1a e 2a derivata del MACD - pagina 43
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Borchie lunghe queste se prevedibile per qualcuno, e le fermate permetteranno al DC di elaborare il profitto...Poi "il rumore è solo nelle teste" (Paukas).
Finché applichiamo gli indicatori, allora tutto sembra chiaro, quello che stiamo facendo è ottenere (identificare) alcune caratteristiche specifiche del quoziente.
E nel caso del filtro. Cosa stiamo filtrando? Cosa otteniamo, dove va a finire ciò che non passa attraverso il filtro?
Non è chiaro a me ciò che è chiaro a voi. Che tipo di indicatori usiamo? Quali peculiarità si rivelano e come?
МА è un filtro passa-basso, MACD è un filtro passa-banda (con qualche tratto). Perché non fate queste domande agli indicatori MA e MACD come filtri?
Quello che non è chiaro a me è quello che è chiaro a te. Che tipo di indicatori usiamo? Quali caratteristiche identifichiamo e come?
MA è un filtro passa-basso, MACD è un filtro passa-banda (con qualche tratto). Perché non fate queste domande agli indicatori MA e MACD come filtri?
Puoi accorciare il filtro, o puoi fare qualcos'altro. Per esempio, spostarlo al passato.
Da questo dovrebbe essere chiaro quanto può essere spostato e perché l'overshoot sarà minimo e probabilmente non si noterà affatto all'occhio.
Dovete usare funzioni di ponderazione, altrimenti otterrete solo una SMA. Posso anche dire che uso la finestra Blackman-Hann.
E poi ci sono i filtri BIH, ma per i miei scopi non sono adatti.
Potresti spiegare più dettagliatamente come spostare i filtri per ottenere il minimo ritardo. Se si punta a un'escursione di fase minima, la risposta di fase deve essere lineare, il che impone che i suoi coefficienti siano simmetrici. In questo caso il ritardo di gruppo del filtro è uguale alla metà della sua lunghezza. Per diminuire il ritardo del filtro è necessario rendere la sua risposta di fase non lineare con coefficienti più alti sulle barre a destra come viene fatto in Linear Weighted MA, per esempio. Ma voi sostenete di usare la finestra di Blackman-Hann che è simmetrica. Apparentemente si impone un'altra finestra ponderata su di essa, o si spostano gli argomenti del coseno, o qualcos'altro.
C'è una montagna di letteratura scritta su MA e MACD. È tutto molto illustrativo. Ma cosa succede se il filtro ha un fronte o una fase diversa? Non capisco la correlazione tra i concetti del filtro e i risultati del loro lavoro
Ho letto questa letteratura spazzatura prima, solo per ridere, ma poi mi sono annoiato e non era molto divertente. Ha anche detto che il segnale MACD più forte è la divergenza. Boo-ha-ha!
C'è altrettanta letteratura sui filtri, ma è più utile. Potete anche leggere, sperimentare e tutto diventerà chiaro.
Ho letto questa spazzatura letteraria prima, solo per divertimento, ma poi mi sono annoiato ed è diventato poco divertente. Ha anche detto che il segnale più forte di MAKD è la divergenza. Boo-ha-ha!
C'è altrettanta letteratura sui filtri, ma è più utile. Puoi anche leggere, sperimentare e tutto diventerà chiaro
Questo è quello che ho cercato di fare. Cambiando diversi parametri del filtro, ho ottenuto un migliore adattamento al campione. Ma non ho visto nessun vantaggio rispetto all'analogico TA - puramente a livello di ritocco. Sia il TA che i filtri non funzionano affatto. Il filtro di Hodrick-Prescott ha una relazione debole con la citazione. Ho scritto un articolo al riguardo
Potreste spiegare in dettaglio come spostare i filtri per ottenere un ritardo minimo. Se si cerca di ottenere uno spostamento di fase minimo, la risposta di fase dovrebbe essere lineare, il che impone che i suoi coefficienti siano simmetrici. In questo caso il ritardo di gruppo del filtro è uguale alla metà della sua lunghezza. Per diminuire il ritardo del filtro è necessario rendere la sua risposta di fase non lineare con coefficienti più alti sulle barre a destra come viene fatto in Linear Weighted MA, per esempio. Ma voi sostenete di usare la finestra di Blackman-Hann che è simmetrica. Apparentemente si impone un'altra finestra ponderata su di essa, o si spostano gli argomenti del coseno, o qualcos'altro.
È molto semplice. Esiste un filtro F[i]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Basta sostituirla con F[i+m]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Il filtro si sposterà all'indietro di m barre. Per calcolare le ultime m barre sembra che ci manchi C[-1] ... C[-m] (il filtro deve guardare al futuro). Sostituisci invece qualsiasi cosa, ad esempio C[0]. L'immagine postata sopra dice che questo può essere fatto in questo caso per 150 barre o anche più, l'errore sarà quasi impercettibile.
Molto semplicemente. Esiste un filtro F[i]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Basta sostituirla con F[i+m]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Il filtro si sposterà all'indietro di m barre. Per calcolare le ultime m barre sembra che ci manchi C[-1] ... C[-m] (il filtro deve guardare al futuro). Sostituisci invece qualsiasi cosa, ad esempio C[0]. L'immagine qui sopra dice che questo può essere fatto in questo caso per 150 barre o anche di più, l'errore sarà quasi impercettibile.
Grazie. Ha funzionato:
La precisione dell'ultimo grafico di Per/2 dipende dalla scelta dei valori futuri sconosciuti. In passato ho fatto le cose un po' diversamente: ho filtrato con il solito filtro ritardato Per/2, ho spostato il filtro di Per/2 nel passato e ho applicato un polinomio di 3° grado con derivate continue di 1° e 2° all'ultimo intervallo di prezzo Per/2. Entrambi i metodi hanno la stessa precisione in quanto "fantasticano" sul futuro.
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