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Siento ser aficionado, pero ¿los filtros digitales como el SATL FATL, etc., se acercan a lo que usted hace, o son de otro ámbito?
Tengo entendido que es algo de electrónica. ¿Cuál es la filosofía y la validez teórica de aplicarlas a las citas?
Para el procesamiento de señales, véase Sophocles J. Orfanidis, Optimum Signal Processing (e Introduction to Signal Processing)
Perdón por ser aficionado, pero ¿los filtros digitales como SATL FATL y demás son cercanos a lo que tú haces, o son de otro ámbito?
Tengo entendido que es algo de electrónica. ¿Cuál es la filosofía y la validez teórica de poder aplicarlas a las citas?
¿Puede proporcionar un enlace a una descripción de este tipo de filtros? Así podría responder con claridad. En una lectura rápida no he encontrado ninguna descripción en el artículo.
Hago una clase para los filtros con respuesta de impulso finito FIR o FIR en inglés. Y el tipo y los parámetros que tendrán están determinados únicamente por los coeficientes, el algoritmo es el mismo para todos.
Considero los coeficientes de los filtros elípticos, ya que son los más cortos, por lo que tendrán los menores retrasos.
En cuanto a la filosofía y la validez, da igual lo que se filtre, las señales eléctricas, las cotizaciones o cualquier otro dato. La función del filtro es eliminar las frecuencias innecesarias. Por ejemplo, el LPF aplasta las frecuencias superiores, en el dominio del tiempo obtenemos un suavizado de las cotizaciones, porque se mata el ruido de alta frecuencia. He publicado gráficos donde se ve claramente. El mismo Simple MA mouving es un filtro FIR común pero poco efectivo. Lo analicé en detalle en el artículo.
¿Puede darme un enlace con una descripción de este tipo de filtros? Así podría responder con claridad. En una lectura superficial no he encontrado ninguna descripción en el artículo.
Hago una clase para los filtros con respuesta de impulso finito FIR o FIR en inglés. Y el tipo y los parámetros que tienen están determinados únicamente por los coeficientes, el algoritmo es el mismo para todos.
Considero los coeficientes de los filtros elípticos, ya que son los más cortos, por lo que tendrán los menores retrasos.
En cuanto a la filosofía y la validez, da igual lo que se filtre, las señales eléctricas, las cotizaciones o cualquier otro dato. La función del filtro es eliminar las frecuencias innecesarias. Por ejemplo, el LPF aplasta las frecuencias superiores, en el dominio del tiempo obtenemos un suavizado de las cotizaciones, porque se mata el ruido de alta frecuencia. He publicado gráficos donde se puede ver claramente. El mismo Simple MA mouving es un filtro FIR común pero poco efectivo. Lo he tratado con detalle en el artículo.
Pero ahí, el enlace al artículo se insertó solo y trata de este mismo tema.
https://www.mql5.com/ru/articles/32
Para el procesamiento de señales hay libros: Sophocles J. Orfanidis, Optimum Signal Processing (and Introduction to Signal Processing)
Es interesante que haya muchos ejemplos, aunque todos con punteros. A la
Esto lo he hecho hasta ahora, esto es del ejemplo, sin clases. Enm_Coeff[] tenemos que cargar los coeficientes.
Y allí, el enlace al artículo se insertó por sí mismo; se trata exactamente de este punto.
A eso me refería. Esta es la fórmula del filtro FIR que yo mismo utilizo. Pero ya he escrito que todo depende de los coeficientes. Sí, se dan, pero sin ninguna descripción, por lo que no puedo juzgar de inmediato. Pero hay un anuncio de la empresa )).
Me refiero a esta parte del artículo
----------
Por ejemplo, podrías intentar construir código en MQL5 para un filtro digital como el FATL de Finware.
En términos generales, la fórmula para calcular un filtro digital es
FILTRO = SUM (K(i) * CLOSE (i), FilterPeriod)
donde:
SUM - suma;
K(i) - factor de ponderación;
CLOSE (i) - precio de cierre de la barra actual;
FilterPeriod - número de barras para promediar.
A esto me refería. Esta es la fórmula del filtro FIR que yo mismo utilizo. Pero ya he escrito que todo depende de los coeficientes. Sí, se dan, pero sin ninguna descripción, por lo que no puedo juzgar de inmediato. Pero hay un anuncio de la empresa )).
Me refiero a esta parte del artículo
----------
Por ejemplo, podrías intentar construir código en MQL5 para un filtro digital como el FATL de Finware.
En términos generales, la fórmula para calcular un filtro digital es
FILTRO = SUM (K(i) * CLOSE (i), FilterPeriod)
donde:
SUM - suma;
K(i) - factor de ponderación;
CLOSE (i) - precio de cierre de la barra actual;
FilterPeriod - número de barras para promediar.
Ya veo, así que es el mismo tema en una interpretación diferente
Ya veo, así que es el mismo tema en otra interpretación.
Bueno, no se puede pensar en otra cosa)) El filtro FIR es tremendamente sencillo: las cotizaciones del buffer de entrada se multiplican secuencialmente por la matriz de coeficientes, todo se suma y obtenemos el tick de salida. Si tratamos con ticks, obtendremos un tick de salida. O barra, si trabajamos con Close.
Por eso es ridículo decir que una empresa ha desarrollado un filtro revolucionario para el análisis de las cotizaciones). Hace tiempo que las revoluciones se producen en otros campos.
Bueno, no se puede pensar en otra cosa aquí)) El filtro FIR es muy sencillo: las cotizaciones del búfer de entrada se multiplican por una matriz de coeficientes, todo se suma y se obtiene el tick de salida. Si tratamos con ticks, obtendremos un tick de salida. O barra, si trabajamos con Close.
Por eso es ridículo decir que una empresa ha desarrollado un filtro revolucionario para el análisis de las cotizaciones). Hace tiempo que las revoluciones se producen en otros campos.
Sí, hace varios años este tema se anunciaba a los comerciantes como un nuevo descubrimiento revolucionario de científicos supergeniales).
Sí, recuerdo que hace unos años este tema se anunciaba a los comerciantes como un nuevo descubrimiento revolucionario de científicos supergeniales).
Solían reclutar gente para la formación. Bueno, cada uno gana lo que puede...