Mdfa - الفوركس

في الوقت الحقيقي سيغنالكستراكتيون (مدفا) والتجارة الخوارزمية عرض حول الموضوع: في الوقت الحقيقي سيغنالكستراكتيون (مدفا) والخوارزمية التداول عرض النص: 1 في الوقت الحقيقي سيغنالكستراكتيون (مدفا) و خوارزمية التداول marc. wildizhaw. ch blog. zhaw. chidpsefblog إدب. zhaw. chusri idp. zhaw. chMDFA-شت idp. zhaw. chsef 2 خلفية هجين ماثكون. إدب-زاو المشاريع مع إكون. (التنبؤات في التكاليف) ماكرو (المؤشرات الاقتصادية في الوقت الحقيقي: مشروع يوروستات يوروستات) التمويل (مدفا-شت، صندوق التحوط الكبير) الهندسة (اتصالات، توقعات الحمل) مجموعة متنوعة من التطبيقات النهج المنهجي المشترك (إس) في المنزل التطورات: (M) دفا R - حزمة سيغنالكستراكتيون على كران 3 A نظام التداول الكلاسيكي خوارزمية توقيت نظام SP500 الإغلاق اليومي ما (200)، وبالمثل المرجح 6 لماذا التجار تتبنى بشكل متكررإكمال تصفية المعابر تصفية الخصائص لماذا مدفا blog. zhaw. chidpsefblogindex. phparchives54- إنتيرمزو-وي-دو-ترادرس-فيتنيس-كروسينغس-أوف-ترادينغ-فيلتر-Pairs. html 8 خصائص الفلتر وظيفة الاتساع: ما هي الإشارة المستخرجة زمن التحول: كم هو التأخير 11 الاستنتاجات معابر القواعد هي (طريقة مرهقة بلا داع لتنفيذ) مرشحات ممرات الموجة معابر قواعد (ممر الموجة) لديها تأخير وقت صغير لماذا مدفا مرنة في الوقت الحقيقي كفاءة (ممر الموجة) تصميم سريع وسلس 16 خاتمة رطب أو تجنب د) جميع عمليات الانكماش الهائلة التي تم سحبها بشكل فعال مثالية للمستثمرين الذين لا يملكون المخاطر (صناديق المعاشات التقاعدية) التداول الأساسي: حقا خارج العينة التركيز على البيانات الكلية (تجاهل البيانات المالية) نبر العيب: نشاط غير كاف تكستو: من الصعب تبرير الرسوم 25 الاستنتاج أعلى التداول وترتبط الترددات مع ممر الموجة إلى اليمين أكثر مرونة من المعابر التصفية التقليدية أصغر التحولات تأخير 27 الإعداد مجموع تكاليف التنكسية 0.3 من كل أمر (صندوق صغير) طويلة فقط لا أسعار الفائدة خالية من المخاطر 33 الاستنتاجات ترتبط ترددات تجارية عالية مع تخفيض طفيف (أوصى) سوف تكون الفلاتر متاحة على الخط في أواخر يوليو 35 إكسيل-توتوريال على سيف بلوق بلوق. zhaw. chidpsefblogindex. php archives65-ريال-تايم-ديتكتيون-أوف-تورنينغ-بوينتس-a-توتوريال-بارت-I-مين-سكوار-إرور-Norm. htmlblog. zha w. chidpsefblogindex. php archives65-ريال-تايم-ديتكتيون-أوف-تورنينغ-بوينتس-a-توتوريال-بارت-I-مين-سكوار-إرور-Norm. html blog. zhaw. chidpsefblogindex. php archives67-ريال-تايم-ديتكتيون - of - تحول-نقاط-دروس-الجزء الثاني - التركيز-تحول-Points. htmlblbl. zhaw. chidpsefblogindex. php المحفوظات 67-في الوقت الحقيقي-كشف-من-تحول-نقاط-دروس-الجزء الثاني - التشديد-تحول-Points. html 36 مقاصد تمارين اليوغا لفصل من التيار الرئيسي أقصى احتمال العالم أول المدونات دخول: كيف النهج الاقتصادي القياسي التقليدي يعمل مباشرة بديهية جيد (الأمثل) أداء مربع مربع الناس أصبحوا كسول المدونات الثانية الإدخال : الكشف المبكر عن نقاط التحول هي ممارسة غير متوقعة (قوية) تولد تصاميم مرشحات تبدو على ما يبدو (قوية جدا) تعلم التحذير (الإضاءة) 40 منهج مقاييس اقتصادية قياسية: تحديد نموذج السلاسل الزمنية (مساحة أريماستات) توسيع السلسلة عن طريق التنبؤات المثلى أبليكاتيون المرشح المتماثل في الوقت الموسعة s إريس X-12-أريما، ترامو، ستامب، رس المطالبة: مرشح من جانب واحد هو الأمثل (يعني مربع معنى) الافتراض: دغبترو نموذج 47 A تصميم فاضح على ما يبدو (ارتباط الذروة) الترابط بين الوقت الحقيقي تقدير ودورة كدالة أوف تايم-لاغ k 57 الاستنتاجات يبدو أن تصميم غير مسبوق هو أسرع سلاسة (أقل تبس كاذبة أو الإنذارات) لا يعني مربع الأمثل أفضل بكثير في تب منظور 58 من إكسيل إلى مدفا قرص مرشح المعلمات باليد في إكسيل البرنامج التعليمي أوجه القصور من المثال على نحو غير واقعي بسيط تمارين محاكاة اصطناعية في الممارسة العملية: إشارات أكثر تعقيدا للإشارات المزعجة تتضمن معلومات من أكثر من سلسلة زمنية واحدة (إطار متعدد المتغيرات) الرغبات: معيار التحسين الرسمي مرحبا بك في معيار تحسين دفا و مدفا 61 (I (0)) تقليل التقدير الفائق (بشكل موحد) من (بشكل موحد) تقدير كفاءة الخطأ مرشح مربع (مخصص) كفاءة يدخل صراحة في تصميم معيار التحسين 62 هل تقول أندور يعني بيريودوغرا م بيريوديغرام هو مثال نموذجي للاضطراب الإحصائي تقدير غير متناسق للكثافة الطيفية التماسك (بارامتري أو غير المعلمي) بيريودوغرام ديه خصائص إحصائية رائعة الكفاية (لاري بريثورست) يمكن للمرء أن تستمد نتائج كفاءة رسمية لطيفة في الوقت الحقيقي سيغنالكستراكتيون العمل على سلسلة من إدخالات المدونة الجديدة حول الموضوع لإعادة التأهيل إلى حد ما - الفترة الزمنية 63 الأداء (كفاءة المتغير المتغير دفا) بيانات مسح الأعمال (كوف، فيد، 2004،2005) X-12-أريما، تراموسيتس مس-غين 30 أوس-ورو - الناتج المحلي الإجمالي (2008): نقاط التحول التي يتوقعها الربع الثاني من عام 2008 (إيسي): داينتيز تبس اكتشفت قبل 2-3 أشهر 64 الأداء (الكفاءة) من خلال الاعتماد على الفلاتر الزمنية للفوز تب-N3 (2007) و NN5 (2008) (60 مشاركا) إيف وجامعة لانكستر شهريا البيانات الكلية والمالية (111 سلسلة زمنية) والبيانات المالية اليومية (111 سلسلة زمنية) تفوقت على الفائز وفاز من المنافسة M3 المرموقة، X-12-أريما ، الترامو، توقعات برو، أوتوبوكس، تمهيد الأسي: بسيطة، هولت، منضب، والشبكات العصبية، والذكاء الاصطناعي blog. zhaw. chidpsefblogblog. zhaw. chidpsefblog 66 السيطرة على تأخير الوقت (التخصيص) 1: التأكيد على تأخير الوقت في تمرير، النطاق 1: أفضل مرشاح للمستوى 1: التأكيد على تأخير الوقت في النطاق التمريري 1: أفضل مرشح للفلتر مستوى التحكم في تأخير الوقت (التخصيص) 1: التأكيد على تأخير الوقت في النطاق التمريري 1: أفضل مرشح على مستوى 67 التخصيص: التحكم في الوقت التأخير والنعومة تخميد أقوى للضوضاء عالية التردد في النطاق الترددي تأخر وقت أطول في تمريرة النطاق W () هو رتابة (زيادة) و 1 1 تيتل كوستوميزاشيون: التحكم في تأخير الوقت ونعومة أقوى التخميد من الضوضاء عالية التردد في وقف الفرقة التأخيرات الزمنية الصغيرة في نطاق التمرير W () هي رتابة (زيادة) و 1 74 الكفاءة (نظرية 4.1 و Wildi2008 و WildiSturm2008) إن مصطلح الخطأ e T هو أصغر قدر ممكن موحد كفاءة موحدة التخصيص 75 الأمثل (كفاءة) المعيار تحت الكوينتيغ (الرتبة 1) المرشح التقييدات مواتية 76 الأداء الناتج عن الناتج المحلي الإجمالي للناتج المحلي الأمريكي والناتج المحلي الإجمالي للناتج المحلي الإجمالي (2008): سف ونقاط تحويل سف متعددة المتغيرات التي يتوقعها الربع الثاني أوسري تفوق أداء ماركوف (تشوفيت، تشوفيتبيجر) (كفني)، نماذج الفضاء الحكومية (أدس)، Hodrick - بريسكوت (أويسد-كلي)، كريستيانو-فيتزجيرالد سيف-بلوغ مدفا-شت يوري 77 تحذير. هذا ليس نهج بوش على زر الفورمولا 1 متسابق: يمكن أن يكون سريع (فيراري) وموثوق بها (مرسيدس) ولكن لديك لقرص بعناية: فيرادسميرسياري تصفية تصميم (زيك) تصفية القيود (التأكيد على تردد صفر) فهم فهم: الذكاء 2008-كتاب: idp. zhaw. chsefidp. zhaw. chsef سعداء لتقديم الدعم نظرا الحوافز المالية 79 marc. wildizhaw. ch blog. zhaw. chidpsefblog توضيح القضايا المنهجية من خلال الاعتماد على مشاريع العالم الحقيقي مع الشركاء الاقتصاديين IDP. zhaw. chusri ريال - Time مؤشر الركود الأمريكي idp. zhaw. chMDFA-شت التاجر التجريبي ل مسي الأسواق الناشئة مرشحات على الخط في أواخر يوليو idp. zhaw. chsef استخراج إشارة التنبؤ كتب الموقع والمقالات والبرمجيات المالية عالية التردد التداول على الفوركس مع مدفا و R: و مثال مع الين الياباني هذا الإدخال الأخير من قبل كريس هو خاص بمعنى أنه يعتمد على بلدي مفتوحة المصدر MDFA - حزمة (بدلا من إيمتريكا) لتوليد إشارات التداول، انظر 1. لذلك، والنتائج هي استنساخه. كريس بذل جهد كبير في النسخ المتماثل، انظر أدناه: الأربعاء 20: لقد أضفت رمز R المعدلة من قبل كريس من أجل المضي قدما في النسخ المتماثل. ما يلي هو Chris8217email، قطع ولصق من خادم بلدي: كوتسو لقد أكملت للتو البرنامج التعليمي مقدمة طال انتظاره حول كيفية بناء إشارات التداول باستخدام مدفا و R للبيانات عالية التردد. هناك 8217s ليس الكثير من الأسرار لإخفاء هنا، كما فعلت في R مع التعليمات البرمجية الخاصة بك هو في المقام الأول نفس الروتين أنا أغتنم لبناء إشارات التداول بلدي في إيمتريكا (إلا أن أستطيع أن أفعل الأشياء كثيرا أسرع بكثير في الأخيرة 8230 وطيب، هناك هي مجرد عدد قليل من الصلصات السرية الصغيرة التي I8217m استخدام وليس على استعداد حتى الآن لتسرب حتى I8217m المستخدمة). ولكن بقدر ما يذهب هذا المثال مع الين، كل شيء (ينبغي) أن تكون قابلة لإعادة الإنتاج في المنزل باستخدام (تعديل طفيف) نسخة من التعليمات البرمجية الخاصة بك. هنا المادة 1. أحد التحديات التي واجهتها في بناء هذه الأمثلة جاء من مقارنتها مع النتائج التي أحصل عليها في إيمتريكا. لسوء الحظ، في البداية كانت النتائج ليست هي نفسها. بعد أن أصبح محبطا قليلا، أخذت المسعى المضني لمعرفة لماذا روتين مدا في C تختلف عن يدكم في R. الألغام يتم ترميز بطريقة أكثر كفاءة وكفاءة لتحقيق أسرع سرعة ممكنة (وذلك بفضل سريع أبوفينيا الأمثل حزمة لتجميع المصفوفات وحل للمعاملات). ومع ذلك، ينبغي أن تكون النتائج النهائية معادلة. بعد يوم من التنقل من خلال كل من أو لدينا تطبيقات مدفا، وجدت لماذا هم لا يعادلون (وأنا غيرت لهم في التعليمات البرمجية الخاصة بك). وهنا الاختلافات (التي أستطيع أن أتذكر) من بلدي التنفيذ ولك (اعتبارا من الإفراج نوفمبر الخاص بك): 8211 حساب دفتس. لسبب ما، عند التردد الصفر، يمكنك don8217t استخدام متوسط ​​البيانات. كنت مجرد تعيينه إلى الصفر. لست متأكدا إذا كنت تركت هذا على الحادث أو عن قصد، ولكن يمكنني استخدام المتوسط. أيضا، أنا تقسيم القيم دفت بواسطة ثابت (دبوس) حيث n عدد الملاحظات في السلاسل الزمنية. 8211 في تعريف المعلمة decay1، كنت don8217t يبدو أن استخدام تان وظيفة رسم الخرائط. فعلت. 8211 أكبر الفرق هو في تعريف وظيفة تمهيد (التي يحددها نقص الوزن). أولا، يمكنك تقسيم الوزن بنسبة 2، وأنا تقسيم بنسبة 10. ليس صفقة ضخمة. الصفقة الضخمة هي هذا. فإن تعريفي لوظيفة القدرة المتغيرة هو دالة لقيمة التردد (وبالتالي من 0 حتى 3.14). ولكم هي وظيفة من موقع مؤشر قيمة التردد، بين 0 و K. وهذا يجعل فرقا كبيرا. أنا أفضل تعريف وظيفة الطاقة فيما يتعلق بقيمة التردد وليس الفهرس. بعد أن غيرت هذه النتائج كانت إلى حد كبير نفسه، ولكن ليس بالضبط. عند النظر إلى المصفوفة النهائية (في حل أكسب للمعاملات) بعد تطبيق التنظيم والتخصيص، يبدو أن القيم داخل المصفوفة A تكون في حالة عامل يصل إلى حوالي 10. بلدي الحدس هو أن يتم حساب وظائف إكس معقدة في R و C مختلفة قليلا (الدقة بيترورس، وأنا don8217t تعرف). لذلك I8217m لست متأكدا مما إذا كان هذا شيء we8217ll من أي وقت مضى تكون قادرة على حل. ولكن I8217m لا تشعر بالقلق، والنتائج النهائية قريبة جدا. في الواقع، فإنه didn8217t تؤثر على أي من الصفقات في بلدي أمثلة أظهروا، كانت هي نفسها في إيمتريكا. وهذا هو الأكثر أهمية. على أي حال، أستطيع أن أرسل لك بلدي نسخة من التعليمات البرمجية الخاصة بك إذا كنت تريد، بحيث يمكن للناس تحميل البرنامج لمحاولة الأمثلة. أو يمكنك النظر في هذه التغييرات وجعلها دائمة في الإصدارات المستقبلية من مدفا. اسمحوا لي أن أعرف، وتتمتع هذه المادة. كوت كنت تعمل بجد، الفصل القديم. كان شعرك R - الملونة R - النسيج و R - بالفرشاة يتبادر إلى الذهن أيضا. بالمناسبة، يتم قياس الاتساق بطريقة أخرى جولة: إيمتريكا يجب أن تكون قادرة على تكرار I-مدفا الذي هو المرجع. بلدي MDFA - رمز تعديلها من قبل كريس (انظر أعلاه تعليقات) DFT. r. I8217m تعمل دائما مع سلسلة تركزت دفت في التردد الصفر هو صفر (it8217s يتناسب مع المتوسط). كريس لا يبدو للعمل مع سلسلة تركزت: له دفت يختلف عن الصفر في التكرار. صفر. I-MDFAnew. r. يبدو أن الترجيح الاتساع الاتساع قد تم تغييره وأعتقد أن المصطلح لامدا-تسوس تم تعديله أيضا. لاحظ أنني لا تعديل أحدث إصدار I-مدفا: التعديلات أعلاه مفيدة إذا كنت ترغب في تكرار النتائج Chris8217 (ولكن أظل من خلال إصدار بلدي). من أجل إجراء النسخ المتماثل you8217ll يجب أن تتطلب البيانات منه. أضف تعليقا إلغاء الرد أرشيفات شهرية: فبراير 2013 هنا، العناصر الجديدة-فاد-ميكوم (نظرا لطول الوثيقة أنه من الصعب ورقة بعد الآن): فبراير 09: أضفت قسم جديد 11.9 على مراجعة البيانات التي تعتمد على ورقة 2011 نشرت هنا 0. ويمكن معالجة هذه المشكلة من خلال إطار التكامل المشترك الجديد لأن البيانات البيانات يمكن ربط الزوجين من خلال ناقلات التكامل المشترك (1، -1). 11 مارس: تصحيح الخطأ في التعاريف 23 و 24 (بفضل طالب يقظة). كل شيء كنت تريد من أي وقت مضى لمعرفة (كو) التكامل والتصفية في الوقت الحقيقي هي معبأة في أقسام 9 و 11 أوه سوف تحب هذه المواد الجديدة. و 8217s حول عالمية (توتولوج) هويات عدد، وعقد بغض النظر عن الافتراضات 8217s أيضا عن نتيجة إحصائية المفرد، وهي الفوقية و it21217s حول الكفاءة. معركة بين المثالية الأفلاطونية والانتهازية التجارية: تخمين على أي جانب I8217m وضع 8230 لدي مشروع أول من العناصر ورقة جاهزة. ولكن هولي الذهبي البقرة: هذا كان من الصعب جدا محاربة هذه المواد الجديدة يؤدي إلى مراجعة كبيرة جدا من ورقة العناصر: الأجزاء القديمة لا تتأثر 8211 أنها جيدة جدا ليتم تغييرها 8230 8211 ولكن كان علي تقديم كمية كبيرة من التفاصيل الرياضية التقنية من أجل تبرير مدفا من فلسفي أعمق 8217 (الذي يشمل الرياضيات 8217) منظور. أنا بحاجة إلى بعض الوقت للسماح للأشياء تسوية في: عندما أشعر ready8217 I8217ll بوست العناصر الجديدة ورقة. هكذا. قريبا جدا. يا إلهي: كان هذا صعبا. إذا كان هذا من الصعب الكتابة، بالنسبة لي، ثم سيكون من الصعب قراءة، بالنسبة لك 8230 ورقة تضخم إلى أكثر من 80 صفحة. أصبح كتاب 8230 وهذا هو بالضبط نيتي. بعد 2005 و 2008 ذلك الوقت 8217s لكتاب جديد. العام القادم. والعناصر ورقة أصبحت مسودة كتاب. جينترس بوس من بنك لاتفيا الوطني لديه ورقة مثيرة للاهتمام على I-مدفا، انظر 1. وهنا 8217s وصلة مباشرة إلى ورقة على سيفلوغ:.Figure 1: في العينة (الملاحظات 1-250) وأداء خارج العينة من إشارة التداول التي بنيت في هذا البرنامج التعليمي باستخدام مدفا. (أعلى) سعر سجل الين (فكسي) في فترات 15 دقيقة والحرف الناتجة عن إشارة التداول. هنا خط أسود هو شراء (طويلة)، والأزرق هو بيع (موقف قصير). (القاع) العوائد المتراكمة (النقدية) الناتجة عن التداول، في النسبة المئوية المكتسبة أو المفقودة. في مقالتي السابقة على التداول عالية التردد في إيمتريكا على فوريكسغلوبيكس. قدمت بعض استراتيجيات استخراج إشارة قوية في إيمتريكا باستخدام نهج التصفية المباشر متعدد الأبعاد (مدفا) لتوليد إشارات عالية الأداء للتداول في سوق العملات الأجنبية والعقود الآجلة. في هذه المقالة ألقي إجازة قصيرة من غياب بلدي من تطوير إشارات التداول المالي في إيمتريكا والهجرة إلى لغة اوبر شعبية المستخدمة في التمويل بسبب مجموعة مندفعا من حزم وإدارة البيانات السريعة والتعامل مع الرسومات، و بالطبع حقيقة أن it8217s مجانا (كما هو الحال في الكلام والبيرة) على ما يقرب من أي منصة الحوسبة في العالم. هذا المقال يعطي مقدمة البرنامج التعليمي على استخدام R للتداول عالية التردد في سوق الفوركس باستخدام حزمة R ل مدفا (التي تقدمها هير دوكتور مارك وايلدي فون برن) وبعض الاستراتيجيات التي I8217ve وضعت لتوليد إشارات تجارية قوية ماليا. لهذا البرنامج التعليمي، وأنا أعتبر المثال الثاني الوارد في مقالتي السابقة حيث هندست إشارة تجارية لمدة 15 دقيقة عودة عوائد الين الياباني (من فتح جرس إلى السوق وثيقة إست). وقد عرض هذا تحديات جديدة قليلا من ذي قبل حيث أن الاختلافات القفزة القريبة من الانفتاح هي أكبر بكثير من تلك التي تنتجها العائدات كل ساعة أو يوميا. ولكن كما أثبتت، فإن هذه الاختلافات الكبيرة على سعر قريب من فتح لا تشكل أي مشاكل ل مدفا. في الواقع، فإنه استغلال هذه القفزات وتحقيق أرباح كبيرة من خلال التنبؤ اتجاه القفزة. الشكل 1 في الجزء العلوي من هذه المقالة يظهر في العينة (ملاحظات 1-250) وخارج العينة (ملاحظات 251 فصاعدا) أداء مرشح سأبني في الجزء الأول من هذا البرنامج التعليمي. طوال هذا البرنامج التعليمي، وأنا محاولة لتكرار هذه النتائج التي بنيت في إيمتريكا وتوسيع عليها قليلا باستخدام لغة R وتنفيذ مدفا المتاحة هنا. البيانات التي نعتبرها هي 15 دقيقة سجل عوائد الين من 4 يناير - 17 يناير وأنا قد حفظها كملف. RData التي قدمها لدفكسينزامب. لدي سلسلة تفسيرية إضافية جزءا لا يتجزأ من ملف. RData أن I8217m تستخدم للتنبؤ سعر الين. بالإضافة إلى ذلك، أنا أيضا سوف تستخدم بريسفكسينزامب وهو سعر سجل الين، وتستخدم لحساب الأداء (بيسيلز) من إشارة التداول. سيتم استخدام لدفكسينزامب كما في عينة البيانات لبناء مرشح وتجارة إشارة ل فكسي. للحصول على هذه البيانات حتى تتمكن من تنفيذ هذه الأمثلة في المنزل، البريد الالكتروني لي و I8217ll نرسل لك كل ما يلزم من ملفات. RData (في العينة والخروج من عينة البيانات) في ملف. zip. إلقاء نظرة سريعة على البيانات لفسكينزامب، ونحن نرى سجل عوائد الين في كل 15 دقيقة بدءا من السوق المفتوحة (التوقيت العالمي المنسق المنطقة الزمنية). البيانات المستهدفة (الين) هي في العمود الأول جنبا إلى جنب مع اثنين من سلسلة تفسيرية (الين والأصل الآخر شارك في دمج مع حركة الين). غ هيد (لفسكينزامب)، 1، 2، 3 2013-01-04 13:30:00 0.000000e00 0.000000e00 0.0000000000 2013-01-04 13:45:00 4.763412e-03 4.763412e-03 0.0033465833 2013-01-04 14:00:00 -8.966599e-05 -8.966599e-05 0.0040635638 2013-01-04 14:15:00 2.597055e-03 2.597055e-03 -0.0008322064 2013-01-04 14:30:00 -7.157556e - 04 -7.157556e-04 0.0020792190 2013-01-04 14:45:00 -4.476075e-04 -4.476075e-04 -0.0014685198 الانتقال، للبدء في بناء أول إشارة تجارية للين، نبدأ بتحميل البيانات إلى بيئة R لدينا، تحديد بعض المعلمات الأولية للدالة استدعاء مدفا، ومن ثم حساب دفتس و بيريودوغرام للين. كما ذكرت I8217ve في مقالاتي السابقة، بلدي خطوة بخطوة استراتيجية لبناء إشارات التداول تبدأ دائما من خلال تحليل سريع لل بيريوغرام من الأصول التي يجري تداولها على. عقد المفتاح لتوفير نظرة ثاقبة خصائص كيفية تداول الأصول، و بيريوغرام هو أداة أساسية للتنقل كيف يتم اختيار مستخرج. هنا، أنا أبحث عن قمم طيفية الرئيسية التي تتوافق في المجال الزمني لكيفية وأين إشارة بلدي سوف يؤدي الصفقات بويسل. ويبين الشكل 2 الرسم البياني لعوائد سجل 15 دقيقة للين الياباني خلال فترة العينة في الفترة من 4 يناير إلى 17 يناير 2013. وتشير الأسهم إلى قمم الطيفية الرئيسية التي أبحث عنها ويقدم دليلا لكيفية سوف تحدد وظيفتي. وتشير الخطوط السوداء المنقطة إلى قطعتي التردد التي سأأخذها في الاعتبار في هذا المثال، الأولى والثانية في. لاحظ أن كلا قطع يتم تعيين مباشرة بعد الذروة الطيفية، شيء أن أوصى. في تداول عالية التردد على الفوركس باستخدام مدفا، كما نرى we8217ll، خدعة هو البحث عن الذروة الطيفية التي تمثل الاختلاف القريب إلى فتح في سعر العملة الأجنبية. نحن نريد الاستفادة من هذه الذروة الطيفية حيث هذا هو المكاسب الكبيرة في تداول العملات الأجنبية باستخدام مدفا ستحدث. الشكل 2: الرسم البياني ل فكسي (الين الياباني) جنبا إلى جنب مع قمم الطيفية واثنين من قطع التردد المختلفة. في المثال الأول لدينا نعتبر التردد الأكبر كما قطع عن طريق وضعه ل (الحق معظم الخط في الشكل من بيريوديغرام). ثم أنا في البداية تعيين الوقت المناسب ونعومة المعلمات، ونزيف إلى 0 جنبا إلى جنب مع وضع جميع المعلمات تسوية إلى 0 كذلك. وهذا سوف تعطيني مقياسا لمكان ومدى لضبط المعلمات مرشح. في اختيار طول المرشح، وقد أظهرت الدراسات التجريبية الخاصة بي على العديد من التجارب في بناء إشارات التداول باستخدام إيمتريكا أن 8216good8217 الاختيار في أي مكان بين 14 و 15 من إجمالي طول العينة في البيانات سلسلة زمنية. بطبيعة الحال، فإن طول يعتمد على وتيرة الملاحظات البيانات (أي 15 دقيقة، كل ساعة، يوميا، وما إلى ذلك)، ولكن بشكل عام لن تحتاج على الأرجح أكثر من كونها أكبر من 14 في حجم العينة. وبخلاف ذلك، يمكن أن يصبح التنظيم مرهقا للغاية لكي يتعامل بفعالية. في هذا المثال، مجموع طول العينة هو 335، وبالتالي أنا وضعت التي I8217ll التمسك لبقية هذا البرنامج التعليمي. وعلى أي حال، فإن طول المرشح ليس هو المعلمة الأكثر أهمية للنظر في بناء إشارات تجارية جيدة. للحصول على اختيار قوي قوي من المعلمات مرشح زوجين مع سلسلة تفسيرية مناسبة، فإن نتائج إشارة التداول مع مقارنة، على سبيل المثال، لا يكاد يختلف. إذا فعلوا ذلك، ثم المعلمة ليست قوية بما فيه الكفاية. بعد تحميل كل من بيانات عينة العودة في العينة جنبا إلى جنب مع سعر سجل المقابلة من الين لحساب أداء التداول، ونحن المضي قدما في R لإعداد إعدادات التصفية الأولية لروتين مدفا ومن ثم حساب الفلتر باستخدام الدالة إمدفاكومب. ويؤدي ذلك إلى إرجاع كل من الكائن إمدفامب الذي يحتفظ بالمعاملات ووظائف الاستجابة الترددية وإحصاءات الفلتر مع الإشارة المنتجة لكل سلسلة تفسيرية. نحن الجمع بين هذه الإشارات للحصول على إشارة التداول النهائية في العينة. ويتم كل ذلك في R على النحو التالي: يتم رسم وظائف استجابة التردد الناتجة للمرشح والمعاملات في الشكل أدناه. الشكل 3: وظائف استجابة التردد للمرشاح (أعلى) ومعامل التصفية (أدناه) لاحظ وفرة الضوضاء لا تزال موجودة تمرير تردد قطع. هذا هو موليفيد عن طريق زيادة معامل نعومة نقص الوزن. وتظهر معاملات كل سلسلة تفسيرية بعض الارتباط في حركتها مع زيادة فترات التأخر. ومع ذلك، فإن نعومة وانحلال المعاملات يترك الكثير إلى المطلوب. وسوف نقوم بمعالجة هذا عن طريق إدخال معايير التسوية. ويبين الشكلان التاليان مؤامرات إشارة التداول داخل العينة وأداء العينة في الإشارة. لاحظ أن إشارة التداول تتصرف بشكل جيد جدا في العينة. مع ذلك يمكن للمنظر أن يكون خدعة. ويرجع هذا الأداء الممتاز في جزء كبير منه إلى ظاهرة الترشيح تسمى الإفراط. يمكن للمرء أن يستنتج أن التجاوز هو الجاني هنا ببساطة عن طريق النظر إلى نونسموثنيس من المعاملات جنبا إلى جنب مع عدد من درجات التجميد من الحرية، والتي في هذا المثال هو ما يقرب من 174 (من أصل 174)، وسيلة عالية جدا. نود الحصول على هذا الرقم في حوالي نصف المبلغ الإجمالي لدرجات الحرية (عدد من سلسلة تفسيرية x L). الشكل 4: إشارة التداول وبيانات العودة والعائد للين. يوضح الأداء داخل العينة لهذا الفلتر نوع النتائج التي نود أن نراها بعد تطبيق التسوية. ولكن الآن يأتي للآثار الرصينة من الإفراط. ونحن نطبق هذه المعاملات تصفية إلى 200 ملاحظات 15 دقيقة من الين وسلسلة تفسيرية من 18 يناير - 1 فبراير 2013 ومقارنتها مع الخصائص في العينة. للقيام بذلك في R، نقوم أولا بتحميل البيانات خارج العينة في بيئة R ومن ثم تطبيق عامل التصفية على البيانات خارج العينة التي عرفتها على أنها شوت. ويبين المؤامرة في الشكل 5 إشارة التداول خارج العينة. لاحظ أن الإشارة ليست على نحو سلس تقريبا كما كان في العينة. الإفراط في تصويب البيانات في بعض المناطق هو أيضا موجودة بشكل واضح. وعلى الرغم من أن خصائص الإحضار خارج العينة للإشارة ليست مشبوهة بشكل فظيع، فإنني لن أثق بهذا المرشح لإنتاج عوائد نجمية على المدى الطويل. الشكل 5. التصفية المطبقة على 200 دقيقة ملاحظات 15 من الين خارج العينة لإنتاج إشارة التداول (كما هو موضح باللون الأزرق) بعد التحليل السابق للحل المتوسط ​​التربيعي (لا التخصيص أو التنظيم)، نبدأ الآن لتنظيف مشكلة الإفراط في التجوال التي كانت واضحة في المعاملات جنبا إلى جنب مع موليفينج الضوضاء في ستوباند (الترددات بعد). من أجل اختيار معايير لتلطيف وتسوية، نهج واحد هو أولا تطبيق معلمة نعومة أولا، لأن هذا سوف عموما على نحو سلس المعاملات في حين تعمل بمثابة 8216pre8217-ريجولاريزر، ثم تقدم إلى اختيار الضوابط تنظيم المناسبة. في النظر إلى المعاملات (الشكل 3)، يمكننا أن نرى أن كمية لا بأس بها من تجانس ضروري، مع لمسة طفيفة فقط من الاضمحلال. لتحديد هذه المعلمتين في R، خيار واحد هو استخدام محسن ترويكانر (وجدت هنا) للعثور على تركيبة مناسبة (لدي نهج خوارزمية صلصة سرية أنا وضعت ل إيمتريكا لاختيار تركيبات الأمثل من المعلمات نظرا مستخرج ومؤشر الأداء ، على الرغم من أنه 8217s مطولة (حتى في غنو C) ومرهقة للاستخدام، لذلك أنا عادة ما يفضل استراتيجية نوقشت في هذا البرنامج التعليمي). في هذا المثال، بدأت عن طريق وضع لامباسموث إلى 0.5 و الاضمحلال إلى (0.1، 0.1) جنبا إلى جنب مع معلمة نعومة النحافة مجموعة إلى 8.5. بعد عرض المعاملات، فإنه لا يزال wasn8217t بما فيه الكفاية نعومة، لذلك شرع لإضافة المزيد أخيرا الوصول .63، الذي فعل خدعة. ثم اخترت لامدا لتحقيق التوازن بين آثار تمهيد نقص الوزن (لامدا هو دائما الملاذ الأخير التغيير والتبديل المعلمة). ويبين الشكل 6 وظيفة استجابة التردد الناتجة عن كل من السلسلة التفسيرية (الين بالأحمر). لاحظ أن أكبر ذروة طيفية وجدت مباشرة قبل قطع التردد في ويجري التأكيد و موليفيد قليلا (قيمة قريبة 0.8 بدلا من 1.0). القمم الطيفية الأخرى أدناه موجودة أيضا. بالنسبة للمعاملات، تم تطبيق ما يكفي من التجانس والتحلل للحفاظ على هيكل التأخر، الدوري، والمرتبط للمعاملات سليمة، ولكن الآن تبدو أكثر جمالا في شكلها الملمس. تم تخفيض عدد درجات الحرية المتجمدة إلى 102 تقريبا. الشكل 6: تم تطبيق وظائف استجابة التردد والمعاملات بعد التسوية والتجانس (أعلى). معاملات ممهدة مع الاضمحلال طفيف في نهاية (أسفل). عدد درجات الحرية المتجمدة هو 102 تقريبا (من أصل 172). جنبا إلى جنب مع تحسن درجات الحرية المتجمدة وعدم وجود فوضى واضحة من الإفراط في التحميل، ونحن تطبيق هذا المرشح خارج العينة إلى 200 خارج العينة الملاحظات من أجل التحقق من التحسن في هيكل معاملات التصفية (كما هو موضح أدناه في الشكل 7). لاحظ التحسن الهائل في خصائص إشارة التداول (مقارنة مع الشكل 5). وقد تم التخلص من الإفراط في البيانات وقد تحسنت بشكل عام نعومة إشارة بشكل ملحوظ. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن we8217ve القضاء على وجود الإفراط. الشكل 7: إشارة التداول خارج العينة مع التسوية. مع كل المؤشرات على مرشح وهبت بالضبط الخصائص التي نحتاجها لمتانة، ونحن الآن تطبيق إشارة التداول سواء في العينة وخارج العينة لتنشيط الصفقات بويسل ونرى أداء حساب التداول في القيمة النقدية. عندما تعبر الإشارة تحت الصفر، نبيع (دخول موقف قصير) وعندما ترتفع إشارة فوق الصفر، نشتري (دخول موقف طويل). أعلى مؤامرة من الشكل 8 هو سعر سجل الين لفترات 15 دقيقة والخطوط المنقطة تمثل بالضبط حيث ولدت إشارة التداول الصفقات (عبور الصفر). تمثل الخطوط السوداء المنقطة شراء (موقف طويل) والخطوط الزرقاء تشير إلى بيع (وموقف قصير). لاحظ أن إشارة توقعت كل يقترب من الانفتاح على الين (في جزء منه بفضل سلسلة تفسيرية). هذا هو بالضبط ما سوف نسعى جاهدين عندما نضيف التنظيم والتخصيص للمرشح. ويرد أدناه الحساب النقدي للتداولات على مدى فترة العينة، حيث حددت تكاليف المعاملات بنسبة 0،05 في المائة. في العينة، حصل على إشارة ما يقرب من 6 في المئة في 9 أيام التداول ونسبة نجاح التداول 76 في المئة. الشكل 8: أداء العينة في المرشح الجديد والحرف المتولد. الآن للاختبار النهائي لمعرفة مدى أداء المرشح في إنتاج إشارة التداول الفائزة، طبقنا الفلتر على مراقبة 15 دقيقة خارج عينة من الين وسلسلة تفسيرية من 18 يناير - 1 فبراير وجعل الصفقات على أساس عبور الصفر. وتظهر النتائج أدناه في الشكل 9. وتمثل الخطوط السوداء شراء وشراء خطوط زرقاء (السروال). لاحظ المرشح لا يزال قادرا على التنبؤ يقترب من فتح يقفز حتى خارج العينة بفضل تنظيم. ويستقر المرشح على ثلاثة خسائر صغيرة فقط عند أقل من 0،08 في المئة بين كل من الملاحظات 160 و 180 وخسارة صغيرة واحدة في البداية، مع نسبة نجاح التجارة خارج العينة لتصل إلى 82 في المئة والعائد على الاستثمار بنسبة تزيد قليلا عن 4 في المئة على الفاصل الزمني 9 أيام. الشكل 9: أداء خارج العينة للمرشح المنظم على 200 عائد من الين خارج العينة لمدة 15 دقيقة. حقق المرشح 4 في المئة عائد الاستثمار على 200 الملاحظات ونسبة نجاح التجارة 82 في المئة. مقارنة هذا مع النتائج التي تحققت في إيمتريكا باستخدام نفس إعدادات المعلمة مدفا. ويبين الشكل 10 كلا من أداء العينة والعينة خارج العينة. الأداء متطابق تقريبا. الشكل 10: أداء العينة والخروج من عينة مرشح الين في إيمتريكا. متطابقة تقريبا مع الأداء الذي تم الحصول عليه في R. الآن نأخذ طعنة في إنتاج مرشح التداول آخر للين، فقط هذه المرة نود أن نحدد فقط أقل الترددات لتوليد إشارة التداول التي تتداول أقل في كثير من الأحيان، فقط تسعى أكبر دورات. كما هو الحال مع أداء المرشح السابق، ما زلنا نرغب في استهداف الترددات التي قد تكون مسؤولة عن الاختلافات الكبيرة القريبة من الانفتاح في سعر الين. للقيام بذلك، نختار قطع لدينا ليكون الذي سيبقي على نحو فعال أكبر ثلاث قمم طيفية سليمة في الفرقة تمريرة منخفضة من. لهذا المرشح الجديد، نبقي الأمور بسيطة من خلال الاستمرار في استخدام نفس المعايير تسوية اختيارها في المرشح السابق كما يبدو أن تنتج نتائج جيدة خارج العينة. ومع ذلك، يلزم تعديل معلمات التخصيص ونسبة التوزين لكي تراعي المتطلبات الجديدة لقمع الضوضاء في نطاق التوقف وخصائص الطور في نطاق التمرير الأصغر. وبالتالي، أرفع معلمة التمهيد وخفضت معلمة التوقيت (التي تؤثر فقط على نطاق التمرير) لمراعاة هذا التغيير. ويوضح الشكل 11 وظائف الاستجابة الترددية الجديدة ومعامل التصفية لهذا التصميم الأصغر حجما. ويلاحظ أن الذروة الطيفية الثانية يتم حسابها، ولا يمكن إلا أن تتغير قليلا في ظل التغييرات الجديدة. لا تزال المعاملات لديها نعومة ملحوظ وتحلل في أكبر التأخر. الشكل 11: وظائف استجابة التردد للمرشاحتين ومعاملاتهما المقابلة. ولاختبار فعالية هذا التصميم الجديد المنخفض للترددات التجارية، نطبق معاملات الفلتر على 200 رصد خارج العينة من عوائد سجل الين لمدة 15 دقيقة. The performance is shown below in Figure 12. In this filter, we clearly see that the filter still succeeds in predicting correctly the large close-to-open jumps in the price of the Yen. Only three total losses are observed during the 9 day period. The overall performance is not as appealing as the previous filter design as less amount of trades are made, with a near 2 percent ROI and 76 percent trade success ratio. However, this design could fit the priorities for a trader much more sensitive to transaction costs. Figure 12: Out-of-sample performance of filter with lower cutoff. Conclusion Verification and cross-validation is important, just as the most interesting man in the world will tell you. The point of this tutorial was to show some of the main concepts and strategies that I undergo when approaching the problem of building a robust and highly efficient trading signal for any given asset at any frequency. I also wanted to see if I could achieve similar results with the R MDFA package as my iMetrica software package. The results ended up being nearly parallel except for some minor differences. The main points I was attempting to highlight were in first analyzing the periodogram to seek out the important spectral peaks (such as ones associate with close-to-open variations) and to demonstrate how the choice of the cutoff affects the systematic trading. Here8217s a quick recap on good strategies and hacks to keep in mind. Summary of strategies for building trading signal using MDFA in R: As I mentioned before, the periodogram is your best friend. Apply the cutoff directly after any range of spectral peaks that you want to consider. These peaks are what generate the trades. Utilize a choice of filter length no greater than 14. Anything larger is unnecessary. Begin by computing the filter in the mean-square sense, namely without using any customization or regularization and see exactly what needs to be approved upon by viewing the frequency response functions and coefficients for each explanatory series. Good performance of the trading signal in-sample (and even out-of-sample in most cases) is meaningless unless the coefficients have solid robust characteristics in both the frequency domain and the lag domain. I recommend beginning with tweaking the smoothness customization parameter expweight and the lambdasmooth regularization parameters first. Then proceed with only slight adjustments to the lambdadecay parameters. Finally, as a last resort, the lambda customization. I really never bother to look at lambdacross. It has seldom helped in any significant manner. Since the data we are using to target and build trading signals are log-returns, no need to ever bother with i1 and i2. Those are for the truly advanced and patient signal extractors, and should only be left for those endowed with iMetrica If you have any questions, or would like the high-frequency Yen data I used in these examples, feel free to contact me and I8217ll send them to you. Until next time, happy extracting 8220Taking a quick glance at the ldfxyinsamp data, we see log-returns of the Yen at every 15 minutes starting at market open (time zone UTC). The target data (Yen) is in the first column along with the two explanatory series (Yen and another asset co-integrated with movement of Yen).8221 So in your file in input you use the log(close-returns) twice (col1 and 2) and a another asset Can you tell me more about this another asset cointegred. how you find it While it8217s not so obvious to determine a set of explanatory variables that will improve signal (and trading) performance, I developed a tool called fundamental frequency component analysis that helps me choose series with strong lag s correlations at certain frequencies I8217m interested in. The method seems to work pretty well so far in my experience. Thanks Chris, have you planned other thread in the coming weeks Yes, I have many new ideas for articles, and will be writing one soon. I8217ve been busy the past couple months improving the methodology even more, making it even more robust for financial trading. The problem is I start to give away too many of my secrets and will eventually lose my competitive advantage, so I need to remain a bit cryptic What your favorites time frame. 15 mins i think 15 minutes is a good range, the lower the frequency the better and more robust the signal will be. However, in practice I8217m currently using 5 min returns with a proprietary trading firm in Chicago on Index Futures. You filtre the time in your data. You trade only of 13:30pm until 20pm You overnight trade