Собрать статистики по «волнам» (длина волн/каналов ограниченных экстремумами, размах…) на основе ФНЧ
Найти статистические закономерности между предыдущими и будущими волнами. Под волной подразумевался канал, который эту волну ограничивает, т.е не прямая линия, а именно временной
grasn, а насколько трудоёмко для тебя провести такой Data Mining на чужой статистике? Вопрос, понятно с намёком :).
Насчёт определения экстремумов по фильтрованным данным я кажется писал уже, что имхо имею такое: рынок уважает уровни, поэтому максимумы всё же предпочтительнее определять по High, а минимумы по Low. Тем более с учётом потерянной при сжатии в баровый график информации. Проблемы создают ложные экстремумы, вот только боюсь ФНЧ, даже адаптивный, тут далеко не всегда поможет. Ниже пример экстремумов, которые выглядят ложными:
Здесь красные отрезки - мои представления о правильной разметке (горизонтальные линии добавлены как аргумент в пользу такого мнения).
Candid, я бы поспорил с тобой. Твой аргумент не убедителен. Эти "ложные" уровни могут придти и с более высоких ТФ в результате кластеризации нескольких Фиб от разных свингов. Доказательств у меня нет, это только гипотеза.
PS1: Служил то я как раз в ПВО, вот зачитываю свою должность из пункта 27 военного билета (для придания большей солидности :о): «командир отделения радиотехнических средств управления зенитных ракет малой дальности». И знаю более чем хорошо (как обычно пишут – не понаслышке :о), что наши хваленые комплексы (да и не только наши) не то бы СБИТЬ, они цели то толком НЕ ВИДЯТ.
ЗЫ, на форуме альпари BQQ где то по полочкам разложил, почему по его мнению, как специалиста в ЦОС, методы ЦОС трудноприменимы на рынке. Довольно внятно, на мой взгляд.
Я с BQQ немного поспорил вот тут http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804&page=16 , если не затруднит, где он все по полочкам раскладывал. Просто я считаю, что в первую очередь специалист ЦОС должен знать и понимать (всеми фибрами своей души) это теорему Котельникова, это как в геомертии аксиомы.
Да и еще ко всем если можно употребляйте термин частота дискретизации пожалуйста, для меня частота Нейквиста это ругательное слово. Это из той области, кто изобрел радио Попов или Маркони, и т.д.
Если не затруднит, можеш попробуеш зделать адаптивный индикатор, алгоритм я написал чуть раньше в этой ветке. И хотя тут некоторые говорят, что ничего хорошего не получиться, я всетаки думаю, что хуже АМА он не будет, а вот лучше вполне может быть + математика там понятна, что и как делать.
Prival: Что то задел меня JMA, типа лучший, адаптивный и т.д. (всех скушал, во как). А мы что лыком шиты :-). И левши типа на Руси перевелись, да не верю. Смотрю, смотрю на него - формулы какие то непонятные, да и аватар не такой какой то :-) у меня получше вроде будет :-) (Сравните http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Наш же самолетик лучше :-).
Поэтому предлагаю попробовать сделать и индикатор по лучше, еще адаптивнее. Может что хорошее и получиться.
Идея следующая. 1. За основу берем вот этот индикатор ('Оптимизированная АМА Кауфмана : Perry Kaufman AMA optimized'), над ним многие уже трудились не мне чета. Теория этого индикатора описана в файле (файл прилагается). Берем из этого индикатора (идеи) одну часть. Вычисление коэффициента эффективности ER (меняется от 0 до 1). Он будет определять период усреднения (выборки) от 2 до N (N – задается как входной параметр в алгоритме). А вот дальше чуть хитрее. 2. Используем не EMA (экспоненциальную скользящую среднюю) а полином. Максимальную степень полинома n (задаем тоже как внешний параметр). В принципе можно и остановиться, варьируя n и прогоняя в тестере, я думаю уже можно получить неплохие результаты. Но блоха ИХМО до конца еще не подкована, идем дальше. 3. Раз адаптивный так пусть будет адаптивным по полной. Добавка, следующая - степень полинома тоже рассчитывается (выбирается наилучшей по какому то критерию). Так как у нас нет априорной информации о шуме. Предлагаю использовать критерий - коэффициент детерминации. Вся логика выбора оптимального полинома по этому критерию расписана в файле (файл в архиве стр. 12, 13 и 14). Там даже есть программа написанная на MathCade, как это делать.
Если кто то заинтересуется, готов пункт 3 запрограммировать и перепроверить в маткаде. И помогать в создании такого индикатора на MQL в силу моих скромных возможностей.
Mathemat: Candid, я бы поспорил с тобой. Твой аргумент не убедителен. Эти "ложные" уровни могут придти и с более высоких ТФ в результате кластеризации нескольких Фиб от разных свингов. Доказательств у меня нет, это только гипотеза.
Нет, Mathemat, об этом я с тобой спорить не буду :). Потому что в принципе согласен. Но считаю крайне желательным свести проблему к независимому поиску закономерностей для каждого ранга (понятию "более высокий таймфрейм" я предпочитю понятие "более высокий ранг"). А в общем мысль, что мы имеем дело с некой интерференционной картинкой, выглядит интересной.
Prival: Что то задел меня JMA, типа лучший, адаптивный и т.д. (всех скушал, во как). А мы что лыком шиты :-). И левши типа на Руси перевелись, да не верю. Смотрю, смотрю на него - формулы какие то непонятные, да и аватар не такой какой то :-) у меня получше вроде будет :-) (Сравните http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Наш же самолетик лучше :-).
Поэтому предлагаю попробовать сделать и индикатор по лучше, еще адаптивнее. Может что хорошее и получиться.
Идея следующая. 1. За основу берем вот этот индикатор ('Оптимизированная АМА Кауфмана : Perry Kaufman AMA optimized'), над ним многие уже трудились не мне чета. Теория этого индикатора описана в файле (файл прилагается). Берем из этого индикатора (идеи) одну часть. Вычисление коэффициента эффективности ER (меняется от 0 до 1). Он будет определять период усреднения (выборки) от 2 до N (N – задается как входной параметр в алгоритме). А вот дальше чуть хитрее. 2. Используем не EMA (экспоненциальную скользящую среднюю) а полином. Максимальную степень полинома n (задаем тоже как внешний параметр). В принципе можно и остановиться, варьируя n и прогоняя в тестере, я думаю уже можно получить неплохие результаты. Но блоха ИХМО до конца еще не подкована, идем дальше. 3. Раз адаптивный так пусть будет адаптивным по полной. Добавка, следующая - степень полинома тоже рассчитывается (выбирается наилучшей по какому то критерию). Так как у нас нет априорной информации о шуме. Предлагаю использовать критерий - коэффициент детерминации. Вся логика выбора оптимального полинома по этому критерию расписана в файле (файл в архиве стр. 12, 13 и 14). Там даже есть программа написанная на MathCade, как это делать.
Если кто то заинтересуется, готов пункт 3 запрограммировать и перепроверить в маткаде. И помогать в создании такого индикатора на MQL в силу моих скромных возможностей.
Prival, в этом архиве нет 12-13-ой страницы
ок извинаюсь сейчас по новой выложу (тема 14. Апроксимация сигналов стр. 12-14). Но 3-й пунтк, думаю не обязательно, можно для начала просто выбор полинома 1 или 2-ой степени. Т.к. для третьего пункта нужно ответить на 1, но самый главный вопрос, что же тут регулярная составляющая (разделить на сигнал и шум)
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Насчёт определения экстремумов по фильтрованным данным я кажется писал уже, что имхо имею такое: рынок уважает уровни, поэтому максимумы всё же предпочтительнее определять по High, а минимумы по Low. Тем более с учётом потерянной при сжатии в баровый график информации. Проблемы создают ложные экстремумы, вот только боюсь ФНЧ, даже адаптивный, тут далеко не всегда поможет. Ниже пример экстремумов, которые выглядят ложными:
Здесь красные отрезки - мои представления о правильной разметке (горизонтальные линии добавлены как аргумент в пользу такого мнения).
PS1: Служил то я как раз в ПВО, вот зачитываю свою должность из пункта 27 военного билета (для придания большей солидности :о): «командир отделения радиотехнических средств управления зенитных ракет малой дальности». И знаю более чем хорошо (как обычно пишут – не понаслышке :о), что наши хваленые комплексы (да и не только наши) не то бы СБИТЬ, они цели то толком НЕ ВИДЯТ.
А что ж их так боятся, для тебя думаю будет это интересно http://www.kroufr.ru/forum/index.php/topic,6037.0.html, и этому ЗРК (разработке) более 50 лет, так что ВИДЯТ и не плохо.
Integer, ты об этом JMA - 'JMA' ?
Про нее.
ЗЫ, на форуме альпари BQQ где то по полочкам разложил, почему по его мнению, как специалиста в ЦОС, методы ЦОС трудноприменимы на рынке. Довольно внятно, на мой взгляд.
Я с BQQ немного поспорил вот тут http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804&page=16 , если не затруднит, где он все по полочкам раскладывал. Просто я считаю, что в первую очередь специалист ЦОС должен знать и понимать (всеми фибрами своей души) это теорему Котельникова, это как в геомертии аксиомы.
Да и еще ко всем если можно употребляйте термин частота дискретизации пожалуйста, для меня частота Нейквиста это ругательное слово. Это из той области, кто изобрел радио Попов или Маркони, и т.д.
to Integer
Если не затруднит, можеш попробуеш зделать адаптивный индикатор, алгоритм я написал чуть раньше в этой ветке. И хотя тут некоторые говорят, что ничего хорошего не получиться, я всетаки думаю, что хуже АМА он не будет, а вот лучше вполне может быть + математика там понятна, что и как делать.
Про нее.
Что то задел меня JMA, типа лучший, адаптивный и т.д. (всех скушал, во как). А мы что лыком шиты :-). И левши типа на Руси перевелись, да не верю.
Смотрю, смотрю на него - формулы какие то непонятные, да и аватар не такой какой то :-) у меня получше вроде будет :-)
(Сравните http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Наш же самолетик лучше :-).
Поэтому предлагаю попробовать сделать и индикатор по лучше, еще адаптивнее. Может что хорошее и получиться.
Идея следующая.
1. За основу берем вот этот индикатор ('Оптимизированная АМА Кауфмана : Perry Kaufman AMA optimized'), над ним многие уже трудились не мне чета. Теория этого индикатора описана в файле (файл прилагается). Берем из этого индикатора (идеи) одну часть. Вычисление коэффициента эффективности ER (меняется от 0 до 1). Он будет определять период усреднения (выборки) от 2 до N (N – задается как входной параметр в алгоритме). А вот дальше чуть хитрее.
2. Используем не EMA (экспоненциальную скользящую среднюю) а полином. Максимальную степень полинома n (задаем тоже как внешний параметр). В принципе можно и остановиться, варьируя n и прогоняя в тестере, я думаю уже можно получить неплохие результаты. Но блоха ИХМО до конца еще не подкована, идем дальше.
3. Раз адаптивный так пусть будет адаптивным по полной. Добавка, следующая - степень полинома тоже рассчитывается (выбирается наилучшей по какому то критерию). Так как у нас нет априорной информации о шуме. Предлагаю использовать критерий - коэффициент детерминации. Вся логика выбора оптимального полинома по этому критерию расписана в файле (файл в архиве стр. 12, 13 и 14). Там даже есть программа написанная на MathCade, как это делать.
Если кто то заинтересуется, готов пункт 3 запрограммировать и перепроверить в маткаде. И помогать в создании такого индикатора на MQL в силу моих скромных возможностей.
Prival, в этом архиве нет 12-13-ой страницы
Про нее.
Не уверен.
Candid, я бы поспорил с тобой. Твой аргумент не убедителен. Эти "ложные" уровни могут придти и с более высоких ТФ в результате кластеризации нескольких Фиб от разных свингов. Доказательств у меня нет, это только гипотеза.
Что то задел меня JMA, типа лучший, адаптивный и т.д. (всех скушал, во как). А мы что лыком шиты :-). И левши типа на Руси перевелись, да не верю.
Смотрю, смотрю на него - формулы какие то непонятные, да и аватар не такой какой то :-) у меня получше вроде будет :-)
(Сравните http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Наш же самолетик лучше :-).
Поэтому предлагаю попробовать сделать и индикатор по лучше, еще адаптивнее. Может что хорошее и получиться.
Идея следующая.
1. За основу берем вот этот индикатор ('Оптимизированная АМА Кауфмана : Perry Kaufman AMA optimized'), над ним многие уже трудились не мне чета. Теория этого индикатора описана в файле (файл прилагается). Берем из этого индикатора (идеи) одну часть. Вычисление коэффициента эффективности ER (меняется от 0 до 1). Он будет определять период усреднения (выборки) от 2 до N (N – задается как входной параметр в алгоритме). А вот дальше чуть хитрее.
2. Используем не EMA (экспоненциальную скользящую среднюю) а полином. Максимальную степень полинома n (задаем тоже как внешний параметр). В принципе можно и остановиться, варьируя n и прогоняя в тестере, я думаю уже можно получить неплохие результаты. Но блоха ИХМО до конца еще не подкована, идем дальше.
3. Раз адаптивный так пусть будет адаптивным по полной. Добавка, следующая - степень полинома тоже рассчитывается (выбирается наилучшей по какому то критерию). Так как у нас нет априорной информации о шуме. Предлагаю использовать критерий - коэффициент детерминации. Вся логика выбора оптимального полинома по этому критерию расписана в файле (файл в архиве стр. 12, 13 и 14). Там даже есть программа написанная на MathCade, как это делать.
Если кто то заинтересуется, готов пункт 3 запрограммировать и перепроверить в маткаде. И помогать в создании такого индикатора на MQL в силу моих скромных возможностей.
Prival, в этом архиве нет 12-13-ой страницы