所有John Ehlers指标... - 页 65 1...585960616263646566676869707172...96 新评论 hughesfleming 2014.10.25 07:49 #641 Boxter: 你们好。与此同时，我对确定主导周期的不同方法的优点/缺点感到有点困惑。此外，目前还不清楚不同的方法是否都是在确定相同的直流电周期。同时，我们至少有 - 希尔伯特变换法（这似乎是第一个算法） - 重心算法（来自《剥皮猫》）。 - 离散傅里叶变换法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - 重叠带通滤波器方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - 自相关周期图方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》--是Ehlers现在最喜欢的）。 Ehlers声称自相关周期图是优越的方法，因为测量的延迟更小，振幅波动的范围更广，不需要历史平均数，也不需要频谱扩张补偿。 那么你认为什么方法是最好的/正确的呢？ 也许在一个直流电周期指标中对不同的方法进行编程是一个好主意，以看到差异。 嗨，Boxter，我昨天才开始研究自相关。由于某种原因，书中的EasyLanguage代码没有在Multicharts中编译，所以我必须先解决这个问题。 屏幕截图是美元指数日线，有两个相同的震荡器。唯一的区别是周期是如何计算的，而且两者都在寻找相同的频率范围。最上面的一个是松散地基于日冕周期的周期，另一个是自相关周期图，再次进行了小的修改，以使其适用于适应性指标。唯一突出的是，自相关函数似乎偏向于更高的频率，这使得指标更快。我稍后将用不同程度的噪音对合成的啁啾信号进行测试，看看它的表现如何。 我的初步感觉是，它可能是有用的，但这取决于你想实现什么。我已经花了几百个小时捣鼓频谱分析仪，对于我的交易来说，最有用的频率是在100-400条之间。对我来说，更有趣的是频率和波动率之间的关系，这让你对估计转折点有了不同的看法。我在2014年9月30日在这里贴了一张屏幕截图，虽然有点难读，但也算是总结了这个想法。 https://www.mql5.com/en/forum/178842 问候。 亚历克斯 附加的文件： dxy_d1.png 68 kb Lloyd_au 2014.10.25 13:53 #642 wintersky111: 参考：这个论坛上有人说，Ehlers有他自己的FD计算公式，未向公众发布。还有，前一段时间，Ehlers似乎更喜欢带通滤波器，但现在似乎更喜欢Boxter所说的自相关周期图。Wintersky 他当然会，这是他的天性。没有什么大不了的，我坚持使用Sevcik的FD公式，这仍然不是最好的，但其他的太难编码了。有一篇学术论文比较了大约三种方法--从记忆中看，其他两种方法在理论上更好，尽管每种方法都有其缺点。 至于周期，他在《周期分析》中介绍的带通方法在理论上确实非常好，当对一个啁啾的正弦波进行测试时。他遗漏了一些细节，比如我认为他只取了上行的交叉点，而下行的交叉点应该包括在内，而且我也使用了一堆带通和平均，遗漏了任何一个点的最大和最小值。 我无法评论自相关周期图，因为虽然它有直观的意义，但我没有对它进行编码--tradestation的代码太混乱了，即使是在第106页中间之后停止，而这正是我所感兴趣的地方。我相信，只要花点心思，我就能做到这一点。 编辑，关于分形 维度的问题，嘿，当我有时间的时候，我将发布来自Metastock的Sevcik代码--容易阅读，像切热黄油一样容易--你可能不会从Sevcik的论文中猜到--尽管编码是重复的。它已经由Jean-Philipe在他的私人博客上做了MT4（有几个版本，我不相信他做对了，但足够接近），但对于那些想在其他平台上使用它的人...礼貌地说，从技术上/数学上来说，Ehler的FRAMA很烂。 wintersky111 2014.10.26 01:38 #643 Lloyd_au: 关于分形维度的问题 我更关心的是，是否有任何一种稳健的分形维度版本，即使它只是有点稳健。虽然Hurst指数似乎是估计分形维度的好方法，但由于其公式的性质，它似乎只适用于整体时间序列分析，而不适用于短期交易。 作为一个不懂编程的人，我向Mladen要求提供Jean-Philip的FD的简单中值版本，但遗憾的是，由于实施问题，Mladen似乎拒绝了这个编码。 https://www.mql5.com/en/forum/179807/page171 如下面的PDF所示，盒式计数法实际上有一个很大的RMSE值，同时也没有任何鲁棒性的能力（甚至至少对离群值有抵抗力）。另一方面，variogram和madogram似乎有一些稳健的能力，同时具有低RMSE。 http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf 如果有谁能在MT4中提出任何版本的稳健FD，我将非常感激。附上一个高度稳健的Variogram版本，供有兴趣的人阅读。 http://www.stat.tamu.edu/~genton/1998.G.MG.1.pdf Wintersky Lloyd_au 2014.10.26 07:04 #644 这里是Jean-Phillipe的FGDI。 在1.5以上的蓝色区域是危险区域。 还没有想好如何做截图。 免费下载MQL5代码库中'jppoton'为MetaTrader 4设计的'分形图尺寸指标（FGDI）'指标。 Lloyd_au 2014.10.26 08:35 #645 wintersky111: 我更关心的是，是否有任何一种稳健的分形维度版本，即使它只是一点点稳健。虽然Hurst指数似乎是估计分形维度的好方法，但由于其公式的性质，它似乎只适用于整体时间序列分析，而不适用于短期交易。 Wintersky 我希望Jean-Philipe的FGDI对你和其他人有用。 这是我首先考虑的事情之一。 它相当稳健，甚至考虑到了箱数问题。你确实需要至少30点的数据。将它与Jurik的CFB相比较，除了颠倒之外，似乎相当相同。 但我们不知道，因为Jurik是一个黑盒子。 谁会喜欢一个黑盒子呢？ 关于赫斯特指数，你是正确的。 在我看来，对于交易目的来说，它是无用的。 它是一个旨在尝试定义整个时间序列阵列的数字--数据越多越好。 而不仅仅是过去32天左右的数据。 嗯，这是我的想法。 nevar 2014.10.26 10:22 #646 我不认为Hurst指数或FDI对交易非常有用。根据我的交易经验，Jean-Philipe的FGDI在 量化随机性方面并不比MACD直方图好。Mladen用Juriks的FDI作为适配器编码了一些振荡器，结果并不令人满意。我在mql4中见过的最好的FDI指标是由Tradestation转换而来的Advance elite。据我所知，Sevcik公式有问题，请查看Jonothan Kinlay的网站Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING 用方差率代替Hurst指数，看起来很有意思量化随机性：方差率|精英交易员 nevar 2014.10.26 10:24 #647 我不认为Hurst指数或FDI对交易非常有用。根据我的交易经验，Jean-Philipe的FGDI在 量化随机性方面并不比MACD直方图好。Mladen用Juriks的FDI作为适配器编码了一些振荡器，结果并不令人满意。我在mql4中见过的最好的FDI指标是由Tradestation转换而来的Advance elite。据我所知，Sevcik公式有问题，请查看Jonathan Kinlay的网站Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING 方差率看起来很有趣量化随机性：方差率|精英交易员 nevar 2014.10.26 10:29 #648 hughesfleming: 嗨，Boxter，我昨天才开始研究自相关。由于某种原因，书中的EasyLanguage代码在Multicharts中无法编译，所以我必须先解决这个问题。屏幕截图是美元指数日线，有两个相同的震荡器。唯一的区别是周期的计算方式，两者都是在看相同的频率范围。最上面的一个是松散地基于日冕周期的周期，另一个是自相关周期图，再次进行了小的修改，以使其适用于适应性指标。唯一突出的是，自相关函数似乎偏向于更高的频率，这使得指标更快。我稍后将用不同程度的噪音对合成的啁啾信号进行测试，看看它的表现如何。 我的初步感觉是，它可能是有用的，但这取决于你想实现什么。我已经花了几百个小时捣鼓频谱分析仪，对于我的交易来说，最有用的频率是在100-400条之间。对我来说，更有趣的是频率和波动率之间的关系，这让你对估计转折点有了不同的看法。我在2014年9月30日在这里贴了一张屏幕截图，虽然有点难读，但也算是总结了这个想法。 https://www.mql5.com/en/forum/178842 问候。 亚历克斯 这很有意思。 Mladen Rakic 2014.10.26 13:45 #649 只是我的5分钱。 Carlos Sevcik的分形维度计算首次在这里发表。一个估计波形分形维度的程序 他在这里发表了一个用basic编写的代码，应该是用来计算FDI的。它的问题是（现在也是），它几乎永远不会低于1.5（这个值作为趋势--低于1.5--和随机--高于1.5--的估计之间的一种边界很重要）。在那之后，我放弃了这种方法。 有一个由Alex Matulich制作的版本（这里：http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt），纠正了Sevcik的一些错误。另外，还有一个Mark Jurik做的分形维度计算（他是在做复合分形行为之前做的），它与Sevcik的计算方式和Matulich的计算方式都没有共同之处，更像是一种好奇心，而不是其他东西 _________________ 现在，还有一件事。 有一次我发现一篇德国论文，证明分形维度指数不能应用于金融市场。不幸的是，我没有把这个链接放在书签上，之后我就再也没能找到那篇论文。如果我再找到它，我会把它的链接贴出来，但我想所有人都应该知道，对分形维度指数也有这样的看法。 Lloyd_au 2014.10.26 14:37 #650 从Elite论坛提供的网站上的描述来看，Variance ratio在原理上与测量分形维度的基本公式相当一致，只是它使用的似乎是标准差 或方差（？）是F检验吗？ 它可能与学术上的东西有关，比如均值回归或厌恶，静止性或不静止性，但我不确定它是否能提醒普通的赌徒，市场目前处于什么 "状态"--趋势或随机？ 这对我来说很重要。 Ehlers不厌其烦地指出，金融市场并不遵循正常的概率分布。 每当采用标准差等统计数据时，都需要一个正常的PDF（钟形曲线）。 另外，在没有看到公式的情况下，我可能是完全错误的--只是根据一个网站的描述。 你能不能提供一下实际的公式？ 1...585960616263646566676869707172...96 新评论 原因: 取消 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
你们好。
与此同时，我对确定主导周期的不同方法的优点/缺点感到有点困惑。此外，目前还不清楚不同的方法是否都是在确定相同的直流电周期。同时，我们至少有
- 希尔伯特变换法（这似乎是第一个算法）
- 重心算法（来自《剥皮猫》）。
- 离散傅里叶变换法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- 重叠带通滤波器方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- 自相关周期图方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》--是Ehlers现在最喜欢的）。
Ehlers声称自相关周期图是优越的方法，因为测量的延迟更小，振幅波动的范围更广，不需要历史平均数，也不需要频谱扩张补偿。
那么你认为什么方法是最好的/正确的呢？
也许在一个直流电周期指标中对不同的方法进行编程是一个好主意，以看到差异。嗨，Boxter，我昨天才开始研究自相关。由于某种原因，书中的EasyLanguage代码没有在Multicharts中编译，所以我必须先解决这个问题。
屏幕截图是美元指数日线，有两个相同的震荡器。唯一的区别是周期是如何计算的，而且两者都在寻找相同的频率范围。最上面的一个是松散地基于日冕周期的周期，另一个是自相关周期图，再次进行了小的修改，以使其适用于适应性指标。唯一突出的是，自相关函数似乎偏向于更高的频率，这使得指标更快。我稍后将用不同程度的噪音对合成的啁啾信号进行测试，看看它的表现如何。
我的初步感觉是，它可能是有用的，但这取决于你想实现什么。我已经花了几百个小时捣鼓频谱分析仪，对于我的交易来说，最有用的频率是在100-400条之间。对我来说，更有趣的是频率和波动率之间的关系，这让你对估计转折点有了不同的看法。我在2014年9月30日在这里贴了一张屏幕截图，虽然有点难读，但也算是总结了这个想法。
https://www.mql5.com/en/forum/178842
问候。
亚历克斯
参考：这个论坛上有人说，Ehlers有他自己的FD计算公式，未向公众发布。还有，前一段时间，Ehlers似乎更喜欢带通滤波器，但现在似乎更喜欢Boxter所说的自相关周期图。Wintersky
他当然会，这是他的天性。没有什么大不了的，我坚持使用Sevcik的FD公式，这仍然不是最好的，但其他的太难编码了。有一篇学术论文比较了大约三种方法--从记忆中看，其他两种方法在理论上更好，尽管每种方法都有其缺点。
至于周期，他在《周期分析》中介绍的带通方法在理论上确实非常好，当对一个啁啾的正弦波进行测试时。他遗漏了一些细节，比如我认为他只取了上行的交叉点，而下行的交叉点应该包括在内，而且我也使用了一堆带通和平均，遗漏了任何一个点的最大和最小值。
我无法评论自相关周期图，因为虽然它有直观的意义，但我没有对它进行编码--tradestation的代码太混乱了，即使是在第106页中间之后停止，而这正是我所感兴趣的地方。我相信，只要花点心思，我就能做到这一点。
编辑，关于分形 维度的问题，嘿，当我有时间的时候，我将发布来自Metastock的Sevcik代码--容易阅读，像切热黄油一样容易--你可能不会从Sevcik的论文中猜到--尽管编码是重复的。它已经由Jean-Philipe在他的私人博客上做了MT4（有几个版本，我不相信他做对了，但足够接近），但对于那些想在其他平台上使用它的人...礼貌地说，从技术上/数学上来说，Ehler的FRAMA很烂。
关于分形维度的问题
我更关心的是，是否有任何一种稳健的分形维度版本，即使它只是有点稳健。虽然Hurst指数似乎是估计分形维度的好方法，但由于其公式的性质，它似乎只适用于整体时间序列分析，而不适用于短期交易。
作为一个不懂编程的人，我向Mladen要求提供Jean-Philip的FD的简单中值版本，但遗憾的是，由于实施问题，Mladen似乎拒绝了这个编码。
https://www.mql5.com/en/forum/179807/page171
如下面的PDF所示，盒式计数法实际上有一个很大的RMSE值，同时也没有任何鲁棒性的能力（甚至至少对离群值有抵抗力）。另一方面，variogram和madogram似乎有一些稳健的能力，同时具有低RMSE。
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
如果有谁能在MT4中提出任何版本的稳健FD，我将非常感激。附上一个高度稳健的Variogram版本，供有兴趣的人阅读。
http://www.stat.tamu.edu/~genton/1998.G.MG.1.pdf
Wintersky
这里是Jean-Phillipe的FGDI。 在1.5以上的蓝色区域是危险区域。 还没有想好如何做截图。
免费下载MQL5代码库中'jppoton'为MetaTrader 4设计的'分形图尺寸指标（FGDI）'指标。
我更关心的是，是否有任何一种稳健的分形维度版本，即使它只是一点点稳健。虽然Hurst指数似乎是估计分形维度的好方法，但由于其公式的性质，它似乎只适用于整体时间序列分析，而不适用于短期交易。 Wintersky
我希望Jean-Philipe的FGDI对你和其他人有用。 这是我首先考虑的事情之一。 它相当稳健，甚至考虑到了箱数问题。你确实需要至少30点的数据。将它与Jurik的CFB相比较，除了颠倒之外，似乎相当相同。 但我们不知道，因为Jurik是一个黑盒子。 谁会喜欢一个黑盒子呢？
关于赫斯特指数，你是正确的。 在我看来，对于交易目的来说，它是无用的。 它是一个旨在尝试定义整个时间序列阵列的数字--数据越多越好。 而不仅仅是过去32天左右的数据。 嗯，这是我的想法。
我不认为Hurst指数或FDI对交易非常有用。根据我的交易经验，Jean-Philipe的FGDI在 量化随机性方面并不比MACD直方图好。Mladen用Juriks的FDI作为适配器编码了一些振荡器，结果并不令人满意。我在mql4中见过的最好的FDI指标是由Tradestation转换而来的Advance elite。据我所知，Sevcik公式有问题，请查看Jonothan Kinlay的网站Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING
用方差率代替Hurst指数，看起来很有意思量化随机性：方差率|精英交易员
我不认为Hurst指数或FDI对交易非常有用。根据我的交易经验，Jean-Philipe的FGDI在 量化随机性方面并不比MACD直方图好。Mladen用Juriks的FDI作为适配器编码了一些振荡器，结果并不令人满意。我在mql4中见过的最好的FDI指标是由Tradestation转换而来的Advance elite。据我所知，Sevcik公式有问题，请查看Jonathan Kinlay的网站Long Memory and Regime Shifts in Asset Volatility | QUANTITATIVE RESEARCH AND TRADING
方差率看起来很有趣量化随机性：方差率|精英交易员
嗨，Boxter，我昨天才开始研究自相关。由于某种原因，书中的EasyLanguage代码在Multicharts中无法编译，所以我必须先解决这个问题。
屏幕截图是美元指数日线，有两个相同的震荡器。唯一的区别是周期的计算方式，两者都是在看相同的频率范围。最上面的一个是松散地基于日冕周期的周期，另一个是自相关周期图，再次进行了小的修改，以使其适用于适应性指标。唯一突出的是，自相关函数似乎偏向于更高的频率，这使得指标更快。我稍后将用不同程度的噪音对合成的啁啾信号进行测试，看看它的表现如何。
我的初步感觉是，它可能是有用的，但这取决于你想实现什么。我已经花了几百个小时捣鼓频谱分析仪，对于我的交易来说，最有用的频率是在100-400条之间。对我来说，更有趣的是频率和波动率之间的关系，这让你对估计转折点有了不同的看法。我在2014年9月30日在这里贴了一张屏幕截图，虽然有点难读，但也算是总结了这个想法。
https://www.mql5.com/en/forum/178842
问候。
亚历克斯
这很有意思。
只是我的5分钱。
Carlos Sevcik的分形维度计算首次在这里发表。一个估计波形分形维度的程序
他在这里发表了一个用basic编写的代码，应该是用来计算FDI的。它的问题是（现在也是），它几乎永远不会低于1.5（这个值作为趋势--低于1.5--和随机--高于1.5--的估计之间的一种边界很重要）。在那之后，我放弃了这种方法。
有一个由Alex Matulich制作的版本（这里：http://unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt），纠正了Sevcik的一些错误。另外，还有一个Mark Jurik做的分形维度计算（他是在做复合分形行为之前做的），它与Sevcik的计算方式和Matulich的计算方式都没有共同之处，更像是一种好奇心，而不是其他东西
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现在，还有一件事。
有一次我发现一篇德国论文，证明分形维度指数不能应用于金融市场。不幸的是，我没有把这个链接放在书签上，之后我就再也没能找到那篇论文。如果我再找到它，我会把它的链接贴出来，但我想所有人都应该知道，对分形维度指数也有这样的看法。
从Elite论坛提供的网站上的描述来看，Variance ratio在原理上与测量分形维度的基本公式相当一致，只是它使用的似乎是标准差 或方差（？）是F检验吗？
它可能与学术上的东西有关，比如均值回归或厌恶，静止性或不静止性，但我不确定它是否能提醒普通的赌徒，市场目前处于什么 "状态"--趋势或随机？ 这对我来说很重要。
Ehlers不厌其烦地指出，金融市场并不遵循正常的概率分布。
每当采用标准差等统计数据时，都需要一个正常的PDF（钟形曲线）。
另外，在没有看到公式的情况下，我可能是完全错误的--只是根据一个网站的描述。 你能不能提供一下实际的公式？