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Es gibt zahlreiche Indikatoren und mathematische Modelle, die von einigen Handelssoftware (auch MetaStock), wie MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (als Ersatz von FFT), Homodyne Diskriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline etc., allgemein akzeptiert und verwendet werden Von John Ehler. Aber das ist es. Ich habe noch nie von jemand anderem als John Ehler studiert in diesem Bereich gehört. Denken Sie, dass es sich lohnt, digitale Signalverarbeitung zu lernen. Schließlich ist jede Transaktion ein Signal und Balkendiagramme sind etwas gefilterte Form dieser Signale. Ist es sinnvoll gefragt Geschrieben am 15 Februar um 20:46 Wavelets sind nur eine Form der Basis Zersetzung. Wavelets zersetzen sich sowohl in Häufigkeit als auch in Zeit und sind daher nützlicher als Fourier - oder andere rein-frequenzbasierte Zersetzungen. Es gibt andere Zeit-freq-Zerlegungen (z. B. die HHT), die ebenfalls untersucht werden sollten. Zerlegung einer Preisreihe ist nützlich für das Verständnis der primären Bewegung innerhalb einer Serie. Im allgemeinen mit einer Zerlegung ist das ursprüngliche Signal die Summe seiner Basiskomponenten (potentiell mit irgendeinem Skalierungsmultiplikator). Die Komponenten reichen von der niedrigsten Frequenz (eine gerade Linie durch die Probe) zu der höchsten Frequenz, einer Kurve, die mit einer Frequenz maximiert, die sich nähernd N 2 oszilliert. Wie dies nützlich ist, um eine Reihe zu bestimmen, die die Hauptkomponente der Bewegung in der Serienbestimmung bestimmt Pivots Denoing wird durch Neuzusammenstellung der Serie durch Summierung der Komponenten aus der Zersetzung, abzüglich der letzten höchsten Frequenzkomponenten, erreicht. Diese gesperrte (oder gefilterte) Reihe, wenn sie gut gewählt wird, gibt oft einen Blick auf den Kernpreisprozess. Angenommen, die Fortsetzung in die gleiche Richtung, kann verwendet werden, um für eine kurze Zeit nach vorne zu extropolieren. Wie die Zeitreihen in Echtzeit ticken, kann man sich ansehen, wie sich der denoierte (oder filternde) Preisprozess ändert, um festzustellen, ob eine Kursbewegung in einer anderen Richtung signifikant ist oder nur Rauschen. Einer der Schlüssel entscheidet jedoch, wie viele Ebenen der Zersetzung in einer bestimmten Situation neu zu komponieren. Zu wenig Stufen (niedrige Freq) bedeutet, dass die rekomponierte Preisreihe sehr langsam auf Ereignisse reagiert. Zu viele Niveaus (hohe freq) bedeutet für schnelle Antwort aber. Vielleicht zu viel Lärm in einigen Preisregimen. Da sich der Markt zwischen Seitwärtsbewegungen und Impulsbewegungen verschiebt, muss sich ein Filterprozess an das Regime anpassen, wobei er mehr oder weniger empfindlich auf Bewegungen beim Projizieren einer Kurve reagiert. Es gibt viele Möglichkeiten, um dies zu bewerten, wie Blick auf die Macht der gefilterten Serie gegen die Macht der rohen Preisreihe, die auf eine bestimmte abhängig von Regime. Angenommen, man hat Wavelet oder andere Zerlegungen erfolgreich eingesetzt, um ein glattes, entsprechend reaktives Signal zu liefern, kann das Derivat nehmen und verwenden, um Minima und Maxima zu erfassen, während die Preisreihe fortschreitet. Man braucht eine Basis, die ein gutes Verhalten am Endpunkt aufweist, so dass die Steigung der Kurve am Endpunkt in eine entsprechende Richtung projiziert. Die Basis braucht, um konsistente Ergebnisse am Endpunkt zu liefern, da die Timeseries ticken und nicht positionell voreingenommen sind. Leider weiß ich keine Wavelet-Basis, die die obigen Probleme vermeidet. Es gibt einige andere Basen, die gewählt werden können, die besser sind. Fazit Wenn Sie Wavelets verfolgen und handelnde Regeln um sie herum ausführen wollen, erwarten Sie, viel Forschung zu tun. Sie können auch feststellen, dass, obwohl das Konzept gut ist, müssen Sie andere Zersetzungsbasen erkunden, um das gewünschte Verhalten zu erhalten. Ich verwende keine Zerlegungen für Handelsentscheidungen, aber ich habe sie für die Bestimmung des Marktregimes und anderer rückständiger Maßnahmen geeignet gefunden. Sie müssen untersuchen, wie man Interpolationsmethoden und Extrapolationsmethoden unterscheidet. Sein einfaches, ein Modell zu entwickeln, das die Vergangenheit wiederholt (gerade ungefähr irgendein Interpolationentwurf macht den Trick). Das Problem ist, dass Modell ist in der Regel wertlos, wenn es um die Extrapolation in die Zukunft kommt. Wenn Sie hören, das Wort Zyklen, sollte eine rote Fahne steigen. Graben Sie in die Anwendung von Fourier-Integral, Fourier-Serie, Fourier-Transformation, etc., und youll finden, dass mit genug Frequenzen können Sie jede Zeitreihe gut genug, dass die meisten Einzelhändler können überzeugt werden, dass es funktioniert. Das Problem ist, es hat keine Vorhersagekraft überhaupt. Der Grund, warum Fourier-Verfahren in engineeringDSP nützlich sind, liegt darin, dass dieses Signal (Spannung, Strom, Temperatur, was auch immer) sich typischerweise in der Schaltungsmaschine wiederholt, wo es erzeugt wurde. Infolgedessen wird die Interpolation mit der Extrapolation in Beziehung gesetzt. Im Falle youre mit R, heres einige hacky Code zu versuchen: Ive gefunden John Ehlers Fisher Transform ziemlich nützlich als Indikator im Handel Futures vor allem auf Heikin-Ashi Tick-Charts. Ich vertraue darauf, es für meine Strategie, aber ich glaube nicht, es ist zuverlässig genug, um eine gesamte automatisierte System auf seine eigene Basis, weil es nicht bewährt hat, während choppy Tage, aber es kann sehr nützlich sein, an Trendtagen wie heute. (Id werden gerne ein Diagramm zu veranschaulichen, aber ich habe nicht den Ruf erforderlich) beantwortet Mar 22 13 um 20: 47Quiere mejorar sus ingresos sin depender de otros factores Hace aos que tengo un comercio. 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