Расчет EMA

Страницы: 1
RSS
Расчет EMA, Формула расчета в Quik?
 
Добрый день!
Не понятно, как считаются EMA в Quik.
Нужно посчитать EMA вне Quik (анализ исторических данных), а в реальной торговле я беру EMA из Quik. Соответственно, очень хотелось бы, чтобы расчетная EMA совпадала с фактической EMA.
Текущее понимание вещей:
1. для расчета EMA используется EMA предыдущей свечи
2. для расчета самой первой EMA какого-то отрезка берется среднее арифметическое (МА) того же периода (точно ли???)
3. Quik хранит около 3000 свечей в истории

Для малых периодов проблема не стоит остро. Если считать EMA с периодом 200, например, то после 3000 свечей расчетная EMA200 и фактическая EMA200 близки с разумной погрешностью, а вот когда я пытаюсь посчитать EMA2000, например, то тут "жесть" полная. Погрешность такая "конская", что анализ ист. данных теряет смысл.

Опыты показали, что МА2000 из Quik действительно отступает от первой свечки цены актива на 2000 позиций (как и первая EMA200 появляется после 200 свечек цены). Итак, первая точка EMA2000 появляется на 2001 свечке в соответствии с ожиданиями. Однако, эта первая точка явно не равна среднему арифметическому close первых 2000 свечей цены. На левом конце EMA2000 самая гигантская погрешность. С расчетом последующих свечек по формуле $emaPrev + (2*($LastClose - $emaPrev)/($period + 1)) погрешность уменьшается, но к моменту торговли, т.е. после еще 1000 свечек она все еще остается гигантской и неприемлемой.

Что делать?
 
Зачем может понадобиться ЕМА2000? ума не приложу.
 
Цитата
swerg написал:
Зачем может понадобиться ЕМА2000? ума не приложу.
А при поиске оптимальных параметров можно далеко за рамки разумного уходить. Иногда обнаруживаются интересные эффекты. Мне интересны все периоды МА, начиная с 2 :)
...ну, не совсем уж все, а с шагом каким-то
 
Добавлю, что Quik наверняка не анализирует данные за пределами своих 3000 свечей. Это проверялось.
То есть, понятно, что моя расчетная длинная EMA, тянущаяся из глубин истории, куда "правильнее", но это никак не греет. Нужно найти способ рассчитать "неправильную" EMA из Quik.
 
http://www.russian-trader.com/forums/threads/3536-raschet-EMA-v-eksel
 
выкладываю модуль расчета индикаторов EMA
написал очень давно, результаты должны быть как в квике
Код
local modname = ...
--автор Николай Камынин kamnik@mail.ru www.kamynin.ru
local M = {}
_G[modname] = M
package.loaded[modname] = M
local _G=_G  -- глобальная таблица
setfenv(1, M)
function EMAt(y,x,m,i,n)  --x- таблица
   if m>=i then   local s=0; for j=0,i-1 do s=s+x[i-j] end y[i]=s/i;
   else   if n==nil then y[i]=(y[i-1]*(m-1)+2*x[i])/(m+1);   else y[i]=y[i-1]   -(x[i-m]   -x[i])/m; end
   end
end
function EMAf(y,x,m,i,n)   --x- функция
   if m>=i then   local s=0; for j=0,i-1 do s=s+x(i-j) end y[i]=s/i;
   else   if n==nil then y[i]=(y[i-1]*(m-1)+2*x(i))/(m+1);   else y[i]=y[i-1]-(x(i-m)-x(i))/m; end
   end
end

function sEMA(y,x,m,i)
   local s=y;
   if m>=i then  s=((m-1)*s+x)/m; else    s=(s*(m-1)+2*x)/(m+1);  end
return s;
end --скользящее среднее x период m  n если не задано то ехпонента или простое сглаживание


 
еще замечу автору вопроса:
если обратитесь к литературе, то обнаружите, что EMA это простейший цифровой фильтр с бесконечной импульсной характеристикой.  
Так как фильтрацию делаем на конечном интервале, то вне 3000 значений мы как бы придумываем Есть различные варианты продления данных за интервал наблюдения.
Это тоже есть в книжках.
Если интересно, что там за горизонтом, можно прочитать в книжках перед изобретением колеса.
 
Че вы гадаете :(
В мануале на квик все написано:

[img]data:image/png;base64,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[/img]
Я считал по этой формуле - все сходится. Не нужно изобретать двухколеное ТС.

Цитата
Николай Камынин написал:
если обратитесь к литературе, то обнаружите, что EMA это простейший цифровой фильтр с бесконечной импульсной характеристикой.  
Так как фильтрацию делаем на конечном интервале, то вне 3000 значений мы как бы придумываем
Если вы обратитесь к этой литературе сами, то обнаружите что БИХ-фильтр - с бесконечной ХАРАКТЕРИСТИКОЙ, а не рядом входных значений.
т.е. входное значение может быть одно, а отклик фильтра - бесконечным.
Ну так, к сведению :)
 
Эка картинку порвало :)
не знаю откуда можно залинковать, но увидеть вставленную картинку можно скопировав весь ууч картинки, и просто вставив его в адресную строку браузера :)
 
зы: картинка была взята с 36й страницы рук-ва к квику: Руководство пользователя QUIK.Раздел 4: Работа с графиками
 
Большое спасибо всем поучаствовавшим.
Решение видно. Совпадение расчетной ЕМА с ЕМА из Quik точное.
 
Цитата
Сергей написал:
Большое спасибо всем поучаствовавшим.
Решение видно. Совпадение расчетной ЕМА с ЕМА из Quik точное.
И какое решение? Я в точности все делаю по мануалу, вручную считаю ЕМА, но все же результат разнится.
 
Цитата
Александр Комаров написал:
Цитата
Сергей   написал:
Большое спасибо всем поучаствовавшим.
Решение видно. Совпадение расчетной ЕМА с ЕМА из Quik точное.
И какое решение? Я в точности все делаю по мануалу, вручную считаю ЕМА, но все же результат разнится.
Здравствуйте, ответили Вам почтой.
 
Цитата
Imersio Arrigo написал:
Че вы гадаете :(
В мануале на квик все написано:

[img]data:image/png;base64,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[/img]
Я считал по этой формуле - все сходится. Не нужно изобретать двухколеное ТС.
Цитата
Николай  Камынин   написал:
если обратитесь к литературе, то обнаружите, что EMA это простейший цифровой фильтр с бесконечной импульсной характеристикой.  
Так как фильтрацию делаем на конечном интервале, то вне 3000 значений мы как бы придумываем
Если вы обратитесь к этой литературе сами, то обнаружите что БИХ-фильтр - с бесконечной ХАРАКТЕРИСТИКОЙ, а не рядом входных значений.
т.е. входное значение может быть одно, а отклик фильтра - бесконечным.
Ну так, к сведению :)
Да, дремучий лес.
отклик будет полубесконечным, т е  начнется он лишь с первого отсчета из 3000 а до первого отсчета - Вы придумываете сами.
 
 
Цитата
Egor Zaytsev написал:
Цитата
Александр Комаров написал:
Цитата
Сергей   написал:
Большое спасибо всем поучаствовавшим.
Решение видно. Совпадение расчетной ЕМА с ЕМА из Quik точное.
И какое решение? Я в точности все делаю по мануалу, вручную считаю ЕМА, но все же результат разнится.
Здравствуйте, ответили Вам почтой.


Здравствуйте.

Хотелось бы тоже приобщиться к таинству и узнать каким образом в Quik'е вычисляется начальное значение EMA, поскольку оно явно не равно среднему значению за условный период,
а в расчетах по индикаторам оно так же не может равняться начальному условному значению, т.е. EMA0=P0, ведь в руководстве сказано, что подобное лишь при расчете по цене.

Как правило, начальное значение не играет особой роли и в приближении, спустя некоторое количество периодов, значения выравниваются и разница стремится к нулю.
Однако в краткосрочное перспективе, в течение дня, значения могут не успеть сойтись, что существенно усложняет просчет предполагаемых значений относительно индикаторов.

Далее приведена таблица с примером расчета:
Скрытый текст
 
И снова здравствуйте.

Нашел на форуме все что есть по EMA, в особенности тему Индикаторы, много думал -)
Складывается впечатление, как будто у поддержки нет связи с разработчиками, хотя среди первых есть специалисты способные воспроизвести работу индикаторов,
и вместе с тем, как именно происходит расчет в самой программе - неизвестно, а при воспроизведении не сходятся значения.
В представленных индикаторах нашел код по ADX:
Код
--[[Exponential Moving Average (EMA)
EMAi = (EMAi-1*(n-1)+2*Pi) / (n+1)]]
function F_EMA() 
   local tmp = {pp=nil, p=nil}
   local it = {p=0, l=0}
return function(I, P, VT, ds)
   if I == 1 then
      tmp = {pp=nil, p=nil}
      it = {p=0, l=0}
   end
   if CandleExist(I,ds) then
      if I~=it.p then 
         it = {p=I, l=it.l+1} 
         tmp.pp = tmp.p
      end
      if it.l == 1 then
         tmp.p = GetValueEX(it.p,VT,ds)
      else
         tmp.p = (tmp.pp*(P-1) + 2*GetValueEX(it.p,VT,ds)) / (P+1)
      end
      if it.l >= P then
         return tmp.p
      end
   end
return nil
end
end
Из которого следует "if it.l == 1 then tmp.p = GetValueEX(it.p,VT,ds)", что начальное значение берется равным вычисляемому, однако в самой программе все не так однозначно,
да и при вычислении по индикаторам это было бы не вполне уместно, поскольку попадаются нулевые значения.

Возвращаясь к таблице из предыдущего сообщения, очевидно, что все формулы работают и вычисления происходят верно,
так, если подставить начальные значения из выгруженных программой, то все становится на свои места:

Скрытый текст

то есть предыдущие и дальнейшие вычисления происходят верно.
Путем обратных вычисления и постигая дзен -) я сделал обратный расчет из выгруженных данных:

Скрытый текст

Добавил столбцы DX и ADX, а за начальное значение ADX взял выгруженное значение.
Так откуда же берутся эти начальные значения? 11,71 для +DI, 30.63 для -DI и 28,31 для ADX?

Скрытый текст

Судя по различиям начальных значений в колонках +SDI=0.00 и -SDI=37.50 и их результатам по +DI = 11.71 и -DI = 30.63, я пришел к выводу, что они так же считаются по формуле, то есть EMA(DI1)=(DI0*(14-1)+2*SDI14)/(14+1),
поскольку они не являются ни средними значениями, ни средними отклонениями, ни стандартными.
а вот каким берется DI0 - путем неимоверных обратных вычислений вычислений -) я нашел следующие значения: +DI0 = 13.51 и -DI0 = 29.57
Подставляя эти нулевые значения в ту же формулу, получаются начальные значения соответственно, но откуда берутся они сами, остается загадкой.
Можно было бы предположить, что они вычисляются от какой нибудь далекой начальной свечи, однако в Quik'е просто нет других данных и ему неоткуда их взять кроме как вычислить из представленных столбцов по +SDI и -SDI.
+DI0 = 13.51 похоже на какую то манипуляцию с периодом по той же формуле, а -DI0 уже с участием второго аргумента.
Может быть кто нибудь однажды раскроет эту загадку, раз уж не удается связаться с разработчиками и выяснить определенно.
 
Руслан, добрый день!

Обратитесь, пожалуйста, на почту нашей поддержки (quiksupport@arqatech.com), указав в письме ссылку на данную тему.
Вышлем Вам пример с точным расчетом EMA идентично терминалу.
 
ок, Спасибо.
 
И хотя я уже написал письмо в поддержку, решил попробовать то, что мне пришло в голову за ночь, а именно, протянуть обратную формулу до самого начала, и эврика -) все таки сошлось:
Скрытый текст

Итого, начальные значения берутся от начала расчета и выражаются на начало периода.
 
Руслан, здравствуйте!

Ответили Вам на почту.
Страницы: 1
Читают тему (гостей: 1)
Наверх