Homodyne discriminator indicator forex

Author Topic: Homodyne Discriminator VertexFX Indicador Homodyne Discriminator VertexFX Indicador O Homodyne Discriminator Cycle Período é um útil VertexFX indicador para medir o período do ciclo da tendência atual do mercado. Retorna o período do ciclo atual (em barras ou velas) da tendência atual do mercado (ou ciclo de mercado). Ele usa os conceitos de Digital Signal Processing (DSP) para filtrar o ciclo de mercado a partir do gráfico de preços. O Acumulador de Fase, o Diferenciador Duplo e o Discriminador Homódino são da mesma família de indicadores, proporcionando medição do período do ciclo. Homodino significa que estamos multiplicando o sinal por si só. Para ser mais preciso, queremos multiplicar o sinal da barra atual com o complexo conjugado do sinal 1 bar atrás. Na primeira etapa, o preço é alisado usando um WMA de 4 barras. Em seguida, usando técnicas de Hilbert Transform, os componentes InPhase e Quadrature são calculados. Estes componentes são suavizados numa média complexa única e depois suavizados por um EMA para evitar quaisquer produtos cruzados indesejados no passo de multiplicação que se segue. Em tendências mais longas, o período do ciclo será valor mais longo, e nas tendências cíclicas curtas, será um valor mais curto. Assim, sua resposta às condições de mercado determina sua utilidade como insumo para outros indicadores. NOTA. Este indicador não gera sinais de COMPRA / VENDA. É usado para encontrar o período de ciclo que pode ser usado como entradas para outros indicadores. Por exemplo, se o valor actual do indicador for 18, então significa que o período do ciclo actual do preço é de 18 barras e este valor pode ser utilizado para indicadores baseados no período calculado como RSI, ADX, CCI, ATR, etc. Este indicador muda de valores, nós calculamos nossos indicadores como RSI dinamicamente (18-bar) etc. em vez de um período de RSI fixo. Thread: Homodyne Discriminator VertexFX Indicador Homodyne Discriminator VertexFX Indicador O Homodyne Discriminator Período de Ciclo é um útil VertexFX indicador para medir período de ciclo de A tendência atual do mercado. Retorna o período do ciclo atual (em barras ou velas) da tendência atual do mercado (ou ciclo de mercado). Ele usa os conceitos de Digital Signal Processing (DSP) para filtrar o ciclo de mercado a partir do gráfico de preços. O Acumulador de Fase, o Diferenciador Duplo e o Discriminador Homódino são da mesma família de indicadores, proporcionando medição do período do ciclo. Homodino significa que estamos multiplicando o sinal por si só. Para ser mais preciso, queremos multiplicar o sinal da barra atual com o complexo conjugado do sinal 1 bar atrás. Na primeira etapa, o preço é alisado usando um WMA de 4 barras. Em seguida, usando técnicas de Hilbert Transform, os componentes InPhase e Quadrature são calculados. Estes componentes são suavizados numa média complexa única e depois suavizados por um EMA para evitar quaisquer produtos cruzados indesejados no passo de multiplicação que se segue. Em tendências mais longas, o período do ciclo será valor mais longo, e nas tendências cíclicas curtas, será um valor mais curto. Assim, sua resposta às condições de mercado determina sua utilidade como insumo para outros indicadores. NOTA. Este indicador não gera sinais de COMPRA / VENDA. É usado para encontrar o período de ciclo que pode ser usado como entradas para outros indicadores. Por exemplo, se o valor actual do indicador for 18, então significa que o período do ciclo actual do preço é de 18 barras e este valor pode ser utilizado para indicadores baseados no período calculado como RSI, ADX, CCI, ATR, etc. Este valor do indicador muda, nós calculamos nossos indicadores como RSI dinamicamente (18-bar) etc. em vez de um período fixo de RSI. ForexPeoples Forex Forum é um lugar de comunicação tanto para iniciantes e comerciantes hábeis. Forex Forum pode fornecer muita informação útil para você, incluindo consultores e indicadores de estratégias de negociação e sistemas de negociação. Você pode discutir os resultados do dia de negociação e conversar com comerciantes experientes, fazer perguntas a representantes de centros de negociação e corretoras. Iniciantes encontrarão informações úteis em uma seção especial do Fórum. ForexPeoples Forex Forum Conta PAMM A conta PAMM é um sistema de gestão de activos em que um Gestor lida com o seu próprio capital, bem como com o fundo total de investidores. No decurso das transacções comerciais, que um Gestor realiza na sua conta, são duplicados nas contas dos investidores em anexo. O investidor só precisa escolher um Gerente habilidoso e anexar sua conta a uma conta PAMM de gerentes. 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É uma palavra difícil para dizer que as coisas mudam ao longo do tempo: volatilidade, autocorrelação, dimensão fractal. Mas também o comprimento do ciclo dominante. Quem se importa com o que o ciclo dominante foi sobre os últimos 180 bares. A única coisa que importa (para mim como um comerciante) é o seu comprimento é no bar atual. Porque é aí que eu tenho que tomar a minha decisão. O que eu encontrei para ser uma boa maneira de extrair o comprimento do ciclo dominante de uma série de tempo financeiro é um indicador John Ehlers introduziu: o seu chamado discriminador quothomodyne. Ela vem da Transformação de Hilbert (-Huang): aqueles que leram Ciência do Rocket para comerciantes por Ehlers estarão familiarizados com ela. Se você tomar este ciclo dominante (que muda todo o tempo) de acordo com o indicador homodyne, dividi-lo por 2 e usar isso como uma entrada para seus indicadores, todos eles se tornam adaptáveis. Basta experimentá-lo: eles se tornam muito mais suave e mais sensível à ação preço, em comparação com dar-lhes um certo valor (como 14 é muitas vezes dado). Você simplesmente procura o mercado em vez de cotizar sua própria idéia do que o comprimento do ciclo (e, portanto, o comprimento do seu indicador) deve ser. Alguns indicadores precisam de meio ciclo, outros (como CCI) precisam de 1 ciclo completo como entrada. Agora o indicador mais simples que você pode encontrar é momentum: diferença entre o fechamento da barra atual eo fechamento de uma barra N períodos atrás. N neste caso será metade do comprimento do ciclo dominante. Agora a minha pergunta para você é: 1) alguém acha que ele pode encontrar um mais suave que é - quase - tão bom quanto a linha amarela (é um SMA10, shift-3). Aproximadores universais (rede neural, lógica fuzy, aprendizado de máquina.) Ou algum tipo de truque DSP, não importa, estou meio desesperado. 2) Alguém tem experiência com o ajuste do comprimento do filtro de suavização Assim, o número de períodos para suavizar também é dinâmico, se assim for, por favor pm me. Se pudermos suavizar o histograma, temos um indicador líder adaptativo que é um pouco parecido com Martin Prings KST, mas mais rápido. O que eu descobri ser uma boa maneira de extrair o ciclo dominante de uma série de tempo financeiro é um indicador que John Ehlers introduziu : Seu chamado o discriminador quothomodyne. Ela vem da Transformação de Hilbert (-Huang): aqueles que leram Ciência do Rocket para comerciantes por Ehlers estarão familiarizados com ela. Eu acredito que você não está atualizado tanto. John desistiu com discriminadores de freqüência em 2007 (Hilbert transforma base) ver screenchoot. Homodyne discriminador tem um atraso em torno de 20 bares. Basta fazer uma estratégia simples usando MAMA e você vai ver como é fácil perder dinheiro. O que eu descobri ser uma boa maneira de extrair o comprimento de ciclo dominante de uma série de tempo financeiro é um indicador introduzido por John Ehlers: seu chamado discriminador quothomodyne. Ela vem da Transformação de Hilbert (-Huang): aqueles que leram Ciência do Rocket para comerciantes por Ehlers estarão familiarizados com ela. O trabalho de John Ehlers não tem nada para ver com o trabalho de Norden E. Huangs (da Nasa). Huang inventou um processo adaptativo e de dados chamado Decomposição Modal Empírica (EMD) para decompor sinais multi-componentes não-lineares, não-estacionários em componentes AM / FM simples e depois aplicar a transformada de Hilbert para obter o espectro instantâneo (algumas melhorias São possíveis porque a transformada de hilbert não é realmente apropriada para este trabalho). Todo o processo é chamado HHT (Hilbert-Huang Transform). John Ehlers implementa uma transformada de 4ª ordem FIR Hilbert de uma forma recursiva para sair da limitação de incerteza de freqüência / magnitude, mas demora cerca de 8 amostras (por causa de suavização demais) e funciona apenas para quotpurequot sinewaves. Quero dizer que este princípio é INCORRETO MATEMÁTICAMENTE quando aplicado em sinais complexos (ou seja, multi-componentes). Assim, o discriminador homódino sempre fornece estimativa de freqüência falsa quando aplicada a dados financeiros. Tenha cuidado com Ehlers trabalho. Acho que agora é bastante claro que DFT, Goertzel. São praticamente inúteis na série de tempo fx. O problema é a cronomorphicidade. Sobre o Goertzel: Talvez a informação de magnitude tenha um atraso de fase de 3 / 2N, mas a informação de fase tem zero de atraso (seu normal porque Goertzel é um filtro de banda e todos os filtros de passa-faixa de IIR têm atraso zero na freqüência central), então há uma maneira de obter Algo realmente útil a partir dele, mesmo para negociação. Krzysztof, certamente maiores taxas de amostragem têm menores erros de medição e, portanto, com menores prazos, obtemos uma imagem mais precisa dos dados do mercado. Mas o que é os dados de mercado Consiste em sinal e ruído. Nosso objetivo é encontrar um sinal STABLE (ciclo) para quotpredictingquot o futuro do mercado. Eu raramente encontrá-los em prazos abaixo de 1h (provavelmente eu não posso vê-los por causa de muito ruído ou esses ciclos menores não são estáveis ​​o suficiente). Então, basicamente, o que conseguimos com uma maior taxa de amostragem é mais precisamente amostra o ruído. Você é capaz de confirmar isso com os resultados da estratégia com algumas centenas de comércios. Há um monte de opiniões como este, mas nunca confirmou de alguma forma. O que você quer que eu lhe mostre: que o dinheiro só pode ser feito em TFs mais altos, mas será perdido quando negociação em TFs menor quotIts a estratégia, stupidquot - dinheiro pode ser feito (e perdido) em todos os TFs. Eu só posso dizer-lhe que a minha estratégia de negociação (parcialmente baseado em DF) funciona consistentemente bem em TFs maiores, mas está fazendo miserável em TFs menores. Isto ainda é manual de negociação (caso contrário eu wouldnt estar aqui, mas navegando pelas ilhas do Caribe junto com Megan Fox). Dê uma olhada nas imagens anexadas (1h, 15min e 1min, todas as mesmas configurações, não otimizadas para qualquer período, tiradas aleatoriamente): no gráfico 1h você pode ver que o pico do ciclo STLM corresponde muito bem com o pico do Tendência de preços (Ive marcou isso com uma linha vertical). Na 15min este é menos freqüente, no 1min que quase nunca atingiu o preço pico. Então, qual TF você acha que dá o melhor quotsignal para esta estratégia BTW: em que TF você poderia identificar ciclos mais estáveis ​​(previsíveis) Imagens Anexas (clique para ampliar) O que você quer que eu lhe mostre: esse dinheiro só pode ser feito em TFs mais altos, mas serão perdidos ao negociar em TFs menores. Sua estratégia, stupidquot - o dinheiro pode ser feito (e perdido) em todos os TFs. Eu só posso dizer-lhe que a minha estratégia de negociação (parcialmente baseado em DF) funciona consistentemente bem em TFs maiores, mas está fazendo miserável em TFs menores. Isto ainda é manual de negociação (caso contrário eu wouldnt estar aqui, mas navegando pelas ilhas do Caribe junto com Megan Fox). Dê uma olhada nas imagens anexadas (1h, 15min e 1min, todas as mesmas configurações, não. Test é muito simples: o mesmo conjunto de dados (comprimento) do que a estratégia otimizada em 1min do que otimizado contra a mesma função de fitness em TF superior. Resultados: Fator de lucro e Sharpe relação para ambas as estratégias. Em ambas as estratégias devem ser como gt 200 comércios cada um tem significância estatística deste teste do que talvez você pode dizer algo, se esses testes serão consistentes para diferentes pares de moedas. Eu vejo que você usa STLM talvez gerado pelo programa de filtros digitais Você já considerou a defasagem dos filtros gerados por este programa. Se não você pode colocar coeffcients deste filtro para MATLAB e fazer uma impressão. Você pode ser muito surpreso, eu acho. Aqui está o expoente de Hurst calculado para 1min e 4h TF para diferentes comprimentos. É calculado com o método de Servicikquot que eu acho que é um dos mais precisos. Caminho Randômico Referencial 0.5 em azul. Sua clara a partir deste que quando o comprimento e TF sobe do que nós Vá de regime anti-persistente para regime mais ceia-difusiva (tendência). Assim, parece que para TFs mais orientada tendência orientada estratégias devem ser utilizadas, pelo menos, para este caso particular. Não se esqueça de que se você começar com um pequeno TF como o 1M, por exemplo, você pode sempre reamostá-lo como entender e tentar encontrar o melhor tempo de resampling para maximizar o seu SnR. Pode levar à conclusão de que o 1H ou 4H é o melhor, mas pode levar a 20 min ou 100 min. Quando você começa com um TF mais alto, há algumas informações que você perdeu para sempre. Você está absolutamente certo. O TF mais alto é apenas um TF subampled mais baixo, assim que a informação foi perdida, eo ruído adicionou no formulário do aliasing da freqüência elevada. Você pode obter as mesmas informações espectrais do TF inferior, no entanto, a maioria dos indicadores s. a. Goertzel não funciona quando o período é muito longe (o algoritmo funciona, mas a implementação é limitada). por exemplo. Para obter uma análise de período de 50 horas usando dados M1 você precisa de uma janela thats pelo menos 5033600. Desde o ruído aliased é toda a freqüência bastante alta, o processo de submersão não realmente aumentar o ruído visto através dos filtros Goertzel, exceto no extremo superior. Mas por que hassle sobre o TF correto Todos tem opiniões. Alguém tem fatos. Como um sistema que funciona em um TF e não outro Você está absolutamente certo. O TF mais alto é apenas um TF subampled mais baixo, assim que a informação foi perdida, eo ruído adicionou no formulário do aliasing da freqüência elevada. Você pode obter as mesmas informações espectrais do TF inferior, no entanto, a maioria dos indicadores s. a. Goertzel não funciona quando o período é muito longe (o algoritmo funciona, mas a implementação é limitada). por exemplo. Para obter uma análise de período de 50 horas usando dados M1 você precisa de uma janela thats pelo menos 5033600. Desde o ruído aliased é toda a freqüência muito alta, o processo de submersão não realmente. Nem sequer estivemos no ponto do sistema aqui. Neste passo, passamos do potencial promissor para a maior parte da decepção. MAS alguns de nós aqui estão tomando a abordagem certa - Caracterizando nossos dados, e só então passando para encontrar ferramentas / filtros para ajudar a construir um sistema. Assim, foram bastante maneiras de construir um sistema - estavam começando a caracterizar nossos dados, mas ainda precisam encontrar ferramentas que nos ajudem a identificar as propriedades atuais de nossos dados (tendências, whipsaws, laterais, etc). Uma vez que tenhamos essas ferramentas, podemos continuar e construir vários sistemas a partir das ferramentas em nossa caixa de ferramentas. Mas primeiro precisamos obter essas ferramentas. O aborrecimento sobre TF é importante, pois precisamos fornecer bons dados para nossas ferramentas. Lixo dentro, lixo para fora como dizem. Assim, parece que para TFs mais orientada tendência orientada estratégias devem ser utilizadas, pelo menos, para este caso particular. Krzysztof ou, em outras palavras: uma estratégia orientada para a tendência é suposto trabalhar quotbetterquot superior TFs - 100 concordou. Enfim, o suficiente da teoria e TFs - eu fico com flyboy que devemos começar a construir algumas ferramentas práticas úteis. Estou usando 2, às vezes 3 períodos (indicadores xTLM) como um tipo de filtro de desordem para me dar a direção de negociação. Estou usando FIXO períodos - na minha opinião, não há necessidade de otimizar o filtro para um determinado período HISTÓRICO. Estou interessado na tendência FUTURA, daí eu preciso filtro (s) flexível o suficiente para me ajudar a detectar períodos estáveis ​​o mais cedo possível. Dê uma olhada em H1, H4 ou mesmo D1 TFs de e. g. EURUSD ou GBPJPY. Os ciclos de cerca de 50 períodos vêm e vão - às vezes eles ficam apenas para vários bares, às vezes eles estão lá por semanas. Mas, mais cedo ou mais tarde eles vêm Eu estou procurando esses períodos / TFs onde o mercado é (mais ou menos) quotin syncquot com o meu filtro (basicamente quando vemos mais ou menos algo relacionado a uma onda senoidal). Então eu começar a negociar minha estratégia sobre este TF. Eu sou um comerciante e não um especialista em matemática, mas talvez alguns de vocês com melhores habilidades matemáticas poderiam vir acima com idéias sobre a construção de um filtro de desordem com base nisso.