基于奇异谱分析的趋势指标 - MetaTrader 5脚本

利用奇异谱分析的方法提取趋势并过滤噪声。调整指标参数可以控制提取趋势的平滑度和噪声过滤阈值。

交易策略的时间范围决定了将数据分解为趋势、低频和高频加性成分的最佳方式，然后进行信号重建。与传统的滤波方法和平滑平均值不同，该指标（平滑趋势）没有相位延迟。

基于“卡特彼勒”方法的趋势指标涉及将价格系列扩展到附加成分。这并不要求序列是平稳的，知道趋势模型或有关周期成分及其周期的存在信息 [1-4]。

所开发指标的功能允许平滑序列、提取趋势并（通过选择初始价格序列模型的调整参数）考虑振荡器被加数在较小时间尺度上的贡献 - 滤除“噪声”波动。

主要参数为：

的选项特征噪声标志整数参数：

参数的典型选择和影响：

CCaterpillar.mqh 文件中实现的 CCaterpillar 类包括计算趋势所需的一切，除了线性代数过程（ALGLIB库用于轨迹矩阵的奇异剖分）。文件中提供的代码包括该类的成员和过程的描述。

指标操作需要文件：

由于计算负载较高，不建议设置大于 300 个值的数据片段。最佳用量为150-200。您始终可以切换到另一个图表计算周期以覆盖更大的历史区间。

建议在片段长度的 1/3 到 1/2 范围内更改“毛毛虫”窗口。如果窗口超过片段的一半，则由于轨迹及其转置矩阵的对称性，相当于一段长度相对于片段中间对称的片段。小窗口长度不能通过某些模式提供定性平均和信息分割。

如果价格系列的图形界面中数据流动缓慢，可能的解决方案可能是： a) 减小片段长度； b) 增加重新计算林重新计算离散性参数计算时功能。

图1.时长5分钟。两个趋势 SSA(120,50,4)、SSA(50,20,7) 和移动平均线 MA(14)

图 2. 1 小时的时间段。两个趋势 SSA(120,50,4)、SSA(50,20,7) 和移动平均线 MA(14)

图 3. 1 天的周期。两个趋势 SSA(120,50,4)、SSA(50,20,7) 和移动平均线 MA(14)

使用奇异分析来实现这种形式的趋势指标是一个基本说明。 [5-7] 介绍了金融领域广泛使用 SSA 方法来分析和预测时间序列。

附件下载

📎 ccaterpillar.mqh (14.36 KB)

📎 singularma.mq5 (7.59 KB)

Source: MQL5 #15865