所有John Ehlers指标... - 页 64 1...575859606162636465666768697071...96 新评论 Yoseph Stein 2014.07.05 09:05 #631 约翰-埃勒斯书中的自相关周期图 自相关_周期图.mq4 附加的文件： autocorrelation_periodogram.mq4 8 kb ap.jpg 339 kb Yoseph Stein 2014.07.06 14:17 #632 卷积指标。红色羽状物意味着下降趋势，绿色羽状物意味着上升趋势。我发现用hsl在红色和绿色之间进行颜色插值时，更容易编码。在Ehlers的书中，背景是黑色的。 convolution_indicator.mq4 附加的文件： ci1.jpg 295 kb ci2.jpg 319 kb convolution_indicator.mq4 6 kb tampa 2014.09.25 10:37 #633 归一化价格的费希尔变换 公式：Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),触发器=费雪，其中 V = (2/3)*((Price-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0.5+V) 。 MinPr, MaxPr - 从(i-Lenght+1)到(i)范围的最低和最高价格。 Log - 自然对数。 ftnp.mq4 附加的文件： ftnp.mq4 3 kb ftnp_mql.png 58 kb Lloyd_au 2014.10.12 11:26 #634 tampa: 归一化价格的费雪变换ftnp.mq4 很好! 嘿，我发现你必须点击 "普通 "选项卡，调整固定的最小和最大值，以避免它看起来像一条直线。 我想这是由于最初的平滑，其中的数值可能有点奇怪。 能否以某种方式从显示中删除前100次的计算？ 编辑--将最小值调整为-4，最大值为+4，一般来说就可以了。 我还建议将长度从默认的10增加到26。 这很符合正态概率分布的特点，这也是费雪变换的目的。 我将在稍作思考后回到这个问题上。 Mladen Rakic 2014.10.12 13:04 #635 Lloyd_au: 很好! 嘿，我发现你必须点击 "普通 "选项卡，调整固定的最小和最大值，以避免它看起来像一条直线。 我想这是由于最初的平滑，其数值可能有点奇怪。 能否以某种方式从显示中删除前100个计算值？ 编辑--将最小值调整为-4，最大值为+4，一般来说就可以了。 我还建议将长度从默认的10增加到26。 这很符合正态概率分布的特点，这也是费雪变换的目的。 我将在稍作思考后再回来讨论这个问题。 Lloyd_au 这里有一个没有缩放问题的版本：ftnp_1.01.mq4 附加的文件： ftnp_1.01.mq4 2 kb Boris 2014.10.22 15:15 #636 计算支配性周期的不同方法 你们好。 同时我对确定主导周期的不同方法的优点/缺点感到有点困惑。此外，目前还不清楚不同的方法是否都是在确定相同的直流电周期。同时，我们至少有 - 希尔伯特变换法（这似乎是第一个算法） - 重心算法（来自《剥皮猫》）。 - 离散傅里叶变换法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - 重叠带通滤波器方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - 自相关周期图方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》--是Ehlers现在最喜欢的）。 Ehlers声称自相关周期图是优越的方法，因为测量的延迟更小，振幅波动的范围更广，不需要历史平均数，也不需要频谱扩张补偿。 那么，你认为什么方法是最好的/正确的？ 也许在一个直流电周期指标中对不同的方法进行编程是个好主意，可以看到其中的差别。 Boris 2014.10.24 09:37 #637 你们好。 我必须修改我的帖子。我们必须区分频谱分析方法和主导周期（DC）测定。 到目前为止，DC方法只有 - 希尔伯特变换法（这似乎是第一个算法） - 重心算法；这个算法被Ehlers用来从预先确定的频谱中提取DC。 - 还有吗？ 例如，现有的各种光谱峰值选择算法。 作为光谱确定方法，我们有 - 离散傅里叶变换方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - 重叠带通滤波器方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - 自相关周期图方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。 - MESA方法；频谱的第一个实现是由Richcap的mesavsgdft.pdfR-MESA-Instant_Spectrum v.1.2 与R-MESA库 一起完成的。至少在他的新书 "Cycle Analytics for Traders "中，Ehlers没有将MESA频谱作为频谱生成的第四种选择，不管是什么原因。 - Goertzel计算。(见高级周期分析) 。Ehlers显然不喜欢这个伟大的方法，不管出于什么原因。至少Meyers声称Goertzel是一种比MESA更好的方法（见）。 - FFT也经常被提及，但对于频谱的确定，上述方法似乎是首选。 附加的文件： mesavsgdft.pdf 78 kb Lloyd_au 2014.10.24 15:27 #638 Boxter - Ehlers已经有效地抛弃了他关于测量直流电的最新书籍之前的一切。他确实在一段时间前，可能是最近的一次演讲中说过这句话，可以在Powerpoint中找到。对不起，我没有链接，但它应该在Stockspotter.com的某个地方。 我对周期的测量有一定的了解。因为，在任何一个点上，都有几十个周期同时发生。他自己也承认这一点，也许是在另一个场合，建议建立一个带通滤波器库（瑞士军刀？）我有，而且它们都能很好地循环到它们被调整的周期。一般来说。 在Excel中，使用6000个数据点，我可以使每个带通滤波器平均到它所调整的确切时间段--我用了大约20个实验--从16天到36天。难道没有人觉得这有点奇怪吗？我在一堆货币上试了一下，都是回溯到1990年左右，结果一样。 我现在对可适应的指标采取Jurik的方法--一种纯粹的测量分形 维度的形式，Ehlers在数学上弄错了。一个更好的方法是Sevcik方法，这是Jurik所做的。它可能看起来很复杂，但是，我设法将其编码到Metastock中，尽管很笨重，但还是很容易理解。如果你愿意，我可以提供这些代码。 Jean-Phillipe在下面的链接中提供了一个MT4版本--在某个地方，你可能要搜索一下，有几个版本。但它不能简单地用于使指标自适应，这就是为什么我有点挠头地把它编码到Excel和Metastock中。我对Tradestation有一种反感。 Lloyd_au 2014.10.24 15:42 #639 哎呀，这个链接不工作--对不起。 我是新手。 wintersky111 2014.10.25 02:52 #640 Lloyd_au:我现在采取了Jurik的适应性指标的方法--一种纯粹的测量分形维度的形式，Ehlers在数学上弄错了。 参考：这个论坛上有人说，Ehlers有他自己的FD计算公式，未向公众公布。还有，前一段时间，Ehlers似乎更喜欢带通滤波器，但现在似乎更喜欢Boxter所说的自相关 周期图。 Wintersky 1...575859606162636465666768697071...96 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
约翰-埃勒斯书中的自相关周期图
自相关_周期图.mq4
卷积指标。红色羽状物意味着下降趋势，绿色羽状物意味着上升趋势。我发现用hsl在红色和绿色之间进行颜色插值时，更容易编码。在Ehlers的书中，背景是黑色的。
convolution_indicator.mq4
归一化价格的费希尔变换
Fisher = 0.5*(Log((1+V)/(1-V))+Fisher),
触发器=费雪，其中
V = (2/3)*((Price-MinPr)/(MaxPr-MinPr)-0.5+V) 。
MinPr, MaxPr - 从(i-Lenght+1)到(i)范围的最低和最高价格。
Log - 自然对数。ftnp.mq4
归一化价格的费雪变换ftnp.mq4
很好! 嘿，我发现你必须点击 "普通 "选项卡，调整固定的最小和最大值，以避免它看起来像一条直线。 我想这是由于最初的平滑，其中的数值可能有点奇怪。 能否以某种方式从显示中删除前100次的计算？
编辑--将最小值调整为-4，最大值为+4，一般来说就可以了。 我还建议将长度从默认的10增加到26。 这很符合正态概率分布的特点，这也是费雪变换的目的。 我将在稍作思考后回到这个问题上。
很好! 嘿，我发现你必须点击 "普通 "选项卡，调整固定的最小和最大值，以避免它看起来像一条直线。 我想这是由于最初的平滑，其数值可能有点奇怪。 能否以某种方式从显示中删除前100个计算值？ 编辑--将最小值调整为-4，最大值为+4，一般来说就可以了。 我还建议将长度从默认的10增加到26。 这很符合正态概率分布的特点，这也是费雪变换的目的。 我将在稍作思考后再回来讨论这个问题。
Lloyd_au
这里有一个没有缩放问题的版本：ftnp_1.01.mq4
计算支配性周期的不同方法
你们好。
同时我对确定主导周期的不同方法的优点/缺点感到有点困惑。此外，目前还不清楚不同的方法是否都是在确定相同的直流电周期。同时，我们至少有
- 希尔伯特变换法（这似乎是第一个算法）
- 重心算法（来自《剥皮猫》）。
- 离散傅里叶变换法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- 重叠带通滤波器方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- 自相关周期图方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》--是Ehlers现在最喜欢的）。
Ehlers声称自相关周期图是优越的方法，因为测量的延迟更小，振幅波动的范围更广，不需要历史平均数，也不需要频谱扩张补偿。
那么，你认为什么方法是最好的/正确的？
也许在一个直流电周期指标中对不同的方法进行编程是个好主意，可以看到其中的差别。
你们好。
我必须修改我的帖子。我们必须区分频谱分析方法和主导周期（DC）测定。
到目前为止，DC方法只有
- 希尔伯特变换法（这似乎是第一个算法）
- 重心算法；这个算法被Ehlers用来从预先确定的频谱中提取DC。
- 还有吗？ 例如，现有的各种光谱峰值选择算法。
作为光谱确定方法，我们有
- 离散傅里叶变换方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- 重叠带通滤波器方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- 自相关周期图方法（来自Ehlers的书《交易员的周期分析》）。
- MESA方法；频谱的第一个实现是由Richcap的mesavsgdft.pdfR-MESA-Instant_Spectrum v.1.2 与R-MESA库 一起完成的。至少在他的新书 "Cycle Analytics for Traders "中，Ehlers没有将MESA频谱作为频谱生成的第四种选择，不管是什么原因。
- Goertzel计算。(见高级周期分析) 。Ehlers显然不喜欢这个伟大的方法，不管出于什么原因。至少Meyers声称Goertzel是一种比MESA更好的方法（见）。
- FFT也经常被提及，但对于频谱的确定，上述方法似乎是首选。
Boxter - Ehlers已经有效地抛弃了他关于测量直流电的最新书籍之前的一切。他确实在一段时间前，可能是最近的一次演讲中说过这句话，可以在Powerpoint中找到。对不起，我没有链接，但它应该在Stockspotter.com的某个地方。
我对周期的测量有一定的了解。因为，在任何一个点上，都有几十个周期同时发生。他自己也承认这一点，也许是在另一个场合，建议建立一个带通滤波器库（瑞士军刀？）我有，而且它们都能很好地循环到它们被调整的周期。一般来说。
在Excel中，使用6000个数据点，我可以使每个带通滤波器平均到它所调整的确切时间段--我用了大约20个实验--从16天到36天。难道没有人觉得这有点奇怪吗？我在一堆货币上试了一下，都是回溯到1990年左右，结果一样。
我现在对可适应的指标采取Jurik的方法--一种纯粹的测量分形 维度的形式，Ehlers在数学上弄错了。一个更好的方法是Sevcik方法，这是Jurik所做的。它可能看起来很复杂，但是，我设法将其编码到Metastock中，尽管很笨重，但还是很容易理解。如果你愿意，我可以提供这些代码。
Jean-Phillipe在下面的链接中提供了一个MT4版本--在某个地方，你可能要搜索一下，有几个版本。但它不能简单地用于使指标自适应，这就是为什么我有点挠头地把它编码到Excel和Metastock中。我对Tradestation有一种反感。
哎呀，这个链接不工作--对不起。 我是新手。
我现在采取了Jurik的适应性指标的方法--一种纯粹的测量分形维度的形式，Ehlers在数学上弄错了。
参考：这个论坛上有人说，Ehlers有他自己的FD计算公式，未向公众公布。还有，前一段时间，Ehlers似乎更喜欢带通滤波器，但现在似乎更喜欢Boxter所说的自相关 周期图。
Wintersky