フィルター係数の扱いはどうすればよいのでしょうか？ - ページ 6

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Alexey Volchanskiy:

長さ5の単純なMAは、基本的に係数{0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2}を持つFIRフィルタである。
もちろんです。学校ということであれば、区間での平均値の計算方法はすでに知っています。さらに複雑な問題も解けるようになる（笑)。このコースでは、間接的な加重平均が提案され、重みが自分たちで決定される問題が含まれています。
 
Alexey Volchanskiy:

オシレーターはすでにバンドパスまたはアッパーパスフィルターである。ビンゴ！バンドパスフィルターを膝の上で1分で計算して、ボルチャンスキーのメガグラフィック・スーパーオシレーターとしてマーケットに提供しよう))要は、曲線部分をカナリア色に染めればいいのです )))
もうジュリックの時代は終わったと思う。市場にはすでにミラクルな指標があふれている。しかし、買い手は見つかるものです))。
 
Yuriy Asaulenko:
もちろん、そうでしょう。学校ということであれば、学校ではすでに区間での平均の計算の仕方を知っています。

USEがまだ平均に達していないことを祈ります ))
 
Alexey Volchanskiy:

USEがまだ平均に達していないことを祈ります ))

昔のジョークを思い出しますね。

ソビエト連邦共産党の歴史に関する試験。学生は一問も答えられない。

先生はカール・マルクスの肖像画を取り出し、生徒に見せる。

- それは、カール・マルクスではないでしょうか。

 
Maxim Dmitrievsky:

なるほど、同じテーマを別の解釈で表現しているのですね。
アレクセイ・ヴォルチャンスキー


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。でも、会社の広告があるんですよ（笑）。

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。

私はフィルターについてあまり詳しくないのですが、もしかしたらアドバイスをいただけるかもしれません。RSIは、「ある一定期間の通貨ペアの 価格の伸びの絶対値と、同じ期間の価格の下落を比較する」指標です。その計算式はまだ見つかっていません。しかし、重みが隣り合うCLOSE（i）の差の符号に依存するため、SUM（K（i）＊CLOSE（i））という形では提示できないようだ。正しく理解できていますか？
Валютные пары рынка Форекс и их особенности
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Vladimir:
フィルターに詳しくないので、もしかしたらヒントをもらえるかも？RSIは、「ある一定期間の通貨ペアの 価格の上昇と、同じ期間の価格の下落の絶対値を比較する」指標です。その計算式はまだ見つかっていません。しかし、重みが隣り合うCLOSE（i）の差の符号に依存するため、SUM（K（i）＊CLOSE（i））という形では提示できないようだ。正しく理解できていますか？


RSIは、純粋な形のデジタルフィルターとは関係ない。おっしゃるとおり、強調した表現にはなりません。また、少なくとも2つのステップがあるため、計算式を導き出すのは困難です。コード内のコメントをご覧ください。

1.RSI期間中のSumP増加分とSumN減少分の合計を取得する。

      double diff;
//.......
      double SumP=0.0;
      double SumN=0.0;
      for(i=1;i<=ExtPeriodRSI;i++)
        {
         ExtRSIBuffer[i]=0.0;
         ExtPosBuffer[i]=0.0;
         ExtNegBuffer[i]=0.0;
         diff=price[i]-price[i-1];
         SumP+=(diff>0?diff:0);    // накапливаются приращения цены в соседних барах
         SumN+=(diff<0?-diff:0);   // накапливаются убывания цены
        }

その後、さらに耐え難いほどの加工が施されますが、この段階がメインとなります。

 
ありがとうございました。
 

出版される前に素材が議論されるのは面白いですね :-)

アレクセイ、興味深いテーマですね！記事の早期完成を祈っています。

 
Dennis Kirichenko:

出版される前に素材が議論されるのはおかしいです :-)

アレクセイ、面白いテーマですね！早く記事が完成することを祈っています。


デニス この係数をどうするかは、かなり不明確でしたね。今、私は明確になった-彼らは準備ができている。最もシンプルな解決策がベストです。

3月中に必ず完成させます、もう遅いけど )

 
Alexey Volchanskiy:


MACDはなぜバンドパスなのか？2つの指数MAの差をとり、ヒストグラム（縦棒）で表示し、その差から少し修正した単純MAをとり、破線で表示する。

ウェーブレットの間違いだろ、俺はやってるよ。デジタルフィルターでウェーブレットをシミュレートすることはできません。バンドパスフィルタリングでフーリエ変換を非常に大雑把に模倣することができます。しかし、FFTの方が優れていて高速です。

次回は、DFとは比較にならないほどレイテンシーが小さいウェーブレットフィルタリングについて書くかもしれません。

というより、用語（哲学）の問題ですね。

MacdはLPFの差分と考えられますが、出力にはバンドパスフィルターではなく、フィルターされたトレンドとHF成分が存在します。

ここでも、ウェーブレットはフィルタの特殊なケースと考えることができるだろうか。元の信号のスペクトルは変化するのか？フィルターのように変化するのです。

読んでみると面白いですよ、しばらくこの話題はなかったですから。

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