利用数字低通滤波器建立交易系统 - 页 21 1...141516171819202122232425262728...33 新评论 Сергей 2008.02.29 10:38 #201 对中子 我不明白AF是什么。缩短了 "自适应滤波器 "这一术语。这就是说，有关的目标，无论是在这个专题还是在其他专题中，都只能基于自适应过滤来获得。没有别的办法，大致上，这就是了。 你自己判断吧，我在一个带有FZ的平滑BP上运行Predict函数，得到一个带有较少FZ的平滑BP，但是，就平滑质量而言，它并不比带有较小平均窗口的相同LPF好，而且在较大的水平线上，它明显比后者弱（参见aviska）。也就是说，预测器在工作中被平滑序列所排斥，并在地平线接近初始BP时 "崩溃"，但LPF则相反，被初始BP所排斥，并逐渐远离它而变得更加平滑......这个结果是意料之中的，事实上，即使事先将其抹平，也不可能从BP中获得更多的信息--你无法欺骗自然！"。 没有任何实际意义，总的来说是一种 "自欺欺人"。 虽然在论坛上有一张基于NS的LPF演示的图片，但没有观察到PF（几乎），平滑质量很好！这说明了什么？如果这不是无稽之谈，那么我们还有一些工作要做。 我一直在使用NeuroSolutions软件包，如果你把它放上去，你会发现一个基于NS的LPF的详细例子。 有趣的是，使用Predict函数进行预测的类似结果可以不用玩了--只要把每个点的左邻右舍的平滑BPF（不是为了看 "未来"）分解成常规的泰勒级数（RT），然后外推到所需的步骤。你可能会发现它很有趣--与其挖掘Matcad内置函数的算法，不如拿RT来玩玩，把它切开，看看它导致了什么...... 通过泰勒系列推断的预测对我来说一点都不有趣，也不会给出可比较的预测，也许每100次尝试就有一个变体 :o)但感谢你的建议。 中子，你有点误解了--我不是在挖掘 "预测 "的算法。发布的简单想法大约是两年前的事了。如果真的需要的话--会找到来源并完成它，这并不难。我写道，这个谓词，就像其他任何此类算法一样--不起作用，通过统计学预测系列的结果非常糟糕。应用它的唯一方法是去预测序列的一般化特征，而这必须要有能力去做。在此基础上的系统是有利可图的--但对我来说并不感兴趣。 到mql4-编码 哇，原来所有的东西都在那里，还需要应用...... 我想我已经在各种论坛上读过很多次了....，但仍然是--祝你好运 :o))) 哦，伙计，我的链接都丢了，总之，有一个论坛，相当长的一个，在那里，人们认真地讨论了两件事 编写一个开源的过滤器包（我知道人们对那些fattles、sattles的作者很生气--我不记得他们叫什么了，很正确 根据过滤器制定战略 似乎有很多有用的东西。我对这种做法感到失望，我认为这不是很正确的做法。 Neutron 2008.02.29 11:50 #202 不同的BP平均算法如何相互比较？如何选择最佳的平均化窗口？ 的确，如果你选择一个大的窗口，由于不可避免的FP，信号将明显滞后，另一方面，如果你选择一个小的窗口，平均质量将不令人满意。似乎最佳状态位于中间某处，但我们应该用什么来比较所获得的平均数的结果？ 让我们假设我们有一个假想的PDF为零的LPF，然后我们可以与之进行比较。如果沿被分析的BP来回运行一个普通的（不看未来）LPF，并取图的中间部分，从而从分析中排除BP左右两端不可避免的边缘效应，就有可能实现这种 "神奇 "的滤波器（由于这个原因，这种LPF不能用在TS中）。 在左图中，点表示BP，红线表示对称的LPF（带LPF），蓝线和黑线表示不同平均时间的传统移动平均线。对于每个窗口，我们寻找整个BP点与理想滤波器之间的标准偏差，并通过BP点与LPF之间的标准偏差将其归一化。因此，我们摆脱了与LPF的平均窗口的选择有关的任意性。在这种情况下，标准偏差的选择似乎不是随机的；事实上，这个数量将同样反映出由于PZ而导致的平滑曲线向右偏离，以及在一个狭窄的平均窗口中其振荡范围的增加。 让我们选择一个带有矩形平均窗口（图2中的蓝线）、三角形平均窗口（黑线）和一阶巴特沃斯滤波器（红线）的标准移动平均来分析平滑的质量。我们可以看到，在小窗口的情况下，由于大的 "颤动 "趋向于初始BP的波动性，过滤器不能平滑系列。当窗口增加时，每个滤波器都有一个最佳状态，然后由于PDF的增加，平滑特性再次恶化。在所提出的三种算法中，观察到的最佳结果是具有矩形平均窗口的微不足道的移动平均线，其窗口宽度为7-8条!这对这种类型的LPF来说是最佳的，因此，它有效地抑制了15%的噪声成分，当17-18条的窗口更窄时，就失去了平滑的特性，对初始BP没有任何好处。回顾一下，如果我们在这种情况下计算SFNF的标准偏差，我们会得到零或100%的平滑，即理想的变体。到目前为止，我们有一个15%的理想近似值。我想知道是否有可能得到更多？ 因此，我们有了一个工具，使我们能够客观地估计LPF的平滑特性。如果Prival 给我们他的基于ACF的自适应卡尔曼过滤器的代码，我们立即把它（过滤器）放在一个荣誉的地方，北风 将得到他已经反问的问题的答案...... [Deleted] 2008.02.29 12:04 #203 grasn: 哦，该死，我失去了所有的链接，无论如何--有一个论坛，相当长的一个，在那里，人们对两件事很认真 在Alpari或Viac上，一个标题为 "过滤资产阶级集市 "的主题--这可能就是它的内容。 Сергей 2008.02.29 12:27 #204 NorthernWind: 格拉斯恩。 哦，伙计，我失去了我所有的链接，无论如何--有一个论坛，相当长的一个，在那里人们认真地讨论了两件事 在alpari或viac上，一个标题为 "过滤资产阶级集市 "的主题--这可能就是它的内容。 是的，是的--非常相似。谢谢 :o) 对中子 假设我们有一个假想的PF为零的LPF，那么我们就可以和它进行比较。 如果你的参考滤波器的输入特性选择不正确或以最次优的方式选择呢？ Neutron 2008.02.29 12:47 #205 是的，我试着在一个非常大的范围内改变平均窗口--它根本不影响结果，或者说它有，但非常不明显。我们计算所研究的过滤器相对于它的CO，然后归一到BP相对于它的CO。 对已经写过的内容进行补充，对grasn的言论进行补充。 我迷路了! LPF窗口的选择取决于研究行的最大值的大小和位置。不依赖于或弱依赖于其相对位置。 事实证明，首先你需要挑选这样的ELF，在BP上清楚地显示感兴趣的点，然后选择传统LPF的所需窗口。从揭示所需模式的最大概率来看，这将是最佳选择。 Сергей 2008.02.29 13:29 #206 对中子 我流氓了! 对我的 "技术文盲 "感到抱歉--你刚才写的是什么？ IFNF中窗口的选择决定了所研究系列中最大值的大小和位置。它不取决于，或只是微弱地取决于它们的相对位置。 LPF有相当多的参数，当然它们是由规范完全定义的，但仍然有相当多的参数：采样步长、带通/抑制极限频率、带通/抑制不均匀系数，等等。你说的是哪个窗口？如果你说的是将一个过滤器的规格表示为一个单一的输入参数，那么......我希望你在实际交易中不会使用这样一个过滤器？ 我试着在一个非常大的范围内改变平均化的窗口--它对结果完全没有影响，或者只有一个非常微不足道的影响。 也许过滤器没有得到适当的重建？Butterword没有输入特性，就像一个窗口，但类似于 "窗口" - 计算的系数，完全由规范决定。你在哪里有这个规格？有可能你刚刚修复了一些特征，现在又有了新的发现，恭喜你。 而这是独立或弱依赖的极端的相对位置？而且它甚至不依赖于设计不良的过滤器，或者一个做得好的过滤器，但不是针对 "那个 "信号？酷，给我两个这样的过滤器... Neutron 2008.02.29 13:53 #207 嗯，是的！巴特沃斯滤波器没有平均窗口--它是递归的，而且有许多旋钮--可以改变的参数，从而决定了斜率、通带中频率响应的不均匀性、通带本身......但如果你愿意，你可以把所有这些种类简化为一个旋钮，从而得到主要的想法。 关于极值的位置取决于LPF带宽的宽度 - 我被纠正了! 该方法本身似乎很有希望。一个人过来喊道："在这里，我发明了一个超级酷的VFD!你把它给他，让我们看看它是如何平滑的。而我们将其与例如相同的移动平均线 进行比较。如果它能产生最好的平滑效果，请尊重作者! 最重要的是，我们能够为所有的LPF确定一个单一的通用参数，允许它们进行客观的比较，这个参数是平滑的BP与理想的平滑LPF的偏差，没有LPF在通带的直频响应，等等。当然也有一些任意性，但看不到更好的东西。 [Deleted] 2008.02.29 14:09 #208 这里是http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip， 顺便说一下，我向大家推荐它，特别是那些喜欢文具的人。顺便说一下，也有一些关于过滤器的信息。 好的方面是，它是关于我的思想交汇的地方。:) Candid 2008.02.29 14:21 #209 NorthernWind: 给你，顺便http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip 引用。 事实证明，在这种情况下，建立我们交易系统的最佳统计数据是具有可变窗口的线性移动平均线。即移动平均线，应采取这样的方式，即它们主要落在一个趋势段上。而移动平均线不是指数或其他什么，它们是2条移动平均线：一条简单的移动平均线和一条带因子i的移动平均线，也就是i与Xi的总和。而对于波动性，你必须看这些随机变量的序列的平方之和。 看来作者已经接近于发现LRMA了 :) Sceptic Philozoff 2008.02.29 14:34 #210 LRMA的设计是为了使其与价格的偏差的平方之和最小。但另一个目标函数（TF）也可以被最小化--例如，误差模数之和。这个TF，我认为，对于外汇来说，比误差的平方之和更自然。用分析法计算是有问题的，但你可以尝试近似计算。 1...141516171819202122232425262728...33 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
对中子
缩短了 "自适应滤波器 "这一术语。这就是说，有关的目标，无论是在这个专题还是在其他专题中，都只能基于自适应过滤来获得。没有别的办法，大致上，这就是了。
没有任何实际意义，总的来说是一种 "自欺欺人"。
我一直在使用NeuroSolutions软件包，如果你把它放上去，你会发现一个基于NS的LPF的详细例子。
通过泰勒系列推断的预测对我来说一点都不有趣，也不会给出可比较的预测，也许每100次尝试就有一个变体 :o)但感谢你的建议。
中子，你有点误解了--我不是在挖掘 "预测 "的算法。发布的简单想法大约是两年前的事了。如果真的需要的话--会找到来源并完成它，这并不难。我写道，这个谓词，就像其他任何此类算法一样--不起作用，通过统计学预测系列的结果非常糟糕。应用它的唯一方法是去预测序列的一般化特征，而这必须要有能力去做。在此基础上的系统是有利可图的--但对我来说并不感兴趣。
到mql4-编码我想我已经在各种论坛上读过很多次了....，但仍然是--祝你好运 :o)))
哦，伙计，我的链接都丢了，总之，有一个论坛，相当长的一个，在那里，人们认真地讨论了两件事
似乎有很多有用的东西。我对这种做法感到失望，我认为这不是很正确的做法。
不同的BP平均算法如何相互比较？如何选择最佳的平均化窗口？
的确，如果你选择一个大的窗口，由于不可避免的FP，信号将明显滞后，另一方面，如果你选择一个小的窗口，平均质量将不令人满意。似乎最佳状态位于中间某处，但我们应该用什么来比较所获得的平均数的结果？
让我们假设我们有一个假想的PDF为零的LPF，然后我们可以与之进行比较。如果沿被分析的BP来回运行一个普通的（不看未来）LPF，并取图的中间部分，从而从分析中排除BP左右两端不可避免的边缘效应，就有可能实现这种 "神奇 "的滤波器（由于这个原因，这种LPF不能用在TS中）。
在左图中，点表示BP，红线表示对称的LPF（带LPF），蓝线和黑线表示不同平均时间的传统移动平均线。对于每个窗口，我们寻找整个BP点与理想滤波器之间的标准偏差，并通过BP点与LPF之间的标准偏差将其归一化。因此，我们摆脱了与LPF的平均窗口的选择有关的任意性。在这种情况下，标准偏差的选择似乎不是随机的；事实上，这个数量将同样反映出由于PZ而导致的平滑曲线向右偏离，以及在一个狭窄的平均窗口中其振荡范围的增加。
让我们选择一个带有矩形平均窗口（图2中的蓝线）、三角形平均窗口（黑线）和一阶巴特沃斯滤波器（红线）的标准移动平均来分析平滑的质量。我们可以看到，在小窗口的情况下，由于大的 "颤动 "趋向于初始BP的波动性，过滤器不能平滑系列。当窗口增加时，每个滤波器都有一个最佳状态，然后由于PDF的增加，平滑特性再次恶化。在所提出的三种算法中，观察到的最佳结果是具有矩形平均窗口的微不足道的移动平均线，其窗口宽度为7-8条!这对这种类型的LPF来说是最佳的，因此，它有效地抑制了15%的噪声成分，当17-18条的窗口更窄时，就失去了平滑的特性，对初始BP没有任何好处。回顾一下，如果我们在这种情况下计算SFNF的标准偏差，我们会得到零或100%的平滑，即理想的变体。到目前为止，我们有一个15%的理想近似值。我想知道是否有可能得到更多？
因此，我们有了一个工具，使我们能够客观地估计LPF的平滑特性。如果Prival 给我们他的基于ACF的自适应卡尔曼过滤器的代码，我们立即把它（过滤器）放在一个荣誉的地方，北风 将得到他已经反问的问题的答案......
哦，该死，我失去了所有的链接，无论如何--有一个论坛，相当长的一个，在那里，人们对两件事很认真
在Alpari或Viac上，一个标题为 "过滤资产阶级集市 "的主题--这可能就是它的内容。
哦，伙计，我失去了我所有的链接，无论如何--有一个论坛，相当长的一个，在那里人们认真地讨论了两件事
在alpari或viac上，一个标题为 "过滤资产阶级集市 "的主题--这可能就是它的内容。
对中子
如果你的参考滤波器的输入特性选择不正确或以最次优的方式选择呢？
是的，我试着在一个非常大的范围内改变平均窗口--它根本不影响结果，或者说它有，但非常不明显。我们计算所研究的过滤器相对于它的CO，然后归一到BP相对于它的CO。
对已经写过的内容进行补充，对grasn的言论进行补充。
我迷路了!
LPF窗口的选择取决于研究行的最大值的大小和位置。不依赖于或弱依赖于其相对位置。
事实证明，首先你需要挑选这样的ELF，在BP上清楚地显示感兴趣的点，然后选择传统LPF的所需窗口。从揭示所需模式的最大概率来看，这将是最佳选择。
对我的 "技术文盲 "感到抱歉--你刚才写的是什么？
LPF有相当多的参数，当然它们是由规范完全定义的，但仍然有相当多的参数：采样步长、带通/抑制极限频率、带通/抑制不均匀系数，等等。你说的是哪个窗口？如果你说的是将一个过滤器的规格表示为一个单一的输入参数，那么......我希望你在实际交易中不会使用这样一个过滤器？
也许过滤器没有得到适当的重建？Butterword没有输入特性，就像一个窗口，但类似于 "窗口" - 计算的系数，完全由规范决定。你在哪里有这个规格？有可能你刚刚修复了一些特征，现在又有了新的发现，恭喜你。
而这是独立或弱依赖的极端的相对位置？而且它甚至不依赖于设计不良的过滤器，或者一个做得好的过滤器，但不是针对 "那个 "信号？酷，给我两个这样的过滤器...
嗯，是的！巴特沃斯滤波器没有平均窗口--它是递归的，而且有许多旋钮--可以改变的参数，从而决定了斜率、通带中频率响应的不均匀性、通带本身......但如果你愿意，你可以把所有这些种类简化为一个旋钮，从而得到主要的想法。
关于极值的位置取决于LPF带宽的宽度 - 我被纠正了!
该方法本身似乎很有希望。一个人过来喊道："在这里，我发明了一个超级酷的VFD!你把它给他，让我们看看它是如何平滑的。而我们将其与例如相同的移动平均线 进行比较。如果它能产生最好的平滑效果，请尊重作者!
最重要的是，我们能够为所有的LPF确定一个单一的通用参数，允许它们进行客观的比较，这个参数是平滑的BP与理想的平滑LPF的偏差，没有LPF在通带的直频响应，等等。当然也有一些任意性，但看不到更好的东西。
这里是http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip， 顺便说一下，我向大家推荐它，特别是那些喜欢文具的人。顺便说一下，也有一些关于过滤器的信息。
好的方面是，它是关于我的思想交汇的地方。:)
给你，顺便http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip
事实证明，在这种情况下，建立我们交易系统的最佳统计数据是具有可变窗口的线性移动平均线。即移动平均线，应采取这样的方式，即它们主要落在一个趋势段上。而移动平均线不是指数或其他什么，它们是2条移动平均线：一条简单的移动平均线和一条带因子i的移动平均线，也就是i与Xi的总和。而对于波动性，你必须看这些随机变量的序列的平方之和。
看来作者已经接近于发现LRMA了 :)
LRMA的设计是为了使其与价格的偏差的平方之和最小。但另一个目标函数（TF）也可以被最小化--例如，误差模数之和。这个TF，我认为，对于外汇来说，比误差的平方之和更自然。用分析法计算是有问题的，但你可以尝试近似计算。