Код канала стандартного отклонения из терминала - страница 2

 
zaskok:
ЛР - линейная регрессия. В данном случае центр канала - ЛР на интервале построения.
Половина ширины канала - среднее отклонение цены от центра канала (на интервале построения), вычисленное, как СКО.

А, чего-то не сообразил про ЛР )) Спасибо. Вы писали Но есть гораздо проще (вычислительно) и, думаю, эффективнее (гипотеза) каналы для скальпинга, заслуживающие своей темы.

Можете про эти каналы пару слов, а я проверю ваши гипотезы?

 
VDev:

Можете про эти каналы пару слов, а я проверю ваши гипотезы?

Наверное, самый простой (однопроходный):
Koef_Avg, Koef_Size - коэффициенты экспоненциальной средней, область значений: (0; 1].

Center[0] = Price[0];
Size[0] = 0;

Center[n] += Koef_Avg * (Price[n] — Center[n - 1]));
Size[n] += Koef_Size * (Center[n] — Size[n - 1]));

ChannelHigh[n] = Center[n] + Size[n];
ChannelLow[n] = Center[n] - Size[n];

n - квантуйте ВР, как вздумается: по пришедшим тикам, по времени, по изменению цены и прочее.
Каналов для скальпинга можно уйму придумать. Поспрашивайте dimeon, он на этом ни один ДЦ разорил...
 
VDev:

Где найти сабж, поиском порыл - не нашел. В матлабе нарисовал std по точкам, получаются, естественно, плавные кривые. Но даже, если предположить, что терминальный канал рисуется по крайним значениям, все равно непохоже.

Судя по скриншоту, скорее всего имеет место классическая ошибка. Матлабу вы дали интегрированный ценовой ряд (т.е. как есть, последовательность Close-to-Close), тогда как стандартное отклонение необходимо рассчитывать на первых разницах.
 
C-4:
Судя по скриншоту, скорее всего имеет место классическая ошибка. Матлабу вы дали интегрированный ценовой ряд (т.е. как есть, последовательность Close-to-Close), тогда как стандартное отклонение необходимо рассчитывать на первых разницах.

Матлабу я давал не тиковые данные Bid с дисретизацией 1 сек, не бары. Брал std по n-элементов, например по часу (3600 отсчетов), записывал результат в массив, сдвигался на один отсчет, делал то же самое и так до конца массива данных. Естественно, данные в массиве после std - не прямая линия. Вот мне и хотелось выяснить, как это сделано у MQ, пусть не на тиках, а на барах, это непринципиально.

В принципе, тут добрые люди подсказали, попробую в Матлабе и отпишусь с картинкой. Просто у меня все модели именно в Матлабе и надо канальчик туда пристроить.

 
zaskok:
Наверное, самый простой (однопроходный):Каналов для скальпинга можно уйму придумать. Поспрашивайте dimeon, он на этом ни один ДЦ разорил...
Спасибо, обязательно попробую и отпишусь :)
 
VDev:

Матлабу я давал не тиковые данные Bid с дисретизацией 1 сек, не бары. Брал std по n-элементов, например по часу (3600 отсчетов), записывал результат в массив, сдвигался на один отсчет, делал то же самое и так до конца массива данных. Естественно, данные в массиве после std - не прямая линия. Вот мне и хотелось выяснить, как это сделано у MQ, пусть не на тиках, а на барах, это непринципиально.

В принципе, тут добрые люди подсказали, попробую в Матлабе и отпишусь с картинкой. Просто у меня все модели именно в Матлабе и надо канальчик туда пристроить.

Наверное Вы меня не совсем поняли.

Если на пальцах, стандартному std нужно давать первые разности BP, то есть не сами цены, а гистограммку, где каждое значение i получено как например (Close[i]-Close[i-1])/Close[i-1]. Взятие std для интегрированного ценового ряда бессмысленно.

 
C-4:

Если на пальцах, стандартному std нужно давать первые разности BP, то есть не сами цены, а гистограммку, где каждое значение i получено как например (Close[i]-Close[i-1])/Close[i-1].

Зачем?

Взятие std для интегрированного ценового ряда бессмысленно.

Почему?

 
zaskok:

Зачем?

Почему?

Стандартное отклонение есть мера вариации изучаемого признака у какой-либо статистической выборки. При том, каждый элемент выборки независим от остальных. 

Если проще на примере: что бы найти среднюю вариацию человеческого роста среди тысячи случайных людей, мы не должны складывать их рост вместе, друг за другом, получать что-то около величины 1700 метров и считать std на этом интегрированном ряде - это бессмыслено. Вместо этого ищется их МО или в данном случае просто средний рост, например 170 см., а затем рассчитываются квадраты отклонений от этого среднего, т.е. рост каждого человека - это одна линия гистограммы роста.

 
C-4:

Стандартное отклонение есть мера вариации изучаемого признака у какой-либо статистической выборки. При том, каждый элемент выборки независим от остальных. 

Если проще на примере: что бы найти среднюю вариацию человеческого роста среди тысячи случайных людей, мы не должны складывать их рост вместе, друг за другом, получать что-то около величины 1700 метров и считать std на этом интегрированном ряде - это бессмыслено. Вместо этого ищется их МО или в данном случае просто средний рост, например 170 см., а затем рассчитываются квадраты отклонений от этого среднего, т.е. рост каждого человека - это одна линия гистограммы роста.

Так подругому делать никому и в голову не приходит. Поэтому и считают ЛР, как прямую, с минимальным СКО через МНК. И этот минимальный СКО - и есть составляющая канала, что в MT рисуется.
 
zaskok:
Так подругому делать никому и в голову не приходит. 
По виду графике, представленного топикстартером складывается впечатление что ему-то и пришло это в голову.
Причина обращения: