基于数字滤波器的交易策略 - 页 41 1...343536373839404142434445464748...138 新评论 krzysiaczek99 2008.12.27 21:50 #401 小波变性 这里是使用matlab 和simulink进行变性的可能性的例子。 图片是自我解释的。 冯志强 附加的文件： denoise_wav.jpg 57 kb scope.jpg 79 kb krzysiaczek99 2008.12.28 15:15 #402 用均值复归法交易高斯噪声 这里有一个定义 Hurst指数的值在0到1之间。0.5的值表示一个真正的随机行走（布朗时间序列）。 在随机漫步中，任何元素和未来元素之间都没有相关性。Hurst指数值H，0.5 < H < 1表示 "持续行为" (例如，一个正的自相关）。如果从时间步骤ti-1到ti有一个增加，那么从ti到ti+1可能会有一个增加。 减少的情况也是如此，减少的情况将倾向于跟随减少的情况。一个Hurst指数值为0 < H < 0.5的时间序列将存在着 "反持久行为"（或负自相关）的时间序列。在这里，一个增加将倾向于紧随一个减少。或者说，减少之后会有 增加。这种行为有时被称为 "平均回归"。 来自这个网站 估算赫斯特指数 和下面的图片来自pdf附件。因此，我们必须非常谨慎地尝试用均值回复来交易高斯噪声。它必须有Hurst指数<0.5。 否则它就不会有均值回复。我认为图片证实了这一点。因此，如果没有良好的经过测试的指标，我们可以f..... up。 http://www.columbia.edu/~ad3217/fbm/thesis.pdf 所以我的高斯噪声平滑后的H值为1，所以它不应该意味着恢复。 但我不确定它在平滑后是否还是高斯噪声。 克里斯托夫 附加的文件： gn_with_diffh.jpg 73 kb SIMBA 2008.12.29 19:39 #403 石头 是的......但是，如何使用它？我们可以携带尽可能多的石头......仍然没有解决办法......它对交易不起作用。 中国的禅师何根，独自住在乡下的一个小庙里。有一天，四个旅行的和尚出现，问他们是否可以在他的院子里生火取暖。 在他们生火的时候，何根听到他们在争论主观性和客观性。他加入他们并说。"这里有一块大石头。你认为它是在你的思想里面还是外面？" 其中一个和尚回答说。"从佛教的观点来看，所有的东西都是心灵的对象化，所以我会说这块石头在我的心里。 "你的头一定感觉很重，"荷根观察到，"如果你心中带着这样一块石头。 krzysiaczek99 2008.12.29 19:59 #404 分形指数di测试 我把布朗运动的参考数据放在这里 https://www.mql5.com/en/forum/178285 有了这些数据，就可以测试MT4上的一个计算分形指数的可用指标，我想它叫LT_FDI2。在我这边，我将尝试 基于测量Hurs指数的函数wbfmesti，在MATLAB中制作一个指标，看看它是否可以实时使用。它可以根据MATLAB中生成的布朗序列很好地计算出H。 蒋志强 SIMBA 2008.12.31 19:37 #405 赫斯特指数 fajst_k: 我把布朗运动的参考数据放在这里https://www.mql5.com/en/forum/178285 有了这些数据，就可以测试MT4上的一个计算分形指数的可用指标，我想它叫LT_FDI2。在我看来，我将尝试 基于测量Hurs指数的函数wbfmesti，在MATLAB中制作一个指标，看看它是否可以实时使用。它可以根据MATLAB中生成的布朗序列很好地计算出H。 克里斯托夫 Krzysztof, 1-我在你的原始高斯噪声序列(Gold1)上试用了LT_FDI2(100周期)。最终的结果是，它给出的结果是1.9到2.0......所以，根本没有自相关，正好相反（Hurst指数接近零）....IMO它应该给出一个接近1.5的结果（H=0.5）。 2-我在你的gold15文件上试了一下，2个周期100和20个周期，LT_FDI2给出的结果在1和1.03之间（Hurst指数接近1），所以，它显示了一种趋势...我想，它应该给出一个接近2的结果（H=0），因为图表显然是反持久的。 可能是高斯噪音的均值回归扭曲了结果。 谢谢 辛巴 krzysiaczek99 2009.01.01 20:08 #406 赫斯特推断法和Synapse https://www.mql5.com/en/forum/173071 来自selfis的平均H对于高斯噪声来说是0.41，所以看起来这个指标并不准确，它应该显示像1.5的高斯噪声（分形指数值）。 我现在为GOLD15（0105sincos）做了两张图，ACF函数和所有Hursts。很难说如何解释这个，因为H值在3(??)和0.28之间变化。ACF似乎是正的和负的，但是平均值 我认为是正的，但如何解释Hursts是一个关键。 我包括原始数据，它是GOLD文件的输入，所以你可以通过SELFIS读取它。 Synapse Peltarion --- 酷，工具非常好，教程也非常好，我已经做了两个。那么，你是否为Synapse做了任何用于外汇的模型呢？ 我认为关键是为NN提供适当的数据进行训练。我认为Synapse的问题是与MT的互动，它可以输出MS.NET dll，但我认为它不可能与MT互动。 MS NET dll，但我不确定MT应该如何与它交流。你知道吗？ 也许知道？在使用MATLAB的情况下，这很容易，有一些文章介绍了它。 一些文章 预测金融时间序列 - MQL4文章 使用神经网络进行价格预测 - MQL4文章 以及他们是如何靠它赚钱的。 新闻 - 2008年自动交易锦标赛 克里斯托夫 附加的文件： sincos_acf.jpg 169 kb sincos_h.jpg 140 kb raw.rar 11 kb krzysiaczek99 2009.01.13 01:57 #407 赫斯特指数 和交易策略 你好。 非常安静，这里没有行动。所以有些事情要讨论一下。我有一个新的玩具叫Neuroshell，它有一些有趣的指标。请看一下。首先是三张带有分形指标的图表，欧元兑美元，高斯噪音和清晰信号 克里斯托夫 附加的文件： fdieurusd.jpg 148 kb fdign.jpg 170 kb fdisig.jpg 164 kb krzysiaczek99 2009.01.13 02:01 #408 测试策略结果 以上为随机 测试策略结果。附上指标的帮助。 蒋志强 附加的文件： tseurusd.jpg 71 kb tsgn.jpg 70 kb tssig.jpg 71 kb customind.rar 28 kb [删除] 2009.01.14 07:45 #409 Krzysztof, 在你的GOLD15随机测试中，你是如何将Hurst和FDI结合到你的随机策略中的？ 你是否得出结论认为GOLD15是最没有噪音的时间框架，并应用了随机 策略？ krzysiaczek99 2009.01.14 11:28 #410 随机测试 你好。 GOLD15和GOLD1是我为测试目的产生的人工信号。随机策略是在NS中建立的标准策略，不使用分形指标，我只是想显示不同系列的Hurst指数值 和标准策略的效率之间的关系。在所有情况下，策略都用遗传算法进行了优化。对于GOLD1（高斯噪音）H=0.4-0.5，对于GOLD15（无噪音）H约为1，对于EURUSD，我猜是在你测量时。简单的结论是当H向 "随机漫步 "的方向下降时（H=0.5），你赚的钱越来越少了。来自DSP的其他解释===S/N下降，在做交易决定时有更多错误。 在下一篇文章中，我将尝试评估Hurst参数和S/N比与其他参数在使用相同的遗传算法测试策略中的意义。也请看一下所附的PDF文件。 克里斯托夫 附加的文件： ws_neuro.pdf 682 kb successful_trading_using_artificial_intelligence.pdf 879 kb 1...343536373839404142434445464748...138 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
小波变性
这里是使用matlab 和simulink进行变性的可能性的例子。
图片是自我解释的。
冯志强
用均值复归法交易高斯噪声
这里有一个定义
Hurst指数的值在0到1之间。0.5的值表示一个真正的随机行走（布朗时间序列）。
在随机漫步中，任何元素和未来元素之间都没有相关性。Hurst指数值H，0.5 < H < 1表示 "持续行为"
(例如，一个正的自相关）。如果从时间步骤ti-1到ti有一个增加，那么从ti到ti+1可能会有一个增加。
减少的情况也是如此，减少的情况将倾向于跟随减少的情况。一个Hurst指数值为0 < H < 0.5的时间序列将存在着
"反持久行为"（或负自相关）的时间序列。在这里，一个增加将倾向于紧随一个减少。或者说，减少之后会有
增加。这种行为有时被称为 "平均回归"。
来自这个网站
估算赫斯特指数
和下面的图片来自pdf附件。因此，我们必须非常谨慎地尝试用均值回复来交易高斯噪声。它必须有Hurst指数<0.5。
否则它就不会有均值回复。我认为图片证实了这一点。因此，如果没有良好的经过测试的指标，我们可以f..... up。
http://www.columbia.edu/~ad3217/fbm/thesis.pdf
所以我的高斯噪声平滑后的H值为1，所以它不应该意味着恢复。
但我不确定它在平滑后是否还是高斯噪声。
克里斯托夫
石头
是的......但是，如何使用它？我们可以携带尽可能多的石头......仍然没有解决办法
......它对交易不起作用。
中国的禅师何根，独自住在乡下的一个小庙里。有一天，四个旅行的和尚出现，问他们是否可以在他的院子里生火取暖。
在他们生火的时候，何根听到他们在争论主观性和客观性。他加入他们并说。"这里有一块大石头。你认为它是在你的思想里面还是外面？"
其中一个和尚回答说。"从佛教的观点来看，所有的东西都是心灵的对象化，所以我会说这块石头在我的心里。
"你的头一定感觉很重，"荷根观察到，"如果你心中带着这样一块石头。
分形指数di测试
我把布朗运动的参考数据放在这里
https://www.mql5.com/en/forum/178285
有了这些数据，就可以测试MT4上的一个计算分形指数的可用指标，我想它叫LT_FDI2。在我这边，我将尝试
基于测量Hurs指数的函数wbfmesti，在MATLAB中制作一个指标，看看它是否可以实时使用。它可以根据MATLAB中生成的布朗序列很好地计算出H。
蒋志强
赫斯特指数
我把布朗运动的参考数据放在这里
https://www.mql5.com/en/forum/178285
有了这些数据，就可以测试MT4上的一个计算分形指数的可用指标，我想它叫LT_FDI2。在我看来，我将尝试
基于测量Hurs指数的函数wbfmesti，在MATLAB中制作一个指标，看看它是否可以实时使用。它可以根据MATLAB中生成的布朗序列很好地计算出H。
克里斯托夫Krzysztof,
1-我在你的原始高斯噪声序列(Gold1)上试用了LT_FDI2(100周期)。最终的结果是，它给出的结果是1.9到2.0......所以，根本没有自相关，正好相反（Hurst指数接近零）....IMO它应该给出一个接近1.5的结果（H=0.5）。
2-我在你的gold15文件上试了一下，2个周期100和20个周期，LT_FDI2给出的结果在1和1.03之间（Hurst指数接近1），所以，它显示了一种趋势...我想，它应该给出一个接近2的结果（H=0），因为图表显然是反持久的。
可能是高斯噪音的均值回归扭曲了结果。
谢谢
辛巴
赫斯特推断法和Synapse
https://www.mql5.com/en/forum/173071
来自selfis的平均H对于高斯噪声来说是0.41，所以看起来这个指标并不准确，它应该显示像1.5的高斯噪声（分形指数值）。
我现在为GOLD15（0105sincos）做了两张图，ACF函数和所有Hursts。很难说如何解释这个，因为H值在3(??)和0.28之间变化。ACF似乎是正的和负的，但是平均值
我认为是正的，但如何解释Hursts是一个关键。
我包括原始数据，它是GOLD文件的输入，所以你可以通过SELFIS读取它。
Synapse Peltarion --- 酷，工具非常好，教程也非常好，我已经做了两个。那么，你是否为Synapse做了任何用于外汇的模型呢？
我认为关键是为NN提供适当的数据进行训练。我认为Synapse的问题是与MT的互动，它可以输出MS.NET dll，但我认为它不可能与MT互动。
MS NET dll，但我不确定MT应该如何与它交流。你知道吗？
也许知道？在使用MATLAB的情况下，这很容易，有一些文章介绍了它。
一些文章
预测金融时间序列 - MQL4文章
使用神经网络进行价格预测 - MQL4文章
以及他们是如何靠它赚钱的。
新闻 - 2008年自动交易锦标赛
克里斯托夫
赫斯特指数 和交易策略
你好。
非常安静，这里没有行动。所以有些事情要讨论一下。我有一个新的玩具叫Neuroshell，它有一些有趣的指标。请看一下。首先是三张带有分形指标的图表，欧元兑美元，高斯噪音和清晰信号
克里斯托夫
测试策略结果
以上为随机 测试策略结果。附上指标的帮助。
蒋志强
Krzysztof,
在你的GOLD15随机测试中，你是如何将Hurst和FDI结合到你的随机策略中的？
你是否得出结论认为GOLD15是最没有噪音的时间框架，并应用了随机 策略？
随机测试
你好。
GOLD15和GOLD1是我为测试目的产生的人工信号。随机策略是在NS中建立的标准策略，不使用分形指标，我只是想显示不同系列的Hurst指数值 和标准策略的效率之间的关系。在所有情况下，策略都用遗传算法进行了优化。对于GOLD1（高斯噪音）H=0.4-0.5，对于GOLD15（无噪音）H约为1，对于EURUSD，我猜是在你测量时。简单的结论是当H向 "随机漫步 "的方向下降时（H=0.5），你赚的钱越来越少了。来自DSP的其他解释===S/N下降，在做交易决定时有更多错误。
在下一篇文章中，我将尝试评估Hurst参数和S/N比与其他参数在使用相同的遗传算法测试策略中的意义。也请看一下所附的PDF文件。
克里斯托夫