デジタルフィルターに基づく取引戦略 - ページ 41 1...343536373839404142434445464748...138 新しいコメント krzysiaczek99 2008.12.27 20:50 #401 ウェーブレットデノージング matlabと simulinkを使ったデノシグの可能性の例です。 絵は自分で説明できるものです。 Krzysztof ファイル: denoise_wav.jpg 57 kb scope.jpg 79 kb krzysiaczek99 2008.12.28 14:15 #402 ガウスノイズとミーンリバーシンの取引 以下はその定義です。 ハースト指数の値は0から1の間で、0.5の値は真のランダムウォーク（ブラウン時系列）であることを示します。 ランダムウォークでは、どの要素も将来の要素との間に相関はありません。Hurst指数値H、0.5 < H < 1は、"持続的な挙動 "を示します。 (例えば、正の自己相関)を示します。もし時間ステップti-1からtiへの増加があれば、おそらくtiからti+1への増加もあるであろう。 減少の場合も同様で、減少が続く傾向がある。Hurst exponet値 0 < H < 0.5は、次のような時系列に存在する。 「アンチ・パーシスタント・ビヘイビア" (または負の自己相関)を持つ時系列に存在する。ここでは、増加の後に減少が続く傾向があります。あるいは，減少の後に増加 となる。このような振る舞いは「平均回帰」と呼ばれることもある。 このサイトより ハースト指数を推定する と、添付のpdfからの画像。つまり、ガウスノイズとMean Reversionのトレードは非常に注意深く行わなければならないのです。ハースト指数<0.5でなければならない。 そうでなければ平均回帰しない。このことは、写真で確認できます。このように、よくテストされたインジケータを使わないと、失敗する可能性があります。 http://www.columbia.edu/~ad3217/fbm/thesis.pdf ガウスノイズを平滑化すると、Hが1くらいになるので、平均回帰しないはずです。 しかし、平滑化した後もガウスノイズであるかどうかはわかりません。 Krzysztof ファイル: gn_with_diffh.jpg 73 kb SIMBA 2008.12.29 18:39 #403 石 はい、でも、どうやって使うんですか？石はいくらでも運べますが、まだ解決策がありません。...取引には使えないんです。 中国の禅の先生である保元は、田舎の小さな寺に一人で住んでいた。ある日、4人の旅の僧が現れ、自分たちを暖めるために庭で火を起こしてもいいかと尋ねた。 火を焚いていると、「主観と客観」について議論しているのが聞こえた。ホジェンもその中に入って言った。「大きな石がある。大きな石がありますが、これはあなたの心の中にあるのですか、それとも外にあるのですか」と言った。 僧侶の一人が答えた。「仏教の観点からは、すべては心の対象化であり、この石は私の心の中にあると言えるでしょう」。 「保元は「そんな石を心の中で持ち歩いていたら、頭がとても重くなるに違いない」と観察した。 krzysiaczek99 2008.12.29 18:59 #404 フラクタル指数インディテスト ブラウン運動の参考データを置いておきます。 https://www.mql5.com/en/forum/178285 このデータを使って、MT4で使えるフラクタルインデックスを計算するインジケータ、LT_FDI2というのをテストしてみる。私の方では MATLABでHurs指数を測定する関数wbfmestiに基づいて インジケータを作成し、それがリアルタイムで使用可能かどうかを確認します。これは、MATLABで生成されたブラウン級数に基づいて、かなりよくHを計算します。 Krzysztof SIMBA 2008.12.31 18:37 #405 ハースト指数 fajst_k: Brownian Motionの参考データはこちらです。https://www.mql5.com/en/forum/178285 このデータで、MT4で使えるフラクタル指数を計算するインジケータをテストすることができます。私の方では MATLABでHurs指数を測定する関数wbfmestiに基づいて インジケータを作成し、それがリアルタイムで使用可能かどうかを確認します。これは、MATLABで生成されたブラウン級数に基づいて、かなりよくHを計算します。 Krzysztof Krzysztof。 1-私はLT_FDI2(100周期)を生のガウスノイズ系列(Gold1)で試しました。最終結果は1.9から2.0まででした。 2.あなたのgold15ファイル、2サイクル100、20周期で試してみましたが、LT_FDI2は1から1.03(Hurst exponent near 1)の間の結果を出し、トレンドを示しました... IMO、チャートは明らかに反比例するので2に近い結果を出すべきでした(H=0)。 おそらく、ガウスノイズの平均回帰が結果を歪めているのでしょう。 ご指摘ありがとうございました。 シンバ krzysiaczek99 2009.01.01 19:08 #406 ハースト推定とSynapse https://www.mql5.com/en/forum/173071 ガウスノイズの平均Hは0.41でしたので、この指標は正確ではないようです。 GOLD15 (0105sincos)のACF関数とすべてのHurstのプロットを作りました。Hの値が3(?)から0.28の間で変化しているので、これをどう解釈するかは難しい。ACFは正と負があるようだが、平均値は正になると思う。 は正になると思うが、Hurstsをどう解釈するかが鍵になる。 GOLDファイルの入力だった生データを載せておくので、SELFISで読んでみてください。 Synapse Peltarion --- クールで、ツールも非常によく、チュートリアルも非常によく、すでに2つ作りました。SynapseでFOREX用のモデルを作ったのですか？ NNに適切なデータを与えて学習させることが重要だと思います。Synapseの場合、MTとのインタラクションが問題になると思うのですが、MS NETのDLをエクスポートすることができます。 MS NET dllをエクスポートすることができますが、MTがどのように通信するべきかわかりません。ご存知ですか？ もしかして？MATLABを使う場合は簡単で、それに関する記事があります。 いくつかの記事 金融時系列の予測 - MQL4 Articles ニューラルネットワークを使った価格予測 - MQL4 Articles といったものがあり、これで儲けたそうです。 ニュース - オートマチック・トレーディング・チャンピオンシップ2008 クシシュトフ ファイル: sincos_acf.jpg 169 kb sincos_h.jpg 140 kb raw.rar 11 kb krzysiaczek99 2009.01.13 00:57 #407 ハースト指数と トレーディング戦略 こんにちは。 非常に静かな、ここにアクションはありません。だから、何か議論する。私はNeuroshellという新しいおもちゃを手に入れましたが、これにはいくつか面白い指標があります。見てみてください。最初にフラクタル指標と3つのチャート、EURUSD、ガウスノイズと明確な信号 Krzysztof ファイル: fdieurusd.jpg 148 kb fdign.jpg 170 kb fdisig.jpg 164 kb krzysiaczek99 2009.01.13 01:01 #408 テストストラテジー結果 上記のストキャスティクステスト 戦略結果。インジケータのヘルプを添付します。 Krzysztof ファイル: tseurusd.jpg 71 kb tsgn.jpg 70 kb tssig.jpg 71 kb customind.rar 28 kb 削除済み 2009.01.14 06:45 #409 Krzysztofです。 GOLD15のストキャスティックテストで、どのようにHurstとFDIを組み合わせてストキャスティック戦略を行ったのでしょうか？ GOLD15が最もノイズの少ない時間枠であるという結論に至り、ストキャスティック戦略を適用 したのでしょうか？ krzysiaczek99 2009.01.14 10:28 #410 ストキャスティックテスト こんにちは。 GOLD15とGOLD1は、私がテスト用に作成した人工的なシグナルです。ストキャスティクスはNSの標準ストラテジーで、フラクタル指標は使っていませんが、異なる系列でのハースト指数 値と標準ストラテジーの効率の関係を示したかっただけです。すべてのケースで遺伝的アルゴリズムを用いて戦略を最適化しました。GOLD1（ガウスノイズ）ではH=0.4-0.5、GOLD15（ノイズなし）ではHは1前後、EURUSDでは測定時だと思われます。単純な結論としては、Hが'Random walk'の方向に下がると（H=0.5）、儲けが少なくなる、ということです。DSPの他の説明 === S/Nが低下し、取引判断の際にエラーが多くなる。 次回は、同じ遺伝的アルゴリズムを使ったテスト戦略で、HurstパラメータとS/N比の有意性を他のパラメータと比較して評価したいと思います。同封のPDFもご覧ください。 Krzysztof ファイル: ws_neuro.pdf 682 kb successful_trading_using_artificial_intelligence.pdf 879 kb 1...343536373839404142434445464748...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
ウェーブレットデノージング
matlabと simulinkを使ったデノシグの可能性の例です。
絵は自分で説明できるものです。
Krzysztof
ガウスノイズとミーンリバーシンの取引
以下はその定義です。
ハースト指数の値は0から1の間で、0.5の値は真のランダムウォーク（ブラウン時系列）であることを示します。
ランダムウォークでは、どの要素も将来の要素との間に相関はありません。Hurst指数値H、0.5 < H < 1は、"持続的な挙動 "を示します。
(例えば、正の自己相関)を示します。もし時間ステップti-1からtiへの増加があれば、おそらくtiからti+1への増加もあるであろう。
減少の場合も同様で、減少が続く傾向がある。Hurst exponet値 0 < H < 0.5は、次のような時系列に存在する。
「アンチ・パーシスタント・ビヘイビア" (または負の自己相関)を持つ時系列に存在する。ここでは、増加の後に減少が続く傾向があります。あるいは，減少の後に増加
となる。このような振る舞いは「平均回帰」と呼ばれることもある。
このサイトより
ハースト指数を推定する
と、添付のpdfからの画像。つまり、ガウスノイズとMean Reversionのトレードは非常に注意深く行わなければならないのです。ハースト指数<0.5でなければならない。
そうでなければ平均回帰しない。このことは、写真で確認できます。このように、よくテストされたインジケータを使わないと、失敗する可能性があります。
http://www.columbia.edu/~ad3217/fbm/thesis.pdf
ガウスノイズを平滑化すると、Hが1くらいになるので、平均回帰しないはずです。
しかし、平滑化した後もガウスノイズであるかどうかはわかりません。
Krzysztof
石
はい、でも、どうやって使うんですか？石はいくらでも運べますが、まだ解決策がありません。
...取引には使えないんです。
中国の禅の先生である保元は、田舎の小さな寺に一人で住んでいた。ある日、4人の旅の僧が現れ、自分たちを暖めるために庭で火を起こしてもいいかと尋ねた。
火を焚いていると、「主観と客観」について議論しているのが聞こえた。ホジェンもその中に入って言った。「大きな石がある。大きな石がありますが、これはあなたの心の中にあるのですか、それとも外にあるのですか」と言った。
僧侶の一人が答えた。「仏教の観点からは、すべては心の対象化であり、この石は私の心の中にあると言えるでしょう」。
「保元は「そんな石を心の中で持ち歩いていたら、頭がとても重くなるに違いない」と観察した。
フラクタル指数インディテスト
ブラウン運動の参考データを置いておきます。
https://www.mql5.com/en/forum/178285
このデータを使って、MT4で使えるフラクタルインデックスを計算するインジケータ、LT_FDI2というのをテストしてみる。私の方では
MATLABでHurs指数を測定する関数wbfmestiに基づいて インジケータを作成し、それがリアルタイムで使用可能かどうかを確認します。これは、MATLABで生成されたブラウン級数に基づいて、かなりよくHを計算します。
Krzysztof
ハースト指数
Brownian Motionの参考データはこちらです。
https://www.mql5.com/en/forum/178285
このデータで、MT4で使えるフラクタル指数を計算するインジケータをテストすることができます。私の方では
MATLABでHurs指数を測定する関数wbfmestiに基づいて インジケータを作成し、それがリアルタイムで使用可能かどうかを確認します。これは、MATLABで生成されたブラウン級数に基づいて、かなりよくHを計算します。
KrzysztofKrzysztof。
1-私はLT_FDI2(100周期)を生のガウスノイズ系列(Gold1)で試しました。最終結果は1.9から2.0まででした。
2.あなたのgold15ファイル、2サイクル100、20周期で試してみましたが、LT_FDI2は1から1.03(Hurst exponent near 1)の間の結果を出し、トレンドを示しました... IMO、チャートは明らかに反比例するので2に近い結果を出すべきでした(H=0)。
おそらく、ガウスノイズの平均回帰が結果を歪めているのでしょう。
ご指摘ありがとうございました。
シンバ
ハースト推定とSynapse
https://www.mql5.com/en/forum/173071
ガウスノイズの平均Hは0.41でしたので、この指標は正確ではないようです。
GOLD15 (0105sincos)のACF関数とすべてのHurstのプロットを作りました。Hの値が3(?)から0.28の間で変化しているので、これをどう解釈するかは難しい。ACFは正と負があるようだが、平均値は正になると思う。
は正になると思うが、Hurstsをどう解釈するかが鍵になる。
GOLDファイルの入力だった生データを載せておくので、SELFISで読んでみてください。
Synapse Peltarion --- クールで、ツールも非常によく、チュートリアルも非常によく、すでに2つ作りました。SynapseでFOREX用のモデルを作ったのですか？
NNに適切なデータを与えて学習させることが重要だと思います。Synapseの場合、MTとのインタラクションが問題になると思うのですが、MS NETのDLをエクスポートすることができます。
MS NET dllをエクスポートすることができますが、MTがどのように通信するべきかわかりません。ご存知ですか？
もしかして？MATLABを使う場合は簡単で、それに関する記事があります。
いくつかの記事
金融時系列の予測 - MQL4 Articles
ニューラルネットワークを使った価格予測 - MQL4 Articles
といったものがあり、これで儲けたそうです。
ニュース - オートマチック・トレーディング・チャンピオンシップ2008
クシシュトフ
ハースト指数と トレーディング戦略
こんにちは。
非常に静かな、ここにアクションはありません。だから、何か議論する。私はNeuroshellという新しいおもちゃを手に入れましたが、これにはいくつか面白い指標があります。見てみてください。最初にフラクタル指標と3つのチャート、EURUSD、ガウスノイズと明確な信号
Krzysztof
テストストラテジー結果
上記のストキャスティクステスト 戦略結果。インジケータのヘルプを添付します。
Krzysztof
Krzysztofです。
GOLD15のストキャスティックテストで、どのようにHurstとFDIを組み合わせてストキャスティック戦略を行ったのでしょうか？
GOLD15が最もノイズの少ない時間枠であるという結論に至り、ストキャスティック戦略を適用 したのでしょうか？
ストキャスティックテスト
こんにちは。
GOLD15とGOLD1は、私がテスト用に作成した人工的なシグナルです。ストキャスティクスはNSの標準ストラテジーで、フラクタル指標は使っていませんが、異なる系列でのハースト指数 値と標準ストラテジーの効率の関係を示したかっただけです。すべてのケースで遺伝的アルゴリズムを用いて戦略を最適化しました。GOLD1（ガウスノイズ）ではH=0.4-0.5、GOLD15（ノイズなし）ではHは1前後、EURUSDでは測定時だと思われます。単純な結論としては、Hが'Random walk'の方向に下がると（H=0.5）、儲けが少なくなる、ということです。DSPの他の説明 === S/Nが低下し、取引判断の際にエラーが多くなる。
次回は、同じ遺伝的アルゴリズムを使ったテスト戦略で、HurstパラメータとS/N比の有意性を他のパラメータと比較して評価したいと思います。同封のPDFもご覧ください。
Krzysztof