Все показатели Джона Элерса... - страница 66
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
Существует также индекс "измельченности" Драйсса (австралийца!), который имеет смысл. Я использую свою более сложную (сглаженную, с некоторыми изменениями, которыми я, возможно, поделюсь, когда приведу в порядок свой беспорядочный код) версию этого индекса для создания адаптивных индикаторов. Я скопировал это с сайта Ward Systems. По памяти это может быть перевернуто вверх ногами или что-то в этом роде, мне пришлось исправить это и добавить некоторые вещи.
Возможно, есть более простые для понимания языки, если немного погуглить.
HMax = MaxList(Max(High, Close[1]), Period)
LMax = MinList(Min(Low, Close[1]), Period)
Choppiness = 100.0 * Log(Sum(TrueRange,Period)/(HMax -LMax)) / Log(Period)
где:
Close[1]- Close один бар назад,
Max(a,b) - наибольшее из a и b,
MaxList(a,N) - наибольшее a за N баров назад,
MinList(a,N) - наименьшее a за N баров назад,
Sum(a,N) - сумма a за N баров назад,
TrueRange - истинный диапазон.
Просто мои 5 копеек:
Расчет фрактальной размерности Карлоса Севчика был впервые опубликован здесь : A procedure to Estimate the Fractal Dimension of Waveforms.
Он опубликовал код, написанный с использованием basic, который должен был вычислить FDI. Проблема с ним заключалась (и до сих пор заключается) в том, что он почти никогда не опускается ниже 1.5 (значение, которое важно как своего рода граница между оценкой тренда - ниже 1.5 - и случайных значений - выше 1.5 -). После этого я отказался от этого подхода.
Существует версия, сделанная Алексом Матуличем (здесь: http: //unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt ), в которой исправлены некоторые ошибки, допущенные Севчиком. Также существует другой расчет фрактальной размерности, сделанный Марком Юриком (он сделал его до того, как вычислил поведение составного фрактала), который не имеет ничего общего ни со способом Севчика, ни со способом Матулича и является скорее курьезом, чем чем-то еще
_________________
Теперь еще один момент.
Однажды я нашел немецкую статью с доказательством того, что фрактальный индекс размерности не может быть применен к финансовым рынкам. К сожалению, я не сохранил ссылку в закладках, и после этого мне больше не удалось найти эту статью. Если я когда-нибудь найду ее снова, то размещу ссылку на нее, но я подумал, что все должны знать, что существуют такие мнения и о фрактальном индексе размерности.Моя кодировка дает значения, которые выше и ниже 1,5. Я уже упоминал академическую критику, которая подтвердила, что мой анализ в excel (где я могу вводить значения, которые "должны" привести к числу - у него есть свои ограничения в отношении значений - я думаю, что он не может быть ниже 1,25 по памяти. Я думаю, что верхняя граница может быть 1,9, опять же по памяти. С этим я справлюсь.
По этому методу я также нашел, что Ehlers FRAMA немного чересчур некорректна.
Что касается немецкой критики, я предполагаю, что это может быть две вещи - если есть всплеск, это делает все значения за последующий период глупыми, пока этот всплеск не будет исключен из расчетов. Например, когда йена сильно выросла всего за пару дней в прошлом году или когда-либо еще, а затем вернулась к нормальным показателям - FDI давал глупые результаты, пока этот скачок не был устранен.
Другой причиной может быть то, что рынок будет иметь совершенно разные FDI в зависимости от временного интервала - по сути, это разные рынки - вы можете быть коротким на одном таймфрейме и длинным на другом. Или же на одном таймфрейме может быть тренд, а на другом - случайность. Но разве это не относится ко многим индикаторам?
Мое кодирование дает значения, которые выше и ниже 1,5. Я уже упоминал академическую критику, которая подтвердила, что мой анализ в excel (где я могу вводить значения, которые "должны" привести к числу - у него есть свои ограничения в отношении значений - я думаю, что он не может опуститься ниже 1,25 по памяти. Я думаю, что верхняя граница может быть 1,9, опять же по памяти. Я могу справиться с этим.
С помощью этого метода я также нашел, что Ehlers FRAMA немного слишком некорректна.
Что касается немецкой критики, я предполагаю, что это может быть две вещи - если есть всплеск, это делает все значения за последующий период глупыми, пока этот всплеск не будет исключен из расчетов. В качестве примера можно привести ситуацию, когда йена сильно выросла всего за пару дней в прошлом году или когда-либо еще, а затем пошла в основном в минус.
Другая причина может заключаться в том, что рынок будет иметь совершенно разные ПИИ в зависимости от временного интервала - это, по сути, разные рынки - вы можете быть коротким на одном таймфрейме и длинным на другом. Или же на одном таймфрейме может быть тренд, а на другом - случайность. Но разве это не относится ко многим индикаторам?Lloyd_au
Если взять базовый код Карлоса Севчика с этой страницы, то случаи, когда он опускается ниже 1.5, можно пересчитать по пальцам одной руки. Способ Алекса Матулича дает правильные результаты. Моя проблема с этим в том, что код со страницы Севчика не был протестирован перед публикацией, и некоторым людям потребовалось время, чтобы найти ошибки. Это не то, что мы должны ожидать от серьезной публикации (но тогда, эй, Марк Юрик опубликовал нечто, что он назвал Jurik TPO, и это оказалось ранговой автокорреляцией Спирмена, после чего он быстро удалил все упоминания об этом злополучном TPO).
Я не говорил о других способах расчета ПИИ.
_______________
Что касается немецкой статьи: это была не критика, а математическое доказательство того, что FDI не может быть использован на финансовых рынках. Но пока я не найду эту ссылку, давайте пока оставим эту часть как гипотетическую (иначе это станет просто слухом или сплетней). Все, что я хотел сделать, это указать на то, что существуют разногласия по поводу применимости FDI на финансовых рынках (и финансовых временных рядов, в конечном счете).
Существует версия, сделанная Алексом Матуличем (здесь: http: //unicorn.us.com/trading/src/_FractalDim.txt ), которая исправляет некоторые ошибки, допущенные Севчиком. Также существует другой расчет фрактальной размерности, сделанный Марком Юриком (он сделал его до того, как вычислил поведение составного фрактала), который не имеет ничего общего ни со способом Севчика, ни со способом вычисления Матулича и является скорее курьезом, чем чем-то еще.
Я думаю, что Матулич ошибается, когда говорит:"Поскольку длина обратного хода n идет от 0 до n, мы также имеем n интервалов, а не n-1 интервалов, как описано в статье. "Допустим, вы строите забор, и у вас есть только три столба для этого замечательного забора, которым многие будут восхищаться. Между каждым из них нужно поставить ворота. Сколько ворот вам нужно?
Я думаю, что Матулич ошибается, когда говорит:"Поскольку длина оглядки n идет от 0 до n, мы также имеем n интервалов, а не n-1 интервалов, как описано в статье".Допустим, вы строите забор, и у вас есть только три столба для этого замечательного забора, которым многие будут восхищаться. Между каждым из них нужно поставить ворота. Сколько ворот вам нужно?
Это не то, как рассчитывается fdi (и, насколько я вижу, вы это знаете).
Основная идея заключается в том, чтобы перебирать выборку данных снова и снова, увеличивая длину расчета все больше и больше, и таким образом расширяя выборку, используемую в расчете. Здесь нет места для "дверей".
Lloyd_au
Если взять оригинальный базовый код Карлоса Севчика с этой страницы, то случаи, когда он опускается ниже 1.5, можно пересчитать по пальцам одной руки. Способ Алекса Матулича дает правильные результаты. Моя проблема с этим в том, что код со страницы Севчика не был протестирован перед публикацией, и некоторым людям потребовалось время, чтобы найти ошибки. Это не то, что мы должны ожидать от серьезной публикации (но тогда, эй, Марк Юрик опубликовал нечто, что он назвал Jurik TPO, и это оказалось ранговой автокорреляцией Спирмена, после чего он быстро удалил все упоминания об этой злополучной TPO).
Да, я посмотрел на его оригинальный код и несколько недель чесал голову, пока не наткнулся на других, кто закодировал его так, что я смог с ним справиться.
pd:=whatever you like;
x:=C; (только потому, что я играл с тем, каким я хотел видеть x)
r:=HHV(H,pd)-LLV(L,pd);
a1:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-0)-Ref(x,-1))/r,2)+1/Pwr(pd,2));
a2:=Sqrt(Pwr((Ref(x,-1)-Ref(x,-2))/r,2)+1/Pwr(pd,2));
.
.и т.д. для указанного числа периодов - некоторые умные люди могут иметь подпрограмму.
Затем
FDI:=1+(Log(a1+a2+up to a "pd")+Log(2))/Log(2*(pd-1));
Это работает.
Да, это далеко не идеальный показатель ПИИ, но вот так. Я сказал то, что думаю о FRAMA.
В любом случае. Вот мой код метастока.
Я надеюсь, что FGDI Жана-Филипа работает для вас и других. Это одна из первых вещей, которые я рассматриваю. Он довольно надежен и даже учитывает проблему подсчета коробок. Вы правы насчет экспоненты Херста. Для торговых целей она бесполезна, на мой взгляд. Это число, которое было разработано для того, чтобы попытаться определить весь массив временного ряда - чем больше данных, тем лучше. А не только последние 32 дня или около того. Ну, это то, что я думаю.
Откровенно говоря, подсчет по коробкам вообще не является надежным. Формула говорит вам об этом. Условия ошибки в этом файле ниже были для временного ряда со строгим гауссовым распределением. Можно только представить, насколько велика робастность, когда ряд периодически отклоняется от гауссовского.
http://arxiv.org/pdf/1101.1444.pdf
Идея Rescaled Range Analysis сама по себе прекрасна, но количество данных, необходимых для расчета Hurst Exponent, как указано в некоторых работах, составляет от нескольких тысяч до десятков тысяч.
Винтерски
Из описания на сайте Elite forum supplied site, Variance ratio в принципе идентична основной формуле для измерения фрактальной размерности, за исключением того, что в ней используется, кажется, стандартное отклонение или дисперсия (?)... Это F-тест?
Коэффициент дисперсии кажется мне очень сырой/шумной формой, если формула такова, как указано в приведенной там ссылке. Плохо здесь то, что он делит отношение большего времени на отношение меньшего времени. Самое меньшее, что можно было бы сделать, это соблюсти правило квадратного корня Эйнштейна для случайных частиц. В целом, идея, похоже, заключается в использовании сравнения дисперсий в качестве базы для сравнения волатильности.
Wintersky
Это модифицированная версия FDI Бесплатная загрузка индикатора 'Variation Index' от 'Ilnur' для MetaTrader 4 в базе кодов MQL5 Кто-нибудь видел его? Я нахожу его полезным.
Это модифицированная версия FDI Бесплатно скачать индикатор "Variation Index" от "Ilnur" для MetaTrader 4 в MQL5 Code Base кто-нибудь видел? Я нахожу его полезным.
Это очень здорово, спасибо за это. Потратив некоторое время на сравнение с FGDI, они не слишком похожи, я думаю, что VI немного более консервативен - он называет рыночный флэт перед FGDI, но это варьируется... Я не могу понять код - кажется, что там есть итерационная процедура.