Trading System Design Ein Statistischer Ansatz

Trading System Design: Ein statistischer Ansatz Ursprünglicher Artikel von John F. Ehlers und Ric Way AIQ Code von Richard Denning Abbildung 1 zeigt die EDS-Back-Test Zusammenfassung für den Handel der NASDAQ 100 Liste der Bestände mit dem authorrsquos stochastischen System im Zeitraum 2009 bis 1 / 13/2015. Captions: Abbildung 1 ndashEDS-Back-Test Zusammenfassung für den Handel der NASDAQ 100 Liste der Bestände über den Zeitraum 2009 bis 13.01.2015. Trader Studio Version: Ursprünglicher Artikel von John F. Ehlers und Ric Way Traders Studio Code von Richard Denning Die folgenden Code-Dateien sind im folgenden Download enthalten: System: EHLERSSYSTEMS: ein langes System mit täglichen Daten und dem stochastischen Indikator für Einträge. Abbildung 1 zeigt die Eigenkapitalkurve für das stochastische System, das einen Vertrag pro Trade des SampP 500 Full-Size-Futures-Kontrakts von 1982 bis 2014 unter Verwendung von Daten von Pinnacle Data Corp. handhabt. Slippage amp Provision von 100 pro Round Turn Handel wurden von jedem Trade subtrahiert : Abbildung 1 ndash Aktienkurve Handel das stochastische System ein Vertrag pro Handel der SampP 500 Full-Size-Futures-Kontrakt von 1982 bis 2014.Kann statistische Methoden verwendet werden, um eine Handelsstrategie zu schaffen Verbunden am Nov 2013 Status: Mitglied 144 Posts Während in der Schule, I 2 Einheiten der Statistik. Dazu gehören Dinge wie: - Normal, Poisson, Chi-Quadrat, t und Binomialverteilungen - Konfidenzintervalle - Hypothesentests unter Verwendung eines bestimmten Signifikanzniveaus, um zu bestimmen, ob ein kritischer Wert innerhalb eines kritischen Bereichs liegt - Korrelation und Regressionsanalyse - Alle Grundlagen In Bezug auf numerische Methoden und solche Hat jemand eine dieser Prinzipien in ihrer Herangehensweise an den Handel implementieren Wenn Sie nicht, aber sind vertraut mit diesen Konzepten, können Sie sehen, jede Art und Weise, in der sie für einen Händler nützlich sein Werfen Sie einen Blick auf einige Ideen: Rescaled Spektrumanalyse (nichtperiodische Zykluserkennung und Persistenzmessung) Box-Jenkins ARMA-Modellfamilie (immense Subjekt - lineare Vorhersage) Autoregressive Spektrale Schätzung (Freq-Domain-Einsatz von AR-Modellen) LMS adaptiver Algorithmus Kalman Filter ANNs Die Hauptsache ist die klassische Statistiken basieren auf der Normalverteilung, die die Märkte NICHT beschreibt. Märkte sind nicht zufällig. Es gibt neuere statistische Methoden für die Anwendung der Fraktal-Markt-Hypothese. Schauen Sie sich die Bücher von Edgar. Vielen Dank für Ihre Antwort, das klingt wie einige sehr interessante Sachen. Ich weiß relativ wenig über Statistiken - wie gesagt, Ive nur relativ grundlegende Konzepte, die sehr viel auf normal verteilten Daten basieren. Ich weiß auch relativ wenig über Handel oder Finanzmärkte es derzeit nur ein Hobby, obwohl ich hoffe, es eines Tages kann es mehr als das. Allerdings und basierend auf meinem Mangel an Wissen über beide Themen kann ich im Begriff, etwas Dummes sagen, ich glaube, dass, wenn Märkte nicht zufällig sind, dann statistische Ansätze müssen die logischste Art und Weise zu identifizieren alle Zyklen oder Muster, die existieren. Ich kann verstehen, warum Sie das Verständnis eines solchen Bereichs haben, mit Ihrem Benutzernamen. Führen Sie einen der Konzepte in Ihrem Beitrag erwähnt einen Auftritt in Ihrer Handelsstrategie Anyway, Ill sicher auf die Dinge, die Sie im Detail erwähnt aussehen und Ill wahrscheinlich auschecken die Bücher, die Sie erwähnt haben. Schulen fast vorbei, so Ill haben viel Zeit zum Lesen (und Untersuchung aller Ideen, die ich haben kann, aus erster Hand). Halten Sie sich an Preis-Aktion - es ist der einzige Ansatz, der die ganze Zeit, in allen Zeitrahmen, in allen häufig gehandelten Paaren, in Trends oder neutralen (seitwärts) Märkten funktioniert. Es versagt nie, konsequent zu liefern Gewinne, ob Ihr ein Scalper. Ein Swing Trader, ein Trendfolger oder ein Breakout Trader. Wenn Sie verstehen und führen eine Preis-Aktion-Strategie werden Sie nie verlangen, eines der analytischen Tools, die Sie in Ihrem Beitrag erwähnen ---- das einzige Mal, es scheitert, ist während Knie Ruck Reaktionen auf wirtschaftliche / politische Neuigkeiten oder unmittelbar vor. Zuerst würden Sie mir bitte erklären, was genau die Preisaktion bedeutet, als ich anfing, auf den verschiedenen Annäherungen zum Handel zu lesen, dachte ich, dass Preisaktion die Verwendung bestimmter Arten von Leuchter (doji, marubozo, usw.) und Leuchter Formationen. Im jetzt vermutet, dass es mehr als nur das beinhaltet. Kann ich es ehrlich, dass die meisten der Preis-Aktion Konzepte Im bewusst machen einige logische Sinn für mich. Die Tatsache, dass die Preisaktion eine Story über die Stimmung der Marktteilnehmer erzählt - und wie sie dazu genutzt werden kann, Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Allerdings habe ich nicht das Gefühl, die Anwendung von Techniken wie Preis-Aktion, andere Formen der TA oder statistische Analyse müssen sich gegenseitig ausschließen. Möglicherweise könnte man ein System entwickeln, das eine statistische Analyse umfaßt, um eine Gelegenheit für einen Handel zu identifizieren, und dann könnte Preis-Aktion verwendet werden, um einen präziseren Eingangspunkt auszuwählen, jedenfalls Dank für die Eingabe. . Ich glaube, dass, wenn Märkte nicht zufällig sind, dann statistische Ansätze die logischste Art sein müssen, irgendwelche Zyklen oder Muster zu identifizieren, die existieren. Genau meine Gedanken. Ich habe diese Dinge studiert, ab und zu, seit etwa 25 Jahren. Ich bin selbst gelehrt und nicht lernen, die notwendige Mathematik benötigt, um voll vielseitig begabt mit solchen Dingen. Aber ich verstehe die zugrunde liegenden Konzepte und viel von der Mathematik, die benötigt wird, um tatsächlich implementieren solche Techniken. Ich habe noch keine voll funktionsfähige Technik, aber ich arbeite ständig an neuen technischen Ideen und mache Fortschritte. Vor kurzem habe ich mit Tiefpassfiltern und Fibonacci-bezogenen Zyklen gearbeitet und eine Fundgrube von scheinbar prädiktiven Phänomenen gefunden, die ich einfach nicht ignorieren kann, so dass mein Geist in dieser Arena besetzt ist. Aber ich erwarte, dass ich bald wieder in einige der Techniken, die ich erwähnt bekommen. Das größte Problem mit diesen Techniken ist, dass es Kompromisse in allem, und wenn Sie nicht wirklich verstehen, natürliche Marktverhalten ersten, können Sie wirklich nicht wissen, welche Art von Technik sinnvoll zu untersuchen. Sie können ganz einfach verbringen viel Zeit und Mühe in die Herstellung einer AR-linearen Prädiktor und noch haben es nicht funktioniert. Es gibt keine off-the-shelf-Lösung alles braucht mehr Arbeit und mehr Gedanken. Es ist auch möglich, daß jede technische Lösung, die entwickelt wird, noch eine weise menschliche Interpretation zur korrekten Verwendung erfordert. Aber wenn wir genügend unkorrelierte Vorhersagetechniken zusammensetzen und diese in unsere subjektive Synthese der Situation kombinieren können, glaube ich, dass dies hervorragende Ergebnisse liefern wird. Also, wenn Sie wirklich wollen, dies herauszufinden, erwarten, dass dies eine Menge Zeit und Arbeit zu nehmen. Handel ist der härteste Weg, um ein einfaches Geld zu machen. Sie haben zu lesen und zu verstehen, eine Menge von technischen Dingen, und dann herauszufinden, die Möglichkeiten, in denen diese Techniken nicht geeignet sind für die Marktanalyse. Dann können Sie an Modifikationen und Rekonfigurationen zu den Standardformularen arbeiten, damit sie auf den Märkten funktionieren. Das ist meine Theorie. Wenn Sie arent in der Lage, Ansatz wie ein unabhängiger Wissenschaftler auf der Suche nach Antworten, die niemand sonst weiß, werden Sie nicht finden, etwas Sinnvolles. Die Leute, die dieses herausfinden, verschwinden in Leben der ruhigen Dunkelheit und der Sicherheit, die sie nicht Bücher schreiben oder videotrainingskurse bilden. Ich empfehle einen dualen Ansatz für Ihre Ausbildung. Arbeit an den verrückten Tech-Sachen, die ich erwähnt. Aber auch das alles vergessen und nur auf den Markt selbst und versuchen, zu einem gewissen Verständnis, warum die Preise bewegen, wie sie zu kommen. Versuchen Sie zu handeln (Demo oder microlot), indem Sie nur eine Preis-Chart. Sie müssen ein Gefühl für das, was richtig aussieht und was falsch aussieht zu entwickeln. Es gibt keinen Ersatz für die Möglichkeit, ein Diagramm zu lesen. Ich kann dies in einem geringen Umfang jetzt tun, und bin auf die Verbesserung dieser Fähigkeit zu arbeiten. Der einzige Weg, dies zu tun ist Erfahrung. Ihr Verstand muss der Situation nach der Situation ausgesetzt sein, Diagramm nach Diagramm, für eine lange Zeit. Starten Sie auf nur ein einziges Währungspaar und Handel, die nur. Das zwingt Sie zu analysieren, was los ist, auch wenn es keine offensichtlichen Anzeichen gibt. Laufen Sie nicht weg zu einem anderen Paar - und Kirsch-Auswahl Trades. Stick an einem Ort, ein Szenario, und tun Sie Ihr Bestes mit nur, dass. Mein Paar der Wahl ist USDCHF, weil ich glaube, dass viel mehr durch Änderungen in den USD als in CHF betroffen ist. Ich glaube (richtig oder falsch), dass CHF eine neutrale Währung ist, die die gleiche politische und wirtschaftliche Intrige und Komplexität anderer turbulenter Nationen fehlt. Dies reduziert die Freiheitsgrade in der Analyse, indem sie fast alle über USD. Im nicht ein Fundy, so dass könnte falsch sein, aber das ist meine beste Vermutung. Der Plan ist es, High-Tech-objektive Werkzeuge zu entwickeln und dann nutzen sie subjektiv, aber nur nach der Gewinnung der Erfahrung zu wissen, wie dies richtig zu tun. Andere setzen ganz auf objektive Mittel. Aber ich habe viel Erfahrung damit und es hat nicht so gut geklappt. Die meisten derartigen objektiven Systeme sind zu unflexibel oder passen sich nicht an veränderte Marktbedingungen an. Sie können für eine Weile großartig arbeiten und dann alles verlieren. Und dann, wenn es vorbei ist, haben Sie nichts gelernt, weil Sie werent das eine fahren. Das von Ihnen erwähnte Buch sieht richtig aus. Es ist die 3. Auflage und ich habe die 2.. Sie werden staunen, was Statistiken tun können, wenn Sie in das Zeug über die normalen College-Tarif bekommen. Der Plan ist es, High-Tech-objektive Werkzeuge zu entwickeln und dann nutzen sie subjektiv, aber nur nach der Gewinnung der Erfahrung zu wissen, wie dies richtig zu tun. Andere setzen ganz auf objektive Mittel. Aber ich habe viel Erfahrung damit und es hat nicht so gut geklappt. Die meisten derartigen objektiven Systeme sind zu unflexibel oder passen sich nicht an veränderte Marktbedingungen an. Sie können für eine Weile großartig arbeiten und dann alles verlieren. Und dann, wenn es vorbei ist, haben Sie nichts gelernt, weil Sie werent das eine fahren. Sehr schöner Beitrag. Der Teil zitiert Spiegel meine eigenen Gedanken und Erfahrungen. Profil Beiträge der letzten Zeit anzeigen: Alle Beiträge dieses Benutzers finden Diese Nachricht in einer Antwort zitieren «Ein Thema zurück | Ein Thema vor» Antwort schreiben Sein nettes, jemand gefunden zu haben, das scheint, relative ähnliche Überzeugungen zu mir zu teilen. Genau meine Gedanken. Ich habe diese Dinge studiert, ab und zu, seit etwa 25 Jahren. Ich bin selbst gelehrt und nicht lernen, die notwendige Mathematik benötigt, um voll vielseitig begabt mit solchen Dingen. Aber ich verstehe die zugrunde liegenden Konzepte und viel von der Mathematik, die benötigt wird, um tatsächlich solche Techniken implementieren. Ich habe noch keine voll funktionsfähige Technik, aber ich arbeite ständig an neuen technischen Ideen und mache Fortschritte. Vor kurzem habe ich mit Tiefpassfiltern und Fibonacci-bezogenen Zyklen gearbeitet und einen Schatz gefunden. Im Vergleich zu Ihrer 25-jährigen Erfahrung, mein Jahr und ein wenig langsam über das Trading zu lernen, wenn ich die Zeit haben scheint eher unbedeutend - so entschuldigt sich im Voraus, wenn Im im Begriff, mich klingen wie ein bisschen ein Simpleton, aber es gibt ein Paar Von Dingen, die ich fragen muss. Erstens, was genau meinst du, wenn du sagst, du arbeitest mit Tiefpassfiltern? Bedeutet dies, selektiv ignorieren Preiszyklen, die bestimmten Frequenzen entsprechen Zweitens, warum haben Sie sich für Fibonacci-bezogenen Cysles Ich habe in der Regel zielt darauf, nur implementieren etwas in einem Strategie, wenn ich die Logik dahinter erklären kann, kann ich an keinen Grund denken, warum der Preis mit den Fibonacci-Prinzipien übereinstimmen sollte, außer durch Selbstverwirklichung. Seine etwas Id wirklich gerne in der Lage, meinen Kopf herum zu bekommen, wie Fibonacci-basierte Tools scheinen einen Auftritt in so viele Handelsstrategien zu machen und ich fühle mich wie könnte ich fehlen auf etwas potenziell sehr nützlich. Das größte Problem mit diesen Techniken ist, dass es Kompromisse in allem, und wenn Sie nicht wirklich verstehen, natürliche Marktverhalten ersten, können Sie wirklich nicht wissen, welche Art von Technik sinnvoll zu untersuchen. Sie können ganz einfach verbringen viel Zeit und Mühe in eine AR-lineare Prädiktor und haben immer noch nicht funktioniert. Es gibt keine off-the-shelf-Lösung alles braucht mehr Arbeit und mehr Gedanken. Es ist auch möglich, daß jede technische Lösung, die entwickelt wird, noch eine weise menschliche Interpretation zur korrekten Verwendung erfordert. Aber. Auch hier scheinen wir uns hier einig zu sein. Verstehen, warum etwas funktioniert, scheint genauso wichtig wie das Verständnis, was funktioniert, um auf lange Sicht rentabel zu werden (Sie können nicht effektiv ändern eine Strategie, wenn Sie nicht verstehen, warum es funktioniert). Als solches ist es sinnvoll zu versuchen zu verstehen, warum bestimmte Muster und Zyklen scheinen in Preis-Charts. Haben Sie irgendwelche Gedanken, warum Muster vorhanden sind Wegen der Konjunkturzyklen, vielleicht Das Buch, das Sie erwähnt, schaut korrekt. Es ist die 3. Auflage und ich habe die 2.. Sie werden staunen, was Statistiken tun können, wenn Sie in das Zeug über die normalen College-Tarif bekommen. Im sicher, dass ist wahr. Ich sollte einen 4-jährigen Mathematik-Abschluss in diesem Jahr, die die Möglichkeit, in bestimmten Bereichen weiter in den Kurs spezialisieren bietet. Vielleicht die Statistik-ID lernen, es wäre mehr anwendbar weniger linear und eingeschränkt. Meine Definition von Price Action. Die Schwankung der aufeinanderfolgenden Schlusskurse in bestimmten Zeitrahmen und die Preisspannen, die diese Schlusskurse einhüllen. Beide Elemente, Schlusskurs und Reichweite sind ebenso kritisch wie ihre relative Relation zu den benachbarten Bars, wie in einem klassischen OHLC-Balkendiagramm dargestellt. Verwenden Sie mindestens 2 unabhängige Diagrammquellen, um Einverständnis über Strecke und Preis zu bestätigen, können Diagramme und weit variieren (ich benutze Oanda und Netdania).Aside von allen anderen Kriterien trage ich nur, wenn Diagramme zustimmen. Ich würde lieber nicht gehen. Algorithmus Wie in, Ihre Preis-Aktion basierte Strategie ist automatisiert Während in der Schule, deckte ich 2 Einheiten der Statistik. Dazu gehören Dinge wie: - Normal, Poisson, Chi-Quadrat, t und Binomialverteilungen - Konfidenzintervalle - Hypothesentests unter Verwendung eines bestimmten Signifikanzniveaus, um zu bestimmen, ob ein kritischer Wert innerhalb eines kritischen Bereichs liegt - Korrelation und Regressionsanalyse - Alle Grundlagen In Bezug auf numerische Methoden und solche Hat jemand Umsetzung einer dieser Grundsätze in ihrem Ansatz für den Handel Wenn Sie nicht, aber sind vertraut mit diesen Konzepten, können Sie sehen, jede Art und Weise, in der sie nützlich sein würde. Offensichtlich stats basierte Methoden gelten für den Handel - Erfolg von so vielen quant Fonds beweisen, dass. Welche Methoden verwenden Sie ist völlig bis zu Ihnen. Seine wie die Verwendung zu Stats in jedem anderen Bereich - wie medizinische Forschung etc. Denken. Handel. Live Lowpass Filter OK haben Sie wahrscheinlich schon Moving Averages verwendet haben. Tiefpassfilter sind ein besserer Weg, um die gleiche Funktion wie MAs zu erreichen. MAs werden zum Glätten verwendet. Aber was genau ist Glättung Einfach gesagt, ist Glättung ein Mittel, um 2 Dinge: Entfernen von Rauschen und die Integration einer längeren Zeit in einen Augenblick Datenpunkt. Die ideale Glättung sollte alle Geräusche zu entfernen, während alle Signal intakt. Es sollte einen Datenpunkt erstellen, der NOW darstellt, aber Informationen enthält, die von einer längeren Zeitperiode akkumuliert wurden, so dass NOW einen größeren Zeitblock darstellt, was seine Signifikanz erhöht. Wie Sie sehen können, habe ich nur eine Reihe von Begriffen verwendet, die selbst definieren müssen. Was ist Signal und was ist Rauschen Signal ist die Energiekomponente der Zeitreihe, die die Phänomene enthält, die wir beobachten wollen. Rauschen ist jede andere Energie als die Energie von Interesse in der Zeitreihe. Wir entfernen Rauschen, um das Signal genauer analysieren zu können. Lärm verdunkelt viel. So bedeutet dies, dass alles, was Sie nicht interessieren ist Lärm und sollte entfernt werden. Wenn Sie eine Hochfrequenz-Trading-Methode, wo die Trades dauert nur ein oder zwei Stunden, sind Sie wirklich nicht über die gesamte Trend, der in den vergangenen Monaten präsentiert hat. Es ist irrelevant, für Sie, nicht für jemanden anderen Handel eine langfristige Strategie. Wenn Sie sind, dass langfristige Händler, dann ist der Trend Signal und kurzfristige Schwankungen (alles intraday) ist nur Rauschen. Wenn Ihre Trades 2-6 Monate in Anspruch nehmen, warum würden Sie kümmern sich um Zyklen, deren Perioden sind nur ein paar Minuten oder Stunden So Kommissionierung ein Zeitrahmen und die Verwendung der richtigen Daten für diesen Zeitraum ist sehr wichtig. Das ist ein Weg, um Lärm zu betrachten. Ein anderes beinhaltet ein bisschen mehr Technik. Wenn Sie das Nyquist-Shannon Sampling Theorem verstehen, sollten Sie dies einfach. Wenn nicht, gehen Sie nachschlagen und lernen Sie es innen und außen. Es ist ein Grundbedürfnis, um alles zu tun. Die Grundidee besteht darin, dass für jeden kontinuierlichen Prozess, der durch gleichmäßig beabstandete Abtastungen aufgezeichnet wird, die Abtastfrequenz mindestens die doppelte Frequenz der höchsten Frequenzkomponente beträgt, die Sie innerhalb dieser Daten beobachten möchten. Dies ist Digital Audio 101. Die Marktdaten sind dieselben wie die auf einer CD aufgezeichneten Audiodaten, eine Reihe von Zeitpunkten, die eine kontinuierliche Wellenform darstellen. Auf einer CD ist die Abtastrate 44100 Hz, und die Idee ist, dass diese Frequenzen bis zu 22050 Hz erfassen können, was knapp oberhalb der oberen Grenze des menschlichen Gehörs liegt. So für Marktdaten, wenn Sie tägliche Daten verwenden, die schnellste Frequenz, die Sie innerhalb es beobachten können, hat einen Zeitraum von 2 Tagen. M15-Daten 30-Minuten-Zyklus ist der schnellste beobachtbar. Das ist die theoretische Grenze. In der Praxis benötigen Sie wirklich eine höhere Abtastrate (Oversampling), um die schnellsten Frequenzen mit jeder Klarheit sehen zu können. Es wird ein wenig kompliziert, aber die Idee ist, dass 2 Abtastwerte pro Welle oft unzureichend sind, um die Phase dieser Frequenz richtig zu bestimmen. Häufig benötigen Sie 4, 8 oder sogar 16 Proben pro Welle, um es klar zu bilden. So halten Sie das im Auge. Wenn Sie verstehen, wie ein CD-Spieler arbeitet, erhalten Sie diesen nächsten Teil. Ein CD-Player gibt nur eine Folge von Zahlen, die die Spannung einer analogen Audio-Wellenform darstellen. Das ist, was auf der CD ist. Es spielt, dass durch die Schaffung einer Folge von Spannungen, die sich in der Zeit mit der Abtastrate. Diese Spannungen sind gestuft, nicht kontinuierlich. So ist die Ausgangs-Audio-Wellenform von dem CD-Digital-zu-Analog-Wandler tatsächlich ein Durcheinander, eine gestufte Wellenform, die wegen aller scharfen Winkel bei jedem Schrittpunkt eine ganze Anzahl von extrem hohen Frequenzen enthält, die nicht im Original enthalten waren Analoge Wellenform, die aufgezeichnet wurde. Diese Frequenzen sind Artefakte, die vom DAC und dem gesamten digitalen Prozess erzeugt werden. Dieses Phänomen wird Aliasing genannt und dieses Alias-Rauschen muss entfernt werden, bevor wir etwas tun können. Dies geschieht, indem der Ausgang des DAC in einen Tiefpassfilter geleitet wird. Das Alias-Rauschen liegt alle in Frequenzen oberhalb der Nyquist-Grenze (halbe Abtastrate), so daß diese leicht durch ein Tiefpassfilter entfernt werden können. Der Filter ist auf etwa 22000 Hz eingestellt, und der Ausgang ist dann fast alles reine Audiosignal und wenig Rauschen. Ohne diesen letzten Schritt der Verwendung des Filters, würde jede CD wie komplette Mist klingen. Denken Sie daran, dass ich sagte, dass Marktdaten ist die gleiche wie digitale Audio-Proben Dies zeigt eine verborgene Wahrheit über Marktdaten: es ist alles 50 alias NOISE Die Proben alleine haben ein halbes Signal und halbes Rauschen. Sie müssen das digitale Alias-Rauschen, indem Sie diese Rohproben durch ein Tiefpassfilter entfernen. Die Ausgabe von THAT ist die tatsächlichen Marktdaten, nicht die Daten, die Sie auf Ihrem Diagramm sehen. Bis es durch ein 2-Bar-Filter (oder länger) übergeben wird, können Sie keine klaren Analysen durchführen. Dieser Absatz gilt für jede Art von Mathematik-Analyse, die Sie auf einem Diagramm wie jede Art von Indikator tun möchten - für reine Charting-Techniken sind die Rohdaten auf dem Diagramm die REAL-Daten, weil wir keine numerische Analyse der Daten und nur tun Das Ausmaß seiner Reichweite zu sehen. Nach meiner Erfahrung habe ich festgestellt, dass es am besten ist, Oversampling zumindest auf der Ebene 4x (Filter auf 8-Balken) zu verwenden. Manchmal habe ich oversample Weg mehr als dies, oft bei 1000x oder mehr. Als Beispiel, sagen Sie versuchen, einen 1-Wochen-Zyklus zu beobachten. Sie können tägliche Daten verwenden und Ihre Einstellung auf 5 Balken einstellen. Aber warum Warum nicht verwenden H1-Daten und stellen Sie Ihre Abstimmung auf 120 bar Sie können dies auch mit M1-Daten tun (Ich weiß). OK. MAs gegen Tiefpaßfilter. MAs sind Mist. Sie lecken. Das heißt, im Stopband (Rauschenbereich) lecken sie bestimmte Frequenzen zurück in den Ausgang. Sie haben eine übermäßige Verzögerung (Zeitverschiebung), was sie oft zu spät macht, um viel Nutzen zu haben. Die dont zeigen jede Resonanz an der Cutoff-Frequenz wie LPFs tun, so dass sie suboptimal für jede Art von Zyklus-Analyse. MAs haben endlichen Speicher, so können sie sich nicht wirklich gut an alle Zyklen, die vorhanden sind, anzupassen. Ich verwende IIR LPFs, die einen unendlichen Speicher haben. Ich bin mit einem Programm, das Sie verwenden können, um dies auszuprobieren, die ich gemacht und nennen MOVING AWESOME. Genießen. Mehr Diskussion über dieses Thema beim nächsten Mal. Fibonacci Es gibt eine solide theoretische Grundlage für Fibonacci-Verhältnisse und Perioden zu verwenden. In der Natur gibt es viele natürliche Systeme und Organismen, die Faserverhältnisse verwenden. Betrachten Sie eine Sonnenblume und beobachten Sie den Samenbereich in der Mitte der Blume. Sie sind in einer Art von Doppelspirale angeordnet, die auf Faserverhältnissen basiert. Fibonacci ist einfach Natur, um so viel Material so klein wie möglich zu verdichten - es ist eine Effizienztechnik. Wie das für die Märkte zutrifft. Nun stelle ich mir nahezu alle Wellenbewegungen als bloße Nachhall früherer Energieimpulse vor. Der effizienteste Weg, diesen ursprünglichen Energieimpuls zu zerstreuen, entpuppt sich durch die Verwendung von Fibonacci-bezogenen Frequenzen, um die dominierenden Frequenzen der verschiedenen Zyklen zu bestimmen, deren Energie das System seiner ursprünglichen Energie entleert. Durch die Verwendung Fib freqs, die verschiedenen Zyklen nicht stören einander, wie in sie haben keine Perioden, die Multiples / Faktoren voneinander sind, so dass sie effizient zerstreuen die Energie. Lesen Sie auf Fibs in der Natur und Sie werden sehen, was ich meine. Dann versuchen Sie sie auf den Märkten und sehen, was ich meine. Die Zyklen bestehen, weil die Menschen sind nur Schachfiguren in einem großen System, das der Markt ist. Die Menschen tun Dinge, en masse, auf zyklische Weise. Der Markt spiegelt menschliches Verhalten wider. Sogar die grundlegenden Zyklen sind nur Systeme der menschlichen Meinung und des Glaubens. Dont denken Sie an den Markt als einige mystische Bestie. Es sind die gesammelten Meinungen einer Masse der Menschheit. Psychologie ist der Motor. Wir können mehr beim nächsten Mal reden. MAs gegen Tiefpaßfilter. MAs sind Mist. Sie lecken. Das heißt, im Stopband (Rauschenbereich) lecken sie bestimmte Frequenzen zurück in den Ausgang. Sie haben eine übermäßige Verzögerung (Zeitverschiebung), was sie oft zu spät macht, um viel Nutzen zu haben. Die Dont zeigen keine Resonanz an der Cutoff-Frequenz wie LPFs tun, so dass sie suboptimal für jede Art von Zyklus-Analyse. MAs haben endlichen Speicher, so können sie sich nicht wirklich gut an alle Zyklen, die vorhanden sind, anzupassen. Ich verwende IIR LPFs, die einen unendlichen Speicher haben. Dieser Teil ist ziemlich seltsam. Alle MAs sind Tiefpaßfilter. Jeder kausale Tiefpass läßt immer einige unerwünschte Frequenzen durchlaufen. Jeder kausale Tiefpass hat immer eine Gruppenverzögerung (Verzögerung). Auch die EMA ist ein IIR-Tiefpassfilter (der einfachste). IIR-Filter haben fast nie eine lineare Phasenreaktion, die Verzerrungen im Ausgang erzeugen, wie bei der EMA. Deshalb sollte EMA nicht für dynamische S / R verwendet werden. Für eine gute Kompensationsverzögerung / Glättung ist das linear gewichtete MA trotz einer nicht linearen Phasenreaktion ziemlich gut. Ich mag die Erklärung über den Fibo. Ich weiß nicht, ob es wahr ist oder nicht, aber es macht Sinn. Kein Gier. Keine Angst. Nur Mathe. Dieser Teil ist ziemlich seltsam. Alle MAs sind Tiefpaßfilter. Jeder kausale Tiefpass läßt immer einige unerwünschte Frequenzen durchlaufen. Jeder kausale Tiefpass hat immer eine Gruppenverzögerung (Verzögerung). Auch die EMA ist ein IIR-Tiefpassfilter (der einfachste). IIR-Filter haben fast nie eine lineare Phasenreaktion, die Verzerrungen im Ausgang erzeugen, wie bei der EMA. Deshalb sollte EMA nicht für dynamische S / R verwendet werden. Für eine gute Kompensationsverzögerung / Glättung ist das linear gewichtete MA trotz einer nicht linearen Phasenreaktion ziemlich gut. Ich mag die Erklärung. Seltsam, zeigt meine Forschung, dass die EMA, LWMA. SSMA ist sehr anfällig bei der Vorhersage des Preises. Von den klassischen gleitenden Durchschnitten ist der einfache gleitende Durchschnitt der effizienteste, wenn auch nicht effizient, wahrscheinlich sind Ihre Frequenzfilter waaay besser, aber im Vergleich zu den anderen seinen Weg effizienter. Das Problem mit EMA ist, dass es exponentiell mehr Gewicht auf bestimmte Bars legt, was bedeutet, dass nach einem Abwärtstrend zu sagen, ein Aufwärtstrend hat exponentiell zunehmend mehr und mehr Chance zu passieren, so dass die einzelnen Ergebnisse voneinander abhängig sind. Während dies ist teilweise richtig, aber wie Sie gesagt haben, ist der Preis nicht normal verteilt, so lange Schwanz Ereignisse (bekannt als Trends) kann sehr lange Zeit dauern, so ein exponentielles MA ist eigentlich eine ziemlich dumme Idee. Einfache gleitende Durchschnitt, obwohl jeder Bar gleich behandelt, ist auch fehlerhaft, aber es ist immer noch besser als die Betonung auf die falschen Balken setzen. Während der linear gewichtete Durchschnitt und der glattere einfache Durchschnitt unter Verwendung von Gordon-Gekkos-Wörtern lautet: "Derselbe Hund, aber mit verschiedenen Flöhen quotiertTheres a sucker born every minutequot - P. T. Barnum Bis es durch einen 2-Bar-Filter (oder länger) übergeben wird, können Sie keine klaren Analysen durchführen. Dieser Absatz gilt für jede Art von Mathematik-Analyse, die Sie auf einem Diagramm wie jede Art von Indikator tun möchten - für reine Charting-Techniken sind die Rohdaten auf dem Diagramm die REAL-Daten, weil wir keine numerische Analyse der Daten und nur tun Das Ausmaß seiner Reichweite zu sehen. Nach meiner Erfahrung habe ich festgestellt, dass es am besten ist, Oversampling auf der 4x Ebene zu verwenden (Filter auf 8-Balken eingestellt). Wer hochfrequente Daten wegwerft, verliert wertvolle Informationen. Es gibt Techniken für die Arbeit mit nicht-gleich beabstandeten Hochfrequenz-Tick-Daten. Zum Beispiel ist die auf diese Weise berechnete Volatilität viel genauer als bei der Berechnung, ausgehend von geglätteten Daten. Das Timing zwischen den Zecken ist ebenfalls wichtig (siehe ACD-Modell und seine Derivate). Diese Art von Daten wird wieder weggeworfen, wenn Sie Zecken in Kerzen aggregieren, da Kerzen regelmäßig beabstandet sind und die Zeitinformationen in den ursprünglichen Daten verlieren. Auch von Notiz EMAs speziell für die Arbeit an ungleichmäßig beabstandeten Zeitreihen (Tick-Daten) erstellt. Sie sind besser Smoothers als einfache EMA, die nur auf Bars arbeiten. Dieser Teil ist ziemlich seltsam. Alle MAs sind Tiefpaßfilter. Jeder kausale Tiefpass läßt immer einige unerwünschte Frequenzen durchlaufen. Jeder kausale Tiefpass hat immer eine Gruppenverzögerung (Verzögerung). Auch die EMA ist ein IIR-Tiefpassfilter (der einfachste). IIR-Filter haben fast nie eine lineare Phasenreaktion, die Verzerrungen im Ausgang erzeugen, wie bei der EMA. Deshalb sollte EMA nicht für dynamische S / R verwendet werden. Für eine gute Kompensationsverzögerung / Glättung ist das linear gewichtete MA trotz einer nicht linearen Phasenreaktion ziemlich gut. Ich mag die Erklärung. Alle MAs sind Tiefpaßfilter. Korrekt. Sie sind extrem schlechte Tiefpassfilter, weil sie lecken und ihre Sperrbanddämpfung schlecht ist. Wenn Sie den Frequenzgang eines gleitenden Durchschnitts und ein 2-poliges Butterworth IIR Tiefpassfilter betrachten, können Sie sehen, dass der Butterworth eine zunehmende Dämpfung im Stopband bei steigender Frequenz zeigt. Kein Teil dieser Kurve zeigt irgendwelche Frequenzen im Stopband, die undicht sind. Die MAs haben Frequenzen, bei denen die Dämpfungskurve stark nach oben (schwächer) verläuft und eine Leckage ermöglicht. Die Wirkung dieser Lecks besteht darin, daß viel mehr Hochfrequenzenergie aus einem MA austritt als aus einem Butterworth, wenn sie auf dieselbe Grenzfrequenz eingestellt sind. Auch ist die Steigung, bei der die Dämpfung bei der Cutoff-Frequenz angelegt wird, steiler auf dem Butterworth als der MA. Das macht Butterworth selektiver, wodurch es mehr abstimmbar. Die maximale Stoppbanddämpfung ist bei MA-Filtern begrenzt. Es ist INFINITE in Butterworth Filtern. Jeder Kausalfilter hat eine Gruppenverzögerung. Wahr. MAs haben mehr als Butterworth, wenn sie auf die gleiche Cutoff-Frequenz abgestimmt sind, besonders wenn sie auf Frequenzen abgestimmt sind, die weiter von der Nyquist-Grenze entfernt sind. Die Gruppenverzögerung auf MAs ist eine Funktion der Grenzfrequenz und wächst linear mit ihr. Butterworth GD wächst pro Cutoff-Frequenz, aber mit einer Rate weit weniger als linear. Vorteil Butterworth wieder. Phasengang. Der schlimmste Teil des Butterworth. Aber in Wirklichkeit ist es nicht so schlimm, wie Sie denken, weil die Butterworth hat eine sehr glatte und kontinuierliche Phase Antwort Kurve, die nicht wirklich sehr weit weg ist. Außerdem kann die Phasenverzerrung auf 2 verschiedene Arten eliminiert werden. Sie können die Rückwärts - / Weiterverarbeitung durchführen, die 100 davon eliminiert, oder Sie können nur die Verarbeitung vorwärts tun und nur eine geschätzte Phasenkorrektur basierend auf der bekannten Butterworth-Antwort anwenden. Das kann eine nahezu vollständige Phasenkorrektur liefern. Angehängtes Bild (zum Vergrößern anklicken)