パラメータ期間 (P)。Exponential Moving Average の計算で使用される期間。線形回帰期間(L)。線形回帰のラインを構成するのに使用される期間です。偏差(N)。使用する偏差の数。つまり、標準誤差の値に係数をかけてバンドを広げることができる。Kirshenbaum氏は、1.75の値を推奨している。
パラメータ期間 (P)。Exponential Moving Average の計算で使用される期間。線形回帰期間(L)。線形回帰のラインを構成するのに使用される期間です。偏差(N):使用する偏差の数。つまり、標準誤差の値に係数をかけてバンドを広げることができる。Kirshenbaum氏は、1.75の値を推奨している。
あ～、Doodyさんごめんなさい今、あなたのインジケータ（trendisgnal）を見つけました。
まず、ex4のアップロードに感謝します。
しかし、それは次のようになります（背景色と異なるテンプレートを試してみてください - それでも消える）。
[ trend.ex4をインストールする前に、まずそれをPUTしなければならない他のインジケータはありませんよね？］-- グループ内で動作するプリレックスティックなインジケータです。
EX4を削除し、MQ4をそのフォルダに入れ、MT4を再度開くと、新しいtrend.ex4ができるはずですが、チャート上で動作する場合は、もう一度アップロードしてください。
ちなみにMQ4は以前の返信にありました。
しかし、これはリペイントのインジケーターで、REGRETインジケーターのカテゴリーに属します -- その新しい方向に従ってエントリーすると、90分以内に後悔することになります。
-- でも、さっきの写真を見ると、2色のインジケーターにしか見えないので、リペイントはそんなにひどいものなのでしょうか？
Lsma Trend - channeled.mq4 (4.6 KB, 321 views) that good?です。
私の通常のLSMAは非常に多くのリペイントとそれはちょうど何が起こるか（全く予測能力なし）をプロファイルするだけです。
と私は30M（良い？）、あなたの例では、M1（私にとってあまりにも危険）上でそれを使用する予定です。
===========
私はクロスカレンシーのペ アで重要な価格水準を決定するのはかなり得意です。
trend.ex4はSEFCのようなもので、ヒストリカルデータでは（つまり、最近の半日ではない）、十分に良いように見えます。
しかし、それを使ってエントリーしようとすると、RiskyでUncertainな感じになってしまう。
実際、今エントリーするには危険なインジケータのコンボを見つけるべきでしょう。
---- 私は30Mチャートが好きなのですが、AUDCHFについて1つ気づいたことがあります。
特別に長いキャンドルバーでは、1本のキャンドルバー、すなわちMT4で2つの長方形を使用してL字型を描くことができます。
その後、我々はピークが勢いが消滅したときに決定することができます（逆符号である可能性があります）。
同じ逆パターンが続くかどうかを確認するために、他のペアを調べて、ピークがどこにある可能性があります！！。
AUD-chfは亀のようにあまり動かないので、これはゴミのような発見かもしれない。
あ～、Doodyさん、ごめんなさい。今、あなたのインジケータ（trendisgnal）を見つけたところです。
その大丈夫なゴレンジャー...
以前、他の人からリペイントされると聞いていたので、少し疑問に思っていたのですが、長い間チェックして みたところ、リペイントされるとは思いませんでした...。
もし時間があれば、チェックしてみてください。
乾杯
ドゥディ
おっしゃるとおりです。投稿されたインジケータは再描画しません。
同じものですが、書き方が違います（よりシンプルなコード、バーの制限なし（今はチャート全体で動作します））。
追記：ロジックはすべてオリジナルと同じにしました。
よろしくお願いします。
ムラデン
大丈夫、ゴレンジャー
以前、他の人から「リペイントする」と聞いていたので、ちょっと疑問に思っていました。
もし時間があれば、チェックしてみてください。
乾杯キルシュエンバウムバンド
皆さん、こんにちは。
ネットでインジケーターを探したのですが、何も見つかりませんでした。どなたかインジケーターを作っていただけませんか？
説明
キルシェンバウムバンドは、指数移動平均（指数移動平均を参照）の周りに引かれたチャネルラインです。チャネル幅は、過去N日間の線形回帰からの「標準誤差」の倍数です（線形回帰を参照、EMAは同じN日間を使用して平滑化されています。
キルシェンバウムバンドはボリンジャーバンドに似ていますが（ボリンジャーバンド参照）、標準偏差（stddev、標準偏差参照）の代わりに線形回帰の標準誤差（stderr）を使用します。その違いは、stddevはトレンドを考慮しないので、トレンドが進行しているときにボリンジャーチャネルが広がることです。しかし、stderrは適合した傾斜線からの偏差に基づいているため、価格が上下に着実に進んでいる場合、チャネル幅は小さいままです。
標準誤差の値（つまりチャネル幅）は、「線形回帰Stderr」として、指標としても直接見ることができます（線形回帰を参照）。
または:
KBA-C キルセンバウムバンド NYUで経済学の博士号を取得したマネーマネージャーで数学者のPaul Kirshenbaumが提出した、"脱トレンド "のかなりユニークなトレーディングバンドです。キルシェンバウムバンドは、市場のボラティリティを測定するという点で、ボリンジャーバンド（BOL-C参照）に類似している。しかし、バンド幅に移動平均の標準偏差を使用するのではなく、終値の線形回帰線の標準誤差を使用します。これは、トレンドの変化に対するボラティリティを測定するのではなく、現在のトレンド周辺のボラティリティを測定する効果がある。構築。キルシェンバウムバンドは次のように構築されます。
終値に基づき、データのP期間指数移動平均を計算します。
次に、各バーについて、今日の終値を終点とするL期間の直線回帰線を計算します。(注: 「線形回帰」という用語は、一部の教科書では「最小二乗」または「ベストフィット」ラインと同じ意味です)。
線から、線を引くのに使った各バーの終値までの距離として、d1、d2、d3、・・・dLを計算する。つまり、di = 回帰線から各バーの終値までの距離。
2乗誤差の平均を計算する。
AE = (d12 + d22 + d32 + ... + dN2) / L
標準誤差(Se)は、この値の平方根である。
Se = AEの平方根
そして、N＝標準誤差の数とすると、バンド幅は
BW = N * SE
バンド幅を指数移動平均に加算・減算し、上下のバンドの今日の値を算出します。
パラメータ期間 (P)。Exponential Moving Average の計算で使用される期間。線形回帰期間(L)。線形回帰のラインを構成するのに使用される期間です。偏差(N)。使用する偏差の数。つまり、標準誤差の値に係数をかけてバンドを広げることができる。Kirshenbaum氏は、1.75の値を推奨している。
Kirshenbaum Bandsは、優れたボラティリティバンドを生み出します。このシステムをボリンジャーバンドと比較してみてください。トレンド周辺のボラティリティを測定するにはキルシェンバウムバンドを使用し、トレンドの変化を測定するにはボリンジャーバンドを使用します。
私は以下のコードを発見しました。キルシェンバウムバンド下部 (KBL)
' バーインデックスでインデックスされた基礎となるインジケータ値に使用します。
定義 values() As Number = IndicatorValues(_indicatorKey, barIndex, length + 2 * MathMax(_periods1, _periods2))
' XとYの和、Xの和、Yの和、X^2の和に使用します。
定義 sumXY,sumX,sumY,sumXPower As Number
' EMAの平滑化係数に使用します。
定義 smoothFactor As Number = 2 / (_periods1 + 1)
' EMAの計算に使用します。
定義 EMA As Number
' 線形回帰の計算に使用します。
定義 LR As Number
' 二乗誤差の平均に使用します。
Define averageError As Number（平均誤差を数値で定義する
' バーインデックスでインデックスされた、計算されたインジケータスクリプトの値に使用する。
定義 results(length - 1) As Number
' 指定されたバー範囲のインジケータスクリプト値を計算します。
For i As Integer = length - 1 To 0 Step -1
EMA = 0
' 現在のバーに対するインジケータスクリプト値を計算します。
For j As Integer = i + _periods1 - 1 To i Step -1
If (EMA 0) Then
EMA = (1 - smoothFactor) * EMA + smoothFactor * values(j)
もし
EMA = 値(j)
End If
次に
平均誤差 = 0
' 線形回帰と二乗誤差の平均を計算する。
For j As Integer = i + _periods2 - 1 To i Step -1
LR = sumXY = sumX = sumY = sumXPower = 0
For k As Integer = j + _periods2 - 1 To j Step -1
sumXY += k * values(k)
sumX += k
sumY += 値(k)
sumXPower += k * k
次に
LR = (sumY - (1 * ((_periods2 * sumXY) - (sumX*sumY)))/ (_periods2 * sumXPower - (sumX * sumX)))* sumX) / _periods2
平均誤差 += MathPow(値(j) - LR, 2)
次に
平均エラー = MathSqrt(averageError / _periods2)
結果(i) = EMA - averageError
次に
結果を返す
ありがとうございました。
兒玉
Kirshenbaum bands ...
これは、1つのはずです追記：ボリンジャーバンドと 比較したい場合は、「Mode」パラメータを0（単純移動平均）に設定してください。ボリンジャーバンドは中間線に単純移動平均を使用します（Kirshenbaum bandsのようにEMAではありません）。
よろしくお願いします。
皆さん、こんにちは。
ネットでインジケーターを探したのですが、何も見つかりませんでした。どなたかインジケーターを作っていただけませんか？
説明
キルシェンバウムバンドは指数移動平均（Exponential Moving Averageを参照）の周りに引かれたチャネルラインです。チャネル幅は、過去N日間の線形回帰からの「標準誤差」の倍数です（線形回帰を参照、EMAは同じN日間を使用して平滑化されています。
キルシェンバウムバンドはボリンジャーバンドに似ていますが（ボリンジャーバンド参照）、標準偏差（stddev、標準偏差参照）の代わりに線形回帰の標準誤差（stderr）を使用します。その違いは、stddevはトレンドを考慮しないので、トレンドが進行しているときにボリンジャーチャネルが広がることです。しかし、stderrは適合した傾斜線からの偏差に基づいているため、価格が上下に着実に進んでいる場合、チャネル幅は小さいままです。
標準誤差の値（つまりチャネル幅）は、「線形回帰Stderr」として、指標としても直接見ることができます（線形回帰を参照）。
または:
KBA-C キルセンバウムバンド NYUで経済学の博士号を取得したマネーマネージャーで数学者のPaul Kirshenbaumが提出した、"脱トレンド "のかなりユニークなトレーディングバンドです。キルシェンバウムバンドは、市場のボラティリティを測定するという点で、ボリンジャーバンド（BOL-C参照）に類似している。しかし、バンド幅に移動平均の標準偏差を使用するのではなく、終値の線形回帰線の標準誤差を使用します。これは、トレンドの変化に対するボラティリティを測定するのではなく、現在のトレンド周辺のボラティリティを測定する効果がある。構築。キルシェンバウムバンドは次のように構築されます。
終値に基づき、データのP期間指数移動平均を計算します。
次に、各バーについて、今日の終値を終点とするL期間の直線回帰線を計算します。(注: 「線形回帰」という用語は、一部の教科書では「最小二乗」または「ベストフィット」ラインと同じ意味です)。
線から、線を引くのに使った各バーの終値までの距離として、d1、d2、d3、・・・dLを計算する。つまり、di = 回帰線から各バーの終値までの距離。
2乗誤差の平均を計算する。
AE = (d12 + d22 + d32 + ... + dN2) / L
標準誤差(Se)は、この値の平方根である。
Se = AEの平方根
そして、N＝標準誤差の数とすると、バンド幅は
BW = N * SE
バンド幅を指数移動平均に加算・減算し、上下のバンドの今日の値を算出します。
パラメータ期間 (P)。Exponential Moving Average の計算で使用される期間。線形回帰期間(L)。線形回帰のラインを構成するのに使用される期間です。偏差(N):使用する偏差の数。つまり、標準誤差の値に係数をかけてバンドを広げることができる。Kirshenbaum氏は、1.75の値を推奨している。
Kirshenbaum Bandsは、優れたボラティリティバンドを生み出します。このシステムをボリンジャーバンドと比較してみてください。トレンド周辺のボラティリティを測定するにはキルシェンバウムバンドを使用し、トレンドの変化を測定するにはボリンジャーバンドを使用します。
私は以下のコードを発見しました。キルシェンバウムバンド下部 (KBL)
Define values() As Number = IndicatorValues(_indicatorKey, barIndex, length + 2 * MathMax(_periods1, _periods2))
' Use for the sum of X times Y, the sum of X, the sum of Y, the sum of X^2
Define sumXY,sumX,sumY,sumXPower As Number
' Use for the EMA smoothing factor.
Define smoothFactor As Number = 2 / (_periods1 + 1)
' Use for the EMA calculation.
Define EMA As Number
' Use for the linear regression calculation.
Define LR As Number
' Use for the average of the squared errors.
Define averageError As Number
' Use for the calculated indicator script values, indexed by bar index.
Define results(length - 1) As Number
' Calculate the indicator script values for the specified bar range.
For i As Integer = length - 1 To 0 Step -1
EMA = 0
' Calculate the indicator script value for the current bar.
For j As Integer = i + _periods1 - 1 To i Step -1
If (EMA 0) Then
EMA = (1 - smoothFactor) * EMA + smoothFactor * values(j)
Else
EMA = values(j)
End If
Next
averageError = 0
' Calculate the linear regression and the average of the squared errors.
For j As Integer = i + _periods2 - 1 To i Step -1
LR = sumXY = sumX = sumY = sumXPower = 0
For k As Integer = j + _periods2 - 1 To j Step -1
sumXY += k * values(k)
sumX += k
sumY += values(k)
sumXPower += k * k
Next
LR = (sumY - (1 * ((_periods2 * sumXY) - (sumX*sumY)) / (_periods2 * sumXPower - (sumX * sumX))) * sumX) / _periods2
averageError += MathPow(values(j) - LR, 2)
Next
averageError = MathSqrt(averageError / _periods2)
results(i) = EMA - averageError
Next
Return results
ありがとうございます。
デルムーロキルシュエンバウムバンド
Mladenさん、こんにちは。
インジケータをありがとうございます。あなたは良い仕事をし、非常に高速です。
ありがとうございます。
でるむろ
RSI_トリプルハルインデッド
RSI_TripleHull Indはすでにここに掲載されていますが、探すのを省くためにもう一度掲載します。
このインジケータのアラートがあるかどうかご存知ですか？
ありがとうございます。
TEAMTRADER
ソースコードはこちらです。
https://www.mql5.com/en/forum/172972/page2
[langtitle=fr]こんにちは[/langtitle]です。
[lang=fr]みなさん、こんにちは。
mladenさんが使っているインジケーターをお聞きしたいのですが、背景に四角を描くやつ、どれだかわかりますか？
また、右上の高値・安値からのpipsを表示するものなども教えてください。