この指標は、高次高調波をフィルタリングことによって移動平均指標の時系列を平滑化する例です。
この方法を使用して指標の出力を平滑化することができます。この方法の主な利点は、遅延の欠如です。
input uint MAPeriod=13; input ENUM_MA_METHOD MAType=MODE_EMA; input ENUM_APPLIED_PRICE MAPrice=PRICE_CLOSE; input uint N = 7; // シリーズの長さ input uint SS = 20; // 平滑化係数 input int Shift=0; // バー単位での指標の横シフト
ここで
この指標はhttps://www.mql5.com/ru/code/7000ライブラリを必要とします。

図1 i-SpectrAnalysis_MA指標
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元のコード: https://www.mql5.com/ru/code/13746
i-SpectrAnalysis_TriX
この指標は、高次高調波をフィルタリングことによってTriX指標の時系列を平滑化する例です。
i-SpectrAnalysis_Momentum
この指標は、高次高調波をフィルタリングことによってモメンタム指標の時系列を平滑化する例です。
i-SpectrAnalysis_MA_Cloud
この指標は、高次高調波をフィルタリングことによって移動平均指標の時系列を平滑化する例です。
i-SpectrAnalysis_OBV
この指標は、高次高調波をフィルタリングことによってOn Balance Volume指標の時系列を平滑化する例です。