Dialog des Autors. Alexander Smirnow. - Seite 9
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Benutzerdefinierter Indikator für die Änderungsrate (ROC)
Wir setzen unsere Suche nach klassischen Methoden fort, die vollständig mit Smirnoff vereinbar sind.
Rot ist Smirnoff, die gestrichelte Linie ist der Standard MA 1 HCLL/4, d. h. Smirnoff hat den HCLL/4-Preis neu erfunden.
Blau ist Smirnoff.
Der blaue Filter ist fast identisch mit dem von Smirnoff - klassischer Summen-Differenz-Filter mit SMMA5-Koeffizienten, Close, diff = 1, diff multiplier = 0.8
Das heißt, Smirnov hat den Summen-Differenz-Filter neu erfunden.
Für Erfindungen gilt eine Verjährungsfrist von 50 Jahren. Mit anderen Worten: Nach 50 Jahren kann man "neu erfinden", vorausgesetzt, das alte Patent wurde nicht überall verwendet)))
Das heißt, Smirnow hat den Summier-Differenz-Filter neu erfunden
LRMA = 3*LWMA - 2*MA
Formal ist es auch ein Mouving (Summe der Filter k-Typen ist gleich 1), aber mit einigen negativen Koeffizienten. Die Verzögerung ist sehr gering, aber dieses "Muving" ist viel empfindlicher als üblich.
Und noch etwas: Herr Smirnov erklärte, dass das Produkt von zigan nicht mit seinem CCC vergleichbar ist. Es bleibt abzuwarten, bis der korrekte CCC-Code vom Autor selbst auf Easy Language veröffentlicht wird.
Übrigens ist ein linearer Regressionsindikator (keine Kanäle; nur eine Vorhersage des nächsten Punktes entlang einer geraden Linie, die von MNC durch eine bestimmte Anzahl vorheriger Punkte gezogen wird) einfach eine lineare Kombination von zwei Strichen mit denselben Zeiträumen:
LRMA = 3*LWMA - 2*MA
Technisch gesehen handelt es sich auch um einen muwing (Summe der Filter ks gleich 1), allerdings mit einigen negativen Koeffizienten. Die Verzögerung ist sehr gering, aber dieses "Mouwing" ist viel empfindlicher als üblich.
Und noch etwas: Herr Smirnov erklärte, dass das Produkt von Zigan nicht mit seinem CCC vergleichbar ist. Jetzt müssen wir warten, bis der Autor selbst den richtigen CCC-Code in Easy Language hochgeladen hat.
zu Mathemat.
Vielen Dank, ich habe es kopiert, aber noch nicht getestet, ich hatte schon eine Vorahnung, dass es wertlos sein würde.
Ich arbeite mit LRMA, indem ich die a,b-Koeffizienten von 1,2-0,2 auf 4,0-3,0 einstelle.
By the way, gibt es einen Beitrag von SK oben - ein Link zu ROC, hier denke ich, ist es angebracht oder unangemessen, öffentlich zu analysieren, was SK bekam)))
Alles, was auf der Website veröffentlicht wird, ist Unternehmenseigentum, und dem Unternehmen geht es gut (sehr gut).
Ja, ich habe es versucht - interessant MA.... Danke...
Ich werde dieses Ergebnis in der Code Base veröffentlichen, damit es keine Illusionen über den prinzipiellen Unterschied zwischen linearer Regression und Mash-ups gibt. Ich muss nur den Beweis finden oder mich daran erinnern...
Ich werde dieses Ergebnis in der Code Base veröffentlichen, damit es keine Illusionen über den prinzipiellen Unterschied zwischen linearer Regression und Mash-ups gibt. Ich muss nur den Beweis finden oder mich daran erinnern...
Der Beweis wäre interessant. Und es scheint mir, dass es Unterschiede gibt (obwohl ich jetzt starke Zweifel habe, da Sie das sagen). Nehme ich die lineare Regression für 100 Balken und den MA für 100 Balken und sind sie in jedem Bullet gleich?
Nun, nicht einfach ein MA, sondern eine lineare Kombination von zwei bekannten MAs. Von Kugel zu Kugel. Ich habe dies überprüft, als ich vor 2,5 Jahren mit Trading Solutions zu tun hatte. Die lineare Regression ist ein Standardindikator. Ahh, ich habe damals viele "Muwings" erfunden...
P.S. Übrigens: Polynomielle Regressionen - quadratisch, kubisch, etc. - sind ebenfalls lineare Kombinationen von Assistenten. Allerdings sind die Assistenten dort nicht nur LWMA und SMA, sondern auch mit anderen Gewichtsfunktionen (Polynom).
Alexander, können Sie Ihre Version des TS 2000i Indikators hier anhängen? Es gibt hier Experten, die es in MQL4 übersetzen können.