지표: SATL
매우 유망해 보입니다... 이 지표뿐만 아니라 "통화 투기자"에 실린 블라디미르 크라브추크의 출판물 시리즈에 나오는 일련의 지표에 관한 것입니다. 디지털 필터링은 인상적인 이론적 근거를 가지고 있으며 그 자체로 말합니다. 안타깝게도 최대 엔트로피 방법 자체를 분석하고 그 출처를 자세히 살펴볼 기회가 없었기 때문에 이 지표의 FIR 계수를 어디서 가져 오셨는지 묻고 싶습니다. 직접 설계하셨나요 아니면 기성품을 사용하셨나요?
Z.Ы. imho, 이런 종류의 지표와이를 기반으로 구축 된 TS는 가장 세심한주의를 기울일 가치가 있습니다 ... 게시해 주셔서 대단히 감사합니다!)
매우 유망해 보입니다... 이 지표뿐만 아니라 "통화 투기자"에 실린 블라디미르 크라브추크의 출판물 시리즈에 나오는 일련의 지표에 관한 것입니다. 디지털 필터링은 인상적인 이론적 근거를 가지고 있으며 그 자체로 말합니다. 안타깝게도 최대 엔트로피 방법 자체를 분석하고 그 출처를 자세히 살펴볼 기회가 없었기 때문에 이 지표의 FIR 계수를 어디서 가져 오셨는지 묻고 싶습니다. 직접 설계하셨나요 아니면 기성품을 사용하셨나요?
Z.Ы. imho, 이런 종류의 지표와이를 기반으로 구축 된 TS는 가장 세심한주의를 기울일 가치가 있습니다 ... 게시해 주셔서 대단히 감사합니다!)
매우 유망해 보입니다... 이 지표뿐만 아니라 "통화 투기자"에 실린 블라디미르 크라브추크의 출판물 시리즈에 나오는 일련의 지표에 관한 것입니다. 디지털 필터링은 인상적인 이론적 근거를 가지고 있으며 그 자체로 말합니다. 안타깝게도 최대 엔트로피 방법 자체를 분석하고 그 출처를 자세히 살펴볼 기회가 없었기 때문에 이 지표의 FIR 계수를 어디서 가져 오셨는지 묻고 싶습니다. 직접 설계하셨나요 아니면 기성품을 사용하셨나요?
Z.Ы. imho, 이런 종류의 지표와이를 기반으로 구축 된 TS는 가장 세심한주의를 기울일 가치가 있습니다 ... 게시 해 주셔서 대단히 감사합니다!)
사실 Kravchuk의 기사를 읽으면 많은 의문이 생깁니다. 예를 들어, 기사의 맨 처음에 그는 푸리에 변환을 이상한 방식으로 설명하는데, 그 사람이 질문을 모른다는 인상을받습니다. 그런 다음 디지털 필터가 무엇인지에 대한 이상한 공식이 이어집니다. 마치 마법 시스템에 대한 힌트가있는 것처럼 문구가 정말 이상합니다. 더 좋지 않습니다- "이산 신호에는 좁은 범위의 전문가에게만 알려진 여러 가지 속성이 있습니다."와 도플러 효과.
일반적으로이 기사는 방법에 대한 기술적 설명보다는 급하게 만든 광고 브로셔의 인상을줍니다. 또한 방법이 전혀 없습니다. 간단히 말해서, Kravchuk은 EURUSD 시세의 일부에 대한 스펙트럼 분석을 수행했으며 결과에 따라 주요주기와 고조파의 존재를 발견했습니다. 얻은 결과를 바탕으로 그는 이러한 주요 (또는 주요) 사이클을 강조하도록 설계된 필터 계수를 계산했습니다.
필터는 평범하고 표준이며 계수를 계산하기위한 기성품 프로그램이 많이 있으며 MQL에서 비슷한 것을 본 것 같습니다. 차단 주파수, 과도 응답의 폭, 통과 대역 및 지연 대역의 감쇠량을 설정하기 만하면됩니다.
이제 Kravchuk이 모든 것을 기록 된대로 수행했으며 실수 나 위조가 없다고 가정 해 봅시다. 이 경우에도 그의 소위 방법은 이론적으로 만 흥미로울 수 있습니다. 이제 최신 EURUSD 시세에 대한 스펙트럼 분석을 수행하면 다른 결과, 다른 주요 주파수를 얻고 이에 대한 필터를 다시 계산해야하기 때문입니다. 따라서 Kravchuk이 제안한 필터를 사용하는 것은 의미가 없으며 현재로서는 가치가 없습니다.
이 시점에서 Kravchuk의 위업을 스스로 반복하고 싶다면 실제로 당신을 막을 수있는 것은 없습니다. https://www.mql5.com/ko/articles/292 에서 스펙트럼 분석기를 빌려서 필터 계수를 계산하기 위해 MQL로 작성된 프로그램을 검색하거나 타사 프로그램을 찾아서 새 막대가 도착할 때마다 새로 만들어 보세요. Kravchuk의 결과를 반복할 수 없을 것이라고 확신할 수 있습니다.
그런데 SPM을 계산하는 경우 어떤 방법을 사용하든 거의 동일한 SPM 추정치를 얻을 수 있다는 점을 명심하세요. 최대 엔트로피 방법도 예외는 아닙니다. 가장 마음에 드는 방법으로 SPM을 찾을 수 있습니다.
이해할 수 없을 정도로 생성 된 주파수 응답이있는 필터를 전혀 게시해서는 안되며 가치가 없으며 몇 분 안에 이러한 필터를 수십 개 생성 할 수 있습니다.
Kravchuk의 예는 전염성이 있습니다. 게시 된 지표의 설명에서 우리는 읽었습니다:
"SATL(느린 적응형 추세선) - 디지털 저역 통과 필터 FNF-2의 도움으로 "느린" 적응형 추세선을 얻습니다."
왜 적응형인가요? 적응하는 대상은 무엇이며 어떤 기준에 따라 적응이 이루어지나요?
"LLF-2는 진동 주기가 긴 노이즈와 시장 주기를 억제하는 역할을 합니다."
오타가 틀림없습니다. LLF는 더 짧은 주기의 주파수를 억제합니다.
"저역 통과 필터 VLF-1 및 VLF-2는 지연 대역에 40dB 이상의 감쇠 A를 제공하며 통과 대역의 입력 이산형 종가 시리즈의 진폭과 위상을 절대 왜곡하지 않습니다."
이는 사실이 아닙니다! 진폭과 위상이 모두 왜곡됩니다.
디지털 필터의 이러한 특성은 (단순 이동 평균에 비해) 훨씬 더 나은 노이즈 억제 기능을 제공하므로 "잘못된" 매수 또는 매도 신호가 발생할 확률을 크게 줄일 수 있습니다.
이동 평균은 디지털 필터가 아니라 아날로그 필터라는 것이 밝혀졌습니다.
널리 알려진 기술 도구 중 SATL의 아날로그는 없습니다. 이는 움직이는 "평균"이 아니라 장기 추세선에 대한 적응 추정치입니다.
우리는 이미 적응에 대해 말했습니다 - 그것은 존재하지 않습니다!
이동평균과 달리 SATL은 현재 가격에 비해 위상차가 없습니다.
사실이 아닙니다! 전혀 사실이 아닙니다!
물론 많은 사람들이 크라브추크의 연구에 대해 열광하고 있다는 사실은 제 결론의 정확성을 의심하게 만듭니다. 따라서 Kravchuk의 기사에서 얻은 결과를 복제 해보십시오. 아마도 당신은 성공할 것입니다. 결국 방법론이 정확하다면 결과의 반복성을 제공해야 한다는 데 동의하세요.
SATL:
느린 적응형 추세선은 변동 주기가 긴 노이즈와 시장 사이클을 억제하는 데 사용됩니다.
Author: Nikolay Kositsin