Стохастик с переменной чувствительностью, построенный на границах three-sigma

Замена деталей, а не новое исследование

Это редакторская учебная рамка, а не утверждение архива. Стохастический осциллятор — это показание относительно диапазона, которое помещает последнее наблюдение между двумя границами, рассчитанными на заданном lookback, а затем сглаживает это показание в последовательные линии. Обычные границы — максимум и минимум lookback. Построение ниже заменяет эти границы каналом three-sigma и сохраняет остальную часть исследования в том же порядке деталей.

Экспоненциальное сглаживание — это однопараметрическое рекуррентное соотношение, которое смешивает предыдущий выход с текущим наблюдением. В этом рабочем процессе оно используется дважды: сначала как настройка чувствительности на входной серии, затем как сглаживатель, который формирует более медленные стохастические линии.

Сначала разместите сигма-границы

Построение начинается с выборочной дисперсии на конечном lookback. Квадратный корень из этой дисперсии — стандартное отклонение. Затем сигма-границы ставятся на три стандартных отклонения выше и ниже среднего по пяти наблюдениям.

Сигма-граница — это предел, поставленный на фиксированное число стандартных отклонений выше или ниже короткого среднего выборки lookback. После того как эти границы существуют, последнее сырое наблюдение можно заменить сглаженным значением, чей период составляет примерно половину lookback. Эта подстановка использовалась, чтобы осциллятор приближался к более устойчивому показанию.

Два показания из одной и той же пары границ

Верхний статистический осциллятор определяется как расстояние последнего значения выше нижней границы three-sigma, делённое на его расстояние ниже верхней границы three-sigma.

Аналог стохастического percent-K использует последнюю пару three-sigma как диапазон. Это 100, умноженное на расстояние от нижней границы до последнего значения, делённое на полное расстояние между двумя границами. Следующие две стохастические линии — последовательные экспоненциальные сглаживания этого показания percent-K. Каждая использует коэффициент 0.35, выбранный экспериментально.

Чувствительность — это коэффициент предварительного сглаживания

Чувствительность — это коэффициент предварительного сглаживания, применяемый к входной серии до расчётов дисперсии, канала и осциллятора. Серия сначала сглаживается экспоненциально: предыдущий выход плюс alpha, умноженная на разрыв до текущего наблюдения. Alpha описана как полезная от 0.05 до 1.0.

Быстрый измеритель или выполаживающаяся полоса

Редакторское прочтение: после замены диапазона одна и та же настройка чувствительности выбирает, как ведёт себя исследование. На коротких lookback при умеренном предварительном сглаживании около 0.08 сглаженные стохастические линии наблюдались выполаживающимися около 70 процентов или 30 процентов, пока сохранялся тренд. Окна в пять или шесть дней описывались как лучшие для этого выполаживания.

Повышение коэффициента предварительного сглаживания до 0.10 или выше описывалось как усиление реакций на малые сжатия, а не только на более крупные сужения. Редакторское прочтение: более низкая настройка чувствительности благоприятствует выполаживающейся полосе, а более высокая заставляет исследование реагировать скорее как быстрый измеритель пересечений.

Те же границы как ценовой канал

Ценовой канал в этом построении — это пара движущихся статистических границ вокруг сглаженной серии, которые остаются примерно параллельными в тренде и сужаются, когда вариация сжимается. Нанесённые вокруг предварительно сглаженной серии, те же границы three-sigma действуют как этот движущийся канал. Они остаются примерно параллельными в тренде и сжимаются, когда вариация сужается вокруг более крупного направленного движения.