1-я и 2-я производная от MACD - страница 43
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Евро сегодня
Длинные шпильки эти если предсказуемы для кого-то,да и стопы отработать ДЦ позволит с прибылью...Тогда "шум только в головах"(Паукас).
Пока мы применяем индикаторы, то все, вроде бы ясно, что мы делаем - получаем (выявляем) некоторые специфические особенности котира.
А в случае фильтра. Что мы фильтруем? Что получаем, куда девается то, что не пролезло в фильтр?
А мне неясно, что Вам ясно. Какие именно индикаторы применяем? Какие особенности выявляем и каким образом?
МА является фильтром нижних частот, МАКД является полосовым фильтром(с некоторой натяжкой). Почему к индикаторам МА и МАКД у Вас не возникает таких вопросов, которые возникают к фильтрам?
А мне неясно, что Вам ясно. Какие именно индикаторы применяем? Какие особенности выявляем и каким образом?
МА является фильтром нижних частот, МАКД является полосовым фильтром(с некоторой натяжкой). Почему к индикаторам МА и МАКД у Вас не возникает таких вопросов, которые возникают к фильтрам?
Можно укорачивать фильтр, а можно сделать что-нибудь другое. Например сдвинуть его в прошлое.
Отсюда должно быть ясно, насколько его можно сдвинуть и почему перерисовка будет минимальна и скорее всего вообще незаметна на глаз.
Весовыми функциями пользоваться надо, иначе получится просто SMA. Я даже могу сказать, что использую окно Blackman-Hann.
А еще есть БИХ-фильтры, но для моих целей они не подходят.
Не могли бы Вы объяснить поподробнее как сдвигать фильтры чтобы получилась минимальная задержка. Если стртемиться к минимальным фазовым изкажениям, то фазовая характеристика должна быть линейной, что диктует симметричность его коэффициентов. В таком случае групповая задержка фильтра равна половине его длины. Чтобы уменьшить задержку фильтра нужно делать его фазовую характеристику нелинейной с более высокими коэффициентами на барах справа как это делается например в Linear Weighted MA. Но Вы утверждаете что используете окно Blackman-Hann, которое симметрично. Видимо вы накладываете на него другое весовое окно, либо сдвигаете аргументы косинусов, либо что-то другое.
По поводу МА и МАКД написано горы литературы. Все наглядно. А что будет, если у фильтра другой фронт, или фаза? Мне непонятна соотносимость понятий фильтра и результатов их работы
Эту макулату литературу я читал раньше, чисто поржать, потом надоело и стало несмешно. Там еще было написано, что самым сильным сигналом МАКД является дивергенция. Бу-га-га!
По фильтрам литературы не меньше, а пользы от нее больше. Тоже можно почитать, поэкспериментировать и все станет понятно.
Эту макулату литературу я читал раньше, чисто поржать, потом надоело и стало несмешно. Там еще было написано, что самым сильным сигналом МАКД является дивергенция. Бу-га-га!
По фильтрам литературы не меньше, а пользы от нее больше. Тоже можно почитать, поэкспериментировать и все станет понятно
Это я пытался делать. Менял разные параметры фильтров, Получал более качественную подгонку к выборке. Но каких-либо преимуществ перед аналогом из ТА не увидел - чисто на уровне ретуши. Что ТА, что фильтры не работают вообще. Прогнал фильтр Ходрика-Прескотта - имеет слабое отношению к котиру. построить на только его базе ТС невозможно. По этому поводу написал статью
Не могли бы Вы объяснить поподробнее как сдвигать фильтры чтобы получилась минимальная задержка. Если стртемиться к минимальным фазовым изкажениям, то фазовая характеристика должна быть линейной, что диктует симметричность его коэффициентов. В таком случае групповая задержка фильтра равна половине его длины. Чтобы уменьшить задержку фильтра нужно делать его фазовую характеристику нелинейной с более высокими коэффициентами на барах справа как это делается например в Linear Weighted MA. Но Вы утверждаете что используете окно Blackman-Hann, которое симметрично. Видимо вы накладываете на него другое весовое окно, либо сдвигаете аргументы косинусов, либо что-то другое.
Очень просто. Есть фильтр F[i]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Просто замените его на F[i+m]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Фильтр сдвинется в прошлое на m баров. Для расчета последних m баров вроде бы не хватает данных С[-1] ... C[-m] (фильтр должен заглядывать в будущее). Подставьте вместо них что угодно, например С[0]. Выложенная выше картинка говорит, что это можно сделать в данном случае на 150 баров и даже больше, ошибка будет практически незаметна.
Очень просто. Есть фильтр F[i]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Просто замените его на F[i+m]=K0*C[i]+K1*C[i+1]+K2*C[i+2]+...+Kn*C[i+n].
Фильтр сдвинется в прошлое на m баров. Для расчета последних m баров вроде бы не хватает данных С[-1] ... C[-m] (фильтр должен заглядывать в будущее). Подставьте вместо них что угодно, например С[0]. Выложенная выше картинка говорит, что это можно сделать в данном случае на 150 баров и даже больше, ошибка будет практически незаметна.
Спасибо. Получилось:
Точность последнего Per/2 участка зависит от выбора неизвестных будущих значений. Я в прошлом делал слегка по другому: фильтровал по обычному фильтру с задержкой Per/2, сдвигал фильтр на Per/2 в прошлое, а под последний Per/2 интервал цен подгонял полином 3-й степени с непрерывной 1-й и 2-й производной. Оба метода имеют такую же точность так как "фантазируют" о будущем.
Перерисовка