Discussão do artigo "Indicadores não-lineares"
Ideias interessantes, algo com que trabalhar. :)
Obrigado pelo artigo!
Isso é estranho, não corresponde a
indicador aqui
Talvez eu tenha entendido algo errado.
a mediana nem sempre coincide com a média móvel... pelo contrário, na maioria das vezes elas não coincidem. A mediana é uma estrutura rígida (por exemplo, se você desenhar linhas de tendência ao longo dela, obterá uma imagem completamente diferente).
E a não coincidência acontece justamente porque a mediana é muito estável, mesmo em períodos curtos.... Tente comparar seu indicador com a suavização bayesiana
a mediana nem sempre é a mesma que a média móvel.... Pelo contrário, na maioria das vezes elas não coincidem. A mediana das medianas é uma estrutura rígida (por exemplo, se você desenhar linhas de tendência ao longo dela, obterá uma imagem completamente diferente)
E a não coincidência acontece justamente porque a mediana é muito estável, mesmo em períodos curtos.... Tente comparar seu indicador com a suavização bayesiana
Ah, sim, eu não estava prestando atenção.
Ah, entendi
Dei uma olhada no código.
Ele diz uma coisa, mas o gráfico mostra outra. O período não é de 3 em 3, mas de 14 em 14.
Ou seja, o indicador mostra um valor dos últimos 23 valores.
Eu o analisei e o comparei com outros tipos de movimentação. Infelizmente, não encontrei nenhuma vantagem, apesar da carga computacional significativamente maior devido à classificação.
A conclusão é a mesma.
Todas as tentativas de manipulações com os dados anteriores de um determinado tamanho (período) - adicionar, multiplicar, dividir, aumentar o grau, tomar um logaritmo, etc., para obter uma nova linha - atualmente não fazem sentido, porque todos esses numerosos indicadores (linhas) preveem o comportamento posterior do preço na próxima barra (para baixo ou para cima) com uma probabilidade próxima à probabilidade de cara ou coroa de uma moeda lançada. Isso é facilmente verificado e comprovado.
Ah, entendi
Dei uma olhada no código.
Ele diz uma coisa, mas no gráfico é bem diferente. O período não é de 3 em 3, mas de 14 em 14.
Ou seja, o indicador mostra um valor dos últimos 23 valores.
Analisei-o e comparei-o com outros slides. Infelizmente, não encontrei nenhuma vantagem, apesar da carga computacional significativamente maior devido à classificação.
É melhor comparar a mediana nesse formato com uma janela triangular. A situação mais "saborosa" para ela é uma mudança da direção da tendência para a oposta. Se você precisar de uma variante mais sensível, é melhor fazer isso dessa forma. Primeiro, encontramos a mediana de um último preço, depois encontramos a mediana de dois preços, depois de três, etc. No final, encontramos a mediana de todos os preços encontrados anteriormente. Obtemos o análogo de uma média ponderada linear. Isso não eliminará a principal desvantagem da mediana, que é a perda de informações nas bordas, mas tornará o indicador mais sensível às mudanças atuais.
A mediana das medianas nessa forma é melhor em comparação com uma janela triangular. A situação mais "saborosa" para ela é uma mudança da direção da tendência para a oposta. Se você precisar de uma variante mais sensível, é melhor fazer isso dessa forma. Primeiro, encontramos a mediana de um último preço, depois encontramos a mediana de dois preços, depois de três, etc. No final, encontramos a mediana de todos os preços encontrados anteriormente. Obtemos o análogo de uma média ponderada linear. Isso não eliminará a principal desvantagem da mediana, que é a perda de informações nas bordas, mas tornará o indicador mais sensível às mudanças atuais.
nah - tudo em vão.
Assim como todas as minhas tentativas anteriores, há muitos anos, de desenvolver vários métodos de agrupamento e cálculo de média e criar centenas de robôs com sua aplicação foram em vão. Acredite em mim, fui muito mais bem-sucedido nisso. Não há mais pontos brancos nesse campo.
Só resta a IA com reconhecimento de padrões e processos.
Você chegará lá de qualquer forma, se não pisar no chão.
Ah, sim, eu não estava prestando atenção.
Se quiser combater a defasagem, é preciso usar um modelo apropriado. Por exemplo, plotamos um polinômio de terceiro grau avançado em 20 pontos. Obtemos os coeficientes {4979,3264,1904,864,109,-396,-686,-796,-761,-616,-396,-136,129,364,534,604,539,304,-136,-816} /8855 - esse indicador não terá defasagem
Se tivermos dificuldades com a defasagem, precisaremos usar um modelo apropriado. Por exemplo, construímos um polinômio de terceiro grau avançado por 20 pontos. Obtemos os coeficientes {4979,3264,1904,864,109,-396,-686,-796,-761,-616,-396,-136,129,364,534,604,539,304,-136,-816} /8855 - esse indicador não ficará defasado
há muito tempo, tudo foi implementado, verificado, verificado novamente, testado e testado novamente. Não há peixes. Mais precisamente, a existência de peixes é sempre temporária, e o resto do tempo está nivelando o sucesso temporário.
Se tivermos dificuldades com a defasagem, precisaremos usar um modelo apropriado. Por exemplo, construímos um polinômio de terceiro grau avançado por 20 pontos. Obtemos os coeficientes {4979,3264,1904,864,109,-396,-686,-796,-761,-616,-396,-136,129,364,534,604,539,304,-136,-816} /8855 - esse indicador não ficará defasado
O polinômio em si é redesenhado, portanto, o valor é o seu traço, que forma uma linha deslizante não desenhada.
De fato, é possível obter um atraso mínimo, mas há outros problemas.
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Nikolai Semko, 2020.02.01:09
Média móvel simples (período 200):
Média móvel da regressão linear (período 200):
Média móvel da regressão parabólica (período 200):
Média móvel de um polinômio de 3º grau (período 200):
Média móvel de um polinômio de 4º grau (Período 200):
Média móvel de um polinômio de 5º grau (Período 600):
etc.
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Novo artigo Indicadores não-lineares foi publicado:
Neste artigo, vamos considerar algumas formas de construir indicadores não-lineares e seu uso na negociação. Existem alguns indicadores disponíveis na plataforma de negociação MetaTrader que utilizam abordagens não-lineares.
A moda é o valor que ocorre com mais frequência na amostra de dados. Por exemplo, na amostra 1, 6, 9, 3, 3, 7, 8, o número mais comum é 3, que será a moda dessa série. No entanto, ao analisar preços, cada valor pode ocorrer apenas uma vez. Portanto, para calcular a moda, pode-se usar a fórmula empírica de Pearson:
Observando essa fórmula, é possível perceber que a moda é um indicador instável (os coeficientes ultrapassam os limites do intervalo -1…+1). Porém, pode ser útil como complemento a outros indicadores.
Outra medida central é o meio do intervalo. Para calculá-lo, é necessário encontrar a média entre os valores máximo e mínimo da série temporal. Embora a faixa intermediária seja sensível a valores atípicos e não seja muito confiável, ela é utilizada em alguns indicadores.
É assim que as quatro medidas de tendência central aparecem no gráfico.
Autor: Aleksej Poljakov