이 문서에서는 MQL5으로 적응형 Cyber Cycle, 적응형 Center of Gravity 및 적응형 RVI를 비롯한 진보된 적응형 인디케이터와 구현법에 대해 다루어볼 것입니다. 이들 인디케이터는 원래 John F. Ehlers의 "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures"에서 제시되었습니다.
복소수 이론에 대한 발상은 공학적 배경이 없으신 독자분들께는 상당히 복잡할 지도 모르겠습니다. 따라서 본 문서를 읽으시기 전에 사전에 위키에서 이론에 대해 알아보시거나 혹은 튜토리얼을 보는 것을 추천드립니다.
페이저
페이저나 페이즈 벡터는 사이클의 페이즈와 폭을 보여주는 벡터입니다. 오일러의 공식에 따르면 사인파는 두 복소수로 나타내어질 수 있습니다. 아래에 나타난 사인파를 나타내는 회전 페이저를 확인해주시가 바랍니다.
새로운 기고글 MQL5에서의 진보된 적응형 인디케이터 이론 및 구현 가 게재되었습니다:
이 문서에서는 MQL5으로 적응형 Cyber Cycle, 적응형 Center of Gravity 및 적응형 RVI를 비롯한 진보된 적응형 인디케이터와 구현법에 대해 다루어볼 것입니다. 이들 인디케이터는 원래 John F. Ehlers의 "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures"에서 제시되었습니다.
복소수 이론에 대한 발상은 공학적 배경이 없으신 독자분들께는 상당히 복잡할 지도 모르겠습니다. 따라서 본 문서를 읽으시기 전에 사전에 위키에서 이론에 대해 알아보시거나 혹은 튜토리얼을 보는 것을 추천드립니다.
페이저
페이저나 페이즈 벡터는 사이클의 페이즈와 폭을 보여주는 벡터입니다. 오일러의 공식에 따르면 사인파는 두 복소수로 나타내어질 수 있습니다. 아래에 나타난 사인파를 나타내는 회전 페이저를 확인해주시가 바랍니다.
작성자: investeo