デジタルフィルターに基づく取引戦略 - ページ 38 1...313233343536373839404142434445...138 新しいコメント SIMBA 2008.12.23 19:00 #371 返信 こんにちは。 "シンバ "さんに質問です。あなたはコンポジットオシレーターを作ろうとしたのだと思います。このオシレーターの異なるTFの重さについてはどのような考えだったのでしょうか？" 最初の段階ではd1サイクルのみでした。スレッドの最後にmtfのコンポジットインジケーターが投稿されたとき、私は各タイムフレームW1〜m1のDOMINANTサイクルのコンポジットを開発しようとしました...あなたがそれを視覚化しようとすると、合成は最低tf、そう、m1で添付されるべきです。 mt4のプラットフォームのせいなのか、リンゴと梨を足しているのか、コンポジットサイクルがトレードにならないので、結局、h4+h1を試してみたのですが、これもダメで、何も投稿しませんでした。 解決策は、h1チャートで、h4サイクルをmtfで、h1サイクルを単独で表示させるために、mtfインジケータを使用することでした。 各タイムフレームには異なるサイクルがあり、調和的なサイクルがあったとしても、すべてがそうであるとは限りません。 Vixのトップは通常サイクルのボトムと一致し、Vixのボトムとサイクルのトップはその逆です。Goertzelを使用すると、サイクルまたはハーフサイクルにフィットすることによって、Vixの堅牢な期間（通常はほとんどのタイムフレームで20〜30期間が最適です）を釘付けにできます。 もし、その「チャート可視化の問題」を解決することができれば、複数のタイムフレームのコンポジットのアイデアにまだ興味があります。 よろしくお願いします。 シンバ SIMBA 2008.12.23 20:21 #372 fajst_k: こんにちは、シンバ。 あなたは次のように書いています。1-MESAはノイズの多いデータにはあまり向いていないので、Damianiの電圧計のようなS/Nフィルタと一緒に使うか、平滑化したデータで使うか、さもないと嫌な思いをすることになる。そこで、Damiani Volatmeterをテストしてみました。信号が出ないようにガウスノイズを印加した。下を見てください。灰色の上に多くの緑の信号がある。灰色の上の多くの緑の信号。私はコードをチェックし、それが示すものは次のとおりです。ATR(1) STD(1)------- - -------ATR(2) STD(2)ということで、レンジやボラティリティが変化しているのですが、それがシグナルの振幅の変化なのかノイズの振幅の変化なのかは信号の振幅の変化なのか、ノイズの振幅の変化なのかがわからない・・・だからS/N比とは関係ない。もし、あなたのPCにDickey-Fullerのドキュメントが残っていたら、ここに載せてもらえますか？FFのリンクから消えてしまったので（エクセルシートも）。 クシシュトフ Krzysztof。 私は、ノイズの多いデータを扱うにはGoertzelを好むと書きましたが、これは私がやっていることで、Dfgを通す前にまずデータを平滑化するなど他のこともやっています。 私はあなたの投稿が非常に鋭いと面白いので、文脈から私の言葉を取らないでください、私はマイナーな問題を議論する時間も意欲もありません、私の主なポイントは、Goertzelを使用しない限り、生のデータを扱うべきではありません、あなたがメサを使用したい場合は、少なくともデータを滑らかにしたり、S / Nフィルタを使用しなければならないということでした... 私は、ダミアニの指標を売り込んでいなかった、なぜあなたはそれに焦点を当てたのは面白いと言うことができるようになります。 もし、あなたがこのスレッドに注目すべき貢献を拡大したいのであれば、あなたがDamianiの指標で行ったのと同じ練習を、ノイズをフィルタリングするために使用できる他のいくつかのオプションで行ってください。 FFのスレッドでは、スレッドの右上にある "添付ファイルボタン "でチェック できます。 このような状況下で、「震災復興支援」、「復興支援」、「復興支援」の3つを柱とする「震災復興計画」を策定し、その実現に向けて取り組んでいます。しかし、それは同じサイクルであり、4倍（良い言葉の選択だ ）ハーモニックである。 そのため、このような曖昧な表現になってしまうのです。 「その昔、日本では竹と紙でできた提灯の中にロウソクを入れて使っていた。ある夜、友人を訪ねた盲目の男が、家に持ち帰るための提灯を差し出された。 「しかし、彼は「提灯など必要ない。「暗闇でも光でも同じことだ」 「しかし、もしあなたがランタンを持っていなければ、他の人があなたに出くわすかもしれないのです。だから、持っていかなければならないのです」。 盲人はランタンを持って歩き出したが、それほど歩かないうちに、誰かが彼に正面からぶつかってきた。 彼はその見知らぬ人に「気をつけろ！」と叫びました。「このランタンが見えないのか？」 「あなたのロウソクは燃え尽きてしまったのですよ、お兄さん」 と見知らぬ人は答えた。 よろしくお願いします シンバ SIMBA 2008.12.23 20:23 #373 ガウシアンノイズ ガウシアンノイズと呼ばれるものの第一指数を調べてみて ください...目視では明らかに周期的な挙動を示しているように見えます...そこに反存在があるのでしょうか？ そしてダミアニbsはあなたのいわゆるガウシアンノイズに与えた8つの信号のうち7つを釘付けにしています.驚きです。 krzysiaczek99 2008.12.23 21:01 #374 異なるスペクトル解析 こんにちは。 MESAの結果が入力されたのだと思います。まず、非定常（周波数が変化する）系列にMESAを使うことが可能かどうかはわかりません。私は、ここで発表した、300バールのガウスノイズと300バールの定常信号とノイズを入れた信号以外はテストしていません。この場合、すでに間違った結果を示しています。 この場合、すでに間違った結果を示しています。確かに、FFTも使えません。FFTを使うには窓関数を使う必要があり、窓の内側ではデータが定常であることが前提で、周波数が時間的にどのように変化しているかを表す情報は得られません。 以下は、DFTを株式分析に利用した例です。 非定常時系列のDFT このサイトでは、ウェーブレットの金融系列への応用について詳しく説明されています。Hurst成分についての章もあります。 DFTとWaveletをステップバイステップで説明したチュートリアルです。 ステップバイステップで比較されています。 robi polikarによるウェーブレット変換のチュートリアルシリーズへのインデックス つまり、私たちは非定常で変化する周波数系列を扱っており、その間にランダムなデータを含む非継続的なものである可能性が高いのです。このような場合、最初に高いTFから測定すると、サンプル数が少ないため、誤差が生じます。こちらをご覧ください。 https://www.mql5.com/en/forum/178842/page6 ということは、その間にランダムなデータがある可能性が高く、その影響は私にはわかりません。 そこで、この問題には段階的にアプローチする必要があり、まず市場のランダム性を示す方法（ハースト指数やノイズ測定とフィルター）を見つけ、ランダムでないことが確実なデータを分析する（例えば逆ウェーブレットトラスフォームなど）必要があると考えています。 もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、FFTとウィンドウを使って、短期的なトレンドを分析するものです。 もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、短期的なトレンドのために窓付きFFTを使うものです。添付ファイルを参照してください。 Krzysztof ファイル: fourier_transform_for_traders.doc 248 kb krzysiaczek99 2008.12.23 21:12 #375 ガウスノイズ 信号の生成にはSigviewを使用し、15smaで平滑化しています。 https://www.mql5.com/en/forum/178842/page7 すでにガウスノイズに対してHurstツールを実行し、同様の結果を得ました。シグナルを生成するためのパネルビューはこちらです。 Krzysztof ファイル: sig.jpg 184 kb krzysiaczek99 2008.12.23 21:34 #376 ノイズとノイズ＋信号のFFT と、ノイズとノイズ入り信号のFFTの比較。2つ目のケースでは、DFs MESAと同じように、振幅が0.4と0.54の2つの明確なピークがあることがわかる。純粋な ノイズは0.22のピークを持つ。おそらくこれが、Hurstツールが何かを示す理由だろう。 Krzysztof ファイル: nfft.jpg 150 kb SIMBA 2008.12.23 22:08 #377 fajst_k: こんにちは。MESAの結果が入力されたのだと思います。まず、非定常（周波数が変化する）系列にMESAを使用することが可能かどうかわからない。私はここで発表した、300本のガウスノイズと300本のノイズを含む定常信号以外はテストしていません。この場合、すでに間違った結果を示しています。 この場合、すでに間違った結果を示しています。確かに、FFTも使えません。FFTを使うには窓関数を使う必要があり、窓の内側ではデータが定常であることが前提で、周波数が時間的にどのように変化しているかを表す情報は得られません。 以下は、DFTを株式分析に利用した例です。 非定常時系列のDFT このサイトでは、ウェーブレットの金融系列への応用について詳しく説明されています。Hurst成分についての章もあります。 DFTとWaveletを段階的に説明したチュートリアルがあります。 ステップバイステップで比較されています。 robi polikarによるウェーブレット変換のチュートリアルシリーズへのインデックス つまり、私たちは非定常で変化する周波数系列を扱っており、その間にランダムなデータを含む非継続的なものである可能性が高いのです。このような場合、最初に高いTFから測定すると、サンプル数が少ないため、誤差が生じます。こちらをご覧ください。 https://www.mql5.com/en/forum/178842/page6 ということは、その間にランダムなデータがある可能性が高く、その影響は私にはわかりません。 そこで、この問題には段階的にアプローチする必要があり、まず市場のランダム性を示す方法（ハースト指数やノイズ測定とフィルター）を見つけ、ランダムでないことが確実なデータ（例えば、逆ウェーブレットトラスフォームなど）を分析する必要があると考えています。 もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、FFTとウィンドウを使って、短期的なトレンドを分析するものです。 もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、短期的なトレンドのために窓付きFFTを使うものです。添付ファイルをご覧ください。 クシシュトフ 「つまり、逆ウェーブレット三乗などランダムでないことが確実なデータを分析するよりも、まず市場のランダム性を示す方法（ハースト指数やノイズ測定とフィルター）を見つけることが必要なのです。 そうですね、ノイズに関しては、これが最適な道だと思います。ウェーブレットに関しては、リペイントします。フォートレードのウェーブレットを1年以上使って、xlsのデータをテストしましたが、リペイントしました。SSAと同じで、ノイズの多い非定常データには全く価値のないDFTよりはるかに良いですが... IMO 私は、あなたがHurst指数をどのように使っているのか、もっと知りたいと思います。 よろしくお願いします。 シンバ SIMBA 2008.12.23 22:11 #378 fajst_k: シグナルを生成するために私はSigviewを使用し、15smaでそれを平滑化しました。https://www.mql5.com/en/forum/178842/page7 私はすでにガウスノイズに対してHurstツールを実行し、同様の結果を得ました。これはシグナルを生成するためのパネルビューです。 Krzysztof Hurstツールの類似の結果を正確に投稿していただけませんか？ ガウスノイズについて何を教えてくれましたか？ ご指摘の通りです。 シンバ SIMBA 2008.12.23 22:15 #379 fajst_k: と、ノイズとノイズを含む信号のFFTの比較です。2つ目のケースでは、DFs MESAと同じように、振幅0.4と0.54の2つの明確なピークがある。純粋なノイズは0.22のピークを持つ。 Krzysztof 0.22のノイズのピークの周波数は約0.025hz...つまり、約40周期...なぜだろう？スムージング方法？ krzysiaczek99 2008.12.23 22:43 #380 ガウスノイズのハースト結果 なぜこのように表示されるかは聞かないでください。明らかにガウスノイズの滑らかさが結果を変えた の結果です。ガウスノイズが明確な場合、whittle estimatorだけが0.5を正確に示しましたが、他の推定値もそれに近いものでした。 私はこのサイトにあるウェーブレット指標を試してみようと思いますが、最も重要な ことは、いつルーレットで遊び、いつ本当に取引するのかを知ることだということに同意すると思います。 /Krzysztof ファイル: gn.jpg 139 kb gnsm.jpg 140 kb 1...313233343536373839404142434445...138 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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こんにちは。
"シンバ "さんに質問です。あなたはコンポジットオシレーターを作ろうとしたのだと思います。このオシレーターの異なるTFの重さについてはどのような考えだったのでしょうか？"
最初の段階ではd1サイクルのみでした。スレッドの最後にmtfのコンポジットインジケーターが投稿されたとき、私は各タイムフレームW1〜m1のDOMINANTサイクルのコンポジットを開発しようとしました...あなたがそれを視覚化しようとすると、合成は最低tf、そう、m1で添付されるべきです。
mt4のプラットフォームのせいなのか、リンゴと梨を足しているのか、コンポジットサイクルがトレードにならないので、結局、h4+h1を試してみたのですが、これもダメで、何も投稿しませんでした。
解決策は、h1チャートで、h4サイクルをmtfで、h1サイクルを単独で表示させるために、mtfインジケータを使用することでした。
各タイムフレームには異なるサイクルがあり、調和的なサイクルがあったとしても、すべてがそうであるとは限りません。
Vixのトップは通常サイクルのボトムと一致し、Vixのボトムとサイクルのトップはその逆です。Goertzelを使用すると、サイクルまたはハーフサイクルにフィットすることによって、Vixの堅牢な期間（通常はほとんどのタイムフレームで20〜30期間が最適です）を釘付けにできます。
もし、その「チャート可視化の問題」を解決することができれば、複数のタイムフレームのコンポジットのアイデアにまだ興味があります。
よろしくお願いします。
シンバ
こんにちは、シンバ。
あなたは次のように書いています。
1-MESAはノイズの多いデータにはあまり向いていないので、Damianiの電圧計のようなS/Nフィルタと一緒に使うか、平滑化したデータで使うか、さもないと嫌な思いをすることになる。
そこで、Damiani Volatmeterをテストしてみました。信号が出ないようにガウスノイズを印加した。下を見てください。灰色の上に多くの緑の信号がある。
灰色の上の多くの緑の信号。
私はコードをチェックし、それが示すものは次のとおりです。
ATR(1) STD(1)
------- - -------
ATR(2) STD(2)
ということで、レンジやボラティリティが変化しているのですが、それがシグナルの振幅の変化なのかノイズの振幅の変化なのかは
信号の振幅の変化なのか、ノイズの振幅の変化なのかがわからない・・・だからS/N比とは関係ない。
もし、あなたのPCにDickey-Fullerのドキュメントが残っていたら、ここに載せてもらえますか？FFのリンクから消えてしまったので（エクセルシートも）。
クシシュトフKrzysztof。
私は、ノイズの多いデータを扱うにはGoertzelを好むと書きましたが、これは私がやっていることで、Dfgを通す前にまずデータを平滑化するなど他のこともやっています。
私はあなたの投稿が非常に鋭いと面白いので、文脈から私の言葉を取らないでください、私はマイナーな問題を議論する時間も意欲もありません、私の主なポイントは、Goertzelを使用しない限り、生のデータを扱うべきではありません、あなたがメサを使用したい場合は、少なくともデータを滑らかにしたり、S / Nフィルタを使用しなければならないということでした... 私は、ダミアニの指標を売り込んでいなかった、なぜあなたはそれに焦点を当てたのは面白いと言うことができるようになります。
もし、あなたがこのスレッドに注目すべき貢献を拡大したいのであれば、あなたがDamianiの指標で行ったのと同じ練習を、ノイズをフィルタリングするために使用できる他のいくつかのオプションで行ってください。
FFのスレッドでは、スレッドの右上にある "添付ファイルボタン "でチェック できます。
このような状況下で、「震災復興支援」、「復興支援」、「復興支援」の3つを柱とする「震災復興計画」を策定し、その実現に向けて取り組んでいます。しかし、それは同じサイクルであり、4倍（良い言葉の選択だ
）ハーモニックである。
そのため、このような曖昧な表現になってしまうのです。
「その昔、日本では竹と紙でできた提灯の中にロウソクを入れて使っていた。ある夜、友人を訪ねた盲目の男が、家に持ち帰るための提灯を差し出された。
「しかし、彼は「提灯など必要ない。「暗闇でも光でも同じことだ」
「しかし、もしあなたがランタンを持っていなければ、他の人があなたに出くわすかもしれないのです。だから、持っていかなければならないのです」。
盲人はランタンを持って歩き出したが、それほど歩かないうちに、誰かが彼に正面からぶつかってきた。
彼はその見知らぬ人に「気をつけろ！」と叫びました。「このランタンが見えないのか？」
「あなたのロウソクは燃え尽きてしまったのですよ、お兄さん」 と見知らぬ人は答えた。
よろしくお願いします
シンバ
ガウシアンノイズ
ガウシアンノイズと呼ばれるものの第一指数を調べてみて ください...目視では明らかに周期的な挙動を示しているように見えます...そこに反存在があるのでしょうか？ そしてダミアニbsはあなたのいわゆるガウシアンノイズに与えた8つの信号のうち7つを釘付けにしています.驚きです。
異なるスペクトル解析
こんにちは。
MESAの結果が入力されたのだと思います。まず、非定常（周波数が変化する）系列にMESAを使うことが可能かどうかはわかりません。私は、ここで発表した、300バールのガウスノイズと300バールの定常信号とノイズを入れた信号以外はテストしていません。この場合、すでに間違った結果を示しています。
この場合、すでに間違った結果を示しています。確かに、FFTも使えません。FFTを使うには窓関数を使う必要があり、窓の内側ではデータが定常であることが前提で、周波数が時間的にどのように変化しているかを表す情報は得られません。
以下は、DFTを株式分析に利用した例です。
非定常時系列のDFT
このサイトでは、ウェーブレットの金融系列への応用について詳しく説明されています。Hurst成分についての章もあります。
DFTとWaveletをステップバイステップで説明したチュートリアルです。
ステップバイステップで比較されています。
robi polikarによるウェーブレット変換のチュートリアルシリーズへのインデックス
つまり、私たちは非定常で変化する周波数系列を扱っており、その間にランダムなデータを含む非継続的なものである可能性が高いのです。このような場合、最初に高いTFから測定すると、サンプル数が少ないため、誤差が生じます。こちらをご覧ください。
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page6
ということは、その間にランダムなデータがある可能性が高く、その影響は私にはわかりません。
そこで、この問題には段階的にアプローチする必要があり、まず市場のランダム性を示す方法（ハースト指数やノイズ測定とフィルター）を見つけ、ランダムでないことが確実なデータを分析する（例えば逆ウェーブレットトラスフォームなど）必要があると考えています。
もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、FFTとウィンドウを使って、短期的なトレンドを分析するものです。
もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、短期的なトレンドのために窓付きFFTを使うものです。添付ファイルを参照してください。
Krzysztof
ガウスノイズ
信号の生成にはSigviewを使用し、15smaで平滑化しています。
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page7
すでにガウスノイズに対してHurstツールを実行し、同様の結果を得ました。シグナルを生成するためのパネルビューはこちらです。
Krzysztof
ノイズとノイズ＋信号のFFT
と、ノイズとノイズ入り信号のFFTの比較。2つ目のケースでは、DFs MESAと同じように、振幅が0.4と0.54の2つの明確なピークがあることがわかる。純粋な
ノイズは0.22のピークを持つ。おそらくこれが、Hurstツールが何かを示す理由だろう。
Krzysztof
こんにちは。
MESAの結果が入力されたのだと思います。まず、非定常（周波数が変化する）系列にMESAを使用することが可能かどうかわからない。私はここで発表した、300本のガウスノイズと300本のノイズを含む定常信号以外はテストしていません。この場合、すでに間違った結果を示しています。
この場合、すでに間違った結果を示しています。確かに、FFTも使えません。FFTを使うには窓関数を使う必要があり、窓の内側ではデータが定常であることが前提で、周波数が時間的にどのように変化しているかを表す情報は得られません。
以下は、DFTを株式分析に利用した例です。
非定常時系列のDFT
このサイトでは、ウェーブレットの金融系列への応用について詳しく説明されています。Hurst成分についての章もあります。
DFTとWaveletを段階的に説明したチュートリアルがあります。
ステップバイステップで比較されています。
robi polikarによるウェーブレット変換のチュートリアルシリーズへのインデックス
つまり、私たちは非定常で変化する周波数系列を扱っており、その間にランダムなデータを含む非継続的なものである可能性が高いのです。このような場合、最初に高いTFから測定すると、サンプル数が少ないため、誤差が生じます。こちらをご覧ください。
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page6
ということは、その間にランダムなデータがある可能性が高く、その影響は私にはわかりません。
そこで、この問題には段階的にアプローチする必要があり、まず市場のランダム性を示す方法（ハースト指数やノイズ測定とフィルター）を見つけ、ランダムでないことが確実なデータ（例えば、逆ウェーブレットトラスフォームなど）を分析する必要があると考えています。
もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、FFTとウィンドウを使って、短期的なトレンドを分析するものです。
もう一つのアプローチは、Ehlerのアプローチで、短期的なトレンドのために窓付きFFTを使うものです。添付ファイルをご覧ください。
クシシュトフ「つまり、逆ウェーブレット三乗などランダムでないことが確実なデータを分析するよりも、まず市場のランダム性を示す方法（ハースト指数やノイズ測定とフィルター）を見つけることが必要なのです。
そうですね、ノイズに関しては、これが最適な道だと思います。ウェーブレットに関しては、リペイントします。フォートレードのウェーブレットを1年以上使って、xlsのデータをテストしましたが、リペイントしました。SSAと同じで、ノイズの多い非定常データには全く価値のないDFTよりはるかに良いですが... IMO
私は、あなたがHurst指数をどのように使っているのか、もっと知りたいと思います。
よろしくお願いします。
シンバ
シグナルを生成するために私はSigviewを使用し、15smaでそれを平滑化しました。
https://www.mql5.com/en/forum/178842/page7
私はすでにガウスノイズに対してHurstツールを実行し、同様の結果を得ました。これはシグナルを生成するためのパネルビューです。
KrzysztofHurstツールの類似の結果を正確に投稿していただけませんか？ ガウスノイズについて何を教えてくれましたか？
ご指摘の通りです。
シンバ
と、ノイズとノイズを含む信号のFFTの比較です。2つ目のケースでは、DFs MESAと同じように、振幅0.4と0.54の2つの明確なピークがある。純粋な
ノイズは0.22のピークを持つ。
Krzysztof0.22のノイズのピークの周波数は約0.025hz...つまり、約40周期...なぜだろう？スムージング方法？
ガウスノイズのハースト結果
なぜこのように表示されるかは聞かないでください。明らかにガウスノイズの滑らかさが結果を変えた
の結果です。ガウスノイズが明確な場合、whittle estimatorだけが0.5を正確に示しましたが、他の推定値もそれに近いものでした。
私はこのサイトにあるウェーブレット指標を試してみようと思いますが、最も重要な ことは、いつルーレットで遊び、いつ本当に取引するのかを知ることだということに同意すると思います。
/Krzysztof