哲学と妥当性について - 電気信号、相場、その他のデータ、何をフィルターにかけるかに違いはない。フィルタの仕事は、不要な周波数を取り除くことです。例えば、LPFは高域を潰してしまいますが、時間領域では高域のノイズを殺してしまうので、見積もりは滑らかになります。それがよくわかるチャートを掲載しました。同じSimple MA mouvingは一般的なFIRフィルタですが、あまり効果がありません。記事で詳しく見てみました。
哲学と妥当性について - 電気信号、相場、その他のデータ、何をフィルターにかけるかに違いはない。フィルタの仕事は、不要な周波数を取り除くことです。例えば、LPFは高域を潰してしまいますが、時間領域では高域のノイズを殺してしまうので、見積もりはスムーズになります。それがよくわかるチャートを掲載しました。同じSimple MA mouvingは一般的なFIRフィルタですが、あまり効果がありません。記事で詳しく取り上げています。
Идее цифровой фильтрации сигналов посвящаются достаточно объёмные темы обсуждения на форумах по построению торговых систем. В этой статье автор знакомит с процессом превращения кода более простого индикатора SMA из своей статьи "Пользовательские индикаторы в MQL5 для начинающих" в код гораздо более сложного универсального цифрового фильтра. В ней также изложены простейшие приёмы замены текста в коде и методика получения простейших навыков по исправлению ошибок программирования.
素人考えで申し訳ないのですが、SATL FATLなどのデジタル フィルターは、先生のお仕事に近いのでしょうか、それとも別分野のものでしょうか?
エレクトロニクスの何かだと理解しています。引用に適用する哲学や理論的な妥当性はどうなのか?
信号処理については、Sophocles J. Orfanidis, Optimum Signal Processing(and Introductionto Signal Processing)を参照。
素人考えで申し訳ないのですが、SATL FATLなどのデジタル フィルターは、先生のお仕事に近いのでしょうか、それとも別分野のものでしょうか?
私の理解では、エレクトロニクスの何かだと思うのですが。引用に適用できる哲学や理論的な妥当性はどのようなものですか?
この種のフィルターについての説明のリンクを教えてください。そうすれば、はっきりと答えられるはずです。ざっと読んだだけでは記事に記載がありませんでした。
有限インパルス応答FIRまたはFIRを持つフィルタのクラスを英語で作成します。そして、どのようなタイプやパラメータになるかは、係数のみで決定され、アルゴリズムはすべて同じです。
楕円形フィルタの係数は、最も短いので、遅延が少なくなると考えています。
哲学と妥当性について - 電気信号、相場、その他のデータ、何をフィルターにかけるかに違いはない。フィルタの仕事は、不要な周波数を取り除くことです。例えば、LPFは高域を潰してしまいますが、時間領域では高域のノイズを殺してしまうので、見積もりは滑らかになります。それがよくわかるチャートを掲載しました。同じSimple MA mouvingは一般的なFIRフィルタですが、あまり効果がありません。記事で詳しく見てみました。
この種のフィルターについての説明のリンクを教えてください。そうすれば、はっきりと答えられるはずです。ざっと読んだだけでは、記事に記述が見当たりませんでした。
有限インパルス応答FIRまたはFIRを持つフィルタのクラスを英語で作成します。そして、どのようなタイプやパラメータを持つかは、係数のみで決定され、アルゴリズムはすべて同じである。
楕円形フィルタの係数は、最も短いので、遅延が少なくなると考えています。
哲学と妥当性について - 電気信号、相場、その他のデータ、何をフィルターにかけるかに違いはない。フィルタの仕事は、不要な周波数を取り除くことです。例えば、LPFは高域を潰してしまいますが、時間領域では高域のノイズを殺してしまうので、見積もりはスムーズになります。それがよくわかるチャートを掲載しました。同じSimple MA mouvingは一般的なFIRフィルタですが、あまり効果がありません。記事で詳しく取り上げています。
しかし、そこには記事へのリンクが勝手に挿入されており、まさにこの問題を扱っているのです。
https://www.mql5.com/ru/articles/32
信号処理については、Sophocles J. Orfanidis, Optimum Signal Processing(and Introductionto Signal Processing) という本があります。
すべてポインターを使った例ですが、多くの例があるのが興味深いです。アラビア語
ここまでやったのは、クラスなしの例からです。m_Coeff[] には、係数をロードする必要があります。
そしてそこには、記事へのリンクが勝手に挿入されていた。まさにこの点についてである。
そういうことなんです。私自身が使っているFIRフィルタの計算式は以下の通りです。しかし、すでに書いたように、すべては係数次第なのです。そうなんです。でも、説明文がないので判断できません。しかし、会社の広告がある))。
この記事のこの部分を参照しています
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例えば、フィンウェア社のFATLのようなデジタル フィルターのコードをMQL5で作ってみるとか。
一般論として、デジタルフィルタの計算式は次のようになる。
FILTER = SUM (K(i) * CLOSE(i), FilterPeriod)である。
のところです。
SUM - 合計。
K(i) - 重み付け係数。
CLOSE (i) - 現在のバーの終値。
FilterPeriod - 平均化するバーの数。
こういうことだったんですね。私自身が使っているFIRフィルタの計算式は以下の通りです。しかし、すでに書いたように、すべては係数に依存しているのです。そうですね、与えられてはいるのですが、説明がないので、すぐには判断できませんね。しかし、会社の広告がある))。
この記事のこの部分を参照しています
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例えば、フィンウェア社のFATLのようなデジタル フィルターのコードをMQL5で作ってみるとか。
一般論として、デジタルフィルタの計算式は次のようになる。
FILTER = SUM (K(i) * CLOSE(i), FilterPeriod)である。
のところです。
SUM - 合計。
K(i) - 重み付け係数。
CLOSE (i) - 現在のバーの終値。
FilterPeriod - 平均化するバーの数。
なるほど、同じ話題でも解釈が違うんですね。
なるほど、同じテーマを別の解釈で表現しているわけですね。
まあ、他に思いつかないんだろうけど))FIRフィルタは、入力バッファからの引用が係数の配列で順次乗算され、それがすべて加算され、出力ティックが得られるという、とてつもなくシンプルなものだ。ティックを扱う場合は、出力のティックを取得することになります。クローズと組めばバーも。
だから、ある会社が相場分析用の画期的なフィルターを開発したなどというのは、とんでもない話なのだ)。革命は他の分野でも昔からあった。
まあ、ここで考えても仕方ないのですが))FIRフィルタは非常にシンプルで、入力バッファからの引用符に係数の配列が掛けられ、それがすべて加算されて出力の刻みが得られます。ティックを扱う場合は、出力のティックを取得することになります。クローズと組めばバーも。
だから、ある会社が相場分析用の画期的なフィルターを開発したなどというのは、とんでもない話なのだ)。革命は他の分野でも昔からあった。
そう、数年前、このテーマは、超天才科学者の新しい革命的発見としてトレーダーに宣伝されたのである(笑)。
そう、数年前、この話題は超天才科学者の新革命的発見としてトレーダーに宣伝されていたっけ(笑)。
以前は研修のために人を募集していた。まあ、誰でも稼げるだけ稼いではいるんですけどね...。