Diálogo do autor. Alexander Smirnov. - página 3
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2 khorosh: O indicador é realmente bastante decente, mas ainda não encontrei tal método de parâmetro(método de suavização), no qual ele é por todos os parâmetros melhor que Djuric: é quase sempre muito freqüente (flutuante) nos fluxos, embora às vezes seja mais rápido nos saltos. Algo próximo a Djuric é obtido no método=1.
Parece que a Djuric realmente fez um filtro adaptável muito bom.
LeoV, obrigado. Há diferenças, mas elas são realmente muito pequenas. E a imagem publicada no texto explicativo provavelmente corresponde a um valor muito grande do período de suavização (forte defasagem).
2 khorosh: O indicador é realmente bastante decente, mas ainda não encontrei tal método de parâmetro (método de suavização), no qual ele é por todos os parâmetros melhor que Djuric: é quase sempre muito freqüente (flutuante) nos fluxos, embora às vezes seja mais rápido nos saltos. Algo próximo a Djuric é obtido no método=1.
Parece que o Dzurik realmente fez um filtro adaptável muito bom.
Estou meio surpreso em ouvi-lo dizer isso, matemático (porque a maioria das pessoas acreditaria em sua afirmação). Diga-me o que é mais adaptável? Como você mede a qualidade = figura e como você a calcula ?
Dê-me a fórmula para o que um TF deve ser adaptável, então eu posso fazer um TF realmente adaptável e dar a você. (Juric seria pior, eu acho).
LeoV, obrigado. Há diferenças, mas elas são realmente muito pequenas. E a imagem publicada no texto explicativo provavelmente corresponde a um valor muito grande do período de suavização (forte defasagem).
LeoV, não é muito difícil comparar visualmente o legal e http://codebase. mql4.com/pt/1356, que é o mesmo nome? Ou o legal é para a Omega?
Aqui - duas fotos. Período 14, fase 0. Muito semelhante, a propósito. Bom algoritmo para MT4. Posso postar com algum outro período, se você quiser.
Decidi adicionar minha própria imagem
Existe um JMA Adaptativo. E na interseção do JMA regular com o JMA Adaptativo você já pode trabalhar nele. Acabo de descobrir isso com surpresa. .... Todos têm um período de 14 anos. A adaptação varia de 14 a 48.
Posso ter sido muito apressado quanto à adaptabilidade, pois não tenho uma boa idéia do que ela realmente é. Acho que é apenas a capacidade de mudar o algoritmo de cálculo dependendo das condições atuais (lateralmente ou atividade de tendência). Diferentes muwings adaptativos aplicam diferentes critérios de "flat/trend" - dimensão fractal, volatilidade, etc.
Djuric tem quatro requisitos que seu filtro deve cumprir:
1. Mínimo atraso entre o sinal e o preço, caso contrário, os gatilhos chegam tarde.
2. Excesso mínimo, caso contrário a MA produz níveis de preços falsos.
3 Mínimo de tempo a menos, caso contrário perde-se tempo esperando pela convergência.
4. Máxima suavidade, exceto quando as diferenças de preço atingem um novo nível.
Tradução:
1. Mínimo intervalo entre o sinal e o preço; caso contrário, o sinal chega tarde demais.
2. Sobreposição mínima [algo como o fenômeno Gibbs - Mathemat]; caso contrário, o MA produz níveis de preços falsos.
3. Um "sublap" mínimo; caso contrário, perde-se tempo até que o sinal converge com o preço.
4. Máxima suavidade - exceto por diferenças de preço.
A Juric & Co. resolveu o problema brilhantemente e o mostrou em muitos exemplos (você nem precisa entender inglês, Prival: tudo é explicado no nível de uma boa história em quadrinhos com fotos vívidas). Naturalmente, isto não significa que seu filtro possa ser aplicado sem problemas como um substituto para os muwings. O feedback de usuários satisfeitos enfatiza várias vezes que os sinais só devem ser utilizados em um determinado contexto. Mas mesmo com o uso mais brusco ("dois muwings"), ainda há menos sinais falsos.
Kudos para você, Prival, por resolver o assustador problema prático com Kalman para processar informações de radar, também bastante barulhento. Mas agora estamos realmente tentando entender exatamente por que a JMA é tão boa em dados de mercado.
Quero reiterar que nenhum filtro adaptativo mais perfeito e elaborado como um muvinge com características perfeitas resolverá por si só o problema de criar uma estratégia robusta. O problema é mais profundo do que isso; você sabe disso por nossa correspondência particular.
É tudo muito simples. O indicador tem 2 entradas. Um - para Fechar, o outro - para indicador que mostra tendência do tipo ADX (ou qualquer outro) e dois parâmetros - período mínimo e máximo. Período mínimo - no mínimo ADX, máximo - no máximo ADX. É mais ou menos isso.
LeoV
A questão vai um pouco mais fundo. A fim de responder que 1 indicador é mais adaptável do que outro. Você precisa saber ao que deve se adaptar.
Se simplesmente falarmos sobre o preço. O mais preciso (não atrasar, não tremer, etc.) é Close[0]. Mas isto não é bom. Devemos remover o que nos impede de encontrar a direção correta (ruído). E para responder a esta pergunta de forma correta e correta (do ponto de vista matemático). É necessário responder à pergunta sobre o que é ruído e o que é sinal. Só então podemos dizer que algum indicador se adapta melhor ao componente útil (sinal) que move o mercado.
E não é muito difícil para um bom especialista em DSP fazer um indicador ótimo+adaptativo para um sinal (modelos) que a Djuric cita como uma prova.
LeoV
A questão vai um pouco mais fundo. A fim de responder que 1 indicador é mais adaptável do que outro. Você precisa saber ao que deve se adaptar.
Ela se adapta, é claro, à tendência. Quanto maior e mais forte for a tendência - mais longo é o período JMA. E isto, pelo que entendi, é correto... .
Aqui está um modelo um pouco idiota para você, Prival: se você considerar os retornos (incrementos de sinal), o sinal é zero, o ruído é um processo aleatório com um p.d.f. do tipo distribuição Cauchy e uma ACF, que você conhece empiricamente. Não há erros de medição e de quantização. Naturalmente, o preço como resultado da integração saltará em torno do pagamento esperado, porque os rabos são muito grossos e dependentes.
O modelo é extremamente rígido, talvez até mais resistente do que o próprio mercado. Mas se seu filtro funcionar em tal modelo, ele funcionará em qualquer lugar.
P.S. A propósito, Djuric fez tal sugestão: se um dos que compraram sua criação fornece um filtro que funciona melhor do que o seu (por quatro critérios descritos acima) em dados do tipo Cauchy, ele meio que receberá seu dinheiro de volta. E isto é apenas uma dica inequívoca sobre o modelo de ruído, pelo qual ele mesmo foi guiado.