Skip to main content
Дорожка Dominant cycle detection
21 / 31
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2007выпуск C041-2

Постройте разность моментума по доминирующему циклу

Дифференцирование вычитает более раннее наблюдение из последнего и даёт знаковый ряд, который регулярно пересекает ноль. На учебной синусоиде интервал в половину цикла сохраняет полную амплитуду и совпадающие развороты, а более короткая или более длинная глубина расчёта обменивает амплитуду на опережение или запаздывание.

  • Дифференцирование вычитает более раннее наблюдение из последнего наблюдения на фиксированном интервале и даёт знаковый ряд, который регулярно пересекает ноль.
  • На учебной 20-периодной синусоиде 10-шаговый интервал в половину цикла сохраняет полную амплитуду и совпадающие максимумы и минимумы.
  • 5-шаговый интервал разворачивается раньше при половине амплитуды, 15-шаговый интервал разворачивается позже при половине амплитуды, а интервал в полный период возвращает нули.
  • Более короткая глубина расчёта сильнее подвержена случайным ложным разворотам, более длинная глубина расчёта может пропустить значительную часть протяжённого движения, а готовый параметр по умолчанию, использованный без анализа циклов, является риском конструкции.
Записи этого разбора1 запись
Текущая дорожкаDominant cycle detection119 разборов

Дифференцирование как знаковый ряд

Дифференцирование вычитает наблюдение, отстоящее на фиксированное число шагов назад, из последнего наблюдения и даёт знаковый ряд, который регулярно пересекает ноль.

Одиночная синусоида — лишь учебная модель операции дифференцирования. Реальные ряды сочетают несколько циклов, тренд и нерегулярные колебания.

Учебная синусоида

Разобранная циклическая модель — синусоида с периодом 20 шагов выборки, амплитудой 10 и центральным значением 100.

На этой 20-периодной волне 10-шаговая разность воспроизводит исходный ряд без потери амплитуды и с совпадающими максимумами и минимумами.

5-шаговая разность на той же волне сохраняет сходную форму, уменьшает амплитуду вдвое и разворачивается раньше исходного ряда — именно там может появиться расхождение между индикатором и траекторией источника.

15-шаговая разность на той же волне уменьшает амплитуду вдвое и разворачивается после исходного ряда.

Интервал в половину цикла

Интервал, который максимизирует амплитуду разности и совмещает развороты с моделируемым циклом, равен половине периода цикла. Этот интервал в половину цикла — глубина дифференцирования, равная половине периода изучаемого цикла.

Задавайте глубину расчёта по доминирующему циклу — повторяющейся восходяще-нисходящей составляющей, измеренный период которой задаёт интервал. Считайте период в шагах выборки от любой точки до следующей эквивалентной точки, чаще всего между последовательными максимумами или минимумами.

Амплитуда — расстояние от центрального значения цикла до крайнего максимума или минимума. Отход от этой половины периода в любую сторону уменьшает амплитуду, а интервал, равный полному периоду, возвращает нули.

Опережающие и запаздывающие разности

Интервал короче половины цикла может разворачиваться раньше, но при сниженной амплитуде сильнее подвержен случайным ложным разворотам. Такой более ранний ряд — опережающая разность.

Интервал длиннее половины цикла, но короче полного периода, запаздывает и может пропустить значительную часть протяжённого движения. Такой более поздний ряд — запаздывающая разность.

Готовый интервал по умолчанию, использованный без проверки данных на циклы, рассматривается как риск конструкции.

Учебная синусоида с периодом 20 дней

Сконструированная ценовая модель колеблется от 90 до 110 вокруг центра 100, поэтому амплитуда равна 10, а каждый максимум или минимум повторяется через 20 дней. Эти параметры указаны в статье; точки следуют данной синусоиде, а не какому-либо торгуемому рынку. Полупериодные разности сняты с этого ряда.
Сконструированная ценовая модель колеблется от 90 до 110 вокруг центра 100, поэтому амплитуда равна 10, а каждый максимум или минимум повторяется через 20 дней. Эти параметры указаны в статье; точки следуют данной синусоиде, а не какому-либо торгуемому рынку. Полупериодные разности сняты с этого ряда.1 day

Источник использует эту синусоиду только чтобы показать, как интервал взятия разностей связан с длиной цикла, и предупреждает, что реальные цены содержат также тренд, другие циклы и шум.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
21 из 31 в дорожке «Dominant cycle detection»
20071-1 с.Дальше про «Dominant cycle detection»Наивные правила dominant-cycle не работают без тестов толпыЦиклические колебания считаются важными на рынках, однако связанные с ними просадки и пики описываются как труднообнаруживаемые.
Все разборы дорожки · 31 разбор
  1. 1982Окна фазы цикла для фильтров графических сигналов
  2. 1987Построение трендового осциллятора, масштабированного по циклу
  3. 1987Построение сетки доминантного цикла по отмеченным минимумам
  4. 1988Опережение цикла на смещённых экспоненциальных средних
  5. 1988Аудит сорокамесячного цикла цен акций
  6. 1989Когда доминантные циклы длинных волн нельзя опровергнуть
  7. 1991Сдвиг нанесения полуцикловой средней против затухания цикла
  8. 1991Касание полуцикловой средней как тест амплитудного соотношения
  9. 1993Построение индикатора restoring-pull из частоты цикла и объёма
  10. 1995Режимные фильтры для dominant-long-wave
  11. 1995Опережающий фильтр, настроенный на цикл, из ограниченных осцилляторов
  12. 1998Проверяемые правила циклов вместо страха и жадности
  13. 1999Вложенный тайминг цикла евро как одна проверяемая процедура
  14. 2002Построение instantaneous-trendline по доминантному циклу
  15. 2002Осциллятор центра тяжести на половине цикла из баланса скользящей средней
  16. 2004Тестирование зафиксированного сороканедельного цикла правилом hold-or-sit-out
  17. 2005Вложенные временные полосы для подтверждения доминирующего цикла
  18. 2005Базовые линии доминантного цикла против нарративов политических новостей
  19. 2006Сочетание горизонта доминирующего цикла с трендом и осцилляторами
  20. 2006Разделение по доминирующему циклу на трендовый фильтр и остаточный Relative Strength Index
  21. 2007Постройте разность моментума по доминирующему циклу
  22. 2007Наивные правила dominant-cycle не работают без тестов толпы
  23. 2012Построение прогноза доминантного цикла как окна тайминга
  24. 2012Построение базовых линий доминантного цикла с открытыми параметрами
  25. 2013Использование выборов на второй срок для проверки заранее объявленного прогноза dominant-cycle
  26. 2014Построение прогнозной базовой линии доминирующего цикла
  27. 2014Quotient transform как фильтр раннего начала тренда
  28. 2014Постройте карту цикла от впадины к впадине с помощью Detrended Price Oscillator
  29. 2015Выравнивание dominant-cycle перед катализатором отчётности
  30. 2017Каузальная обратная экспоненциальная средняя для цикла и тренда
  31. 2020Построение осциллятора cycle-plus-trend по хорде на одну длину волны
По областиЦиклы и спектральный анализ77 разборовПо году200773 разбора
Все 119 разборов с записью «Dominant cycle detection»
Тоже про «Dominant cycle detection»5 разборов
1982Окна фазы цикла для фильтров графических сигналов1982Безмасштабное построение Commodity Channel Index1984Как построить циклическую модель максимальной энтропии1984Построение спектров максимальной энтропии для прогнозов по доминирующему циклу1984Полуцикловое дифференцирование для сигналов моментума