Todos os indicadores de John Ehlers... - página 59
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no que diz respeito à transformação Fisher, a avaliação está aqui. Seu compressor/descompressor de escala justa e não dá nenhum valor extra
de acordo com este artigo. Por outro lado, há algumas pessoas que estão tentando ganhar a vida vendendo "pescadores modificados" ....
Ensign Software - Estudos: Transformação Inversa do Pescador
Krzysztof
em caso de alisamento de fechamento também não há diferença. Você pode argumentar que por algumas séries cronológicas funcionarão melhor do que a SMA, mas acredito que isso deve ser comprovado primeiro.
Portanto, novo livro, novas teorias, novo site e, pelo menos para mim, parece um pouco traiçoeiro.
Krzysztof
Muito obrigado por essas respostas. Estou apenas folheando o último livro do Sr. Ehler. Em outra linha, perto do final do livro, ele afirma que "a transformação inversa de pescador do indicador estocástico adaptativo dá indicações claras e inequívocas de pontos de compra e venda adequados".
O código também é dado (em formato de código simples) como:
Etapa 1 o código do indicador estocástico adaptativo é:
{
Estocástico adaptativo
(c) 2013 John F. Ehlers
}
Vars:
ComprimentoVar(3),
M(0),
N(0),
X(0),
Y(0),
alpha1(0),
HP(0),
a1(0),
b1(0),
c1(0),
c2(0),
c3(0),
Filt(0),
Lag(0),
contar(0),
Sx(0),
Sy(0),
Sxx(0),
Syy(0),
Sxy(0),
Período(0),
Sp(0),
Spx(0),
MaxPwr(0),
DominantCycle(0);
Arrays:
Corr[48](0),
CosinePart[48](0),
SinePart[48](0),
SqSum[48](0),
R[48, 2](0),
Pwr[48](0);
//Highpass filter cyclic components whose periods are shorter than 48 bars
alpha1 = (Cosine(.707*360 / 48) + Sine (.707*360 / 48) - 1) / Cosine(.707*360 / 48);
HP = (1 - alfa1 / 2)*(1 - alfa1 / 2)*(Fechar - 2*Fechar[1] + Fechar[2]) + 2*(1 - alfa1)*HP[1] - (1 - alfa1)*(1 - alfa1)*HP[2];
//Suave com um filtro Super Suave da equação 3-3
a1 = expvalue(-1.414*3.14159 / 10);
b1 = 2*a1*Cosine(1.414*180 / 10);
c2 = b1;
c3 = -a1*a1;
c1 = 1 - c2 - c3;
Filt = c1*(HP + HP[1]) / 2 + c2*Filt[1] + c3*Filt[2];
//Pearson correlation para cada valor de defasagem
Para Lag = 0 a 48 Begin
//Setar o comprimento médio como M
M = Comprimento médio;
Se o comprimento médio = 0 então M = Lag;
Sx = 0;
Sy = 0;
Sxx = 0;
Syy = 0;
Sxy = 0;
Para contagem = 0 a M - 1 Comece
X = Filt[count];
Y = Filt[Lag + count];
Sx = Sx + X;
Sy = Sy + Y;
Sxx = Sxx + X*X;
Sxy = Sxy + X*Y;
Syy = Syy + Y*Y;
Fim;
If (M*Sxx - Sx*Sx)*(M*Syy - Sy*Sy) > 0 Then Corr[Lag] = (M*Sxy - Sx*Sy)/SquareRoot((M*Sxx - Sx*Sx)*(M*Syyy - Sy*Sy));
Fim;
Para o Período = 10 a 48 Início
CosinePart[Período] = 0;
SinePart[Período] = 0;
Para N = 3 a 48 Comece
CosinePart[Período] = CosinePart[Período] + Corr[N]*Cosine(360*N / Período);
SinePart[Ponto] = SinePart[Ponto] + Corr[N]*Sine(360*N / Ponto);
Fim;
SqSum[Periodo] = CosinePart[Ponto]*CosinePart[Ponto] + SinePart[Ponto]*SinePart[Ponto];
Fim[Fim]*;
Para o período = 10 a 48 Início
R[Período, 2] = R[Período, 1];
R[Período, 1] = .2*SqSum[Período]*SqSum[Período] + .8*R[Período, 2];
Fim;
//Find Maximum Power Level for Normalization (Nível máximo de potência para normalização)
MaxPwr = .995*MaxPwr;
Para o Período = 10 a 48 Início
Se R[Período, 1] > MaxPwr Então MaxPwr = R[Período, 1];
Fim;
Para o Período = 3 a 48 Início
Pwr[Período] = R[Período, 1] / MaxPwr;
Fim;
//Compute o ciclo dominante utilizando o CG do espectro
Spx = 0;
Sp = 0;
Para o Período = 10 a 48 Comece
Se Pwr[Período] >= .5 Então Comece
Spx = Spx + Período*Pwr[Período];
Sp = Sp + Pwr[Período];
Fim;
Fim;
Se Sp 0 Então DominantCycle = Spx / Sp;
Se DominantCycle < 10, então DominantCycle = 10;
Se DominantCycle > 48, então DominantCycle = 48;
//Stochastic Computation começa aqui
Vars:
HighestC(0),
LowestC(0),
Stoc(0),
SmoothNum(0),
SmoothDenom(0),
AdaptiveStochastic(0);
HighestC = Filt;
LowestC = Filt;
Para contagem = 0 a DominantCycle - 1 Begin
Se Filt[count] > HighestC então HighestC = Filt[count];
Se Filt[count] < LowestC então LowestC = Filt[count];
Fim;
Stoc = (Filt - LowestC) / (HighestC - LowestC);
AdaptiveStochastic = c1*(Stoc + Stoc[1]) / 2 + c2*AdaptiveStochastic[1] + c3*AdaptiveStochastic[2];
Plot1(AdaptiveStochastic);
Plot2(.7);
Plot6(.3);
Passo 2 para implementar a transformação inversa do pescador no indicador estocástico adaptativo:
Vars:
IFish(0) ;
Valor1 = 2*(AdaptiveStochastic - .5) ;
IFish = (ExpValue(2*3*Value1) - 1) / (ExpValue(2*3*Value1) + 1) ;
Plot1(IFish) ;
Plot4(.9*IFish[1]) ;
Passo 3 Adicionando sinais de compra e venda:
Adiciona-se uma linha de disparo que é a transformada Fisher atrasada por uma barra e atenuada a 90 por cento.
Etapa 4 Um desenvolvimento adicionado por mim:
Se possível, deve ser desenvolvida uma variante do acima (indicador estocástico adaptativo Inverse Fisher) que é o MTF para que também possam ser exibidas versões com maior intervalo de tempo.
Eu acho que estes 2 indicadores o indicador estocástico adaptativo Inverse Fisher e o indicador estocástico adaptativo MTF Inverse Fisher seriam indicadores potencialmente muito interessantes para testar se alguém é capaz de produzir em MT4 ?
Melhores Cumprimentos
Nigel
Não há necessidade de converter para MT4, basta usar a estação de comércio ou Multicharts e fazer uma análise do Walk Forward para verificar se funciona, codifique o código que você tem pronto. Você pode fazer um teste de Multicharts, ele tem um analisador Walk Forward incorporado. Eu também verifiquei recentemente o filtro do telhado e ele tem um enorme excesso após mudar a direção da tendência que está desqualificando.
Todos aqueles autores de livros querem vender seus livros sem comércio, esta é uma razão pela qual eles não fazem uma avaliação adequada de suas idéias, o papel aceita tudo...
Krzysztof
Mladen,
Obrigado por sua resposta.
A menos que eu esteja enganado, por volta dos 27 minutos (do vídeo anterior anexo) o Sr. Ehler apresenta o "Estocástico precedido por um filtro de telhado" dizendo que "...coloquei o filtro de telhado na frente do estocástico...". Meu entendimento é que isto atinge uma média zero e também remove a dilatação espectral (ou seja, o que faz um estocástico normal correr contra a parte superior e inferior da janela indicadora). Eu peguei o filtro de telhado anterior neste site, obrigado pela referência.
Portanto, ainda me parece que colocar um filtro de telhado na frente da transformação inversa do pescador e exibir em forma histo aproximar-se-ia do indicador de propriedade do momento MESA.
Existe alguma possibilidade de que você possa ter uma idéia de como o:
1. Filtro de telhado em frente a um estocástico, ou
2. Filtro de telhado em frente a uma transformação inversa de pescador em forma de histo, pode ser derivado ?
Eu acho que eles podem ser valiosos
Melhores cumprimentos
NigelOi Nigel,
mladen codificou "SuperSmoother" como uma função. Você pode usá-lo para pré-suavizar uma série cronológica e, em minha opinião, funciona bem para isso. Anexei um indicador escrito por mladen onde acrescentei a pré-suavização como exemplo. Isto pode chegar perto do que você está procurando. Caso contrário, você certamente poderá modificar a maioria dos indicadores desta forma.
O indicador é "Phase Change Index originalmente por M.H. Pee". Aqui está GPBUSD definido diariamente para 16 períodos com 5 períodos de pré-acalmia.
O indicador é sensível à duração de seu período. É melhor usado se você tiver uma idéia de qual deve ser a duração do período.
Editar: Eu apaguei o indicador, pois não consigo lembrar se ele veio originalmente da seção Elite. Isso é possível. Se não houver problema com o mladen, eu o postarei novamente.
Cordiais cumprimentos,
Alex
Este é o oscilador mama com uma linha pontilhada de sinal t3, o indicador também é compatível com as novas construções mt4.
em caso de alisamento de fechamento também não há diferença. Você pode argumentar que por algumas séries temporais funcionarão melhor do que a SMA, mas acredito que isso deve ser comprovado primeiro.
Portanto, novo livro, novas teorias, novo site e pelo menos para mim parece um pouco traiçoeiro.
Krzysztof
Krzysztof
Por que você está comparando períodos curtos de cálculo?
Quanto mais curto o período de cálculo, mais semelhantes serão os resultados (terminando no período de cálculo 1 quando todas as médias / suavização / filtros serão exatamente os mesmos). Por que não comparar períodos mais longos e os mesmos períodos?
Mesmo as médias / suavizantes / filtros adaptáveis não podem se adaptar adequadamente por períodos muito curtos e mesmo aqueles darão resultados muito semelhantes a uma simples média móvel se o período de cálculo for curto o suficiente.
De acordo com John E., o objetivo da SS é matar o ruído de alta freqüência, ou seja, períodos =< 10 barras. Eu me comparo ao SMA(5) porque o SMA(5) tem a mesma defasagem como o SS(10) e sua banda passante é 2*n . Do que você pode verificar qual deles está suavizando melhor e eles suavizam o mesmo. Apenas o suficiente para traçar os dois e você pode ver que a trama é a mesma.
Isso significa que pelo menos para USDJPY 1 min de ruído de alta freqüência (se existir) é suavizado no mesmo nível por SMA(l/2) e SS(l) . Para outros comprimentos
ele está usando o filtro HP. Veja também o capítulo ' Estrutura de Dados de Mercado' em seu documento 'Indicadores Preditivos' e a figura com ruído de aliasing e ruído de dilatação espectral. Estou apenas muito curioso como ele conseguiu e como ele se parece, por exemplo, com os dados FOREX.
Krzysztof
De acordo com John E., o objetivo da SS é matar o ruído de alta freqüência, ou seja, períodos =< 10 barras. Eu me comparo ao SMA(5) porque o SMA(5) tem a mesma defasagem como o SS(10) e sua banda passante é 2*n . Do que você pode verificar qual deles está suavizando melhor e eles suavizam o mesmo. Apenas o suficiente para traçar os dois e você pode ver que a trama é a mesma.
Isso significa que pelo menos para USDJPY 1 min de ruído de alta freqüência (se existir) é suavizado no mesmo nível por SMA(l/2) e SS(l) . Para outros comprimentos
ele está usando o filtro HP. Veja também o capítulo 'Estrutura de Dados de Mercado' em seu documento 'Indicadores Preditivos' e a figura com ruído de aliasing e ruído de dilatação espectral. Estou apenas muito curioso como ele conseguiu e como ele se parece, por exemplo, com os dados FOREX.
KrzysztofKrzysztof
Comparar alisadores / filtros / médias de comprimento diferentes não é (pelo menos na minha opinião) uma comparação justa. Mas então, esta é a minha opinião. Poderíamos simplesmente decidir sobre o uso de um filtro e usá-lo em tudo o que fazemos repetidamente, mas como devemos decidir o que usar para esse fim e como devemos decidir que algo é o melhor que existe se não experimentarmos, investigarmos e tentarmos abordagens diferentes?
Eu mesmo também disse muitas vezes que John Ehlers tende a dizer primeiro e depois está tentando produzir uma prova do que ele disse e não do que podemos ver com nossos olhos nus. Mas ao menos ele está experimentando. Se é bom ou não, não importa muito: ele simplesmente tem a coragem de dizer e fazer algo e de levar uma tareia por isso (se ele merece levar uma tareia), então devemos dar a ele o crédito de tentar impor os limites.
Nunca entendi tentativas de usar filtros de 2-3 barras na tentativa de descobrir uma tendência (o que quer que consideremos ser uma "tendência"). Mas novamente, esta é apenas a minha opinião
Oi Nigel,
mladen codificou "SuperSmoother" como uma função. Você pode usá-lo para pré-suavizar uma série cronológica e, em minha opinião, funciona bem para isso. Anexei um indicador escrito por mladen onde acrescentei a pré-suavização como exemplo. Isto pode chegar perto do que você está procurando. Caso contrário, você certamente poderá modificar a maioria dos indicadores desta forma.
O indicador é "Phase Change Index originalmente por M.H. Pee". Aqui está GPBUSD definido diariamente para 16 períodos com 5 períodos de pré-acalmia.
O indicador é sensível à duração de seu período. É melhor usado se você tiver uma idéia de qual deve ser a duração do período.
Editar: Eu apaguei o indicador, pois não consigo lembrar se ele veio originalmente da seção Elite. Isso é possível. Se não houver problema com o mladen, eu o postarei novamente.
Cordiais cumprimentos,
AlexAlex,
Muito obrigado por sua ajuda.
Cumprimentos
Nigel