スポーツに興味があったので、アダプティブクォーターフィルタリングに挑戦してみました。 - ページ 10

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nikitasa1997:

MATLABを使ってチェビシェフフィルタの係数、つまりフィルタの分母と分子を合成してみました（係数は下に添付してあります）。さて、本題ですが、MQL4を使って、係数を指定したチェビシェフフィルタをインジケータに実装するにはどうしたらよいでしょうか。よろしくお願いします。

ほら、分子と分母ができたでしょ、つまり伝達特性は次のような形で書けるんです。

H(z) = P(z^-1)/Q(z^-1) です。

ここでPとQは分子と分母をz^-1（zのマイナス1乗）の多項式で表します。伝達特性は、出力を入力で割ったもので、すなわちz形では

Y(z)/X(z) = P(z^-1)/Q(z^-1) となります。

ここから

Y(z)*Q(z^-1) = X(z)*P(z^-1) となります。

つまり、z領域でz^(-n)を掛けると、時間領域でnカウントの遅延に対応し、例えばY(z)*z^(-3)はy(t-3)に対応します。このように

a0*y(t) + a1*y(t-1) + a2*y(t-2) + ...= b0*x(t) + b1*x(t-1) + b2*x(t-2) + ...,

ここで、ai, bi はそれぞれ前者の分母と分子の係数である。実は、y(t)を表現するだけで、ここに指標の計算式があるのです。

ところで、「デジタルフィルタリングの イメージがある」のに「できない」というのは、ちょっとおかしいですよね......。

タラ

そして、一般的には - 適応性とは何でしょうか？

デジタルフィルタの場合、適応性とは通常、入力データのある特徴に応じてフィルタ係数を自動的に調整する機能を指す。例えば、カルマンフィルタでは、トラッキングエラーと定式化されたある最適条件に基づいて、各ステップで係数が計算される。

PS 思いがけず話題になってしまいましたが...。

 
transcendreamer:

合点がいった指標には「ラグゼロ」という接頭語がついているものがありますが、これは嘘です。

厳密に言えば、ノーです（これ以上ないほど、大半のケースでウソですが））。

ラグといえば、線形モデルを指すことがほとんどである。線形モデルの場合、ラグがゼロでないことは因果関係の原則の帰結であり、言い換えれば、因果関係の原則とラグゼロの要件の両方を満たす線形システムを実装することは不可能である。

非線形（適応型など）モデルには、そのような制限はありません。そこでは、ラグはゼロ（完全な追跡特性）にも負（予測特性）にもなりうる。そのためには、モデルが実システムに対して適切であることが大前提となる。

 
Zhunko:

サインの微分はコサインです。90度前方に走行。微分は基本的にハイパスフィルターである。そして、何も描き直さない。

そういう知識があれば、そんなチップでも生かせないことはないと思うんです。

つまり、市場を正弦波に例えるのか？まあ...がんばってください......。
 

ノクサはナーフ用のアドオンだしな。調整が難しいんです。しかし、確かに過剰に描画して信号を出すことは一切ありません。でも、セットアップができれば :-)

また遊びたいけど、インストールはしたくない:-)

 
nikelodeon:
市場をサインに例えるってことですか？まあ...がんばってください......。
診断結果は、抽象的思考が完全に欠如しています :-(
 
nikelodeon:

ノクサはナーフ用のアドオンだしな。調整が難しいんです。しかし、確かにオーバードローはしないし、好きなところにシグナルを出すことができる。でも、セットアップができれば :-)

本当にもう一度プレイしたいのですが、インストールするのが面倒です :-)

ありがとうございます！これでノクサの正体がわかりました。

MT用に移植できればいいのですが、すべてのアルゴリズムがロックされているのでしょう。

 
alsu:

厳密に言えば、ノーです（これ以上ないほど、大半のケースでウソですが））。

ラグといえば、線形モデルを指すことがほとんどである。線形モデルの場合、ラグがゼロでないことは因果関係の原則の帰結であり、言い換えれば、因果関係の原則とラグゼロの要求の両方を満たす線形システムを実装することは不可能である。

非線形（適応型など）モデルには、 そのような制約はありません。そこでは、遅延はゼロ（理想的なトラッキング特性）にも負（予測的な特性）にもなり得る。そのための必要条件は、モデルが実システムに対して適切であることである。

はい、その通りです。

バッファという指標を作ってみよう：1．始値（実績）、②終値（実績）、③ストップロス（始値がある場合）、④インディケータ内部のモデリング結果に基づく目標関数値。

この指標は、ポジションの開始/終了と、取引戦術のパラメータの動的最適化（適応）の両方に使用しています。

 
アルス、結婚してください。申し訳ございません。
 
Zhunko:
診断結果は、抽象的思考が完全に欠如しています :-(
私の考え方が抽象的であることと、何か関係があるのでしょうか？名言のフィルタリングは、名言そのものからのラグであり、予想からのラグではない。トレンドに沿ったシステムには、それが普通なのです。しかし、それらにはデメリットがあります。教えてあげようか？
 
nikelodeon:
私の考え方が抽象的であることと、何か関係があるのでしょうか？名言のフィルタリングは、名言そのものからのラグであり、予測ではないことは確かです。トレンドに沿ったシステムであれば、それは正常なことです。しかし、それらにはデメリットがあります。教えてあげようか？

価格（数値系列、信号など）からの「遅れ」があるのは間違いないのですが、フィルター群をカスケード（オーバーラップ）させれば、あらかじめ位相（どんな位相があるのか、どう揃えるのかは聞かないでください...）を揃えることができるのです。)、いくつものフィルターに完全に一致させることができ、もちろんオーバードローになりますが、そのためにオーバーラップが行われ、位相の調整と同様に、「時間的に」グループで再描画されるように(共振やその他の巧妙な用語)))、それぞれが独自の無秩序な方法ではなく、つまり再描画に関するいくつかの条件が重なることになるのです。

フィルター1つだけチューニングして、ラグがないと思ったら、もちろんおかしいです。

ある人はストロボスコープを通して、ある人はフィルターのシステムを通して見ているに過ぎません。

いまだに掲示板で詳しく説明する気になれません。

すでに方法は判明しており、私はそれをひねりました。フィルターを使えば、他の方法を経るよりも複雑ではありませんが、複数の方法で行うことが可能です。

また、指数の計算も面白いと考えています)))

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