Laman utama Indikator Teknikal Siaran

Indikator Trend Berdasarkan Analisis Spektrum Tunggal untuk MetaTrader 5

Mike • 2016-10-10 23:26
2 0 0
Lampiran
15865.zip (7.77 KB, Muat turun 0 kali)

Dalam dunia perdagangan, memiliki alat yang tepat untuk mengenal pasti arah trend adalah sangat penting. Salah satu alat yang boleh membantu kita adalah indikator trend yang berasaskan analisis spektrum tunggal. Dengan menggunakan kaedah ini, kita dapat mengekstrak trend sambil menapis bunyi yang tidak diingini.

Parameter indikator yang kita sesuaikan membolehkan kita mengawal kehalusan trend yang diekstrak serta ambang penapisan bunyi. Tempoh masa bagi strategi perdagangan kita akan menentukan cara terbaik untuk memisahkan data kepada komponen trend, frekuensi rendah, dan frekuensi tinggi sebelum menyusun semula isyarat. Berbeza dengan kaedah penapisan konvensional, indikator ini (trend yang telah diperhalusi) tidak mempunyai kelewatan fasa.

Indikator trend yang menggunakan kaedah "Caterpillar" melibatkan pengembangan siri harga kepada komponen tambahan. Menariknya, kita tidak perlu mengharapkan siri tersebut berada dalam keadaan stasioner, atau mengetahui model trend yang ada, atau informasi tentang komponen periodik dan tempohnya.

Keupayaan indikator yang dibangunkan ini membolehkan kita meratakan siri, mengekstrak trend, dan dengan memilih parameter penyesuaian model untuk siri harga awal, kita juga dapat mempertimbangkan sumbangan dari komponen osilator pada skala masa yang lebih kecil — dengan menapis fluktuasi "bunyi".

Parameter Indikator

Berikut adalah parameter utama yang perlu diperhatikan:

  1. SegmentLength — panjang segmen "sejarah terkini" dalam siri harga.
  2. SegmentLag — panjang caterpillar. Dipilih dalam julat dari 1/4 hingga 1/2 panjang segmen. Ini mempengaruhi kebolehdiskriminasi komponen dan kehalusan trend.
  3. EigMax — jumlah komponen utama (mod pemisahan). Menetapkan dimensi ruang isyarat dan pertimbangan fluktuasi pada skala yang berbeza.
  4. EigNoiseFlag — bendera untuk mengira jumlah komponen utama, untuk menukar antara jumlah mod "tetap" dan nilai bunyi yang dibenarkan. Pilihan = 0,1,2.
  5. EigNoiseLevel — peratusan bunyi yang dibenarkan dalam "tenaga fluktuasi" keseluruhan siri, jika EigNoiseFlag != 0. Ini akan mengatasi EigMax semasa pengiraan.

Pilihan bagi parameter integer EigNoiseFlag:

  • 0 - dimensi ruang isyarat adalah tetap: [1,EigMax] (EigNoiseLevel diabaikan. Jika EigMax lebih besar daripada yang dibenarkan, ia akan dihadkan kepada nilai yang dibenarkan).
  • 1 — bahagian nilai mod individu kepada jumlah nilai tidak kurang daripada kesilapan yang ditetapkan EigNoiseLevel. EigMax dipilih secara automatik.
  • 2 — mengambil kira mod dengan bahagian jumlah berbeza dari "satu" (penuh) tidak lebih daripada EigNoiseLevel. EigMax dipilih secara automatik.

Pemilihan tipikal dan kesan parameter:

  • SegmentLength — panjang segmen siri harga pada akhir sejarah data. Dipilih berdasarkan kestabilan sejarah dan sifat perubahan data yang lebih kurang sama atau tempoh strategi.
  • SegmentLag — menetapkan dimensi untuk "lebar penapis" bagi mod individu (secara terbalik). Mempengaruhi kehalusan dan penyesuaian trend kepada volatiliti carta harga.
  • EigMax — menetapkan dimensi kepada "subruang isyarat" yang mempunyai maklumat berguna. Menetapkan ambang "bunyi".
  • EigNoiseLevel — menetapkan nilai "bunyi" dalam penyebaran keseluruhan siri. Harus dinyatakan sebagai Peratusan.

Pelaksanaan

Kelas CCaterpillar yang dilaksanakan dalam fail CCaterpillar.mqh merangkumi semua yang diperlukan untuk pengiraan trend, kecuali prosedur algebra linear (perpustakaan ALGLIB digunakan untuk pemisahan singular matriks trajektori). Kode yang ditunjukkan dalam fail ini merangkumi penerangan untuk ahli dan prosedur kelas.

Pengoperasian indikator memerlukan fail-fail berikut:

  • 1) MQL5\Include\SSA\CCaterpillar.mqh
  • 2) MQL5\Indicators\SingularMA.mq5
  • Perpustakaan ALGLIB (saya bersetuju dengan ramai yang berterima kasih kepada Sergey Bochkanov kerana menyediakan perpustakaan kaedah numerik yang hebat ini)

Ciri Penggunaan

Adalah tidak disyorkan untuk menetapkan panjang fragmen data melebihi 300 nilai kerana beban pengiraan yang tinggi. Adalah optimum untuk menggunakan 150-200. Anda sentiasa boleh beralih ke tempoh lain bagi pengiraan carta untuk merangkumi interval sejarah yang lebih besar.

Disyorkan untuk menukar tingkap "caterpillar" dalam julat dari 1/3 hingga 1/2 panjang fragmen. Jika tingkap melebihi setengah fragmen, maka disebabkan simetri trajektori dan matriks yang dipindahkan, ia adalah setara dengan segmen dengan panjang yang simetri berbanding tengah fragmen. Panjang tingkap yang kecil tidak memberikan purata yang berkualiti dan pemisahan maklumat kepada mod tertentu.

Jika terdapat aliran data perlahan dalam antara muka grafik siri harga, penyelesaian yang mungkin adalah: a) mengurangkan panjang fragmen; b) meningkatkan parameter ReCalcLim bagi ketepatan pengiraan dalam fungsi OnCalculate.

Tempoh 5 minit. Dua trend SSA(120,50,4), SSA(50,20,7) dan purata bergerak MA(14)

Fig.1. Tempoh 5 minit. Dua trend SSA(120,50,4), SSA(50,20,7) dan purata bergerak MA(14)


Tempoh 1 jam. Dua trend SSA(120,50,4), SSA(50,20,7) dan purata bergerak MA(14)

Fig. 2. Tempoh 1 jam. Dua trend SSA(120,50,4), SSA(50,20,7) dan purata bergerak MA(14)


Tempoh 1 hari. Dua trend SSA(120,50,4), SSA(50,20,7) dan purata bergerak MA(14)

Fig. 3. Tempoh 1 hari. Dua trend SSA(120,50,4), SSA(50,20,7) dan purata bergerak MA(14)

Penggunaan analisis tunggal untuk pelaksanaan indikator trend dalam bentuk ini adalah ilustrasi asas. Penggunaan meluas kaedah SSA dalam sektor kewangan untuk analisis dan ramalan siri masa dapat dilihat dalam rujukan-rujukan yang ada.

Rujukan

  1. Elsner J.B., Tsonis A.A. Analisis Spektrum Tunggal: Alat Baharu dalam Analisis Siri Masa. Plenum Press. New York, 1996. 164 p.
  2. D. L. Danilov dan A. A. Zhiglyavskii Komponen Utama dalam Siri Masa: Kaedah Caterpillar. Universiti Negeri St. Petersburg, St. Petersburg, 1997 - 308 p.
  3. N. E. Golyandina Kaedah "Caterpillar"-SSA: analisis siri masa: Panduan Pembelajaran. St. Petersburg: 2004. - 76 p.
  4. Komponen Utama dalam Siri Masa: Kaedah Caterpillar, disunting oleh D. L. Danilov, A. A. Zhigljavsky. St. Petersburg: Presskom, 1997. Hlm. 308.
  5. Kaedah "Caterpillar"-SSA — ARIMA — SIGARCH dan ARSIMA — SIGARCH model untuk analisis dan ramalan siri masa kewangan dan ekonomi: Prosiding Persidangan Saintifik Antarabangsa Kedua "Kaedah matematik, model dan teknologi maklumat dalam ekonomi", 4-6 Mei 2011, Chernivtsi. — Hlm. 306—308.
  6. Kozhihova N.A., Shiryaev V.I. Ramalan siri masa menggunakan komponen kacau. Buletin Universiti Negeri Ural Selatan, No. 22, 2010, Hlm. 22-25.
  7. A.M. Avdeenko Penasihat dan indikator berdasarkan model SSA dan generalisasi non-linear // lihat. arXiv:

Siaran berkaitan

Senarai
Komen (0)