygılarımla
Nigel
MT4'e dönüştürmeye gerek yok, sadece ticaret istasyonunu veya Çoklu Grafikleri kullanın ve çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için bir İleriye Doğru analizi yapın, hazır kod var. Multicharts'ı deneyebilirsin, içinde Walk Forward analizörü var. Ayrıca yakın zamanda çatı filtresini de kontrol ettim ve diskalifiye eden trendin yönünü değiştirdikten sonra devasa bir aşım var.
Bütün o kitap yazarları kitaplarını satmak istiyorlar, ticaret değil, bu yüzden fikirlerini doğru değerlendirmiyorlar, kağıt her şeyi kabul ediyor...
Krzysztof
Mladen,
Cevabın için teşekkürler.
Yanılmıyorsam, yaklaşık 27 dakikalık noktada (önceki ekli videoda) Bay Ehler, "..Çatı filtresini stokastiğin önüne koydum..." diyerek "Çatı Kaplama Filtresinden önce gelen Stokastik"i tanıtıyor. Anladığım kadarıyla, bunun sıfır bir ortalama elde etmesi ve aynı zamanda spektral genişlemeyi de ortadan kaldırması (yani, gösterge penceresinin üstünde ve altında normal bir stokastik çalışma yapan şey). Bu sitede daha önceki çatı kaplama filtresini yakaladım, atıfta bulunduğunuz için teşekkürler.
Bu yüzden bana hala ters balıkçı dönüşümünün önüne bir çatı filtresi yerleştirmenin ve geçmiş biçiminde görüntülemenin MESA momentum uygunluk göstergesine yaklaşacağını düşünüyorum.
Aşağıdakilerden birinin nasıl olduğuna dair bir fikriniz olma ihtimali var mı:
1. Bir stokastik önünde çatı filtresi veya
2. Tarihsel formda bir ters fisher dönüşümünün önündeki çatı filtresi türetilebilir mi?
bence değerli olabilirler
Saygılarımla
NigelMerhaba Nigel,
mladen bir fonksiyon olarak "SuperSmoother"ı kodlamıştır. Bir zaman serisini önceden düzeltmek için kullanabilirsiniz ve bence bunun için iyi çalışıyor. Örnek olarak ön yumuşatma eklediğim yere mladen tarafından yazılmış bir gösterge ekledim. Bu aradığınız şeye yakın gelebilir. Değilse, çoğu göstergeyi kesinlikle bu şekilde değiştirebilirsiniz.
Gösterge, orijinal olarak MH Pee tarafından hazırlanan Faz Değişim Endeksi'dir. İşte GPBUSD günlük, 5 periyot öncesi yumuşatma ile 16 periyoda ayarlanmış.
Gösterge, periyod uzunluğuna duyarlıdır. Periyot uzunluğunun ne olması gerektiği konusunda bir fikriniz varsa en iyi şekilde kullanılır.
Düzenleme: Orijinal olarak Elite bölümünden gelip gelmediğini hatırlayamadığım için göstergeyi sildim. Bu mümkün. Mladen ile sorun olmazsa tekrar yayınlayacağım.
Saygılarımla,
Alex
Bu, t3 sinyali noktalı çizgiye sahip mama osilatörüdür, gösterge ayrıca daha yeni mt4 yapıları ile uyumludur.
Yakın yumuşatma durumunda da fark yoktur. Bazı zaman serilerinin SMA'dan daha iyi çalışacağını iddia edebilirsiniz, ancak önce bunun kanıtlanması gerektiğine inanıyorum.
Yani yeni kitap, yeni teoriler, yeni site ve en azından benim için biraz dolandırıcı görünüyor
Krzysztof
Krzysztof
Neden kısa hesaplama dönemlerini karşılaştırıyorsunuz?
Hesaplama periyodu ne kadar kısa olursa, sonuçlar o kadar benzer olacaktır (tüm ortalamaların / yumuşatmanın / filtrelerin tamamen aynı olacağı 1. periyodun hesaplanmasında sona erer). Neden daha uzun dönemleri ve aynı dönemleri karşılaştırmıyorsunuz?
Uyarlanabilir ortalamalar / yumuşatıcılar / filtreler bile çok kısa süreler için düzgün bir şekilde uyum sağlayamaz ve bunlar bile hesaplama süresi yeterince kısaysa basit hareketli ortalamaya çok benzer sonuçlar verir.
John E.'ye göre SS'nin amacı yüksek frekanslı gürültüyü yok etmektir, yani periyotlar =< 10 bar. SMA(5) ile karşılaştırıyorum çünkü SMA(5), SS(10) ile aynı gecikmeye sahip ve geçiş bandı 2*n . Hangisinin daha iyi yumuşadığını kontrol edebilirsiniz ve aynı şekilde yumuşatırlar. Her ikisini de çizmeye yetecek kadar ve bu arsanın aynı olduğunu görebilirsiniz.
Bu, en azından USDJPY için 1 dakikalık yüksek frekanslı gürültünün (varsa) SMA(l/2) ve SS(l) ile aynı seviyede yumuşatıldığı anlamına gelir. Diğer uzunluklar için
HP filtresi kullanıyor. Ayrıca 'Öngörücü Göstergeler' belgesindeki 'Piyasa Veri Yapısı ' bölümüne ve örtüşme gürültüsü ve spektral genişleme gürültüsüne sahip resme bakın. Onu nasıl elde ettiğini ve örneğin FOREX verileri için nasıl göründüğünü çok merak ediyorum.
Krzysztof
John E.'ye göre SS'nin amacı yüksek frekanslı gürültüyü yok etmektir, yani periyotlar =< 10 bar. SMA(5) ile karşılaştırıyorum çünkü SMA(5), SS(10) ile aynı gecikmeye sahip ve geçiş bandı 2*n . Hangisinin daha iyi yumuşadığını kontrol edebilirsiniz ve aynı şekilde yumuşatırlar. Her ikisini de çizmeye yetecek kadar ve bu arsanın aynı olduğunu görebilirsiniz.
Bu, en azından USDJPY için 1 dakikalık yüksek frekanslı gürültünün (varsa) SMA(l/2) ve SS(l) ile aynı seviyede yumuşatıldığı anlamına gelir. Diğer uzunluklar için
HP filtresi kullanıyor. Ayrıca 'Öngörücü Göstergeler' belgesindeki 'Piyasa Veri Yapısı' bölümüne ve örtüşme gürültüsü ve spektral genişleme gürültüsüne sahip resme bakın. Onu nasıl elde ettiğini ve örneğin FOREX verileri için nasıl göründüğünü çok merak ediyorum.
KrzysztofKrzysztof
Farklı uzunluktaki yumuşatıcıları / filtreleri / ortalamaları karşılaştırmak (en azından benim görüşüme göre) adil bir karşılaştırma değildir. Ama sonra, bu benim görüşüm. Basitçe bir filtre kullanmaya karar verebilir ve onu yaptığımız her şeyde tekrar tekrar kullanabilirdik, ancak bu amaç için neyi kullanacağımıza nasıl karar vermeli ve deney yapmaz, araştırmaz ve yapmazsak bir şeyin en iyisi olduğuna nasıl karar verebiliriz? farklı yaklaşımlar denemek?
Ben de pek çok kez John Ehlers'in önce söyleme eğiliminde olduğunu ve sonra çıplak gözlerimizle göremediklerimizi değil, anlattıklarını kanıtlamaya çalıştığını söyledim. Ama en azından deney yapıyor. İyi olup olmaması çok önemli değil: O sadece bir şey söyleme ve yapma ve bunun için dayak yeme cesaretine sahip (eğer dayak yemeyi hak ediyorsa), bu yüzden ona sınırları zorlamaya çalıştığı için bir kredi vermeliyiz.
Bir trend bulmak için 2-3 çubuk filtre kullanma girişimlerini asla anlamadım ("trend" olarak gördüğümüz her şey). Ama yinede bu sadece benim fikrim
Merhaba Nigel,
mladen, bir fonksiyon olarak "SuperSmoother"ı kodlamıştır. Bir zaman serisini önceden düzeltmek için kullanabilirsiniz ve bence bunun için iyi çalışıyor. Örnek olarak ön yumuşatma eklediğim yere mladen tarafından yazılmış bir gösterge ekledim. Bu aradığınız şeye yakın gelebilir. Değilse, çoğu göstergeyi kesinlikle bu şekilde değiştirebilirsiniz.
Gösterge, "Aslında MH Pee tarafından hazırlanan Faz Değişim Endeksi'dir. İşte GPBUSD günlük, 5 periyot öncesi yumuşatma ile 16 periyoda ayarlanmış.
Gösterge, periyod uzunluğuna duyarlıdır. Periyot uzunluğunun ne olması gerektiği konusunda bir fikriniz varsa en iyi şekilde kullanılır.
Düzenleme: Orijinal olarak Elite bölümünden gelip gelmediğini hatırlayamadığım için göstergeyi sildim. Bu mümkün. Mladen ile sorun olmazsa tekrar yayınlayacağım.
Saygılarımla,
AlexAlex,
Yardımın için çok teşekkürler.
Saygılarımızla
Nigel