基于数字滤波器的交易策略 - 页 51 1...444546474849505152535455565758...138 新评论 ooandajb 2009.03.06 10:52 #501 使用这种基于数字过滤器 的策略的好处是，在持续平仓的情况下，可以通过多次开仓和平仓来获得最大的利润。基本的缺点是，突破通道线会导致大量的、毫无根据的损失。 richcap 2009.03.06 23:15 #502 clahn04: 这听起来很有趣。 这个indiator在哪里？ cl 我还没有发表，抱歉 :-) clahn04 2009.03.07 00:25 #503 richcap: 我还没有发表，抱歉 :-) 笑得很好....，我以为是在某个帖子里，我错过了....。 cl krzysiaczek99 2009.03.07 07:59 #504 GOLD5和嘈杂的鸣叫声 richcap: 以下是我对Krzysztof给出的测试信号的考虑。GOLD1 - 高斯噪声。MESA发现假峰。这就是MESA的性质。它总是能找到一些可以称为频谱峰值的东西。但是如果你添加一个振幅与信号振幅相同的正弦信号，那么你就会发现所有的假峰都消失了，只剩下真正的那一个。所以你会意识到，它们都是假的。对分析仪进行编程来做这个测试应该不难。 GOLD15 - 2个正弦波。它在200、400和580的窗口长度中都能捕捉到。如果你把窗口长度超过580-585，它就会出现问题。这一定是系列只有599个值的一些问题。一定要注意不要分析端点。 GOLD5 - 2个正弦波加噪声。好吧，这是一个很大的噪音，但分析仪正确地将这两个频率作为频谱的主要峰值，虽然还有其他小的假峰值（见第一张图片）。 当你应用降噪滤波器（特别是卡尔曼、中值滤波器和FIR）时，情况会稍微好一些。然后其他的峰会降低一些（但不是那么多）。 这是经过预处理的频谱（数字滤波器，D1=18，P1=9）（见第二张照片）。 嗨 NOXA也对GOLD5进行了测试，所以请看一下比较。 T2W日间交易和外汇论坛 115号帖子 我附上了5个嘈杂的啾啾声信号，基本的啾啾声是一样的。其中3个是我自己做的，它们的噪音幅度是1、4和9，还有两个是我从NOXA图表中提取的。所以你可以和你的MESA进行直接比较。 总之，我认为你的MESA现在已经工作了，所以问题是如何继续。 因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这将是可行的。 因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这就可以了，就像CSSA一样。如果是自动选择，那么 有一个问题，如何对子周期进行分类和过滤。对于CSSA来说，你是用显示特征向量的工具手动进行的，而遗传优化器则是选择最有利可图的子周期组。 那么你现在的想法是什么？这种自适应的FATL,SATL,FTLM,STLM,PCCI和RBCI方法是否可行？ Krzysztof 附加的文件： noisy_chirps.rar 194 kb ooandajb 2009.03.07 10:43 #505 如果你从来没有使用过基于数字过滤器 的交易策略，那么我有一个好方法给你。 只要用数字过滤器取代你目前的指标，看看有什么不同，这将是更有利可图的... 交易愉快 richcap 2009.03.07 12:07 #506 下面是我对Krzysztof给出的测试信号的考虑。 GOLD1--高斯噪声。MESA发现假峰。这就是MESA的本质。它总是能找到一些可以称为频谱峰值的东西。但是如果你添加一个振幅与信号振幅相同的正弦信号，那么你就会发现所有的假峰都消失了，只有真正的那一个还在。所以你会意识到，它们都是假的。对分析仪进行编程来做这个测试应该不难。 GOLD15 - 2个正弦波。它在200、400和580的窗口长度中都能捕捉到。如果你把窗口长度超过580-585，它就会出现问题。这一定是系列只有599个值的一些问题。一定要注意不要分析端点。 GOLD5 - 2个正弦波加噪声。好吧，这是一个很大的噪音，但分析仪正确地将这两个频率作为频谱的主要峰值，虽然还有其他小的假峰值（见第一张图片）。 当你应用降噪滤波器（特别是卡尔曼、中值滤波器和FIR）时，情况会稍微好一些。然后其他的峰会降低一些（但不是那么多）。 这是经过预处理的频谱（数字滤波器，P1=18，D1=9）（见第二张图片） 附加的文件： gold5a.gif 70 kb gold5.gif 80 kb richcap 2009.03.07 13:15 #507 fajst_k: 你好NOXA也对GOLD5进行了测试，所以请看一下比较。 T2W日间交易和外汇论坛 帖子115 100%的赢家是可以的 我喜欢诺克萨的方法。据我所知，他们有一个奇异频谱分析+神经网络来填补从SSA的最后一个不变的条形图到当前条形图的缺失数据，这样它就不会重绘了。 我认为这是一个合理的方法，我想在这些天里偷看一下 。 也就是说，我可以看到CSSA-cycles接近真实的信号，但我也可以用FFT+频域过滤+IFFT得到它（见图片），如果我知道我有两个主导周期加上噪声的话（FFT还有其他问题，看看Meyer的EPFFT，但我只想指出，它总是容易做对的事情...在你知道之后）。 我附上了5个嘈杂的啁啾声信号，基本的啁啾声都是一样的。其中3个是我自己做的，它们的噪声振幅为1、4和9，还有两个是我从NOXA图表中提取的。所以你可以和你的MESA进行直接比较。 总之，我认为你的MESA现在已经工作了，所以问题是如何继续。 因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这将是可行的。 因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这就可以了，就像CSSA一样。如果是自动选择，那么 有一个问题，如何对子周期进行分类和过滤。对于CSSA来说，你是用显示特征向量的工具手动进行的，而遗传优化器则是选择最有利可图的子周期组。 那么你现在的想法是什么？这就是自适应FATL、SATL、FTLM、STLM、PCCI和RBCI的方法吗？ 冯志强 我也会看一下你发布的啁啾信号。 无论如何，我们的想法是自动挑选P1和D1（你已经可以用我发布的MESA_cutoff_frequency指标来做），并使用ACTF方法来进行有效的趋势交易。 在这一点上，我相信Clahn可以提供帮助（请耐心等待，我将尽快发布指标 ），因为他比我更了解ACTF。 不过，CSSA（以及Neuroshell）的交易理念与ACTF的交易理念非常不同。我希望以后能更深入地了解它。 附加的文件： gold5b_cr.jpg 44 kb gold5c_cr.jpg 44 kb richcap 2009.03.08 17:31 #508 最后，我用MESA和去趋势做了一些测试。 就像去噪一样，这主要取决于你对 "趋势 "的定义。 我听从了Codebreaker的建议，使用了一个非因果滤波器。由于我手头没有SSA，所以我使用了与上一篇文章中相同的技巧。我用我的老式FFT对信号进行了频域过滤（见第二张和第三张照片，黄线是对滤波器进行不同设置后的 "趋势线"，所有高于阈值的频率都被切断）。 然后我从信号中减去了过滤后的信号（从而得到了一个非因果的高通滤波器）。 事实证明，在所观察到的波段中，mesa频谱几乎不受去趋势的影响。 附加的文件： detrend1.gif 43 kb detrend2.gif 45 kb detrend3.gif 44 kb krzysiaczek99 2009.03.09 22:13 #509 綜援幻象 richcap: 100%的赢家是可以的 我喜欢noxa公司的做法。据我所知，他们有一个奇异频谱分析+神经网络来填补从SSA的最后一个不变的条形图到当前条形图的缺失数据，这样就不会重绘了。 我认为这是一个合理的方法，我想在这些天里偷看一下 。 也就是说，我可以看到CSSA-cycles很接近真实的信号，但我也可以用FFT+频域过滤+IFFT（见图片）得到它，如果我知道我有两个主导周期加上噪声的话（FFT还有其他问题，看看Meyer的EPFFT，但我只想指出，它总是很容易做对的事情...在你知道后）。 我也会看一下你发布的啁啾信号。 总之，我的想法是自动选择P1和D1（你已经可以用我发布的MESA_cutoff_frequency指标来做），并使用ACTF方法来进行有效的趋势交易。 在这方面，我相信Clahn可以提供帮助（请耐心等待，我将尽快发布指标 ），因为他比我更了解ACTF。 不过，CSSA（以及Neuroshell）的交易理念与ACTF非常不同。我希望以后能更深入地了解它。 你好。 关于CSSA NOXA的表现。TRAD2WIN上讨论的结果总是超出样本范围。但是，即使它在GOLD5上达到100%的样本外，也只是简单的幻觉。请看这个在噪音水平改变后的表现。 T2W日间交易和外汇论坛 175号帖子。 它崩溃了！！！。443笔疯狂的交易。很简单，因为 "曲线拟合器 "失去了拟合。 关于你的自动化方法。这很有趣，因为简单地在光谱中选择顶部和底部是不够的，而且要使组合的主导周期变得非常困难。 解决办法可能是有一种过滤器库或一直在运行的优化器，它将选择这些子周期，或者可能重新培训NN指标。我只是想知道EA在资金方面的结果会是什么。 这里有一些去趋势的方法，如果没有EA的测试，很难说哪一种是最好的。 a) Svd (ssa) 这可能是分离度最好的方法，但它是参数化的，过程很长。 有书可读（《时间序列结构分析：SSA和相关技术》）。 b) 霍德里克-普雷斯科特滤波器参数化（MATLAB中心 - 文件详情 - 霍德里克-普雷斯科特滤波器） (MATLAB中心 - 文件详情 - 快速霍德里克-普雷斯科特滤波器) c) 小波 d) 对数之差 e) 差值%（变化率） f) MF-DFA (Detrended fluctuation analysis - Wikipedia, the free encyclop edia) Krzysztof Trading Strategies Based On dvarrin 2009.03.11 08:24 #510 你好。 我试图用DFM创建一些周期指标，但有时周期是完全错误的，我只改变了P1、D1、P2和D2几个参数。 例如，如果我使用P1=90，D1=73，P2=100和D2=138（欧元兑美元4H的峰值为95），我得到的结果与我使用P1=87，D1=73，P2=102和D2=138非常不同。 我只是稍微改变了一下P1和P2，但结果却完全不同。 关于CSSA，它到底是什么？是否有一些MQ4的指标或工具？ 我已经下载了SSA.mq4和SSA_normalize.mq4，但它不起作用。 1...444546474849505152535455565758...138 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
使用这种基于数字过滤器 的策略的好处是，在持续平仓的情况下，可以通过多次开仓和平仓来获得最大的利润。基本的缺点是，突破通道线会导致大量的、毫无根据的损失。
这听起来很有趣。 这个indiator在哪里？ cl
我还没有发表，抱歉 :-)
我还没有发表，抱歉 :-)
笑得很好....，我以为是在某个帖子里，我错过了....。
cl
GOLD5和嘈杂的鸣叫声
以下是我对Krzysztof给出的测试信号的考虑。
GOLD1 - 高斯噪声。MESA发现假峰。这就是MESA的性质。它总是能找到一些可以称为频谱峰值的东西。但是如果你添加一个振幅与信号振幅相同的正弦信号，那么你就会发现所有的假峰都消失了，只剩下真正的那一个。所以你会意识到，它们都是假的。对分析仪进行编程来做这个测试应该不难。
GOLD15 - 2个正弦波。它在200、400和580的窗口长度中都能捕捉到。如果你把窗口长度超过580-585，它就会出现问题。这一定是系列只有599个值的一些问题。一定要注意不要分析端点。
GOLD5 - 2个正弦波加噪声。好吧，这是一个很大的噪音，但分析仪正确地将这两个频率作为频谱的主要峰值，虽然还有其他小的假峰值（见第一张图片）。
当你应用降噪滤波器（特别是卡尔曼、中值滤波器和FIR）时，情况会稍微好一些。然后其他的峰会降低一些（但不是那么多）。
这是经过预处理的频谱（数字滤波器，D1=18，P1=9）（见第二张照片）。嗨
NOXA也对GOLD5进行了测试，所以请看一下比较。
T2W日间交易和外汇论坛
115号帖子
我附上了5个嘈杂的啾啾声信号，基本的啾啾声是一样的。其中3个是我自己做的，它们的噪音幅度是1、4和9，还有两个是我从NOXA图表中提取的。所以你可以和你的MESA进行直接比较。
总之，我认为你的MESA现在已经工作了，所以问题是如何继续。
因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这将是可行的。
因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这就可以了，就像CSSA一样。如果是自动选择，那么
有一个问题，如何对子周期进行分类和过滤。对于CSSA来说，你是用显示特征向量的工具手动进行的，而遗传优化器则是选择最有利可图的子周期组。
那么你现在的想法是什么？这种自适应的FATL,SATL,FTLM,STLM,PCCI和RBCI方法是否可行？
Krzysztof
如果你从来没有使用过基于数字过滤器 的交易策略，那么我有一个好方法给你。
只要用数字过滤器取代你目前的指标，看看有什么不同，这将是更有利可图的...
交易愉快
下面是我对Krzysztof给出的测试信号的考虑。
GOLD1--高斯噪声。MESA发现假峰。这就是MESA的本质。它总是能找到一些可以称为频谱峰值的东西。但是如果你添加一个振幅与信号振幅相同的正弦信号，那么你就会发现所有的假峰都消失了，只有真正的那一个还在。所以你会意识到，它们都是假的。对分析仪进行编程来做这个测试应该不难。
GOLD15 - 2个正弦波。它在200、400和580的窗口长度中都能捕捉到。如果你把窗口长度超过580-585，它就会出现问题。这一定是系列只有599个值的一些问题。一定要注意不要分析端点。
GOLD5 - 2个正弦波加噪声。好吧，这是一个很大的噪音，但分析仪正确地将这两个频率作为频谱的主要峰值，虽然还有其他小的假峰值（见第一张图片）。
当你应用降噪滤波器（特别是卡尔曼、中值滤波器和FIR）时，情况会稍微好一些。然后其他的峰会降低一些（但不是那么多）。
这是经过预处理的频谱（数字滤波器，P1=18，D1=9）（见第二张图片）
你好
NOXA也对GOLD5进行了测试，所以请看一下比较。
T2W日间交易和外汇论坛
帖子115
100%的赢家是可以的
我喜欢诺克萨的方法。据我所知，他们有一个奇异频谱分析+神经网络来填补从SSA的最后一个不变的条形图到当前条形图的缺失数据，这样它就不会重绘了。
我认为这是一个合理的方法，我想在这些天里偷看一下
。
也就是说，我可以看到CSSA-cycles接近真实的信号，但我也可以用FFT+频域过滤+IFFT得到它（见图片），如果我知道我有两个主导周期加上噪声的话（FFT还有其他问题，看看Meyer的EPFFT，但我只想指出，它总是容易做对的事情...在你知道之后）。
我附上了5个嘈杂的啁啾声信号，基本的啁啾声都是一样的。其中3个是我自己做的，它们的噪声振幅为1、4和9，还有两个是我从NOXA图表中提取的。所以你可以和你的MESA进行直接比较。
总之，我认为你的MESA现在已经工作了，所以问题是如何继续。
因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这将是可行的。
因为如果你想手动选择P1和D1，只要市场条件不发生变化，这就可以了，就像CSSA一样。如果是自动选择，那么
有一个问题，如何对子周期进行分类和过滤。对于CSSA来说，你是用显示特征向量的工具手动进行的，而遗传优化器则是选择最有利可图的子周期组。
那么你现在的想法是什么？这就是自适应FATL、SATL、FTLM、STLM、PCCI和RBCI的方法吗？
冯志强我也会看一下你发布的啁啾信号。
无论如何，我们的想法是自动挑选P1和D1（你已经可以用我发布的MESA_cutoff_frequency指标来做），并使用ACTF方法来进行有效的趋势交易。
在这一点上，我相信Clahn可以提供帮助（请耐心等待，我将尽快发布指标
），因为他比我更了解ACTF。
不过，CSSA（以及Neuroshell）的交易理念与ACTF的交易理念非常不同。我希望以后能更深入地了解它。
最后，我用MESA和去趋势做了一些测试。
就像去噪一样，这主要取决于你对 "趋势 "的定义。
我听从了Codebreaker的建议，使用了一个非因果滤波器。由于我手头没有SSA，所以我使用了与上一篇文章中相同的技巧。我用我的老式FFT对信号进行了频域过滤（见第二张和第三张照片，黄线是对滤波器进行不同设置后的 "趋势线"，所有高于阈值的频率都被切断）。
然后我从信号中减去了过滤后的信号（从而得到了一个非因果的高通滤波器）。
事实证明，在所观察到的波段中，mesa频谱几乎不受去趋势的影响。
綜援幻象
100%的赢家是可以的
我喜欢noxa公司的做法。据我所知，他们有一个奇异频谱分析+神经网络来填补从SSA的最后一个不变的条形图到当前条形图的缺失数据，这样就不会重绘了。
我认为这是一个合理的方法，我想在这些天里偷看一下
。
也就是说，我可以看到CSSA-cycles很接近真实的信号，但我也可以用FFT+频域过滤+IFFT（见图片）得到它，如果我知道我有两个主导周期加上噪声的话（FFT还有其他问题，看看Meyer的EPFFT，但我只想指出，它总是很容易做对的事情...在你知道后）。
我也会看一下你发布的啁啾信号。
总之，我的想法是自动选择P1和D1（你已经可以用我发布的MESA_cutoff_frequency指标来做），并使用ACTF方法来进行有效的趋势交易。
在这方面，我相信Clahn可以提供帮助（请耐心等待，我将尽快发布指标
），因为他比我更了解ACTF。
不过，CSSA（以及Neuroshell）的交易理念与ACTF非常不同。我希望以后能更深入地了解它。你好。
关于CSSA NOXA的表现。TRAD2WIN上讨论的结果总是超出样本范围。但是，即使它在GOLD5上达到100%的样本外，也只是简单的幻觉。请看这个在噪音水平改变后的表现。
T2W日间交易和外汇论坛
175号帖子。
它崩溃了！！！。443笔疯狂的交易。很简单，因为 "曲线拟合器 "失去了拟合。
关于你的自动化方法。这很有趣，因为简单地在光谱中选择顶部和底部是不够的，而且要使组合的主导周期变得非常困难。
解决办法可能是有一种过滤器库或一直在运行的优化器，它将选择这些子周期，或者可能重新培训NN指标。我只是想知道EA在资金方面的结果会是什么。
这里有一些去趋势的方法，如果没有EA的测试，很难说哪一种是最好的。
a) Svd (ssa) 这可能是分离度最好的方法，但它是参数化的，过程很长。
有书可读（《时间序列结构分析：SSA和相关技术》）。
b) 霍德里克-普雷斯科特滤波器参数化（MATLAB中心 - 文件详情 - 霍德里克-普雷斯科特滤波器）
(MATLAB中心 - 文件详情 - 快速霍德里克-普雷斯科特滤波器)
c) 小波
d) 对数之差
e) 差值%（变化率）
f) MF-DFA (Detrended fluctuation analysis - Wikipedia, the free encyclop edia)
Krzysztof
你好。
我试图用DFM创建一些周期指标，但有时周期是完全错误的，我只改变了P1、D1、P2和D2几个参数。
例如，如果我使用P1=90，D1=73，P2=100和D2=138（欧元兑美元4H的峰值为95），我得到的结果与我使用P1=87，D1=73，P2=102和D2=138非常不同。
我只是稍微改变了一下P1和P2，但结果却完全不同。
关于CSSA，它到底是什么？是否有一些MQ4的指标或工具？
我已经下载了SSA.mq4和SSA_normalize.mq4，但它不起作用。