移動平均 - ページ 125 1...118119120121122123124125126127128129130131132...155 新しいコメント Mladen Rakic 2015.05.23 12:24 #1241 Tsar: mladenさんへ。このインジケーターに興味がある。 LSMAのバージョンを作ることは可能ですか？ ツァー Emaにはあまり知られていないことがある。それは、その周期が小数であることだ（たとえば、period 14.5はemaにとって完全に正常である）。しかし、lsmaはそうではない。lsmaの場合は整数でなければならない。そのため、適応に適していません（値が滑らかでなくなる）。 syasya 2015.05.23 12:59 #1242 すみません、整数とは何でしょうか？私はFXについてもっと学ぶ必要があります。 Mladen Rakic 2015.05.23 14:21 #1243 prince_syasya: 申し訳ありません、このコンテンツはただ今 English のみです。 整数とは、この:整数 - Wikipedia, the free encyclopedia Tsar 2015.05.24 07:29 #1244 mladen: ツァー・エマには、あまり知られていないことがある：それは、その周期が分数であることだ（たとえば、周期14.5はエマとしては完全に正常だ）。しかし、LSMAではそうではありません。lsmaの場合は整数でなければならない。そのため、適応には適さない(値が滑らかでなくなる)。 わかりました。ご説明ありがとうございました。 tampa 2015.05.25 07:56 #1245 MAロック malock.mq4 ファイル: malock.mq4 4 kb tampa 2015.05.28 14:32 #1246 価格絵馬 価格_-絵馬.mq4 ファイル: price_-_emas.png 7 kb price_-_emas.mq4 4 kb majfa 2015.05.30 17:35 #1247 mladenです。 MA の予測はどうでしょうか？ すなわち、MAの予測値は、MAの前の値+価格の最後の値に基づいて行われるのですか？ Mladen Rakic 2015.05.30 17:52 #1248 majfa: mladen,MA の予測はどうでしょうか？ つまり、MAの予測値は、MAの前の値＋価格の最後の値に基づいて行われるのですか？ 信頼帯を追加したバージョンもあります(ここに説明があるバージョンです :https://www.mql5.com/en/forum/general) 信頼帯のずれを0にすれば一種の予測になるので(信頼帯の性質について詳しくはこちら:信頼帯と予測帯 - Wikipedia, the free encyclopedia)これは、ある平均値の「予測」と考えられるものでしょう。 ________________ 追記：単一の値ではなく、値の範囲があることに気づかれたかもしれません。将来の値を一意に「予測」する方法はないので、ある程度の確実性を持って将来の値を推定/予測する方法の一つです。これはスキャンではなく、推定のための既知の数学的ルールの中で作業しようとする試みです。 myname 2015.05.31 07:51 #1249 mladen: 信頼帯を追加したバージョンもあります(ここに説明が掲載されているバージョン :https://www.mql5.com/en/forum/general)信頼帯のずれを0にすれば一種の予測と見なすことができるため（信頼帯の性質についてはこちら :信頼帯と予測帯 - Wikipedia, the free encyclopedia)これは、ある平均値の「予測」と考えられるものでしょう ________________ 追記：単一の値ではなく、値の範囲があることに気づかれたかもしれません。将来の値を一意に「予測」する方法はないので、ある程度の確実性を持って将来の値を推定/予測する方法の一つであり、これはスキャンではなく、推定のための既知の数学的ルールの中で働く試みである おすすめの外挿方法は？ Mladen Rakic 2015.05.31 16:38 #1250 nbtrading: どのような外挿法がお勧めですか？ nbtrading 外挿に関しては、まずこの投稿を読んでください :https://www.mql5.com/en/forum/172923/page13Anyway, 一つの良い例がqpwrによって作られました。 以下はその説明です。 説明この指標は、入力変数Methodによって選択可能ないくつかの方法に基づいています。 方法1：フーリエ外挿；周波数はQuinn-Fernandesアルゴリズムを用いて計算されます。 方法2: 自己相関法 方法3: 重み付けバーグ法 方法4：Helme-Nikias重み付け関数を用いたBurg法 方法5：板倉・斉藤（幾何）法 方法6：修正共分散法 方法2～6は、線形予測の方法である。線形予測は、将来の値を過去の値の線形関数として求めるものである。インデックスが高いほど最近の価格に準拠した価格x[0]...x[n-1]がいくつもあるとする。将来の価格x[n]の予測は次のように計算されます。 x[n] = -Sum(a*x[n-i], i=1..p) ここで、aはモデルの係数、pはモデルの次数です。 リストアップされた手法 2-6 は，学習用の最後の n-p 本の棒に対する平均二乗誤差を減少させることにより，係数 a[] を見つけます．もちろん、上記の方程式を Levinson-Durbin 法により n=2*p で直接解けば、予測誤差をゼロにすることができます。このような予測法は Prony 法と呼ばれる。この方法の欠点は、系列の将来値を予測する際に不安定になることです。 そのため、この方法は含まれていない。 その他の入力パラメータは以下の通りです。 LastBar - 過去のデータにおける最後のバーの数です。 PastBars - 将来の値を予測するために使用される過去のバーの数です。 LPOrder - 過去のバーの数からの分数としての線形モデルの順序 (0..1). FutBars - 予測に使われる未来のバーの数です。 HarmNo - Method 1の頻度の最大数 (0はすべての頻度を意味します) FreqTOL - 方法1のフリークエンシー計算の不正確さ (0.001以上の場合、収束できない) BurgWin - 方法2の重み付け関数の数 (0=Rectangular 1=Hamming 2=Parabolic) このインジケータは2本の線を描きます。青い線は学習バー上のモデルの価格を示し、赤い線は予測される将来の価格を示します。 コードはこちら：extrapolator.mq4(追記：コンパイラの警告がいくつか出ていますが、問題ありません) ファイル: extrapolator.mq4 15 kb 1...118119120121122123124125126127128129130131132...155 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
mladenさんへ。
このインジケーターに興味がある。
LSMAのバージョンを作ることは可能ですか？ツァー
Emaにはあまり知られていないことがある。それは、その周期が小数であることだ（たとえば、period 14.5はemaにとって完全に正常である）。しかし、lsmaはそうではない。lsmaの場合は整数でなければならない。そのため、適応に適していません（値が滑らかでなくなる）。
すみません、整数とは何でしょうか？私はFXについてもっと学ぶ必要があります。
申し訳ありません、このコンテンツはただ今 English のみです。
整数とは、この:整数 - Wikipedia, the free encyclopedia
ツァー・エマには、あまり知られていないことがある：それは、その周期が分数であることだ（たとえば、周期14.5はエマとしては完全に正常だ）。しかし、LSMAではそうではありません。lsmaの場合は整数でなければならない。そのため、適応には適さない(値が滑らかでなくなる)。
わかりました。ご説明ありがとうございました。
MAロック
malock.mq4
価格絵馬
価格_-絵馬.mq4
mladenです。
MA の予測はどうでしょうか？
すなわち、MAの予測値は、MAの前の値+価格の最後の値に基づいて行われるのですか？
mladen,
MA の予測はどうでしょうか？
つまり、MAの予測値は、MAの前の値＋価格の最後の値に基づいて行われるのですか？信頼帯を追加したバージョンもあります(ここに説明があるバージョンです :https://www.mql5.com/en/forum/general)
信頼帯のずれを0にすれば一種の予測になるので(信頼帯の性質について詳しくはこちら:信頼帯と予測帯 - Wikipedia, the free encyclopedia)これは、ある平均値の「予測」と考えられるものでしょう。
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追記：単一の値ではなく、値の範囲があることに気づかれたかもしれません。将来の値を一意に「予測」する方法はないので、ある程度の確実性を持って将来の値を推定/予測する方法の一つです。これはスキャンではなく、推定のための既知の数学的ルールの中で作業しようとする試みです。
信頼帯を追加したバージョンもあります(ここに説明が掲載されているバージョン :https://www.mql5.com/en/forum/general)
信頼帯のずれを0にすれば一種の予測と見なすことができるため（信頼帯の性質についてはこちら :信頼帯と予測帯 - Wikipedia, the free encyclopedia)これは、ある平均値の「予測」と考えられるものでしょう
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追記：単一の値ではなく、値の範囲があることに気づかれたかもしれません。将来の値を一意に「予測」する方法はないので、ある程度の確実性を持って将来の値を推定/予測する方法の一つであり、これはスキャンではなく、推定のための既知の数学的ルールの中で働く試みであるおすすめの外挿方法は？
どのような外挿法がお勧めですか？
nbtrading
外挿に関しては、まずこの投稿を読んでください :https://www.mql5.com/en/forum/172923/page13Anyway, 一つの良い例がqpwrによって作られました。
以下はその説明です。
この指標は、入力変数Methodによって選択可能ないくつかの方法に基づいています。
方法1：フーリエ外挿；周波数はQuinn-Fernandesアルゴリズムを用いて計算されます。
方法2: 自己相関法
方法3: 重み付けバーグ法
方法4：Helme-Nikias重み付け関数を用いたBurg法
方法5：板倉・斉藤（幾何）法
方法6：修正共分散法
方法2～6は、線形予測の方法である。線形予測は、将来の値を過去の値の線形関数として求めるものである。インデックスが高いほど最近の価格に準拠した価格x[0]...x[n-1]がいくつもあるとする。将来の価格x[n]の予測は次のように計算されます。
x[n] = -Sum(a*x[n-i], i=1..p)
ここで、aはモデルの係数、pはモデルの次数です。 リストアップされた手法 2-6 は，学習用の最後の n-p 本の棒に対する平均二乗誤差を減少させることにより，係数 a[] を見つけます．もちろん、上記の方程式を Levinson-Durbin 法により n=2*p で直接解けば、予測誤差をゼロにすることができます。このような予測法は Prony 法と呼ばれる。この方法の欠点は、系列の将来値を予測する際に不安定になることです。 そのため、この方法は含まれていない。
その他の入力パラメータは以下の通りです。
LastBar - 過去のデータにおける最後のバーの数です。
PastBars - 将来の値を予測するために使用される過去のバーの数です。
LPOrder - 過去のバーの数からの分数としての線形モデルの順序 (0..1).
FutBars - 予測に使われる未来のバーの数です。
HarmNo - Method 1の頻度の最大数 (0はすべての頻度を意味します)
FreqTOL - 方法1のフリークエンシー計算の不正確さ (0.001以上の場合、収束できない)
BurgWin - 方法2の重み付け関数の数 (0=Rectangular 1=Hamming 2=Parabolic)
このインジケータは2本の線を描きます。青い線は学習バー上のモデルの価格を示し、赤い線は予測される将来の価格を示します。
コードはこちら：extrapolator.mq4(追記：コンパイラの警告がいくつか出ていますが、問題ありません)