Media móvil óptima - página 15
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No, Victor hace buenos pavos :) Yo mismo los uso a menudo. Echa un vistazo a su hilo, hay muchas cosas interesantes.
DmitriyN:
Entonces compartiré la maschka también :) El Ma más común, con un periodo de 10, se basa en un Ma con un periodo de 10, que a su vez también se basa en un Ma con un periodo de 10 y así sucesivamente.
En definitiva, todo esto se hace sin salir de MT, con la máscara habitual utilizando los "Datos del indikador anterior". En otras palabras, es una máscara de una máscara. Todavía no he encontrado una aplicación para esta MA suavizada.
En este caso, la pantalla muestra una máscara de cuarto orden. El período es 4*10=40
Lee los posts de AlexeyFX, sobre el desplazamiento de los filtros por el ancho de banda del retardo, es una cascada de filtros kie, o el valor de desplazamiento del filtro adaptativo.
La misma escala puede verse mejor si se desplaza no exactamente por el número de periodos, sino +/-, por ejemplo, no por 1 periodo, sino de 0 a 1, hay que buscar la posición óptima de la escala en este intervalo, que dará más información. Así que va a resultar, que la expresión "un demoledor de un demoledor" va a dar otra vuelta, cada turno de un demoledor es no estacionario, el turno, influirá en el siguiente promedio.
Se trata de construir una línea ideal suavizada que no distorsione la fase, y que sea lo más cercana posible o, en otras palabras, equidistante de la dispersión del precio (si se desplaza hacia atrás)
PD: Por cierto, a partir de qué consideraciones se puede recoger una cadena de tal ma ma, digamos ma50 de ma 123 de ma 220 de ma 263, es decir, períodos desiguales de ma.
No sabía que estabas haciendo esto. ¿Ha habido suerte?
No sé si es este o el otro, pero este también es interesante, no encontré ninguna implementación en la base.
https://www.mql5.com/ru/forum/100105/page2
Pondré mis cinco partes. JMA.
¿No hay redistribución? No sé, a veces noto que pueden publicar un mashup con su reverso desplazado, sin mostrar el borde derecho))))
¿Tiene A (((x1+x2)/2)+x3)/2)+x4)/200 la ventaja de este promedio
que B (x1+x2+x3+x4)/2
????? en términos de reducción del efecto sobre las propiedades dinámicas de la curva final, de cada referencia individual sobre la suma total. o en términos de la posición de la referencia en la serie.
Digamos que para la serie 1 2 3 4
А ((((1+2)/2)+3)/2)+4)/2 =2,875
pero para la fila 4132 ya será (((4+1)/2+3)/2)+2)/2=2,375, no sólo la suma de la fila, sino también la disposición de los valores en la fila ya es significativa.
mientras que en B (4+1+3+2)/2=(1+2+3+4)/2
¿Tiene A (((x1+x2)/2)+x3)/2)+x4)/200 la ventaja de este promedio
que B (x1+x2+x3+x4)/2
????? en términos de reducción del efecto sobre las propiedades dinámicas de la curva final, de cada referencia individual sobre la suma total. o en términos de la posición de la referencia en la serie.
Digamos que para la serie 1 2 3 4
А ((((1+2)/2)+3)/2)+4)/2 =2,875
pero para la fila 4132 ya será (((4+1)/2+3)/2)+2)/2=2,375, no sólo la suma de la fila, sino también la disposición de los valores en la fila ya es significativa.
mientras que en B (4+1+3+2)/2=(1+2+3+4)/2
Resulta como LWMA. ¡Y cuenta los paréntesis en los ejemplos! Útil. :)
Creo que este tipo de mashka(A) está probablemente más cerca del filtro de la palabra LF que del estándar. Y más útil, ya que no oculta la dinámica (probablemente).
Por supuesto que hay más costes computacionales, pero no se trata de eso, se puede optimizar más tarde.
Me gustaría preguntar sobre las ventajas.