TradersEdgeSystems Trading System Design: Uma Abordagem Estatística Artigo original de John F. Ehlers e Ric Way AIQ Code por Richard Denning A Figura 1 mostra o resumo do teste de devolução da EDS para a negociação da lista de ações NASDAQ 100 usando o sistema estocástico authorrsquos no período de 2009 a 1 13 2015. Legendas: Figura 1 NdashEDS back test summary para negociação da lista NASDAQ 100 de ações no período de 2009 até 1 13 2015. Traders Studio Versão: artigo original de John F. Ehlers e Ric Way Traders Studio Code de Richard Denning O seguinte Os arquivos de código estão contidos no download abaixo: Sistema: EHLERSSYSTEMS: um sistema longo apenas que usa dados diários e o indicador estocástico para entradas. A Figura 1 mostra a curva de equidade para o sistema estocástico negociando um contrato por negociação do contrato de futuros de tamanho completo SampP 500 de 1982 a 2014 usando dados da Pinnacle Data Corp. A comissão de amaldiçoamento de 100 por rodada de troca foi subtraída de cada trade. Captions : Figura 1 ndash curva de equidade comercializando o sistema estocástico um contrato por troca do contrato de futuros de tamanho completo SampP 500 de 1982 a 2014.Principais métodos estatísticos podem ser usados para criar uma estratégia de negociação Juntou-se Nov 2013 Status: Membro 144 Posts Enquanto na escola, eu Cobriu 2 unidades de estatísticas. Isso incluiu coisas como: - Distribuições normais, Poisson, Qui-quadrado, t e binômio - Intervalos de confiança - Testes de hipóteses usando um determinado nível de significância para determinar se um valor crítico está dentro de uma região crítica - Análise de correlação e regressão - Tudo básico Em relação a métodos numéricos e tal, qualquer um implementa qualquer um desses princípios em sua abordagem de negociação. Se você não está, mas está familiarizado com esses conceitos, você pode ver qualquer maneira em que eles seriam úteis para um comerciante. Veja algumas idéias: Rescaled Análise de alcance (detecção de ciclo não-periódico e medição de persistência) Box-Jenkins Família de modelos ARMA (sujeito imenso - predição linear) Estimativa espectral autoregressiva (o uso do domínio freq dos modelos AR) Algoritmo adaptativo LMS Filtros Kalman ANNs O principal a lembrar é que o clássico As estatísticas são baseadas na distribuição normal que NÃO descreve os mercados. Os mercados não são aleatórios. Existem novos métodos estatísticos para a aplicação da hipótese do Mercado Fractal. Confira os livros de Edgar. Muito obrigado pela sua resposta, isso parece algumas coisas muito interessantes. Eu sei relativamente pouco sobre as estatísticas - como afirmado, Ive só abordou conceitos relativamente básicos que são muito baseados em dados normalmente distribuídos. Eu também conheço relativamente pouco sobre mercados comerciais ou financeiros, atualmente, apenas um hobby, embora eu espero que um dia ele possa se tornar mais do que isso. No entanto, e com base na minha falta de conhecimento em relação a ambos os assuntos, talvez eu esteja prestes a dizer algo estúpido, acredito que, se os mercados não são aleatórios, as abordagens estatísticas devem ser a maneira mais lógica de identificar ciclos ou padrões que existem. Eu posso entender por que você tem conhecimento de tal área, dado seu nome de usuário. Algum dos conceitos mencionados na sua publicação faz uma aparição na sua estratégia comercial. De qualquer forma, eu certamente olho para as coisas que você mencionou em detalhes e provavelmente vou verificar os livros que você mencionou. Escolas quase por agora, então eu tenho muito tempo para ler (e investigar quaisquer idéias que eu possa ter, em primeira mão). Manter a ação de preço - é a única e única abordagem que funciona o tempo todo, em todos os prazos, em todos os pares comumente negociados, tanto em tendências quanto em mercados neutros (laterais). Ele nunca deixa consistentemente entregar lucros, seja o seu risco. Um comerciante de swing, um seguidor de tendência ou um comerciante de breakout. Se você entender e executar uma estratégia de ação de preço, você nunca exigirá nenhuma das ferramentas analíticas que você menciona em sua postagem ---- a única vez que falha é durante as reações bruscas do joelho aos eventos econômicos de notícias políticas ou imediatamente antes. Em primeiro lugar, você se importaria de me explicar exatamente o que a ação de preço se refere. Quando comecei a ler as diferentes abordagens de negociação, levei a pensar que a ação de preços referia o uso de certos tipos de candelabro (doji, marubozo, etc.) e Formações de castiçal. Agora estou suspeitando de que isso inclui mais do que isso. Posso, honestamente, que a maioria dos conceitos de ação de preço eu tenha conhecimento de me fazer algum sentido lógico. O fato de que a ação de preços conta uma história sobre o sentimento dos participantes do mercado - e como isso pode ser usado para ajudar a identificar as oportunidades comerciais. No entanto, não sinto que a aplicação de técnicas como ação de preços, outras formas de TA ou análise estatística deve ser mutuamente exclusiva. Talvez você possa elaborar um sistema que envolva análise estatística para identificar uma oportunidade para um comércio e, em seguida, a ação de preços poderia ser usada para escolher um ponto de entrada mais preciso. De qualquer forma, obrigado pela entrada. . Eu acredito que, se os mercados não forem aleatórios, as abordagens estatísticas devem ser a maneira mais lógica de identificar ciclos ou padrões que existem. Meus pensamentos exatamente. Estive estudando essas coisas, há mais ou menos 25 anos. Eu sou autodidata e não aprendi as necessárias matemáticas necessárias para ser totalmente versátil com essas coisas. Mas eu entendo os conceitos subjacentes e muitas das matemáticas que são necessárias para realmente implementar tais técnicas. Ainda não tenho uma técnica totalmente funcional, mas trabalho continuamente com novas idéias técnicas e estou fazendo progresso. Recentemente, tenho trabalhado com filtros de passagem baixa e ciclos relacionados com Fibonacci e encontrei um tesouro de fenômenos aparentemente preditivos que eu simplesmente não posso ignorar, então minha mente está ocupada nesta arena. Mas espero que em breve eu voltei a algumas das técnicas que mencionei. O maior problema com essas técnicas é que existem compromissos em tudo e, a menos que você realmente compreenda o comportamento natural do mercado primeiro, você realmente não pode saber que tipo de técnica faz sentido investigar. Você pode facilmente gastar muito tempo e esforço em fazer um preditor linear AR e ainda não o faz funcionar. Não há nenhuma solução off-the-shelf tudo precisa de mais trabalho e mais pensamento. Também é bem possível que qualquer solução técnica desenvolvida ainda exija uma interpretação humana sábia para usar corretamente. Mas se podemos reunir técnicas preditivas suficientes não correlacionadas e combiná-las em nossa síntese subjetiva da situação, acredito que isso produzirá excelentes resultados. Então, se você realmente quiser descobrir isso, espere que isso levará muito tempo e trabalho. Negociar é a maneira mais difícil de ganhar dinheiro fácil. Você terá que ler e entender muitas coisas técnicas, e então descobrir as maneiras pelas quais essas técnicas não são adequadamente adequadas para análise de mercado. Então, você pode trabalhar em modificações e reconfigurações aos formulários padrão para fazê-los funcionar nos mercados. Essa é minha teoria. Se você não consegue abordar isso como um cientista independente procurando respostas que ninguém mais sabe ainda, você não encontrará nada de útil. As pessoas que descobriram isso desaparecem em vidas de obscuridade e segurança que não escrevem livros ou fazem cursos de treinamento de vídeo. Eu recomendo uma abordagem dupla para sua educação comercial. Trabalhe com as coisas de tecnologia louca que mencionei. Mas também esqueça tudo isso e apenas olhe para o mercado em si e tente entender melhor por que os preços se movem como eles. Tente trocar (demo ou microlote) usando apenas um gráfico de preços. Você tem que desenvolver uma sensação para o que parece certo e o que parece errado. Não há substituto para poder ler um gráfico. Posso fazer isso até agora, e estou trabalhando para melhorar essa habilidade. A única maneira de fazer isso é experiência. Sua mente deve estar exposta à situação após a situação, gráfico após gráfico, por um longo período de tempo. Comece apenas com um único par de moedas e troque isso apenas. Isso obriga você a analisar o que está acontecendo mesmo quando não há sinais óbvios. Não escorra para outro par e cereja-escolha negociações. Fique em um lugar, um cenário, e faça o seu melhor com apenas isso. O meu par de opções é o USDCHF porque acredito que seja afetado muito mais por mudanças no USD do que na CHF. Eu acredito (com razão ou erradamente) que o CHF é uma moeda neutra que carece da mesma intriga política e econômica e complexidade de outras nações mais turbulentas. Assim, isso reduz os graus de liberdade na análise, tornando quase tudo sobre o USD. Eu não sou um fundy para que isso possa estar errado, mas isso é o meu melhor palpite. O plano é desenvolver ferramentas objetivas de alta tecnologia e, em seguida, usá-las subjetivamente, mas somente depois de ganhar a experiência para saber como fazer isso corretamente. Outros dependem inteiramente de meios objetivos. Mas eu tenho muita experiência fazendo isso e não funcionou bem. A maioria desses sistemas objetivos são muito inflexíveis ou de outra forma não se adaptam às mudanças nas condições do mercado. Eles podem funcionar bem por um tempo e depois perder tudo. E então, quando tudo acabou, você não aprendeu nada porque você não dirigiu. O livro que você mencionou parece correto. É a 3ª edição e eu tenho a 2ª. Você ficará surpreso com o que as estatísticas podem fazer quando você entrar no material além da tarifa normal da faculdade. O plano é desenvolver ferramentas objetivas de alta tecnologia e, em seguida, usá-las subjetivamente, mas somente depois de ganhar a experiência para saber como fazer isso corretamente. Outros dependem inteiramente de meios objetivos. Mas eu tenho muita experiência fazendo isso e não funcionou bem. A maioria desses sistemas objetivos são muito inflexíveis ou de outra forma não se adaptam às mudanças nas condições do mercado. Eles podem funcionar bem por um tempo e depois perder tudo. E então, quando tudo acabou, você não aprendeu nada porque você não dirigiu. Postagem muito agradável. A parte que citei reflete meus próprios pensamentos e experiências. Junte-se a novembro de 2013 Status: Membro 144 Posts Você tem minha gratidão, sua foi uma das postagens construtivas mais perspicas que eu li neste fórum até agora. É bom ter encontrado alguém que parece compartilhar crenças relativamente semelhantes para mim. Meus pensamentos exatamente. Estive estudando essas coisas, há mais ou menos 25 anos. Eu sou autodidata e não aprendi as necessárias matemáticas necessárias para ser totalmente versátil com essas coisas. Mas eu entendo os conceitos subjacentes e muitas das matemáticas que são necessárias para realmente implementar tais técnicas. Ainda não tenho uma técnica totalmente funcional, mas trabalho continuamente com novas idéias técnicas e estou fazendo progresso. Recentemente, trabalhei com filtros de passagem baixa e ciclos relacionados com Fibonacci e encontrei um tesouro. Em comparação com os seus 25 anos de experiência, meu ano e um pouco de aprender lentamente sobre o comércio quando eu tenho o tempo parece bastante insignificante - então, desculpe com antecedência, se eu estiver fazendo parecer um pouco simplório, mas há um casal De coisas que devo pedir. Em primeiro lugar, o que exatamente você quer dizer quando diz que você está trabalhando com filtros passa-baixa. Isso significa ignorar seletivamente os ciclos de preços que estão em conformidade com determinadas frequências. Em segundo lugar, por que você escolheu usar cistoss relacionados com Fibonacci. Eu geralmente tento implementar apenas algo em um Estratégia se eu puder explicar a lógica por trás disso para mim, não consigo pensar em nenhum motivo pelo qual o preço deve estar em conformidade com os princípios de Fibonacci, além da auto-realização. É algo que realmente gosto de conseguir minha cabeça, pois as ferramentas baseadas em Fibonacci parecem aparecer em tantas estratégias de negociação e eu sinto que poderia estar perdendo algo potencialmente muito útil. O maior problema com essas técnicas é que existem compromissos em tudo e, a menos que você realmente compreenda o comportamento natural do mercado primeiro, você realmente não pode saber que tipo de técnica faz sentido investigar. Você pode facilmente gastar muito tempo e esforço em fazer um preditor linear AR e ainda não o faz funcionar. Não há nenhuma solução off-the-shelf tudo precisa de mais trabalho e mais pensamento. Também é bem possível que qualquer solução técnica desenvolvida ainda exija uma interpretação humana sábia para usar corretamente. Mas. Mais uma vez, parecemos estar de acordo aqui. Entender por que algo funciona parece ser tão importante quanto a compreensão do que funciona para se tornar rentável no longo prazo (você não pode efetivamente modificar uma estratégia se não entender por que funciona). Como tal, faz sentido tentar entender por que certos padrões e ciclos parecem estar presentes nos gráficos de preços. Você tem algum pensamento sobre o motivo dos padrões? Por causa dos ciclos econômicos, talvez o livro que você mencionou pareça correto. É a 3ª edição e eu tenho a 2ª. Você ficará surpreso com o que as estatísticas podem fazer quando você entrar no material além da tarifa normal da faculdade. Estou certo de que isso é verdade. Eu deveria estar começando um ano de matemática de 4 anos este ano, o que oferece a oportunidade de se especializar em certas áreas no curso. Talvez as estatísticas Id aprendam que haveria mais aplicável menos linear e constrangido. Minha definição de ação de preço. A flutuação nos preços de fechamento sucessivos dentro de prazos específicos e os intervalos de preços que envolvem esses preços de fechamento. Ambos os elementos, preço de fechamento e alcance, são igualmente críticos, bem como sua relação relativa com as barras adjacentes, conforme descrito em um gráfico de barras OHLC clássico. Use pelo menos 2 fontes de gráfico independentes para confirmar o acordo quanto ao alcance e ao preço, os gráficos podem e variam amplamente (eu uso Oanda e Netdania). A partir de todos os outros critérios eu só troco quando os gráficos concordam. Eu prefiro não ir. Algoritmo Como em, sua estratégia baseada em ação de preço é automatizada. Enquanto na escola, cobrimos 2 unidades de estatísticas. Isso incluiu coisas como: - Distribuições normais, Poisson, Qui-quadrado, t e binômio - Intervalos de confiança - Testes de hipóteses usando um determinado nível de significância para determinar se um valor crítico está dentro de uma região crítica - Análise de correlação e regressão - Tudo básico Em relação a métodos numéricos e tal, qualquer um implementa qualquer um desses princípios em sua abordagem de negociação. Se você não está, mas está familiarizado com esses conceitos, você pode ver qualquer maneira em que eles seriam úteis. Obviamente, os métodos baseados em estatísticas aplicam-se à negociação - o sucesso de tantos fundos quantitativos provam isso. Quais métodos você usa é totalmente para você. É como usar para estatísticas em qualquer outro campo - como pesquisa médica etc. Pense. Comércio. Live Lowpass Filters OK, você provavelmente já usou as médias móveis até agora. Os filtros Lowpass são uma maneira melhor de alcançar a mesma função que MAs. Os MAs são usados para suavizar. Mas o que exatamente é suavizar Simplificando, suavizar é um meio de fazer 2 coisas: remover o ruído e integrar um período de tempo mais longo em um ponto de dados instantâneo. O ideal mais suave deve remover todo o ruído enquanto mantém todo o sinal intacto. Ele deve criar um ponto de dados que representa AGORA, mas contém informações acumuladas de um período de tempo mais longo para que NOW represente um bloco maior de tempo, aumentando sua importância. Como você pode ver, eu usei apenas um conjunto de termos que, eles próprios, precisam definir. O que é sinal e o que é ruído O sinal é o componente de energia da série temporal que contém os fenômenos que desejamos observar. O ruído é qualquer energia diferente da energia do interesse na série temporal. Nós removemos o ruído para poder analisar o sinal com mais precisão. O ruído obscurece muito. Então, isso significa que qualquer coisa que você não se preocupa é o ruído e deve ser removida. Se você está usando um método de negociação de alta freqüência, onde os negócios duram apenas uma hora ou duas, você realmente não se preocupa com a tendência geral que esteve presente nos últimos meses. É irrelevante, para você, não para outra pessoa negociar uma estratégia de longo prazo. Se você é esse comerciante de longo prazo, então a tendência é sinal e flutuações de curto prazo (qualquer coisa intradía) é apenas ruído. Se os seus negócios demorar de 2 a 6 meses para completar, por que você se importaria com os ciclos cujos períodos são apenas alguns minutos ou horas, então, escolher um cronograma e usar os dados certos para esse período de tempo é muito importante. Essa é uma maneira de olhar para o barulho. Outro envolve um pouco mais de engenharia. Se você entender o Teorema de Amostragem Nyquist-Shannon, você deve facilitar isso. Caso contrário, vá procurá-lo e aprenda-o por dentro e por fora. É um básico necessário para fazer qualquer coisa. A idéia básica é que, para qualquer processo contínuo gravado por amostras igualmente espaçadas, sua freqüência de amostra deve ser pelo menos o dobro da freqüência do componente de onda de alta freqüência que você deseja observar dentro desses dados. Este é o Digital Audio 101. Os dados do mercado são os mesmos dados de áudio gravados em um CD uma série de pontos no tempo que representam uma forma de onda contínua. Em um CD, a taxa de amostragem é de 44100 Hz, e a idéia é que isso pode capturar freqüências até 22050 Hz, que está logo acima do limite superior da audição humana. Então, para dados de mercado, se você estiver usando dados diários, a freqüência mais rápida que você pode observar dentro dele tem um período de 2 dias. Dados M15 O ciclo de 30 minutos é o mais rápido observável. Esse é o limite teórico. Na prática, você realmente precisa de uma taxa de amostragem maior (oversampling) para poder ver as frequências mais rápidas com qualquer clareza. Isso é um pouco complicado, mas a idéia é que 2 amostras por onda são muitas vezes insuficientes para determinar adequadamente a fase dessa freqüência. Muitas vezes, você precisa de 4, 8 ou mesmo 16 amostras por onda para deixar claro. Portanto, tenha isso em mente. Se você entender como um CD player funciona, você obterá esta próxima parte. Um CD player recebe apenas uma seqüência de números que representam a tensão de uma forma de onda de áudio analógica. Isso é o que está no CD. Ele joga isso criando uma seqüência de voltagens que mudam no tempo com a taxa de amostragem. Essas tensões são pisadas, não contínuas. Assim, a forma de onda de saída do conversor Digital-para-Analógico do CD é realmente uma bagunça, uma forma de onda escalonada que, devido a todos os ângulos afiados em cada ponto de passos, inclui toda uma série de freqüências extremamente altas que não estavam incluídas no original Forma de onda analógica que foi gravada. Essas freqüências são artefatos criados pelo DAC e todo o processo digital. Esse fenômeno é chamado de aliasing e esse ruído de alias deve ser removido antes que possamos fazer qualquer coisa. A maneira como isso é feito é passando a saída do DAC para um filtro de passagem baixa. O ruído de alias está em frequências acima do limite de Nyquist (metade da taxa de amostragem), então estes são facilmente removidos por um filtro de passagem baixa. O filtro está configurado para cerca de 22000 Hz, e a saída é quase todo sinal de áudio puro e pouco ruído. Sem este último passo de usar o filtro, cada CD soaria como uma merda completa. Lembre-se de que eu disse que os dados do mercado são os mesmos que as amostras de áudio digital. Isso revela uma verdade oculta sobre os dados do mercado: são todos 50 alias RUÍDO As amostras sozinhas têm meio sinal e meio ruído. Você DEVE remover o ruído do alias digital passando essas amostras em bruto através de um filtro de passagem baixa. O resultado dessa é a informação real do mercado, e não os dados que você vê no seu gráfico. Até que seja passado através de um filtro de 2 barras (ou mais), você não pode fazer análises claras. Este parágrafo aplica-se a qualquer tipo de análise de matemática que você deseja fazer em um gráfico como qualquer tipo de indicador - para técnicas de gráficos puras, os dados brutos no gráfico são os dados REAL porque não estamos fazendo nenhuma análise numérica sobre os dados e meramente Desejo ver a extensão da sua gama. Na minha experiência, descobri que é melhor usar o excesso de amostragem pelo menos no nível 4x (filtro configurado para 8 barras). Às vezes, eu oversample muito mais do que isso, muitas vezes em 1000x ou mais. Por exemplo, diga que você está tentando observar um ciclo de 1 semana. Você pode usar dados diários e definir seu ajuste para 5 barras. Mas por que não usar dados H1 e definir a sua afinação para 120 barras Você pode até fazer isso com dados M1 (eu faço isso). ESTÁ BEM. MAs vs filtros de passagem baixa. MAs são porcaria. Eles escapam. Ou seja, na faixa de interrupção (área de ruído) eles vazam determinadas frequências de volta para a saída. Eles têm atraso excessivo (tempo de inclinação), tornando-os muitas vezes muito tarde para ser de grande utilidade. Não apresentam qualquer ressonância na freqüência de corte como LPFs, tornando-os subóptimos para qualquer tipo de análise de ciclo. Os MAs têm memória finita, então, de novo, eles realmente não podem se adaptar bem a qualquer ciclo que esteja presente. Eu uso LPFs IIR que têm uma memória infinita. Estou incluindo um programa que você pode usar para tentar isso, o que eu fiz e ligue para MOVIMENTAÇÃO. Apreciar. Mais discussão neste tópico na próxima vez. Fibonacci Existe uma base teórica sólida para usar os índices e os períodos de Fibonacci. Na natureza, existem muitos sistemas naturais e organismos que utilizam relações de fib. Olhe para um girassol e observe a área de sementes no centro da flor. Eles estão dispostos em uma espécie de espiral dupla que se baseia em relações de fib. Fibonacci é simplesmente uma maneira natural de compactar tanta coisa em uma área tão pequena quanto possível - é uma técnica de eficiência. Como isso se aplica aos mercados Bem, eu imagino quase todas as ondas de ação como apenas uma reverberação de impulsos de energia importantes anteriores. A maneira mais eficiente de dissipar esse impulso de energia original acaba por ser usando freqüências relacionadas a Fibonacci para dominar as freqüências dominantes dos vários ciclos cuja energia drena o sistema de sua energia original. Ao usar freqs de fibra, os vários ciclos não interferem um com o outro, pois eles não têm períodos que são múltiplos fatores um do outro, de modo que eles dissipam eficientemente a energia. Leia sobre fibs na natureza e você verá o que quero dizer. Em seguida, experimente-os nos mercados e veja o que quero dizer. Os ciclos existem porque os seres humanos são meramente peões em um grande sistema que é o mercado. Os seres humanos fazem coisas, em massa, de forma cíclica. O mercado reflete o comportamento humano. Mesmo os ciclos fundamentais são meramente sistemas de opinião e crença humanas. Não pense no mercado como uma besta mística. São as opiniões acumuladas de uma massa de humanidade. A psicologia é o motor. Podemos conversar mais na próxima vez. MAs vs filtros de passagem baixa. MAs são porcaria. Eles escapam. Ou seja, na faixa de interrupção (área de ruído) eles vazam determinadas frequências de volta para a saída. Eles têm atraso excessivo (tempo de inclinação), tornando-os muitas vezes muito tarde para ser de grande utilidade. Não apresentam qualquer ressonância na freqüência de corte como LPFs, tornando-os subóptimos para qualquer tipo de análise de ciclo. Os MAs têm memória finita, então, de novo, eles realmente não podem se adaptar bem a qualquer ciclo que esteja presente. Eu uso LPFs IIR que têm uma memória infinita. Esta parte é bastante estranha. Todos os MAs são filtros de passagem baixa. Qualquer passagem baixa causal sempre deixará passar frequências indesejadas. Qualquer passagem baixa causal sempre terá atraso em grupo (atraso). Além disso, o EMA é um filtro passa-baixa IIR (o mais simples). Os filtros IIR quase nunca têm resposta de fase linear que geram distorções na saída, como com a EMA. É por isso que o EMA não deve ser usado para a S S dinâmico. Para um bom desvio de desvalorização, o MA linearmente ponderado é bastante bom apesar de uma resposta de fase não linear. Eu gosto da explicação sobre o Fibo. Não sei se é verdade ou não, mas faz sentido. Sem ganância. Sem medo. Apenas matemática. Esta parte é bastante estranha. Todos os MAs são filtros de passagem baixa. Qualquer passagem baixa causal sempre deixará passar frequências indesejadas. Qualquer passagem baixa causal sempre terá atraso em grupo (atraso). Além disso, o EMA é um filtro passa-baixa IIR (o mais simples). Os filtros IIR quase nunca têm resposta de fase linear que geram distorções na saída, como com a EMA. É por isso que o EMA não deve ser usado para a S S dinâmico. Para um bom desvio de desvalorização, o MA linearmente ponderado é bastante bom apesar de uma resposta de fase não linear. Eu gosto da explicação. Por estranho, minha pesquisa mostra que o EMA, LWMA. O SSMA é muito ineficaz em prever o preço. A partir das médias móveis clássicas, a média móvel simples é a mais eficiente, embora não seja eficiente, provavelmente seus filtros de freqüência são melhores, mas em comparação com os demais é mais eficiente. O problema com a EMA é que ele coloca exponencialmente mais ênfase em certas barras, o que implica que, após uma tendência de queda, uma tendência de alta exponencialmente cada vez mais e mais chances de acontecer, de modo que os resultados individuais dependam uns dos outros. Embora isso seja parcialmente verdade, mas, como você disse, o preço normalmente não é distribuído, então os eventos de longa cauda (conhecidos como tendências) podem durar muito tempo, então um MA exponencial é realmente uma idéia bastante burra. A média móvel simples, embora trata cada barra de forma igual, também é defeituosa, mas é ainda melhor do que colocar ênfase nas barras erradas. Enquanto a média ponderada linear, e a média simples mais suave, usando palavras de Gordon Gekkos, é: o mesmo cachorro, mas com diferentes pulgas, por quê. Um beijinho nascido a cada minuto - P. T. Barnum Até que seja passado através de um filtro de 2 barras (ou mais), você não pode fazer análises claras. Este parágrafo aplica-se a qualquer tipo de análise de matemática que você deseja fazer em um gráfico como qualquer tipo de indicador - para técnicas de gráficos puras, os dados brutos no gráfico são os dados REAL porque não estamos fazendo nenhuma análise numérica sobre os dados e meramente Desejo ver a extensão da sua gama. Na minha experiência, descobriu que é melhor usar oversampling pelo menos no nível 4x (filtro definido para 8 barras). Se você descartar dados de alta freqüência, você está perdendo informações valiosas. Existem técnicas para trabalhar com dados de ticks de alta frequência não equacionados. Por exemplo, a volatilidade calculada dessa maneira é muito mais precisa do que quando você calcula isso a partir de dados suavizados. O tempo entre os carrapatos também é importante (ver modelo ACD e seus derivados). Este tipo de dados é novamente descartado se você agrega tiques nas velas, já que as velas são regularmente espaçadas e perdem as informações de temporização nos dados originais. Além disso, os EMA criados especialmente para trabalhar em séries temporais desigualmente espaçadas (dados de marca). Eles são mais suaves que a EMA simples, que funcionam apenas em barras. Esta parte é bastante estranha. Todos os MAs são filtros de passagem baixa. Qualquer passagem baixa causal sempre deixará passar frequências indesejadas. Qualquer passagem baixa causal sempre terá atraso em grupo (atraso). Além disso, o EMA é um filtro passa-baixa IIR (o mais simples). Os filtros IIR quase nunca têm resposta de fase linear que geram distorções na saída, como com a EMA. É por isso que o EMA não deve ser usado para a S S dinâmico. Para um bom desvio de desvalorização, o MA linearmente ponderado é bastante bom apesar de uma resposta de fase não linear. Eu gosto da explicação. Todos os MAs são filtros de passagem baixa. Um lugar para outro. Eles são filtros de passagem baixa extremamente pobres, porque eles escapam e sua atenuação de parada é fraca. Se você olhar para a resposta de freqüência de uma média móvel e um filtro de passagem baixa Butterworth IIR de 2 pólos, você pode ver que o Butterworth mostra uma atenuação crescente na parada quando a freqüência aumenta. Nenhuma parte dessa curva mostra quaisquer frequências na banda de parada que vazam. Os MAs têm freqüências onde a curva de atenuação acelera para cima (mais fraca) permitindo vazamento. O efeito dessas vazamentos é que muito mais energia de alta freqüência sai de um MA do que de um Butterworth, quando configurado para a mesma freqüência de corte. Além disso, a inclinação na qual a atenuação é aplicada na freqüência de corte é mais acentuada no Butterworth do que no MA. Isso torna Butterworth mais seletivo, tornando-o mais ajustável. A atenuação máxima da parada é limitada nos filtros MA. É INFINITO nos filtros Butterworth. Qualquer filtro causal terá atraso em grupo. Verdade. Os MAs têm mais do que Butterworth, quando sintonizados na mesma freqüência de corte, especialmente quando ajustados a freqüências mais distantes do limite de Nyquist. O atraso de grupo em MAs é uma função da frequência de corte e cresce linearmente com ele. Butterworth GD cresce por freqüência de corte, mas a uma taxa muito inferior a linear. Advantage Butterworth novamente. Resposta de fase. A pior parte do Butterworth. Mas, na realidade, não é tão ruim quanto você pensa porque o Butterworth tem uma curva de resposta de fase muito suave e contínua, que não está realmente muito longe. Além disso, a distorção de fase pode ser eliminada de 2 maneiras diferentes. Você pode fazer o processamento avançado para frente que elimina 100, ou você pode fazer frente apenas o processamento e apenas aplicar uma correção de fase estimada com base na resposta conhecida de Butterworth. Isso pode fornecer uma correção de fase quase total. Imagem anexa (clique para ampliar)
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