Построение фильтров вложением смещений и переменных весов

Одни и те же закрытия, три сборки

Архив строит фильтры, собирая несколько повторно используемых частей на упорядоченных закрытиях. Экспоненциальное сглаживание — это рекурсивное смешение последнего наблюдения с предыдущей средней с константой затухания, взятой из выбранной длины сглаживания. Скользящая средняя — это среднее по lookback упорядоченных ценовых наблюдений, используемое и как базовая линия на графике, и как смещённое опорное окно внутри масштабированного отношения. Адаптивная скользящая средняя — это рекурсивная средняя, вес смешивания которой масштабируется текущим осциллятором изменений вверх против вниз, поэтому эффективная длина сокращается, когда чистое направленное изменение велико, и увеличивается, когда оно мало.

Редакторское прочтение: эти части — взаимозаменяемые компоненты. Конструкции ниже сохраняют те же упорядоченные закрытия и меняют только то, как смещается окно, как вкладывается сглаживание или как весу позволяется меняться.

Смещённое опорное окно

Anchored momentum — это масштабированное отношение-минус-единица, которое сравнивает закрытие или экспоненциальную среднюю закрытия с простой скользящей средней, используемой как фиксированное опорное окно.

Одна конструкция — это 100, умноженное на отношение-минус-единица, которое ставит закрытие или экспоненциальную среднюю закрытия над простой скользящей средней закрытия, взятой со смещением ((simple-average length - 1) / 2) - momentum length.

Вторая конструкция сохраняет ту же форму 100, умноженное на отношение-минус-единица, но в знаменателе использует простую скользящую среднюю, длина которой равна удвоенному периоду momentum плюс один.

Вложенный экспоненциальный шаг

Обобщённый двойной экспоненциальный шаг — это взвешенная смесь одинарной экспоненциальной средней и двойной экспоненциальной средней, которая лежит между этими двумя сглаживаниями и управляется фактором на единичном интервале. Он строится как (1 + weighting factor), умноженное на одинарную экспоненциальную среднюю цены, минус тот же фактор, умноженный на двойную экспоненциальную среднюю этой цены и периода.

T3 — это тот же обобщённый двойной экспоненциальный шаг, применяемый трижды подряд, причём каждый проход использует предыдущий проход как ценовой вход при неизменных периоде и факторе.

В заданных конструкциях T3 используется весовой фактор 0.7 с периодом 6 в одном рецепте и периодом 7 в другом, и фактор задаётся на единичном интервале.

Переменный вес смешивания

Экспоненциальная средняя переменной длины — это рекурсивное экспоненциальное обновление, вес которого равен произведению фиксированной экспоненциальной константы и абсолютного значения суммарного осциллятора up-close против down-close. После прогрева из period minus 1 наблюдений, который возвращает закрытие, следующее значение равно предыдущему значению плюс произведение абсолютного осциллятора изменений вверх/вниз, константы 2 / (smoothing length + 1) и разрыва close-minus-prior.

Этот осциллятор — абсолютное значение (sum of up-close changes - sum of down-close changes) / (sum of up-close changes + sum of down-close changes) на заданном lookback. Два рецепта сочетают длину средней 21 с длиной сглаживания 5.

Закрытия классифицируются относительно полос на уровнях 1.01 и 0.99, умноженных на среднюю переменной длины, чтобы пометить наблюдения выше, ниже или внутри канала.

Сопровождающая линия на шкале цены

IE/2 — это среднее арифметическое наклона линейной регрессии плюс простой средней цены и конечного значения линейной регрессии цены, вычисленных на одном общем lookback. В заданном рецепте используется общий lookback 15.

Конструкции T3 и IE/2 прикрепляют алерт, когда закрытие пересекает построенный фильтр, и оба графика используют ту же вертикальную шкалу, что и цена.