피셔 변환 거래 전략
피셔 변환 전략은 피셔 변환 연구를 기반으로합니다. 연구에서 생성 된 신호는 자동 거래를 유발하는 데 사용됩니다. 이 자동화 된 거래 전략은 자동 거래의 메커니즘을 보여주기 위해 만들어졌으며 실제로 사용하기위한 것이 아닙니다. 여러 연구, 마진 및 정거장을 포함 할 수있는보다 포괄적 인 전략을 개발할 수 있습니다. 이 전략 정의는 아래 계산에 주어진 코드에서 더 자세히 표현됩니다.
자동 피셔 변환 전략을 사용하여 거래하는 방법.
피셔 변환 (Fisher Transform) 연구의 세부 사항을 검토하십시오 (위의 링크 참조). 전략 옵티 마이저 및 백 테스트를 사용하여 기간 길이 및 지침 값을 선택하는 데 도움이됩니다. 전략을 열고 일반, 디스플레이, 거래 옵션, 패널 및 신호에 대한 입력을 구성하십시오. 전략을 활성화하십시오.
MotiveWave에서 액세스하는 방법.
상단 메뉴로 이동하여 전략 & gt; 일반 & gt; 피셔 변환 전략을 선택합니다.
또는 상위 메뉴로 가서 Add Study를 선택하고 목록에 나타날 때까지이 스터디 이름에서 타이핑을 시작하고 스터디 이름을 클릭 한 다음 OK를 클릭하십시오.
중요한 면책 조항 :이 페이지에 제공된 정보는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 어떠한 보안 자료를 구매하거나 판매하기위한 조언이나 권유로 해석되어서는 안됩니다. 리스크 공개 및 성과 면책 선언문을 참조하십시오.
피셔 변형 오실레이터.
지표 - 거래의 남용 요소 중 하나입니다. 많은 사람들이 건전한 거래를 대체한다고 생각합니다. 많은 사람들은 그것을 제대로 이해하지 않고 사용합니다. 많은 사람들이 그들의 손실로 그들을 비난합니다. 피셔 변환 (Fisher Transform)은 우리가 생각하기에 아주 좋은 지표이지만, 어떻게 작동 하는지를 알아야합니다. 엣지 케이스가 중요합니다.
오실레이터의 개념.
발진기는 시장 방향이나 시장 이동 강도 또는 노출의 지표로 사용되는 특정 등급의 지표를 구성합니다. RSI - Relative Strength Index는 가장 많이 사용되는 것들 중 하나입니다. 오실레이터의 주된 정의는 간단합니다 : 바늘과 같은 지표로 극단적 인 값으로 0과 100 인 두 개의 다른 값 사이에서 정상적으로 진동하는 지표입니다. 예를 들어, RSI는 그러한 지표이며 일정 기간 동안 상대적 강도를 제공합니다. 움직이는 시장은 극단적으로 0 또는 100으로 접근 할 것이고 옆으로가는 시장은 약 50 정도로 유지할 것입니다.
대부분의 발진기에는 엣지 케이스 문제가 있습니다.
대부분의 오실레이터는 상당히 심하게 설계되어 수학적 이해의 심각한 부족을 보여줍니다. 둘 다, 원래 발명가 및 사용자로부터. 발명가는, 그러나, 종종 용납됩니다 - 대부분의 지표는 비교적 오래되고 간단하도록 설계되었습니다. 책상 계산기로 계산할 수있는 것. 또는 Excel (또는 오히려 : 이전 동급). 몇 가지 지표는 수학자가 건전한 통계적 이해와 컴퓨터가 공식을 실행하는 데 문제가 없다는 가정하에 설계되었습니다. 피셔 변환 공식은 다음 코드에서 볼 수 있듯이 완전히 실행하기 쉽지 않습니다.
슬프게도 이것은 극단적 인 경우에 발진기를 쓸모 없게 만드는 값 범위입니다. 표시기는 0과 100 사이의 값만 가질 수 있습니다 - 그런 값에 접근하면 어떻게됩니까? 한 방향으로의 긴 움직임은 RSI와 같은 지시기를 "과도하게 늘립니다"- 그 결과로 상향 속도가 거의 떨어지거나 거의 보이지 않는 아래쪽 움직임이 지표에서 매우 폭력적인 반응을 일으킬 것입니다. 아주 작은 움직임이 트리거 할 때 지표 값 (예 : 80)을 넘었을 때 다시 표시 신호를 활성화하는 이전 규칙은 쓸모가 없습니다.
Fisher Transform Oscillator : 값 한계가 없으며 0에서 중립입니다.
피셔 변형 발진기에는이 문제가 없습니다. 0에서 중립 일뿐만 아니라 0보다 큰 값은 상향 이동을 나타내며 0보다 작 으면 아래쪽으로 이동합니다. 값이 통계적 표준 편차이며 5 표준 편차의 이동은 +5 값이됩니다. 그것은 절대적으로 가치있는 회귀를 사용할 수 없다는 것을 의미합니다 (1을 넘으면 0.8로 떨어집니다). 백분율 운동은 멋지게 진행됩니다. 따라서 5의 값은 추세의 붕괴를 나타 내기 위해 4로 내려 가야합니다.
반면에 Fisher Oscillator는 추세 변화에 대해 아주 좋은 행동을 보여줍니다. 이는 건전한 통계 원칙의 적용 - 가우스 분포의 수용과 경향 중 거래 가격이 보여주는 뚱뚱한 꼬리 현상을 기반으로합니다. "뚱뚱한 꼬리 (fat tail)"시나리오에서 가격이 추세에 있기 때문에 바깥 쪽 가격은 정상적인 백분율보다 높게 나타납니다.
지표는 바로 거래 전략이 아닙니다.
하나 또는 두 개의 Fisher Transform Oscillator를 트렌드 라인 메커니즘과 좋은 거래 논리 (좋은 자연 정지를 결정하는)와 결합하면 이미 상당히 수익성 높은 전략입니다. Fisher Transform Oscillator는 또한 거래를 필터링하는 데 사용할 수 있습니다. 일정 기간에 트리거하기를 기다린 후 작은 시간대에 평균 방향으로 거래합니다. 따라서 예를 들어 +3을 기다린 다음 +2.4로 내려 가면 0 마크에 도달 할 때까지 단시간 만 교환합니다.
지표는 완벽한 전략이 될 수 없으며 적절한 지표 신호가 추적되는 한 거래가 무의미하다고 생각하는 놀라운 사례가 많습니다. "모든 지표 지연"과 같은 문구는 기본 수학 모델에 대한 상당한 무지를 보여줍니다. 예를 들어 이동 평균은 지연되지 않고 (지연을 나타냄) 단순히 방향의 변화를 실시간으로 반영하지는 않습니다. 여기서 지연에 대해 불평하는 것은 불평하는 트럭이 스포츠카보다 느리다는 것과 같습니다. 수학적 모델과 근본적인 절충안 (특히 엣지의 경우)을 이해하는 것은 모든 지표로 작업 할 때 매우 중요한 단계입니다. 지표는 바로 그것입니다.
Fischer Transform Oscillator는 제한된 범위의 문제를 피할 수 있으며, 따라서 작업하기가 훨씬 쉬우 며 무의미한 범위 번호로 확장되지 않습니다.
Fisher Transform은 대부분의 소프트웨어 패키지의 일부입니다.
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피셔 변환 거래 전략
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피셔 변환 (Fisher Transformation)이 전환점을 예고하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?
Guest로 2013-06-29에 업데이트 됨.
주가와 관련된 분석에서 기본 가정은 가격이 종형 곡선을 형성하기 위해 관찰 된 가우스 정규 분포를 따른다는 가정입니다. 이 정규 분포 곡선에서 샘플의 68 %의 주가는 평균의 표준 편차 내에서 변하는 것으로 가정합니다.
피셔 변환은 임의의 형태의 확률 분포로 시계열 데이터를 가우시안 정규 분포 함수로 변환하는 데 사용될 수 있습니다. 이 피셔 변환을 사용하려면 주식 가격, 외환 거래 자금, 환율 또는 기술 지표와 관련된 입력 데이터를 먼저 -1에서 +1의 범위 내로 유지해야합니다. 이 제한이 입력 데이터에 적용되면 Fisher 변환 방정식을 사용하여 변환 할 수 있습니다. 그러면 다음 변형 된 분포가 발생합니다.
위의 그림에서 알 수 있듯이 가격의 입력 데이터가 평균값 인 -0.5에서 +0.5에 가까울 때 변환 된 값은 1에 가깝게 집중된다. 즉 피셔 (X)는 -1에서 +1까지의 범위에서 변한다 . 반면에, 입력 데이터가 극값에 가까울 때 피셔 변환 (Fisher Transformation)의 출력은 극단에서 크게 확대되는 것으로 관찰됩니다. 이것은 Gaussian 정규 분포 함수와 매우 유사합니다. 여기서 대부분의 값은 평균 주위에 집중되어 있지만 극단은 종 모양 곡선의 오른쪽 및 왼쪽 꼬리에 집중되는 것으로 관찰됩니다.
이동 평균, MACD, 상대 강도 지수 또는 운동량과 같은 기술 지표를 계산할 때 일반적으로 따라야하는 것처럼, 피셔 변환 계산을위한 채널 또는 기간을 먼저 결정해야합니다. 이 예에서 10 일 채널은 피셔 변환을 계산하는 데 사용됩니다. 6 개월 동안 주식의 일일 가격에 대한 촛대 차트가 처음에 그려집니다.
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마진에 대한 외환을 포함하여 거래 금융 상품은 높은 위험 수준을 가지며 모든 투자자에게 적합하지 않습니다. 높은 레버리지는 당신뿐만 아니라 당신에게도 효과가 있습니다. 금융 상품이나 외환에 투자하기 전에 투자 목표, 경험 수준 및 위험 식욕을 신중하게 고려해야합니다. 초기 투자의 일부 또는 전부를 상실 할 가능성이 있기 때문에 잃을 수없는 돈을 투자해서는 안됩니다. 거래와 관련된 모든 위험에 대해 알고 있어야하며, 의심스러운 점이 있으면 독립적 인 재정 고문에게 조언을 구해야합니다.
피셔 변환.
Ehler의 피셔 변환 (Fisher Transform)은 아마도 현대 상인이 사용할 수있는 최소 지연 교차 지표 중 하나 일 것입니다.
확실히 가격은 가우스 확률 밀도 함수 (PDF) (종형 곡선 운동)가 아니라, 가격을 정규화하고 피셔 변환 (Fisher Transform)을 적용하면 거의 가우스 PDF를 만들 수 있다는 가정하에 & # 8222; 8221; .
아래는 Fisher Transform이 적용된 차트입니다. 교차가 어떻게 결정되는지를 명확하게 볼 수있어 교차가 완료되었다는 것을 쉽게 선언 할 수 있습니다. 일부 다른 표시기를 사용하면 신호 라인이 넘어 졌을 때 종종보기가 어렵습니다.
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그것은 우리가 사이트에서 가지고있는 피셔 yur4ik 지표 및 기사와는 히스토그램이 아니기 때문에 다릅니다.
보시다시피, 현재의 트렌드 내에서 크로스 오버 신호는 종종 제로 라인 근처에 있지만, 가장 중요한 것은 크로스 오버가 4 또는 그 정도의 낮은 바에서 발생한다는 것입니다. 이것은 일찌감치 추세에 뛰어 드는 사람들에게 사랑스런 지표가됩니다. 이렇게하면 정류장을 가까이에서 지킬 수 있습니다.
피셔 그룹 지표에 관한 다른 기사에서 언급했듯이, 차트 기반 지표를 사용하여 거래하고자하는 경우, 지표의 최상위 목록에 분명히 나와 있습니다.
2 답변.
안녕하세요, 지표에 감사드립니다. 한가지, greattradingsystems / mt4_indicators / Fisher % 20Transform. mq4를로드 한 표시기는 차트의 표시기처럼 보이지 않습니다. 또한이 차트는 어떤 시간대에 있습니까? 감사.
어떤면에서 차트의 차트처럼 보이지 않습니까? 나는 방금 그것을 점검했고 그것은 나를 위해한다. 나는이 차트가 피셔가 사물의 외양으로 30으로 설정된 일일 차트라고 생각합니다.
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피셔 변환 (Fisher Transformation)이 전환점을 예고하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?
Guest로 2013-06-29에 업데이트 됨.
주가와 관련된 분석에서 기본 가정은 가격이 종형 곡선을 형성하기 위해 관찰 된 가우스 정규 분포를 따른다는 가정입니다. 이 정규 분포 곡선에서 샘플의 68 %의 주가는 평균의 표준 편차 내에서 변하는 것으로 가정합니다.
피셔 변환은 임의의 형태의 확률 분포로 시계열 데이터를 가우시안 정규 분포 함수로 변환하는 데 사용될 수 있습니다. 이 피셔 변환을 사용하려면 주식 가격, 외환 거래 자금, 환율 또는 기술 지표와 관련된 입력 데이터를 먼저 -1에서 +1의 범위 내로 유지해야합니다. 이 제한이 입력 데이터에 적용되면 Fisher 변환 방정식을 사용하여 변환 할 수 있습니다. 그러면 다음 변형 된 분포가 발생합니다.
위의 그림에서 알 수 있듯이 가격의 입력 데이터가 평균값 인 -0.5에서 +0.5에 가까울 때 변환 된 값은 1에 가깝게 집중된다. 즉 피셔 (X)는 -1에서 +1까지의 범위에서 변한다 . 반면에, 입력 데이터가 극값에 가까울 때 피셔 변환 (Fisher Transformation)의 출력은 극단에서 크게 확대되는 것으로 관찰됩니다. 이것은 Gaussian 정규 분포 함수와 매우 유사합니다. 여기서 대부분의 값은 평균 주위에 집중되어 있지만 극단은 종 모양 곡선의 오른쪽 및 왼쪽 꼬리에 집중되는 것으로 관찰됩니다.
이동 평균, MACD, 상대 강도 지수 또는 운동량과 같은 기술 지표를 계산할 때 일반적으로 따라야하는 것처럼, 피셔 변환 계산을위한 채널 또는 기간을 먼저 결정해야합니다. 이 예에서 10 일 채널은 피셔 변환을 계산하는 데 사용됩니다. 6 개월 동안 주식의 일일 가격에 대한 촛대 차트가 처음에 그려집니다.
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아래는 Fisher Transform이 적용된 차트입니다. 교차가 어떻게 결정되는지를 명확하게 볼 수있어 교차가 완료되었다는 것을 쉽게 선언 할 수 있습니다. 일부 다른 표시기를 사용하면 신호 라인이 넘어 졌을 때 종종보기가 어렵습니다.
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