Идеальный фильтр
Лучший способ найти "идеальный фильтр" - придумать его самому. Потому что никто, кроме Вас, с учётом Ваших целей, не продумает все параметры нужного Вам фильтра, правила его работы, оценки полученных результатов и т.д.
Если же Вам и предложат варианты на выбор, то тогда уже Вам придётся подстраиваться под чужие правила.
Нужен идеальный фильтр. Какой посоветуете?
Идеальный фильтр тот, который идеально соответствует заданным требованиям.
Формализуйте требования )
Для начала всем ответившим спасибо.
Возможно вам подойдет зигзаг.
Зигзаг я планирую применять для получения статистики распределения, "самых выгодных" потенциальных точек входа\выхода, если брать его от быстрой EМА. На чистый прайс зигзаг, очень оптимистично и антиреально ИМХО. По своей природе зигзаг ждет порог изменения, неважно за сколько времени и как он произошел, то есть он игнорирует флэт и внутреннюю динамику. Скорей всего для этого нужно будет завести отдельную тему, так как там тоже много вопросов и она расходится с этой.
Лучший способ найти "идеальный фильтр" - придумать его самому. Потому что никто, кроме Вас, с учётом Ваших целей, не продумает все параметры нужного Вам фильтра, правила его работы, оценки полученных результатов и т.д.
Если же Вам и предложат варианты на выбор, то тогда уже Вам придётся подстраиваться под чужие правила.
Этим я и занимаюсь, озвучивая свои мысли в слух, кто знает, может кто то расщедрится, меня поправить или подскажет направление поиска.
Цель это скрипт, который будет собирать статистику трендов\флетов, с разбиением их по категориям масштаба и интенсивности. Чтобы накинув на ценовой ряд, получить на выходе статистику распределения трендов и флэтов, разбитых на категории в зависимости от масштаба(шумового порога) и "крутизны"(средний угол касательной).
Как я логически вижу постановку задачи. Ценовой ряд фильтруется двусторонним фильтром, например двойная SMA сдвинутая на период назад, двойная чтобы получить "гладкость", затем вычисляем разницу соседних точек, умножаем на некоторый коэффициент и получаем меру наклона касательной, назовем её "D".
Затем ищем области, где D находится в определённом диапазоне, низкие значения значит флэт, средние и высокие - тренд, экстремально высокие - черные лебеди. Суммируем по каждому диапазону количество времени делим на общее, умножаем на 100 и получаем статистику в %. Таков план, как я его себе представляю. Точнее одна из наиболее вероятных мыслей по этому поводу, наверняка это мне не первому пришло в голову и кто то попробовал давно уже такое, сжалится над зелёным и скажет что мол, глупый план, это не сработает, потому то и потому то... Или наоборот, скажет что я на правильном пути. То что кто то даст готовый алгоритм или скрипт выполняющий такую работу, даже не рассчитываю, лень поощрять нельзя.
Идеальный фильтр тот, который идеально соответствует заданным требованиям.
Формализуйте требования )
Параметры:
1)Масштаб(шумовой порог).
2)Диапазон "крутизны".
Выход - % времени пребывания рынка в таком "состоянии".
Возможно дополнительно индикатор который раскрашивает ценовой ряд в зависимости от диапазона D, чтобы понять "на глаз" адекватность сбора статистики.
PS: Показалось что двойная SMA это хороший претендент на роль "идеального фильтра" в контексте данной задачи. Но нужно ещё поэкспериментировать. Это пока самый простой вид статистических данных о рынке и возможно простое должно быть и решение. Когда дойдет до распознавания более витиеватых паттернов, будем усложнять.
Верно сказали участники выше что то о чем вы тут спрашиваете, субъективно, а на вкус и цвет участников нет.
Мой выбор - тоже ZigZag(с некоторыми модификациями), по поводу того что вы написали о его не способности детектить флэт - вздор. Отношение ценовой высоты между коленками(простите....) к временной горизонтальной, между ними, точно также дает вам характеристику рынка, отсекая шум, более информативно чем МА. Но это всё только на истории, для статистики.
где то на просторах этого форума не так давно уже обсуждались темы по распознаванию где тренд, где флет, и вычислению угла наклона графика, а вы хотите еще и количественные характеристики этих состояний за период, да еще и присвоить степень "крутизны" - тогда определите, что есть тренд/флет + критерии нахождения точек для определения угла + немного разного для анализа стат. данных и размещайте ТЗ - сделают за деньги в лучшем виде /как вариант/.
По мне, эти исторические данные ни как не помогут в трейдинге... какая польза от того, что к примеру - вчера (сегодня) на паре в тф м15 было 25трендов и 47 флетовых участков, половина из которых "реально крутые"? информация ведь запаздывающая. Другое дело информация о размерах тренда, флета, пилы за период - позволит расставлять уровни целей, но опять же нет универсального инструмента как своевременно узнать о развороте тенденции, потому когда тренд опознан он уже часть пути прошел и вставая по тренду есть попытка сесть в "уходящий поезд" ... вопрос в том сколько станций ему осталось ехать .
и скажет что мол, глупый план, это не сработает, потому то и потому то...
План просто нереальный, не в смысле, что нереализуемый... Предпосылки при постановке задачи ложные. Само по себе понятие "статистика", как инструмент научного исследования не стыкуется с тем количеством достоверной информации, которая доступна в исторических данных рынка.
Можете пояснить сказанное пожалуйста?
Я имею в виду не туманные цели топикстартера, а обобщение по поводу не стыковки статистики и "достоверной информации". Вы считаете что статистические методы не верны?
Другими словами, распределение вероятностей носит произвольный не функциональный характер, и любые обобщения множества данных, не несут ценной информации.
Добро пожаловать в казино тогда! Welcome to the club! Камоночька эврибаточька))))))))))
Можете пояснить сказанное пожалуйста?
Я имею в виду не туманные цели топикстартера, а обобщение по поводу не стыковки статистики и "достоверной информации". Вы считаете что статистические методы не верны?
Другими словами, распределение вероятностей носит произвольный не функциональный характер, и любые обобщения множества данных, не несут ценной информации.
Добро пожаловать в казино тогда! Welcome to the club! Камоночька эврибаточька))))))))))
Я думал,что высказался понятно... Статистические методы - вещь хорошая, но они неприменимы к Форексу, очень мало исходных данных для статистики, а достоверных данных, ещё меньше. Точнее говоря, статистические методы применить можно, но в данной ситуации это будет иллюзия научного подхода с ложными результатами. Если не согласны с тем что я говорю, можете проверить мою правоту (или не правоту)... Или почитайте что-то серьёзное по статистическим методам, или, если это сильно внапряг, проведите практический эксперимент из "классики жанра" с монеткой.
Согласен и не несогласен, одновременно, просто не ясно что вы хотите сказать.
Каких данных мало? Сколько было бы достаточно? цены, объёма, Level2 и тд
Что такое "достоверные" данные?
Сошлитесь пожалуйста на конкретный тезис, из "серьёзного" труда, подтверждающий то что есть лимиты на выборку данных. для статистического анализа. Особенно интересно про "достоверность".
P.S я просто хочу понять что вы имеете в виду.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Здравствуйте леди и джентльмены.
Я определённо зелен, так что не издевайтесь.
Задумал я научно подойти к делу. Для этого нужно собрать статистические данные. Для начала простые, такие как статистику трендов, флетов, и их масштабные характеристики. Для этого нужно отфильтровать цену не отстающим(двусторонним) фильтром и затем посчитать количество времени нахождения производной под углом в заданном диапазоне.
Нужен идеальный фильтр. Какой посоветуете?