基于数字滤波器的交易策略 - 页 73 1...666768697071727374757677787980...138 新评论 SIMBA 2009.10.04 07:58 #721 频带 MadCow: 辛巴。由于最终（比如说H1）信号中的任何周期性成分一定存在于原始的M1信号中，但有更好的信噪比，在我看来，应该用M1信号来提取周期性成分。当然，这样做的问题是，那些处于例如20小时周期的成分将很难从M1数据中提取出来，因为M1周期需要60倍于M1的样本数。另一方面，可能有许多成分在M1系列中处于高频率，并多次进入H1系列，导致比实际存在的更多的峰值。 调查这个问题的唯一简单方法是看M1信号和H1信号在同一（绝对）时期的频谱，例如200小时左右。目前可用的R_MESA工具无法做到这一点，因为M1所需的长度超过了编码算法的能力。 MadCow... Madcow, 是的，应该使用M1信号并与H1,M5,15,M30...在相同的绝对周期内进行比较...这正是我所做的（从M5开始）并在图片上显示...我在H1,M30（1080个M30条）,M15,M5中扫描了540个H1条。...对于相同范围的绝对H1频率1/90到1/180...所以，我寻找周期为90到180的H1周期（180到360的M30周期，等等）...我发现所有时间段都有相同的两个周期。 如果我重新进行扫描，寻找8到80个H1周期的周期，在240个H1柱的绝对跨度上，我会发现一个非常不同的画面，每个时间段给我的是不同数量的周期、周期、振幅和相位...这是一个不可交易的混乱，你可以在图片中看到。所以，使用正确的频段，给你提供清晰的周期是处理周期的关键之一......要做到这一点，你需要一个扫描仪，可以扫描至少7k-9k m1条，给你提供高达2k-3k m1条的周期。 分形周期......基本上：在分形重复之前的迭代次数或时间流逝（注意：它可以在相同或不同的时间范围内重复）....，图片中的垂直线标志着分形的后期迭代，分形周期是22或23条（这是分形 ）。BTW，在周五收盘时我们完成了一个分形迭代...我对今天的开盘方向移动非常感兴趣，接下来的22条。 http://www.elliottfractals.com/triggers/ 拉默特非随机饱和宏观经济学。2005年7月 非随机饱和宏观经济学--一门新科学 尊敬的先生 S 附加的文件： campc24.gif 66 kb SIMBA 2009.10.04 16:36 #722 MadCow: 辛巴。我读过拉默特的东西，到目前为止，我无法理解它的头或尾。似乎很像占星术，但显然有很多人相信他，所以我必须深入挖掘。 他似乎使用了MT4 "fractal.mq4 "中的分形定义，基本上是极值。这与分形周期有什么关系？ 但让我开始证明自己的作用。 1.在寻找周期性成分时，不要使用较高的TF价格系列。它们会比M1更嘈杂。 你似乎已经在这样做了......论坛的其他人呢？ 2.在M1数据上使用抗混叠滤波器，并对其输出进行子采样，以减少搜索长周期的周期性成分时的计算复杂性。将抗混叠滤波器与你搜索的频率相匹配。 3.3. 在应用FFT或Geortzel时，不要将价格序列 "端点压平"。 前两项我已经在上面讨论过了。 考虑一下第三项。我们可以证明，周期图是静止的白高斯噪声中正弦波的最大似然检测器。我知道FX噪声不是静止的、白色的，甚至不是高斯的，但仍有一个论点，即周期图是一个好东西，可以使用。周期图本质上是信号的傅里叶变换的平方，其缺点是它的方差不会随着处理的序列长度增加而减少。当它被用来估计频谱密度时，数据被窗口化以减少这种 "端点 "效应。但我们感兴趣的是检测成分，而不是估计频谱。如果我们要使用一组带通滤波器来寻找信号，我们就不会首先将价格序列的端点拉平。这显然会适得其反，因为它将降低最近样本的权重。所以在应用FFT或Geortzel之前，不要对价格序列进行端点平移。 4.4.当对分辨率进行调整时，FFT或Geortzel是相等的。当搜索一小部分频率时，Geortzel的效率更高。根据被搜索的频段和所需的分辨率决定的计算效率，可以交替使用这些方法。 5.5.MESA可以很好地估计频谱，在某些情况下（特别是对于时间变化的正弦波）可能比FFT更好。然而，估计频谱和检测正弦波是不同的任务，如果正弦波持续的时间是FFT的时间，MESA在最大似然意义上并不比FFT好，而且很可能不如FFT好。因此，使用FFT并将其分辨率与正弦波的预期持续时间相匹配。忘掉MESA吧，尽管RC的软件很好。 这些只是我的观点，但如果模型被简化，它们可以得到数学上的支持。我也知道不是每个人都会同意，RC和Ehlers会特别不同意，但我只是想按要求提供帮助。 致敬...MadCow... 我不知道论坛的其他人，他们中的一些人可能正在做一些有趣的事情，其他人可能会等待被灌输。 谢谢 S MadCow 2009.10.05 13:06 #723 辛巴。 我读过拉默特的东西，到目前为止，我还搞不清楚头绪。似乎很像占星术，但显然有很多人相信他，所以我必须深入挖掘。他似乎使用了MT4 "fractal.mq4 "中的分形 定义，基本上是极值。这与分形周期有什么关系？ 注意 ...MadCow... MadCow 2009.10.07 21:49 #724 长度可变的Goertzel 我要为突然编辑我之前的帖子而道歉。(你可以在辛巴的回复中看到它的全部内容）。我的理由是，我发现端点平坦化并不是我所想的那样。它只是将两个端点设置为0，并在两个端点之间的每个样本上增加一个小量来进行补偿。它本质上增加了一个非常长的周期分量，我们可以忽略不计。对于足够高的频率，它不会使电流输出失真。另外，我把Goertzel拼错了。 而且我不再觉得FFT或Goertzel是寻找周期性分量的最好方法。 在研究端点平坦化和Goertzel算法时，我发现当我们的目标是用估计的频谱来预测接下来的几个样本时，可能有一个更好的方法来寻找频谱内容。我们可能想使用可变长度的Goertzel滤波器，而不是所有Goertzel实现中的固定长度滤波器。附图显示了以Goertzel_v1.mq4实现的固定长度Goertzel和可变长度Goertzel之间的区别。相当大的差别。 我有一个习惯，就是在分析问题的时候给自己写笔记。随着年龄的增长，我发现这有助于解决困扰我的短期记忆问题（因此，MadCow...）。 所附文件是我对可变长度Goertzel的笔记，以及我为什么喜欢它。我希望得到任何反馈。Vari_length_goertzel_filters.doc 谢谢 ...MadCow... 附加的文件： variable_length_g_euh1.jpg 182 kb variable_length_goertzel_filters.doc 59 kb SIMBA 2009.10.08 10:56 #725 反馈意见 MadCow: 我想为突然编辑我以前的帖子而道歉。(你可以在Simba的回复中看到它的全部内容）。我的理由是，我发现端点平坦化并不是我所想的那样。它只是将两个端点设置为0，并在两个端点之间的每个样本上增加一个小量来进行补偿。它本质上增加了一个非常长的周期分量，我们可以忽略不计。对于足够高的频率，它不会使电流输出失真。另外，我把Goertzel拼错了。 而且我不再觉得FFT或Goertzel是寻找周期性成分的最佳方法。 在研究端点平坦化和Goertzel算法时，我发现当我们的目标是用估计的频谱来预测接下来的几个样本时，可能有一个更好的方法来寻找频谱内容。我们可能想使用可变长度的Goertzel滤波器，而不是所有Goertzel实现中的固定长度滤波器。附图显示了以Goertzel_v1.mq4实现的固定长度Goertzel和可变长度Goertzel之间的区别。相当大的差别。 我有一个习惯，就是在分析问题的时候给自己写笔记。随着年龄的增长，我发现这有助于解决困扰我的短期记忆问题（因此，MadCow...）。 所附文件是我对可变长度Goertzel的笔记，以及我为什么喜欢它。我希望得到任何反馈。variable_length_goertzel_filters.doc 谢谢 ...MadCow... MadCow。 在我看来，从你的.doc中可以看出 1-你所有想法的基础是，Goertzel需要3*最大周期的采样率，所以，如果你想扫描200个周期的周期，你至少需要600个样本...对。 2-因此，低周期的周期（高频率）可能并不代表目前真正发生的情况......例如，在过去600个柱子的跨度中发现的13个柱子的周期可能现在不存在，是的，你完全正确。 3-从概念上讲，可能有一个更简单的解决方案，那就是分别扫描几个频段......因此，如果你想确认你发现的13个周期，你必须重新扫描过去的39个柱子，或者，甚至更好，在过去60个柱子上扫描频率为1/10至1/5的周期。 结论......你需要做不同的扫描。JM Hurst在他1600页的课程中暗示了这一点，Brian Millard也详细解释了....，或者，你可以建立一个多频率、多范围的扫描器，以相关的 "最大周期与扫描长度 "的 "块 "进行扫描...这将是真正的原创和创新。 谢谢 S MadCow 2009.10.08 19:48 #726 SIMBA: MadCow,正如我从你的文件中看到的那样 1-你所有想法的基础是，Goertzel需要3*最大周期的采样率，因此，如果你想扫描高达200个周期的周期，你至少需要600个样本...对。 2-因此，低周期的周期（高频率）可能并不代表目前真正发生的情况......例如，在过去600个柱子的跨度中发现的13个柱子的周期可能现在不存在，是的，你完全正确。 3-从概念上讲，可能有一个更简单的解决方案，那就是分别扫描几个频段......因此，如果你想确认你发现的13个周期，你必须重新扫描过去的39个柱子，或者，甚至更好，在过去60个柱子上扫描频率为1/10至1/5的周期。 结论......你需要做不同的扫描。JM Hurst在他1600页的课程中暗示了这一点，Brian Millard也详细解释了....，或者，你可以建立一个多频率、多范围的扫描器，以相关的 "最大周期与扫描长度 "的 "块 "进行扫描...这将是真正的原创和创新。 注意事项 S 显然，你在这个问题上领先于我。 很高兴能得到确认，我还能有逻辑地思考。 我看了看不同扫描的使用情况，决定试图在长块中寻找短周期可能会错过它们，所以我可能永远不会回去确认它们是否存在。另外，查看许多块也需要大量的额外计算。所以我看了看代码，决定我可以修改Goertzel_v1的代码，直接做多频、多跨度扫描。这段代码实际上比原来的_v1更简单，需要的计算周期也更少。 创新，还是只是运气？ 在我之前的文章中使用了修改后的Goertzel_v1（现在是_v2）。 附上两个修改，_v2做的是没有端点扁平化的工作，虽然可以通过删除代码中的一些注释来添加。_v3完成了整个工作，包括每个区块/周期的端点压平。你可以使用numcycles变量来改变寻找的最小周期数。这将改变过滤器的分辨率，更多的周期可以提供更好的分辨率，但需要更多的样本，因此允许过去的信号与当前的信号相干扰。你也可以通过设置useclose为false来使用中位价而不是收盘价。在我看来，这并没有什么区别。 我的编码技能相当生疏，所以端点扁平化可能有编码问题，但我认为没有。如果没有编码问题，那么EPF对多频率扫描就没有帮助。 接下来我将采取的几个步骤是决定如何选择用于预测的组件，以及如何估计预测的寿命。我倾向于使用测量每个滤波器持有峰值的信噪比来选择峰值，而不仅仅是振幅，但我还没有关于预测寿命的线索，也许实验会有帮助。有什么建议吗？ 谢谢 ...MadCow... goertzel_v3.mq4[/ATTACH] 附加的文件： goertzel_v2.mq4 8 kb goertzel_v3.mq4 8 kb SIMBA 2009.10.09 09:37 #727 建议 MadCow: 显然，你在这一点上领先于我。 很高兴能得到确认，我还能有逻辑地思考。我研究了不同扫描方式的使用，并决定试图在长块中寻找短周期可能会错过它们，所以我可能永远不会回头去确认它们是否存在。另外，查看许多块也需要大量的额外计算。所以我看了看代码，决定我可以修改Goertzel_v1的代码，直接做多频、多跨度扫描。这段代码实际上比原来的_v1更简单，需要的计算周期也更少。 创新，还是只是运气？ 在我之前的文章中使用了修改后的Goertzel_v1（现在是_v2）。 附上两个修改，_v2做的是没有端点扁平化的工作，虽然可以通过删除代码中的一些注释来添加。_v3完成了整个工作，包括每个区块/周期的端点压平。你可以使用numcycles变量来改变寻找的最小周期数。这将改变过滤器的分辨率，更多的周期可以提供更好的分辨率，但需要更多的样本，因此允许过去的信号与当前的信号相干扰。你也可以通过设置useclose为false来使用中位价而不是收盘价。在我看来，这并没有什么区别。 我的编码技能相当生疏，所以端点扁平化可能有编码问题，但我认为没有。如果没有编码问题，那么EPF对多频率扫描就没有帮助。 接下来我将采取的几个步骤是决定如何选择用于预测的组件，以及如何估计预测的寿命。我倾向于使用测量每个滤波器持有峰值的信噪比来选择峰值，而不仅仅是振幅，但我还没有关于预测寿命的线索，也许实验会有帮助。有什么建议吗？ 谢谢 ...MadCow... goertzel_v3.mq4[/ATTACH] MadCow, 1-如何决定采取哪种成分进行预测：使用你的3个v3，将每个v3设置为（MaxPer-MinPeriod）：50-10，100-50，200-100。 2-然后在每个V3中只选择一个周期，即振幅最大的那个。 3-然后用3个周期中的每个周期的周期性、振幅和相位，把它们加到一个组合中。 4-预测的长度......除了计算李亚普诺夫指数 ？ 经验法则，IMO，是使用最短周期的三分之一到一半的条。 现在，你可能想相信我或不相信我，而且，真诚地说，你没有任何理由，因为我不会解释为什么，除了告诉你我已经去过那里，做过那里...... 5-SNR:忘了它吧，它不起作用，你可以尝试很多方法，但它们对选择好的周期不起作用。 6-使用所有的周期吗......;)......试试吧，你就会开始相信我了。 7-使用3个周期，但只是从10-200的最高振幅的周期？它可以工作，通常不工作，你最终会失去所有的短周期周期。 8-你想使用许多周期？这行不通，但如果你使用平方振幅，它可以工作，在任何情况下，不要使用超过8个周期。 现在......我可以给你最好的建议，到目前为止，交易（而不是预测）这些周期的最好方法是按照我在第1和第2条中写的那样做，然后...... 我使用的是度数而不是弧度，所以当3个周期在180度以上对齐时，你可以期待一个上升运动，当它们在0到179度之间对齐时，你可以期待一个下降运动...在实践中，我使用的规则是高于180和低于270（多头），高于0和低于90（空头）...然后，一旦你有了排列，等待价格确认，特别是趋势线的突破，在进入交易之前，使用与你正在交易的时间框架的ATR相关的目标，并使用低于前低/高于前高的止损...如果TP大于SL，则进行交易，如果不是，则通过....Oh，还有一个小细节，总是在较大的时间框架的方向上交易 尊敬的先生 S SIMBA 2009.10.09 13:42 #728 关于赫斯特的链接 有趣的链接... http://wintrend.com/Reports/TCPToday.pdf 顺便说一下......10月16日是sp500的转折日期，然后是11月2日，然后，DA TOP......在11月13日和12月9日之间（对不起，准确的数据只是为了慈善机构 ）。是的，是的，报告中的人说的不一样，但不是他就是我错了，猜猜是谁？......哈哈哈哈。当10月16日来临时，看看它并决定。 S MadCow 2009.10.09 15:03 #729 SIMBA: MadCow,1-如何决定采取哪些成分进行预测：使用你的3个v3，将每个v3设置为（MaxPer-MinPeriod）：50-10，100-50，200-100。 2-然后在每个V3中只选择一个周期，即振幅最大的那个。 3-然后用3个周期中的每个周期的周期性、振幅和相位，把它们加到一个组合中。 4-预测的长度......除了计算李亚普诺夫指数 ？ 经验法则，IMO，是使用最短周期的三分之一到一半的条。 现在，你可能想相信我或不相信我，而且，真诚地说，你没有任何理由，因为我不会解释为什么，除了告诉你我已经去过那里，做过那里...... 5-SNR:忘了它吧，它不起作用，你可以尝试很多方法，但它们对选择好的周期不起作用。 6-使用所有的周期吗......;)......试试吧，你就会开始相信我了。 7-使用3个周期，但只是从10-200的最高振幅的周期？它可以工作，通常不工作，你最终会失去所有的短周期周期。 8-你想使用许多周期？这行不通，但如果你使用平方振幅，它可以工作，在任何情况下，不要使用超过8个周期。 现在......我可以给你最好的建议，到目前为止，交易（而不是预测）这些周期的最好方法是按照我在第1和第2条中写的那样做，然后...... 我使用的是度数而不是弧度，所以当3个周期在180度以上对齐时，你可以期待一个上升运动，当它们在0到179度之间对齐时，你可以期待一个下降运动...在实践中，我使用的规则是高于180和低于270（多头），高于0和低于90（空头）...然后，一旦你有了排列，等待价格确认，特别是趋势线的突破，在进入交易之前，使用与你正在交易的时间框架的ATR相关的目标，并使用低于前低/高于前高的止损...如果TP大于SL，则进行交易，如果不是，则通过....Oh，还有一个小细节，总是在较大的时间框架的方向上交易 谢谢 S 辛巴... 谢谢你的慷慨解囊。我想你已经为我节省了许多天毫无结果的搜索。我将尽可能地利用这些信息。 有几件事情我应该向论坛解释一下，以防有人希望使用_v2或_v3。 首先，相位计算似乎与MT4的MathArctan函数 定义相矛盾。我还没有测试过相位计算，所以要小心使用它。我只是在_v1中保持了它的原样。 第二，尽管你可以像 Simba 建议的那样从不同的块中选择成分，但在计算时没有必要将频谱分成几个块。事实上，如果你这样做，你可能会错过一个区块边缘的重要成分。整个周期性可以一次性计算出来，因为每个周期的块长都是独立计算出来的。但是，正如辛巴所说，一图胜千言。这是一次计算的频谱，与在有限的周期内分别计算的部分进行比较。 注意...MadCow... 附加的文件： spectral_hunks.jpg 164 kb SIMBA 2009.10.09 15:58 #730 欢迎 MadCow: 辛巴...谢谢你的慷慨解囊。我想你已经为我节省了许多无果的搜索时间。我将尽可能地利用好这些信息。 有几件事我应该向论坛解释，以防有人想使用_v2或_v3。 首先，相位计算似乎与MT4的MathArctan函数定义相矛盾。我还没有测试过相位计算，所以要小心使用它。我只是在_v1中保持了它的原样。 第二，尽管你可以像 Simba 建议的那样从不同的块中选择成分，但在计算时没有必要将频谱分成几个块。事实上，如果你这样做，你可能会错过一个区块边缘的重要成分。整个周期性可以一次性计算出来，因为每个周期的块长都是独立计算出来的。但是，正如辛巴所说，一图胜千言。这是一次计算出来的频谱，与在有限的周期内分别计算出来的部分进行比较。 致敬...疯牛... 欢迎。 我认为，如果你不把频谱分成几块，你就死定了。但是，好吧，不说了，让我们在几个月后看看你的想法。 我放假3个星期，会尽量保持每周一次的联系。 谢谢 S 1...666768697071727374757677787980...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
频带
辛巴。
由于最终（比如说H1）信号中的任何周期性成分一定存在于原始的M1信号中，但有更好的信噪比，在我看来，应该用M1信号来提取周期性成分。当然，这样做的问题是，那些处于例如20小时周期的成分将很难从M1数据中提取出来，因为M1周期需要60倍于M1的样本数。另一方面，可能有许多成分在M1系列中处于高频率，并多次进入H1系列，导致比实际存在的更多的峰值。
调查这个问题的唯一简单方法是看M1信号和H1信号在同一（绝对）时期的频谱，例如200小时左右。目前可用的R_MESA工具无法做到这一点，因为M1所需的长度超过了编码算法的能力。
MadCow...Madcow,
是的，应该使用M1信号并与H1,M5,15,M30...在相同的绝对周期内进行比较...这正是我所做的（从M5开始）并在图片上显示
...我在H1,M30（1080个M30条）,M15,M5中扫描了540个H1条。...对于相同范围的绝对H1频率1/90到1/180...所以，我寻找周期为90到180的H1周期（180到360的M30周期，等等）...我发现所有时间段都有相同的两个周期。
如果我重新进行扫描，寻找8到80个H1周期的周期，在240个H1柱的绝对跨度上，我会发现一个非常不同的画面，每个时间段给我的是不同数量的周期、周期、振幅和相位...这是一个不可交易的混乱，你可以在图片中看到。所以，使用正确的频段，给你提供清晰的周期是处理周期的关键之一......要做到这一点，你需要一个扫描仪，可以扫描至少7k-9k m1条，给你提供高达2k-3k m1条的周期。
分形周期......基本上：在分形重复之前的迭代次数或时间流逝（注意：它可以在相同或不同的时间范围内重复）....，图片中的垂直线标志着分形的后期迭代，分形周期是22或23条（这是分形
）。BTW，在周五收盘时我们完成了一个分形迭代...我对今天的开盘方向移动非常感兴趣，接下来的22条。
http://www.elliottfractals.com/triggers/
拉默特非随机饱和宏观经济学。2005年7月 非随机饱和宏观经济学--一门新科学
尊敬的先生
S
辛巴。
我读过拉默特的东西，到目前为止，我无法理解它的头或尾。似乎很像占星术，但显然有很多人相信他，所以我必须深入挖掘。 他似乎使用了MT4 "fractal.mq4 "中的分形定义，基本上是极值。这与分形周期有什么关系？
但让我开始证明自己的作用。
1.在寻找周期性成分时，不要使用较高的TF价格系列。它们会比M1更嘈杂。 你似乎已经在这样做了......论坛的其他人呢？
2.在M1数据上使用抗混叠滤波器，并对其输出进行子采样，以减少搜索长周期的周期性成分时的计算复杂性。将抗混叠滤波器与你搜索的频率相匹配。
3.3. 在应用FFT或Geortzel时，不要将价格序列 "端点压平"。
前两项我已经在上面讨论过了。
考虑一下第三项。我们可以证明，周期图是静止的白高斯噪声中正弦波的最大似然检测器。我知道FX噪声不是静止的、白色的，甚至不是高斯的，但仍有一个论点，即周期图是一个好东西，可以使用。周期图本质上是信号的傅里叶变换的平方，其缺点是它的方差不会随着处理的序列长度增加而减少。当它被用来估计频谱密度时，数据被窗口化以减少这种 "端点 "效应。但我们感兴趣的是检测成分，而不是估计频谱。如果我们要使用一组带通滤波器来寻找信号，我们就不会首先将价格序列的端点拉平。这显然会适得其反，因为它将降低最近样本的权重。所以在应用FFT或Geortzel之前，不要对价格序列进行端点平移。
4.4.当对分辨率进行调整时，FFT或Geortzel是相等的。当搜索一小部分频率时，Geortzel的效率更高。根据被搜索的频段和所需的分辨率决定的计算效率，可以交替使用这些方法。
5.5.MESA可以很好地估计频谱，在某些情况下（特别是对于时间变化的正弦波）可能比FFT更好。然而，估计频谱和检测正弦波是不同的任务，如果正弦波持续的时间是FFT的时间，MESA在最大似然意义上并不比FFT好，而且很可能不如FFT好。因此，使用FFT并将其分辨率与正弦波的预期持续时间相匹配。忘掉MESA吧，尽管RC的软件很好。
这些只是我的观点，但如果模型被简化，它们可以得到数学上的支持。我也知道不是每个人都会同意，RC和Ehlers会特别不同意，但我只是想按要求提供帮助。
致敬...MadCow...我不知道论坛的其他人，他们中的一些人可能正在做一些有趣的事情，其他人可能会等待被灌输。
谢谢
S
辛巴。
我读过拉默特的东西，到目前为止，我还搞不清楚头绪。似乎很像占星术，但显然有很多人相信他，所以我必须深入挖掘。他似乎使用了MT4 "fractal.mq4 "中的分形 定义，基本上是极值。这与分形周期有什么关系？
注意 ...MadCow...
长度可变的Goertzel
我要为突然编辑我之前的帖子而道歉。(你可以在辛巴的回复中看到它的全部内容）。我的理由是，我发现端点平坦化并不是我所想的那样。它只是将两个端点设置为0，并在两个端点之间的每个样本上增加一个小量来进行补偿。它本质上增加了一个非常长的周期分量，我们可以忽略不计。对于足够高的频率，它不会使电流输出失真。另外，我把Goertzel拼错了。
而且我不再觉得FFT或Goertzel是寻找周期性分量的最好方法。
在研究端点平坦化和Goertzel算法时，我发现当我们的目标是用估计的频谱来预测接下来的几个样本时，可能有一个更好的方法来寻找频谱内容。我们可能想使用可变长度的Goertzel滤波器，而不是所有Goertzel实现中的固定长度滤波器。附图显示了以Goertzel_v1.mq4实现的固定长度Goertzel和可变长度Goertzel之间的区别。相当大的差别。
我有一个习惯，就是在分析问题的时候给自己写笔记。随着年龄的增长，我发现这有助于解决困扰我的短期记忆问题（因此，MadCow...）。
所附文件是我对可变长度Goertzel的笔记，以及我为什么喜欢它。我希望得到任何反馈。Vari_length_goertzel_filters.doc
谢谢 ...MadCow...
反馈意见
我想为突然编辑我以前的帖子而道歉。(你可以在Simba的回复中看到它的全部内容）。我的理由是，我发现端点平坦化并不是我所想的那样。它只是将两个端点设置为0，并在两个端点之间的每个样本上增加一个小量来进行补偿。它本质上增加了一个非常长的周期分量，我们可以忽略不计。对于足够高的频率，它不会使电流输出失真。另外，我把Goertzel拼错了。
而且我不再觉得FFT或Goertzel是寻找周期性成分的最佳方法。
在研究端点平坦化和Goertzel算法时，我发现当我们的目标是用估计的频谱来预测接下来的几个样本时，可能有一个更好的方法来寻找频谱内容。我们可能想使用可变长度的Goertzel滤波器，而不是所有Goertzel实现中的固定长度滤波器。附图显示了以Goertzel_v1.mq4实现的固定长度Goertzel和可变长度Goertzel之间的区别。相当大的差别。
我有一个习惯，就是在分析问题的时候给自己写笔记。随着年龄的增长，我发现这有助于解决困扰我的短期记忆问题（因此，MadCow...）。
所附文件是我对可变长度Goertzel的笔记，以及我为什么喜欢它。我希望得到任何反馈。variable_length_goertzel_filters.doc
谢谢 ...MadCow...MadCow。
在我看来，从你的.doc中可以看出
1-你所有想法的基础是，Goertzel需要3*最大周期的采样率，所以，如果你想扫描200个周期的周期，你至少需要600个样本...对。
2-因此，低周期的周期（高频率）可能并不代表目前真正发生的情况......例如，在过去600个柱子的跨度中发现的13个柱子的周期可能现在不存在，是的，你完全正确。
3-从概念上讲，可能有一个更简单的解决方案，那就是分别扫描几个频段......因此，如果你想确认你发现的13个周期，你必须重新扫描过去的39个柱子，或者，甚至更好，在过去60个柱子上扫描频率为1/10至1/5的周期。
结论......你需要做不同的扫描。JM Hurst在他1600页的课程中暗示了这一点，Brian Millard也详细解释了....，或者，你可以建立一个多频率、多范围的扫描器，以相关的 "最大周期与扫描长度 "的 "块 "进行扫描...这将是真正的原创和创新。
谢谢
S
MadCow,
正如我从你的文件中看到的那样
1-你所有想法的基础是，Goertzel需要3*最大周期的采样率，因此，如果你想扫描高达200个周期的周期，你至少需要600个样本...对。
2-因此，低周期的周期（高频率）可能并不代表目前真正发生的情况......例如，在过去600个柱子的跨度中发现的13个柱子的周期可能现在不存在，是的，你完全正确。
3-从概念上讲，可能有一个更简单的解决方案，那就是分别扫描几个频段......因此，如果你想确认你发现的13个周期，你必须重新扫描过去的39个柱子，或者，甚至更好，在过去60个柱子上扫描频率为1/10至1/5的周期。
结论......你需要做不同的扫描。JM Hurst在他1600页的课程中暗示了这一点，Brian Millard也详细解释了....，或者，你可以建立一个多频率、多范围的扫描器，以相关的 "最大周期与扫描长度 "的 "块 "进行扫描...这将是真正的原创和创新。
注意事项
S显然，你在这个问题上领先于我。 很高兴能得到确认，我还能有逻辑地思考。
我看了看不同扫描的使用情况，决定试图在长块中寻找短周期可能会错过它们，所以我可能永远不会回去确认它们是否存在。另外，查看许多块也需要大量的额外计算。所以我看了看代码，决定我可以修改Goertzel_v1的代码，直接做多频、多跨度扫描。这段代码实际上比原来的_v1更简单，需要的计算周期也更少。 创新，还是只是运气？ 在我之前的文章中使用了修改后的Goertzel_v1（现在是_v2）。
附上两个修改，_v2做的是没有端点扁平化的工作，虽然可以通过删除代码中的一些注释来添加。_v3完成了整个工作，包括每个区块/周期的端点压平。你可以使用numcycles变量来改变寻找的最小周期数。这将改变过滤器的分辨率，更多的周期可以提供更好的分辨率，但需要更多的样本，因此允许过去的信号与当前的信号相干扰。你也可以通过设置useclose为false来使用中位价而不是收盘价。在我看来，这并没有什么区别。
我的编码技能相当生疏，所以端点扁平化可能有编码问题，但我认为没有。如果没有编码问题，那么EPF对多频率扫描就没有帮助。
接下来我将采取的几个步骤是决定如何选择用于预测的组件，以及如何估计预测的寿命。我倾向于使用测量每个滤波器持有峰值的信噪比来选择峰值，而不仅仅是振幅，但我还没有关于预测寿命的线索，也许实验会有帮助。有什么建议吗？
谢谢 ...MadCow...
goertzel_v3.mq4[/ATTACH]
建议
显然，你在这一点上领先于我。 很高兴能得到确认，我还能有逻辑地思考。
我研究了不同扫描方式的使用，并决定试图在长块中寻找短周期可能会错过它们，所以我可能永远不会回头去确认它们是否存在。另外，查看许多块也需要大量的额外计算。所以我看了看代码，决定我可以修改Goertzel_v1的代码，直接做多频、多跨度扫描。这段代码实际上比原来的_v1更简单，需要的计算周期也更少。 创新，还是只是运气？ 在我之前的文章中使用了修改后的Goertzel_v1（现在是_v2）。
附上两个修改，_v2做的是没有端点扁平化的工作，虽然可以通过删除代码中的一些注释来添加。_v3完成了整个工作，包括每个区块/周期的端点压平。你可以使用numcycles变量来改变寻找的最小周期数。这将改变过滤器的分辨率，更多的周期可以提供更好的分辨率，但需要更多的样本，因此允许过去的信号与当前的信号相干扰。你也可以通过设置useclose为false来使用中位价而不是收盘价。在我看来，这并没有什么区别。
我的编码技能相当生疏，所以端点扁平化可能有编码问题，但我认为没有。如果没有编码问题，那么EPF对多频率扫描就没有帮助。
接下来我将采取的几个步骤是决定如何选择用于预测的组件，以及如何估计预测的寿命。我倾向于使用测量每个滤波器持有峰值的信噪比来选择峰值，而不仅仅是振幅，但我还没有关于预测寿命的线索，也许实验会有帮助。有什么建议吗？
谢谢 ...MadCow...
goertzel_v3.mq4[/ATTACH]MadCow,
1-如何决定采取哪种成分进行预测：使用你的3个v3，将每个v3设置为（MaxPer-MinPeriod）：50-10，100-50，200-100。
2-然后在每个V3中只选择一个周期，即振幅最大的那个。
3-然后用3个周期中的每个周期的周期性、振幅和相位，把它们加到一个组合中。
4-预测的长度......除了计算李亚普诺夫指数
？ 经验法则，IMO，是使用最短周期的三分之一到一半的条。
现在，你可能想相信我或不相信我，而且，真诚地说，你没有任何理由，因为我不会解释为什么，除了告诉你我已经去过那里，做过那里......
5-SNR:忘了它吧，它不起作用，你可以尝试很多方法，但它们对选择好的周期不起作用。
6-使用所有的周期吗......;)......试试吧，你就会开始相信我了。
7-使用3个周期，但只是从10-200的最高振幅的周期？它可以工作，通常不工作，你最终会失去所有的短周期周期。
8-你想使用许多周期？这行不通，但如果你使用平方振幅，它可以工作，在任何情况下，不要使用超过8个周期。
现在......我可以给你最好的建议，到目前为止，交易（而不是预测）这些周期的最好方法是按照我在第1和第2条中写的那样做，然后......
我使用的是度数而不是弧度，所以当3个周期在180度以上对齐时，你可以期待一个上升运动，当它们在0到179度之间对齐时，你可以期待一个下降运动...在实践中，我使用的规则是高于180和低于270（多头），高于0和低于90（空头）...然后，一旦你有了排列，等待价格确认，特别是趋势线的突破，在进入交易之前，使用与你正在交易的时间框架的ATR相关的目标，并使用低于前低/高于前高的止损...如果TP大于SL，则进行交易，如果不是，则通过....Oh，还有一个小细节，总是在较大的时间框架的方向上交易
尊敬的先生
S
关于赫斯特的链接
有趣的链接... http://wintrend.com/Reports/TCPToday.pdf
顺便说一下......10月16日是sp500的转折日期，然后是11月2日，然后，DA TOP......在11月13日和12月9日之间（对不起，准确的数据只是为了慈善机构
）。是的，是的，报告中的人说的不一样，但不是他就是我错了，猜猜是谁？......哈哈哈哈。当10月16日来临时，看看它并决定。
S
MadCow,
1-如何决定采取哪些成分进行预测：使用你的3个v3，将每个v3设置为（MaxPer-MinPeriod）：50-10，100-50，200-100。
2-然后在每个V3中只选择一个周期，即振幅最大的那个。
3-然后用3个周期中的每个周期的周期性、振幅和相位，把它们加到一个组合中。
4-预测的长度......除了计算李亚普诺夫指数
？ 经验法则，IMO，是使用最短周期的三分之一到一半的条。
现在，你可能想相信我或不相信我，而且，真诚地说，你没有任何理由，因为我不会解释为什么，除了告诉你我已经去过那里，做过那里......
5-SNR:忘了它吧，它不起作用，你可以尝试很多方法，但它们对选择好的周期不起作用。
6-使用所有的周期吗......;)......试试吧，你就会开始相信我了。
7-使用3个周期，但只是从10-200的最高振幅的周期？它可以工作，通常不工作，你最终会失去所有的短周期周期。
8-你想使用许多周期？这行不通，但如果你使用平方振幅，它可以工作，在任何情况下，不要使用超过8个周期。
现在......我可以给你最好的建议，到目前为止，交易（而不是预测）这些周期的最好方法是按照我在第1和第2条中写的那样做，然后......
我使用的是度数而不是弧度，所以当3个周期在180度以上对齐时，你可以期待一个上升运动，当它们在0到179度之间对齐时，你可以期待一个下降运动...在实践中，我使用的规则是高于180和低于270（多头），高于0和低于90（空头）...然后，一旦你有了排列，等待价格确认，特别是趋势线的突破，在进入交易之前，使用与你正在交易的时间框架的ATR相关的目标，并使用低于前低/高于前高的止损...如果TP大于SL，则进行交易，如果不是，则通过....Oh，还有一个小细节，总是在较大的时间框架的方向上交易
谢谢
S辛巴...
谢谢你的慷慨解囊。我想你已经为我节省了许多天毫无结果的搜索。我将尽可能地利用这些信息。
有几件事情我应该向论坛解释一下，以防有人希望使用_v2或_v3。
首先，相位计算似乎与MT4的MathArctan函数 定义相矛盾。我还没有测试过相位计算，所以要小心使用它。我只是在_v1中保持了它的原样。
第二，尽管你可以像 Simba 建议的那样从不同的块中选择成分，但在计算时没有必要将频谱分成几个块。事实上，如果你这样做，你可能会错过一个区块边缘的重要成分。整个周期性可以一次性计算出来，因为每个周期的块长都是独立计算出来的。但是，正如辛巴所说，一图胜千言。这是一次计算的频谱，与在有限的周期内分别计算的部分进行比较。
注意...MadCow...
欢迎
辛巴...
谢谢你的慷慨解囊。我想你已经为我节省了许多无果的搜索时间。我将尽可能地利用好这些信息。
有几件事我应该向论坛解释，以防有人想使用_v2或_v3。
首先，相位计算似乎与MT4的MathArctan函数定义相矛盾。我还没有测试过相位计算，所以要小心使用它。我只是在_v1中保持了它的原样。
第二，尽管你可以像 Simba 建议的那样从不同的块中选择成分，但在计算时没有必要将频谱分成几个块。事实上，如果你这样做，你可能会错过一个区块边缘的重要成分。整个周期性可以一次性计算出来，因为每个周期的块长都是独立计算出来的。但是，正如辛巴所说，一图胜千言。这是一次计算出来的频谱，与在有限的周期内分别计算出来的部分进行比较。
致敬...疯牛...欢迎。
我认为，如果你不把频谱分成几块，你就死定了。但是，好吧，不说了，让我们在几个月后看看你的想法。
我放假3个星期，会尽量保持每周一次的联系。
谢谢
S