Скачать MetaTrader 5

И снова о сглаживании по методу Юрика...

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Andriy Matviyevs'kyy
10684
Andriy Matviyevs'kyy  

В Кодобазе можно встретить индикаторы использующие при расчете алгоритм сглаживания "Юрик". В частности индикаторы на основе функции предложенной уважаемым Николаем Косициным.

В то же время, иногда проскальзывают высказывания о том, что эффективность этого метода сильно преувеличена и вообще это не тот "Юрик", который используется в индикаторах компании "Юрик Рисеч".

Хотелось бы услышать мнение посетителей форума об эффективности данного алгоритма сглаживания, а также о его аутентичности алгоритму который используется в индикаторах компании "Юрик Рисеч".

Вопрос о математике данного алгоритма даже не поднимаю - насколько известно, досконально понять что к чему, пока не удалось никому из участников форума))).

Мое мнение - алгоритм весьма эффективен. Но это мнение основано всего лишь по наблюдениям за поведением идентичных индикаторов использующих различные методы сглаживания, и не подтвержден какими-либо стат данными. Если у кого то завалялась статистика по методам эффективности методов сглаживания - поделитесь с обществом )))

Andriy Matviyevs'kyy
10684
Andriy Matviyevs'kyy  

Кстати в продолжение темы - попались на глаза пакет индикаторов для Омеги - возможно кто нибудь из работающих с этой платформой сможет провести сравнение.

Владимир Тезис
4266
Владимир Тезис  
А ни могли бы Вы изложить сам алгоритм сглаживания "Юрик"? А то что-то гугл довольно скудную информацию об этом выдаёт...
Как же пользователи могут высказать своё мнение о данном алгоритме, если самого алгоритма у них перед глазами нет? Я, например, вообще впервые с таким сталкиваюсь....
Dmitry Fedoseev
43874
Dmitry Fedoseev  
Optimizator писал(а) >>

...
Вопрос о математике данного алгоритма даже не поднимаю - насколько известно, досконально понять что к чему, пока не удалось никому из участников форума))).
...


Уже удалось, и не одному человеку. И так давно, что уже удалось забыть как оно работает:)

Andriy Matviyevs'kyy
10684
Andriy Matviyevs'kyy  
Integer писал(а) >>


Уже удалось, и не одному человеку. И так давно, что уже удалось забыть как оно работает:)


Если есть возможность - дайте инфо по этому вопросу или хотя бы где ее можно получить... Результат сглаживания по Юрику мне нравится, но использовать то что я не понимаю - не могу психологически (а вдруг это засада? )))).

Andriy Matviyevs'kyy
10684
Andriy Matviyevs'kyy  
drknn писал(а) >>
А ни могли бы Вы изложить сам алгоритм сглаживания "Юрик"? А то что-то гугл довольно скудную информацию об этом выдаёт...
Как же пользователи могут высказать своё мнение о данном алгоритме, если самого алгоритма у них перед глазами нет? Я, например, вообще впервые с таким сталкиваюсь....


https://www.mql5.com/ru/articles/1563

http://www.jurikres.com/

Paul Efremoff
20
Paul Efremoff  
Прошло 3 года...
К сожалению, никто так и не смог разобраться с Юриком.
Пишу в надежде, что кто-нибудь это всё-таки осилит.

Обозначения.
EMA0 это Exponential Moving Average с коэффициентами alfa0 и beta0 = 1 - alfa0. Они задаются в начале программы.
EMA1 это EMA с другими, адаптивными, коэффициентами. beta1 = beta0^p, где p>=1 выдаёт "блок адаптации". Обычно p=1.
GD это Generalized DEMA, известная средняя из T3, Tim Tillson.
x - входная последовательность.
JMA(i) - выходная, собственно непобедимый Юрик, Марк Абрамович.

Глобально алгоритм выглядит так:

GD(x) = EMA1(x) + phase*EMA0( x - EMA1(x) ), где phase принадлежит [0.5, 2.5], по умолчанию 1.5.

Далее, неизвестная научной общественности схема сглаживания:

DJ(i) = ( GD(i) – JMA(i–1) )*alfa1^2 + DJ(i–1)*beta1^2
JMA(i) = JMA(i–1) + DJ(i).

Оставляя потомкам блок адаптации, хотелось бы узнать, что это за схема такая.
Схема очень стабильна. Свойства сглаживания не пропадают при любых |коэффициентах| < 1 вместо alfa1^2 и beta1^2. Причём нет необходимости в зависимости между alfa1 и beta1; можно сказать что эта схема двухпараметрическая.
Также, вместо GD(i) можно взять саму x(i) - результат будет столь же хорош.
Rorschach
717
Rorschach  

с сайта:

Из МТ

синяя jjma, красная jma

Rorschach
717
Rorschach  
Здесь интереснее. Чего то там накрутили с незапаздывающими машками..
Paul Efremoff
20
Paul Efremoff  

Упомянутая выше ссылка к данной схеме отношения не имела, но дала другую ссылку.

Скорее всего это фильтр Калмана, хотя я вывести это не смог. Косвенным подтверждением этого является постоянное упоминание радаров. Редко какое описание фильтра Калмана обходится без упоминания радаров.

При отсутствии у системы внутренней динамики (F=1) и внешнего управления (B=0) (поклонники определённых теорий злорадно усмехаются), фильтр Калмана действительно становится двухпараметрическим: ошибка измерения R и шум системы Q. Эти два параметра, после неведомых преобразований, становятся нашими коэффициентами alfa1 и beta1.

В схеме Юрика они зависимы, что естественно следует из того, что в нашей модели ошибка измерения и шум системы это одно и тоже.

Более подробный матанализ этого фильтра мне не по силам. Однако, один вывод всё же сделать можно. Именно благодаря фильтру Калмана так хороша эта средняя.

Paul Efremoff
20
Paul Efremoff  

Дальнейшие изыскания привели к α-β фильтру, частному случаю фильтра Калмана. Это даёт другое объяснение, почему у нас два параметра. Система описывается не одной переменной (ценой), а двумя, пользуясь физической терминологией: ( положение x, скорость v). Соответственно по параметру на каждую координату.

Вот импульсная характеристика, а по-простому, коэффициенты (временного) ряда. 0 - текущий момент, 1,2,... - уходящие моменты прошлого. Эксель немного (0.5) подвинул (об-lag-ался) график направо, но это не беда. По внешнему виду график напоминает HMA. А именно: горб в начале, отрицательный хвостик в конце.

N=13, прочие параметры по умолчанию. Максимум коэффициентов приходится где-то на (N-1)/3. Скорее всего из этой формулы и выведено N. Этой же величине (почти) равна задержка (lag).


12
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий