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La densité pourrait être calculée à partir de la variance entre les valeurs des différents tirets à un moment donné. Plus la variance est faible, plus la densité est élevée.
Je ne pense pas que ce soit difficile. Tout ce que vous avez à faire est de prendre deux baguettes - la plus rapide et la plus lente. Ils fixent les limites du flux, quel qu'il soit. Dans les harnais, sa largeur est minimale et égale à la distance entre les manches. A d'autres moments, elle augmente, mais reste égale à la distance entre les deux tranches.
Non, ces deux manches ne donnent pas une limite d'écoulement. C'est souvent l'inverse. Cette méthode n'est bonne que pour une tendance. Sur un plat, il faut faire attention à la visibilité des collerettes.
Une question pour les experts mql. J'ai vraiment envie d'écrire un indicateur de densité. Bien sûr, ce ne sera pas aussi joli que l'arc-en-ciel de squelettes, mais ce sera beaucoup plus utile. Afin de dessiner la densité, nous devons peindre tout le plan du graphique avec des couleurs différentes. Après tout, la densité sur la barre n'est pas un nombre mais une distribution, un tableau. La question est de savoir comment mieux le faire. Dans l'indicateur Ishimoku, le canal est coloré par des lignes verticales qui sont des objets dans la langue. Dans ce cas, il y aura de nombreux canaux colorés. Cela signifie que le nombre de lignes verticales dans le graphique sera considérablement plus élevé que dans le cas de lshimoku. Question : cela va-t-il causer des problèmes au terminal ? Une autre question. La coloration peut-elle être effectuée d'une manière différente, plus optimale ? D'après ce que j'ai compris, il n'y a pas de graphiques en pixels de bas niveau dans mql.
Sur la page précédente, j'ai donné un lien vers une telle stratégie. Jetez-y un coup d'œil. Il s'agit d'une stratégie pure, rien d'automatisé. Mais ça vaut le coup de jeter un coup d'oeil.
Cet inducteur montre la densité du harnais en fonction de la variance au sein des moûts pour chaque barre. Les coups sont exponentiels. Les calculs sont un peu irréalistes. Oh, et son principal inconvénient est qu'il n'est pas normalisé.
P.S. J'admets la futilité d'une approche basée sur le calcul de la variance : un harnais puissant peut aussi l'être là où la dispersion des différentes lingettes est grande.
Deux indicateurs peuvent être utilisés pour juger de la densité des prélèvements : le nombre de prélèvements par intervalle et l'intervalle entre les prélèvements. Je trouve la deuxième possibilité intéressante. Bien sûr, une certaine moyenne est nécessaire. En d'autres termes, on calcule la fonction (intervalle occupé par n noms)[(valeur moyenne ou médiane de ces n noms) sur l 'ensemble des noms (les noms doivent être ordonnés par leur valeur), on trouve ses minima et on trace des bandes, par exemple à mi-hauteur. Nous pouvons prendre n à un coup d'œil sur 10. Bien qu'en fait, tant n que la manière de définir les limites des bandes doivent être choisis au fur et à mesure, en regardant les images obtenues.
Le problème est qu'il faut apprendre à calculer les mashups de manière encore plus optimale que dans le paquet méta-citation standard. Nous avons besoin d'un algorithme de récurrence pour calculer les mash-ups, dans lequel un mash-up de période N est calculé à partir d'un mash-up connu de période N+1. En principe, ce n'est pas difficile, mais il faut alors rejeter l'algorithme standard du métacquot.
En ce qui concerne la densité des sacs : nous avons clairement besoin d'une sorte d'algorithme de regroupement, car ils peuvent être très hétérogènes verticalement (pour une barre donnée). En bref, la tâche n'est pas du tout facile sur le plan technique.
P.S. L'efficacité de mille appels iMA() de 3 à 1002 est d'environ 500 000 opérations (additions) ~ 1000 * 1000 / 2. Si l'on applique l'algorithme de récurrence (en connaissant l'échelle de la période N, il suffit de multiplier par N, d'ajouter le nouveau prix le plus éloigné et de diviser par N+1 ; on obtient l'échelle de la période N+1) - l'efficacité dépendra linéairement de N.