所有John Ehlers指标... - 页 66 1...596061626364656667686970717273...96 新评论 Lloyd_au 2014.10.26 14:56 #651 还有Dreiss（澳大利亚人！）的choppiness指数也是有意义的。 我使用我更精心设计的（平滑的，还有一些调整，当我清理了我混乱的编码后，我可能会分享）这个版本来创建适应性指标。 我从Ward Systems的网站上复制了这个。 根据记忆，这可能是颠倒的或什么，我不得不修复它并添加了一些东西。 在谷歌上搜索一下，可能有更容易理解的语言。 HMax = MaxList(Max(High, Close[1]), Period) LMax = MinList(Min(Low, Close[1]), Period) Choppiness = 100.0 * Log(Sum(TrueRange,Period)/(HMax -LMax))/ Log(Period) 其中。 Close[1] 是一栏前的Close。 Max(a,b) 是a 和b 的最大值。 MaxList(a,N) 是N个 条形图中最大的a。 MinList(a,N) 是N个 柱状图中最小的a。 Sum(a,N) 是a 在N 条以上的总和。 TrueRange 是真实范围。 All John Ehlers Indicators... Indicators: Stochastic Oscillator how to auto compute Lloyd_au 2014.10.26 15:16 #652 mladen: 只是我的5分钱。Carlos Sevcik的分形维度计算在这里首次发表。一个估计波形分形维度的程序 他发表了一个用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。 我的编码产生的数值高于和低于1.5。 我已经提到了一个学术评论，它证实了我在excel中的分析（我可以在事情 "应该 "产生一个数字的地方插入数值--它确实有其对数值的限制--我认为它不能低于大约1.25的记忆。 我认为它的上限可能是1.9，也是根据记忆。 我可以应付这个问题。 通过这种方法，我还发现Ehlers FRAMA有点太不正确了。 至于德国人的批评，我猜想可能是两件事--如果有一个尖峰，这几乎使此后的所有价值都变得愚蠢，直到该尖峰从计算中消除。 一个例子是，当日元在去年某个时候或什么时候在短短几天内大涨，然后基本恢复正常--FDI给出了愚蠢的结果，直到该涨势被消除。 另一个原因可能是，一个市场的FDI会因时间框架的不同而大相径庭--它们本质上是不同的市场--你可能在一个时间框架内做空，在另一个时间框架内做多。 或者，一个时间框架可能是趋势，而另一个是随机的。 但许多指标有时不也是如此吗？ Mladen Rakic 2014.10.26 15:23 #653 Lloyd_au: 我的编码产生的数值高于和低于1.5。我已经提到了一个学术评论，它证实了我在excel中的分析（我可以在事情 "应该 "产生一个数字的地方插入数值--它确实有其对数值的限制--我认为它不能低于大约1.25的记忆。我认为它的上限可能是1.9，也是根据记忆。我可以处理这个问题。 通过这种方法，我也发现Ehlers FRAMA有点太不正确了。至于德国人的批评，我猜测可能是两件事--如果有一个尖峰，这几乎使此后的所有价值变得愚蠢，直到这个尖峰从计算中消除。一个例子是，当日元在去年某个时候或什么时候，在短短几天内反弹了很多，然后基本持平。 另一个原因可能是，一个市场将有巨大的不同的外国直接投资，这取决于时间框架--它们本质上是不同的市场--你可能在一个时间框架内做空，在另一个时间框架内做多。或者，一个时间框架可能是趋势，而另一个是随机的。但许多指标有时不也是如此吗？ Lloyd_au 如果你采用Carlos Sevcik那页的基本代码，它低于1.5的情况可以用一只手的手指来数。Alex Matulich的方法产生了正确的结果。我的问题是，Sevcik网页上的代码在发布之前没有经过测试，一些人花了一些时间才发现错误所在。这不是我们对一本严肃的出版物的期望（但是，嘿，马克-尤里克发表了他称之为尤里克TPO的东西，结果发现它是斯皮尔曼等级自相关，然后他迅速删除了 所有提到这个不幸的TPO的内容）。 我不是在谈论其他计算FDI的方法 _______________ 至于德国的论文：它不是一个批评，而是一个数学证明，FDI不能用于金融市场。但在我重新找到那个链接之前，让我们暂时把这部分作为一个假设（否则它将成为一个谣言或流言）。我想做的是指出，FDI在金融市场上的可用性存在分歧（最终是金融时间序列）。 Lloyd_au 2014.10.26 15:43 #654 mladen: 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 我认为Matulich说"因为回看长度n从0到n，我们也有n个间隔，而不是论文中描述的n-1个间隔 " 是错误的。"比方说要建一个篱笆，你只有三根篱笆柱，用来建这个让很多人羡慕的美妙篱笆。 你需要在每根柱子之间放一个门。 你需要多少个门？ Mladen Rakic 2014.10.26 15:47 #655 Lloyd_au: 我认为马图里奇说"因为回看长度n从0到n，我们也有n个间隔，而不是论文中描述的n-1个间隔 " 是错误的。"比方说要建一个篱笆，你只有三根篱笆柱，用来建这个让很多人羡慕的美妙篱笆。 你需要在每根柱子之间放一个门。 你需要多少个门？ 这不是fdi的计算方法（就我所知，你也知道）。 基本的想法是一遍又一遍地翻阅数据样本，将计算长度越拉越长，这样就扩大了计算中使用的样本。没有 "门 "的空间 Lloyd_au 2014.10.26 17:01 #656 mladen: Lloyd_au如果你采用Carlos Sevcik的基本代码，当它低于1.5的情况可以用一只手的手指来数。 Alex Matulich的方法产生了正确的结果。我的问题是，Sevcik网页上的代码在发布之前没有经过测试，一些人花了一些时间才发现错误所在。这不是我们对一本严肃的出版物的期望（但是，嘿，马克-尤里克发表了他称之为尤里克TPO的东西，结果发现它是斯皮尔曼等级自相关，然后他迅速删除了所有提到的那个不幸的TPO）。 是的，我看了他的原始代码，我抓耳挠腮了几个星期，直到我偶然发现别人以我能应付的方式编码。 pd:=whatever you like; x:=C;（只是因为我玩弄了我想让x成为的东西） r:=HHV（H,pd）-LLV（L,pd）。 a1:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-0)-Ref(x,-1))/r,2)+1/Pwr(pd,2) )。 a2:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-1)-Ref(x,-2))/r,2)+1/Pwr(pd,2))。 . .等等指定的周期数--一些聪明的人可能有一个子程序。 然后 FDI:=1+(Log(a1+a2+up to a "pd")+Log(2))/Log(2*(pd-1))。 它是有效的。 是的，它是一个远非完美的外国直接投资的衡量标准，但你去那里。 我已经说了我对FRAMA的看法。 不管怎么说。 这是我的metastock代码。 wintersky111 2014.10.27 02:34 #657 Lloyd_au: 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。 它是相当强大的，甚至考虑到了箱体计数问题。 在我看来，对于交易目的来说，它是无用的。 它是一个旨在试图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。 坦率地说，箱数计算一点也不健全。这个公式也告诉你了。下面这个文件中的误差项是针对一个严格的高斯分布时间序列的。我们可以想象，当时间序列偶尔偏离高斯分布时，其鲁棒性会有多大。 http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf 加权范围分析的想法本身就很好，但一些论文中提到的计算Hurst指数所需的数据量从几千到几万不等。 冬斯基 wintersky111 2014.10.27 06:14 #658 Lloyd_au: 从Elite论坛提供的网站上的描述来看，方差比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（？）它是F检验吗？ 如果公式是那里的链接中所说的，那么差异率在我听来是一个非常原始/嘈杂的形式。这里的坏处是，它用较长的时间比率除以较短的时间比率。那里至少可以做的是观察爱因斯坦对随机粒子的平方根规则。从整体上看，这个想法似乎是把方差比较作为比较波动性的基础。 Wintersky nevar 2014.10.27 07:06 #659 这是FDI的修改版免费下载MQL5代码库中'Ilnur'为MetaTrader 4设计的'变异指数'指标，有人看过吗？我觉得很有用。 Lloyd_au 2014.10.27 12:12 #660 nevar: 这是FDI的修改版免费下载MQL5代码库中'Ilnur'为MetaTrader 4设计的'变化指数'指标，有人看过吗？我觉得很有用。 这很好，谢谢你。 刚刚花了一些时间将其与FGDI进行了比较，它们并不太相似，我认为VI更保守一些--它在FGDI之前调用了一个市场平盘，但这不一样。 我没能理解这段代码--似乎有一个迭代的程序。 1...596061626364656667686970717273...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
还有Dreiss（澳大利亚人！）的choppiness指数也是有意义的。 我使用我更精心设计的（平滑的，还有一些调整，当我清理了我混乱的编码后，我可能会分享）这个版本来创建适应性指标。 我从Ward Systems的网站上复制了这个。 根据记忆，这可能是颠倒的或什么，我不得不修复它并添加了一些东西。
在谷歌上搜索一下，可能有更容易理解的语言。
HMax = MaxList(Max(High, Close[1]), Period)
LMax = MinList(Min(Low, Close[1]), Period)
Choppiness = 100.0 * Log(Sum(TrueRange,Period)/(HMax -LMax))/ Log(Period)
其中。
Close[1] 是一栏前的Close。
Max(a,b) 是a 和b 的最大值。
MaxList(a,N) 是N个 条形图中最大的a。
MinList(a,N) 是N个 柱状图中最小的a。
Sum(a,N) 是a 在N 条以上的总和。
TrueRange 是真实范围。
只是我的5分钱。
Carlos Sevcik的分形维度计算在这里首次发表。一个估计波形分形维度的程序
他发表了一个用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。我的编码产生的数值高于和低于1.5。 我已经提到了一个学术评论，它证实了我在excel中的分析（我可以在事情 "应该 "产生一个数字的地方插入数值--它确实有其对数值的限制--我认为它不能低于大约1.25的记忆。 我认为它的上限可能是1.9，也是根据记忆。 我可以应付这个问题。
通过这种方法，我还发现Ehlers FRAMA有点太不正确了。
至于德国人的批评，我猜想可能是两件事--如果有一个尖峰，这几乎使此后的所有价值都变得愚蠢，直到该尖峰从计算中消除。 一个例子是，当日元在去年某个时候或什么时候在短短几天内大涨，然后基本恢复正常--FDI给出了愚蠢的结果，直到该涨势被消除。
另一个原因可能是，一个市场的FDI会因时间框架的不同而大相径庭--它们本质上是不同的市场--你可能在一个时间框架内做空，在另一个时间框架内做多。 或者，一个时间框架可能是趋势，而另一个是随机的。 但许多指标有时不也是如此吗？
我的编码产生的数值高于和低于1.5。我已经提到了一个学术评论，它证实了我在excel中的分析（我可以在事情 "应该 "产生一个数字的地方插入数值--它确实有其对数值的限制--我认为它不能低于大约1.25的记忆。我认为它的上限可能是1.9，也是根据记忆。我可以处理这个问题。
通过这种方法，我也发现Ehlers FRAMA有点太不正确了。
至于德国人的批评，我猜测可能是两件事--如果有一个尖峰，这几乎使此后的所有价值变得愚蠢，直到这个尖峰从计算中消除。一个例子是，当日元在去年某个时候或什么时候，在短短几天内反弹了很多，然后基本持平。
另一个原因可能是，一个市场将有巨大的不同的外国直接投资，这取决于时间框架--它们本质上是不同的市场--你可能在一个时间框架内做空，在另一个时间框架内做多。或者，一个时间框架可能是趋势，而另一个是随机的。但许多指标有时不也是如此吗？Lloyd_au
如果你采用Carlos Sevcik那页的基本代码，它低于1.5的情况可以用一只手的手指来数。Alex Matulich的方法产生了正确的结果。我的问题是，Sevcik网页上的代码在发布之前没有经过测试，一些人花了一些时间才发现错误所在。这不是我们对一本严肃的出版物的期望（但是，嘿，马克-尤里克发表了他称之为尤里克TPO的东西，结果发现它是斯皮尔曼等级自相关，然后他迅速删除了 所有提到这个不幸的TPO的内容）。
我不是在谈论其他计算FDI的方法
_______________
至于德国的论文：它不是一个批评，而是一个数学证明，FDI不能用于金融市场。但在我重新找到那个链接之前，让我们暂时把这部分作为一个假设（否则它将成为一个谣言或流言）。我想做的是指出，FDI在金融市场上的可用性存在分歧（最终是金融时间序列）。
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
我认为Matulich说"因为回看长度n从0到n，我们也有n个间隔，而不是论文中描述的n-1个间隔 " 是错误的。"比方说要建一个篱笆，你只有三根篱笆柱，用来建这个让很多人羡慕的美妙篱笆。 你需要在每根柱子之间放一个门。 你需要多少个门？
我认为马图里奇说"因为回看长度n从0到n，我们也有n个间隔，而不是论文中描述的n-1个间隔 " 是错误的。"比方说要建一个篱笆，你只有三根篱笆柱，用来建这个让很多人羡慕的美妙篱笆。 你需要在每根柱子之间放一个门。 你需要多少个门？
这不是fdi的计算方法（就我所知，你也知道）。
基本的想法是一遍又一遍地翻阅数据样本，将计算长度越拉越长，这样就扩大了计算中使用的样本。没有 "门 "的空间
Lloyd_au
如果你采用Carlos Sevcik的基本代码，当它低于1.5的情况可以用一只手的手指来数。 Alex Matulich的方法产生了正确的结果。我的问题是，Sevcik网页上的代码在发布之前没有经过测试，一些人花了一些时间才发现错误所在。这不是我们对一本严肃的出版物的期望（但是，嘿，马克-尤里克发表了他称之为尤里克TPO的东西，结果发现它是斯皮尔曼等级自相关，然后他迅速删除了所有提到的那个不幸的TPO）。
是的，我看了他的原始代码，我抓耳挠腮了几个星期，直到我偶然发现别人以我能应付的方式编码。
pd:=whatever you like;
x:=C;（只是因为我玩弄了我想让x成为的东西）
r:=HHV（H,pd）-LLV（L,pd）。
a1:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-0)-Ref(x,-1))/r,2)+1/Pwr(pd,2) )。
a2:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-1)-Ref(x,-2))/r,2)+1/Pwr(pd,2))。
.
.等等指定的周期数--一些聪明的人可能有一个子程序。
然后
FDI:=1+(Log(a1+a2+up to a "pd")+Log(2))/Log(2*(pd-1))。
它是有效的。
是的，它是一个远非完美的外国直接投资的衡量标准，但你去那里。 我已经说了我对FRAMA的看法。
不管怎么说。 这是我的metastock代码。
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。 它是相当强大的，甚至考虑到了箱体计数问题。 在我看来，对于交易目的来说，它是无用的。 它是一个旨在试图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。
坦率地说，箱数计算一点也不健全。这个公式也告诉你了。下面这个文件中的误差项是针对一个严格的高斯分布时间序列的。我们可以想象，当时间序列偶尔偏离高斯分布时，其鲁棒性会有多大。
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
加权范围分析的想法本身就很好，但一些论文中提到的计算Hurst指数所需的数据量从几千到几万不等。
冬斯基
从Elite论坛提供的网站上的描述来看，方差比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（？）它是F检验吗？
如果公式是那里的链接中所说的，那么差异率在我听来是一个非常原始/嘈杂的形式。这里的坏处是，它用较长的时间比率除以较短的时间比率。那里至少可以做的是观察爱因斯坦对随机粒子的平方根规则。从整体上看，这个想法似乎是把方差比较作为比较波动性的基础。
Wintersky
这是FDI的修改版免费下载MQL5代码库中'Ilnur'为MetaTrader 4设计的'变异指数'指标，有人看过吗？我觉得很有用。
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这很好，谢谢你。 刚刚花了一些时间将其与FGDI进行了比较，它们并不太相似，我认为VI更保守一些--它在FGDI之前调用了一个市场平盘，但这不一样。 我没能理解这段代码--似乎有一个迭代的程序。