¿Índice de paseo aleatorio?
Estoy buscando el índice Random Walk para MT4.
La fórmula original desarrollada por Mike Poulos utilizaba 4 indicadores- un periodo de corto plazo de 1 a 8 barras de los máximos y mínimos, y un indicador de largo plazo de 8 a 64 barras de los máximos y mínimos. Se agradece cualquier ayuda, no tengo conocimientos de codificación en MT4. Se incluye un enlace a una descripción básica del indicador, pero tenga en cuenta que la fórmula para el cálculo a largo plazo en la parte inferior de la página es incorrecta.
Enlace; http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
Gracias de antemano, William¿Puede U escribir toda la fórmula original (correcta)?
O mabye U tiene un enlace a ella? Si es así, creo que puedo ayudar a U con ese indicador.
Saludos
Kale
Hola Kale,
Gracias por responder.
Como se indica en mi primer post, aquí hay un enlace a la fórmula:
http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
pero el código de la segunda parte del indicador es incorrecto.
El RWI es un indicador de 2 partes, y cada parte tiene un RWI alto y un RWI bajo.
El RWI corto incluye el máximo y el mínimo y utiliza de 1 a 8 períodos.
El RWI largo incluye el máximo y el mínimo y utiliza de 8 a 64 períodos.
Verá en la parte inferior del enlace que el código no refleja esto.
No es un indicador difícil de codificar, pero es muy largo.
Antes tenía el código de Metastock, pero hace tiempo que desapareció.
Busqué por toda la web una fórmula de MetaStock o Tradestation pero no he podido encontrar ninguna.
Cualquier ayuda se agradece, gracias de nuevo.
William
Indice de Paseo Aleatorio
Este hilo es bastante viejo y no soy un codificador, pero me preguntaba si alguien podría tener este indicador escondido en algún lugar. Hay otro hilo por ahí iniciado por raff1410 pero el indicador no es, por desgracia, el indicador estándar. Raff tomó el concepto general e hizo un tipo de sistema de canal fuera de él.
Se trata básicamente de un ADX dinámico que registra las ineficiencias en un período de mirada fija hacia atrás mediante el uso de la media de rango verdadero como un revelador dyamic para eventos aleatorios vs continua (predecible).
Para una explicación visual y técnica, por favor, consulte aquí en la página 286:
Análisis Técnico de la A a la Z ... - Google Book Search
Esta es la fórmula de la siguiente página web:
Indice de Paseo Aleatorio
Max((Ref(HIGH,-1) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),2),-1) / 2) * Sqrt(2)),
Max((Ref(HIGH,-2) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),3),-1) / 3) * Sqrt(3)),
Max((Ref(HIGH,-3) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),4),-1) / 4) * Sqrt(4)),
Max((Ref(HIGH,-4) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),5),-1) / 5) * Sqrt(5)),
Max((Ref(HIGH,-5) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),6),-1) / 6) * Sqrt(6)),
Max((Ref(HIGH,-6) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),7),-1) / 7) * Sqrt(7)),
Max((Ref(HIGH,-7) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),8),-1) / 8) * Sqrt(8)),
(Ref(HIGH,-8) - LOW) / ((Ref(Sum(ATR(1),9),-1) / 9) * Sqrt(9)) )) )) )) )
Y aquí hay otro ejemplo visual pero la explicación y los ajustes aquí no son los mejores:
Investor/RT Tour - Random Walk Index
Parece relativamente sencillo de montar; si algún programador tiene unos minutos libres, los usos son infinitos y sería un buen complemento para cualquier sistema. Puedo ayudar con algunas explicaciones si alguien está interesado.
Saludos,
Steve
Tengo este con el siguiente texto dentro del código:
Gracias por compartir Linuxser... 
Acabo de encontrar algo interesante relacionado con este tema.
JRC Fractal Dim (indicador).
Artículo/Autor: Mark Jurik, Jurik Research Jurik Research
Descargar: Frac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTFuente: Base de conocimientos
Nuestros hilos/posts del foro:
https://www.mql5.com/en/forum/178285 (indicadores con explicación)
Acabo de encontrar algo interesante relacionado con este tema.
JRC Fractal Dim (indicador).
Artículo/Autor: Mark Jurik, Jurik Research Jurik Research
Descargue: Frac_dim.ela
There is a weak and a strong
way to measure the random
quality of a time series.
The weak way is to use the random walk index (RWI).
You can download it from the Omega web site.
It makes the assumption that the market is
moving randomly with an average distance D
per move and proposes an amount the market
should have changed over N bars of time.
If the market has traveled less, then
the action is considered random, otherwise
it's considered trending.
The problem with this method is that taking
the average distance is valid for
a Normal (Gaussian) distribution of price activity.
However, price action is rarely Normal,
with large price jumps occuring much
more frequently than a Normal distribution
would expect. Consequently, big jumps
throw the RWI way off, producing invalid results.
The strong way is to not make any assumption
regarding the distribution of price changes and, instead,
measure the fractal dimension of the time series.
Fractal Dimension requires a lot of data to be accurate.
If you are trading 30 minute bars, use a multi-chart
where this indicator is running on 5 minute bars and
you are trading on 30 minute bars.[/CODE]
The following table shows how to interpret the results....
2.0 -1.0 0.0 congestion
1.5 0.0 0.5 random walk
1.0 1.0 1.0 trend[CODE]Remember two important points:
1) Trend is STRONGER when the indicator
is LOWER. If this is confusing, you can
convert Fractal Dimension
to a trend efficiency index
(like Kaufmann's efficiency ratio) this way:
Trend Efficiency = 2 - Fractal Dimension
2) Maxbarsback must be set greater
than SIZE*COUNTFuente: Base de conocimientos
Nuestros hilos/posts del foro:
https://www.mql5.com/en/forum/178285 (indicadores con explicación)
https://www.mql5.com/en/forum/176309
https://www.mql5.com/en/forum/173009/page2¡Gracias New Digital/Linuxser! Estoy de acuerdo en la mayor parte de esa cita. Desde una perspectiva frontal, sólo mirando el indicador como es (como en el último enlace de mi post) no es mejor que un ADX. Alargando los periodos altos/bajos y debilitando los periodos altos/bajos (a la inversa) tienes una interpretación mucho mejor del inicio de una tendencia duradera o de un tirón a corto plazo en el precio.
He visto que se utiliza de varias maneras diferentes. Como con cualquier indicador, la interpretación es $. El sentido común te mantendría alejado de los picos de precio que sabes muy bien que tiran ciertos indicadores.
Acabo de comprobar algunos de los enlaces que has publicado aquí. Las ideas en uso son algo nuevo para mí, pero la matemática tiene sentido total.
Los indicadores en sí se ven muy bien. Morfina para un comerciante nervioso.
Creo que este concepto se pasa por alto con demasiada frecuencia, especialmente en el desarrollo de sistemas de comercio bueno para la tendencia frente a los mercados que van. Especialmente con el desarrollo de una estrategia automatizada, donde muchas veces las operaciones fallan debido a las señales buenas para las condiciones que oscilan o, al revés, las condiciones de tendencia.
Voy a investigar más. Si veo algo lo publicaré.
Muchas gracias de nuevo.
Steve
Más información sobre el índice de dimensión fractal
Aquí hay un gran enlace sobre el índice de dimensión fractal de FXStreet, explicado por un experto en el tema:
Hay una presentación en powerpoint al final que básicamente describe la teoría del caos y cómo aplicarla en los mercados utilizando el IED.
Básicamente lo describe de la siguiente manera:
1.6≥FDI≥2.0 confirmará las señales del estocástico, el RSI, la banda de Bollinger y el patrón de inversión
1,0≤FDI≤1,4 confirmará las señales de cruce de medias móviles y patrón de continuación
Por lo tanto, si el IED registra un valor más alto, están a punto de producirse patrones aleatorios e imprevisibles. Los valores más bajos, y el precio es más cíclico en la naturaleza.
Después de experimentar con los ajustes yo mismo, estoy encontrando que los valores más altos (>1,4) indican un movimiento a corto plazo, al comienzo de una tendencia, en el precio (el movimiento del indicador siempre precede al precio, por lo que es líder en este sentido). También pueden significar el exterminio de una tendencia actual.
Los valores más bajos (<1,4) representan un mercado más predecible (cíclico o que sigue la tendencia), en el que el cambio en el precio es constante y generalmente más suave.
No es direccional, por lo que le deja a usted la tarea de determinar cuál es el siguiente movimiento. Pero con herramientas básicas es fácil hacerlo.
Pero todavía estoy experimentando con el período de tiempo. Estoy usando 21,34,55 etc., pero me doy cuenta en la presentación de powerpoint parece que hay un ajuste mucho más alto que se utiliza. Si alguien tiene más experiencia en el uso de aquí agradecería la entrada.
Dimensión Fractual e Índice de Choppiness
El Índice de Choppiness es otra forma de calcular la Dimensión Fractual:
Choppiness
El Choppiness es un indicador moderno basado en las ideas de la teoría del caos y la geometría fractal. Benoit Mandelbrot fue la persona más responsable del gran interés por el tema de la geometría fractal. Demostró que los fractales pueden aparecer en muchos lugares diferentes, tanto en las matemáticas como en la naturaleza. Pueden encontrarse en formaciones de nubes, olas, hojas, huellas dactilares y girasoles, y sus ideas proporcionaron un emocionante vínculo entre las matemáticas y la naturaleza. Con la ayuda de IBM, Mandelbrot pudo mostrar cómo expresar la geometría fractal mediante gráficos por ordenador.
Figura 6 La clásica imagen de Mandelbrot
Mientras que la mayoría de nosotros piensa que sólo hay dimensiones numéricas enteras, como 1D, 2D y 3D, en la geometría fractal existen dimensiones fraccionarias entre las dimensiones numéricas enteras. Así, hay un número de dimensiones fraccionarias entre una línea 1D y un plano 2D. Los fractales son básicamente una medida de la dimensionalidad de un sistema; son capaces de expresar diferentes imágenes basadas en la naturaleza fraccional de la dimensión.
E. W. Dreiss, un trader afincado en Australia, tuvo la creativa idea de utilizar la geometría fractal como forma de medir el movimiento de los precios de un valor. De forma inteligente, asignó una "dimensión" a un gráfico de movimiento de precios. Un gráfico con tendencia y lineal podría tener la dimensión 1, mientras que un gráfico totalmente entrecortado y sin tendencia podría tener una dimensión 2. Un punto intermedio entre estos dos valores representaría los estados fraccionales y los diferentes grados de entrecruzamiento. En la figura siguiente, hemos añadido un indicador de "Choppiness" con los parámetros establecidos en las Preferencias. Se inserta un panel en la parte inferior del gráfico y se utiliza una línea azul para indicar el índice de choppiness a lo largo del gráfico. Si selecciona una acción diferente, este estudio seguirá existiendo en la parte inferior del gráfico y se reajustará para el nuevo valor.
Figura 7A Indicador de Choppiness
El Índice de Choppiness o CI varía entre 0 y 100, cuanto más alto sea el índice más agitada es la acción del precio y cuanto más bajo sea el índice más tendencial es la acción del precio. Dado que es un indicador de tendencia, tiene una longitud, que establece el período de revisión, aquí en el ejemplo se establece en 14. Hay dos bandas en el indicador Choppiness: Color de la banda interior y Color de la banda exterior. La pantalla sólo muestra uno de los dos colores de banda, rojo si está dentro de las bandas superior o inferior y amarillo si está dentro de las bandas. Las bandas se pueden configurar, pero por defecto son los números de Fibanocci de 38,20 y 61,80. Cuando el indicador de picado está por debajo de 38,20 mostrará la banda exterior roja. Si está por encima de 61,80 mostrará la banda interior amarilla.
Dreiss explica la forma en que trabaja con el IC en un artículo publicado en noviembre de 1991 en Technical Traders Bulletin: "Las lecturas bajas en el IC se corresponden estrechamente con el final de los movimientos impulsivos fuertes, ya sea hacia arriba o hacia abajo, mientras que las lecturas altas se producen después de consolidaciones significativas en el precio". Un buen artículo sobre el tema de Choppiness por Gibbons Burke apareció en Futures Magazine en octubre de 1993. Puede encontrar una copia en la web en http://www.quote.com/quotecom/qcharts/help.asp?option=choppiness
Sabiduría convencional de trading
El indicador Choppiness tiene una relación inversa a la acción del precio y se considera que una tendencia se rompe cuando el IC está por debajo de la línea inferior y se invierte. Una vez más, esto no le dice la dirección del mercado, sino que le da una perspectiva fundamental diferente sobre el cambio de una tendencia en general. Puede ver esto en la figura de arriba en el lado derecho del gráfico donde el Choppiness de 14 días de AOL ha caído por debajo del color rojo de la banda exterior, indicando una tendencia máxima y por lo tanto un choppiness mínimo. Si se observa el gráfico de precios, se puede ver que la tendencia alcista que comenzó alrededor del 14 de agosto, ahora parece estar rota. Si otras señales confirman que se trata de un punto de inflexión, es probable que nos dirijamos a una nueva dirección de la tendencia a la baja y podría ser un buen momento para vender o ponerse en corto.
Figura 7B Preferencias del indicador Choppiness
Índice de picado y dimensión fraccional
Más información sobre el Índice de Choppiness: Medición de la agitación del mercado con el caos. | Banca y Finanzas > Mercados Financieros e Inversión de AllBusiness.com
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Estoy buscando el Índice de Paseo Aleatorio para MT4.
La fórmula original desarrollada por Mike Poulos utilizaba 4 indicadores - un período de corto plazo de 1 a 8 barras de los máximos y mínimos, y un indicador de largo plazo de 8 a 64 barras de los máximos y mínimos. Se agradece cualquier ayuda, no tengo conocimientos de codificación en MT4. Incluyo un enlace a una descripción básica del indicador, pero tenga en cuenta que la fórmula para el cálculo a largo plazo en la parte inferior de la página es incorrecta.
Enlace; http://trader.online.pl/MSZ/e-w-Random_Walk_Index_II.html
Gracias de antemano, William