예, Korey , 알겠습니다. 감사합니다. 나는 EMA(2)가 이 독창적인 Smirnoff 의 유도자를 약간 더 잘 근사해야 한다는 전제에서 막 시작하고 있었습니다. 결국 그는 시간을 후회하지 않았고 기사에 제공된 계획의 8단계를 모두 거쳤고 예, 계수의 합이 실제로 1인지 확인했습니다. 나중에서야 모든 것이 선형이었고 "도대체 무엇입니까?"라고 깨달았습니다. 이 사소한 선형 문제를 해결한 이유는 무엇입니까?
Ehh, Mr. Smirnoff , 당신이 서부에 출판하는 것이 더 나을 것입니다. 거기에서 그들은 적절한 포장지에서 모든 g ...를 받아들일 것입니다. 전리품이 가져 오기 만하면 ... 여기 사람들을 속이는 것이 부끄러운 일이 아닙니까? ? 부끄럽다면 - 실제 알고리즘을 보여주세요. Dzhurikovsky보다 부드럽고 지연이없고 언더 및 겹침이 좋습니다. 결국 Jurik이 훨씬 낫습니다. 우리가 게시한 것, 즉 JMA도 마찬가지입니다.
PS Korey 는 원칙적으로 큰 차이가 없습니다. 감쇠가 강한 EMA(2)가 무엇인지, Weighted Close가 무엇인지입니다. 사실 같은 종가입니다. Korey , "당신"이 마음에 드십니까? 반대하면 수락하겠습니다.
나는 자료를 살펴 보았고 이것이 무엇을위한 것인지에 대한 아이디어를 이해하지 못합니다. 제 생각에 오토마타에서 가장 중요한 것은 평균 곡선의 변화의 부드러움과 현실감입니다. 모든 급증을 쫓는 것은 완전히 수익성이 없습니다. MA는 1/4 기간 뒤쳐져 있는 것이 정상이며 EMA는 1/3 기간 뒤쳐져 있고 LWMA는 1/4 기간 뒤쳐져 있으며 꽤 잘하고 있습니다. T3는 일반적으로 훌륭한 지표입니다. Jurik은 확장기로 아름다운 반올림을 만들었지만 전문가의 경우 T3가 훨씬 더 적절하고 안정적으로 작동합니다. 곡선이 신호 변동 패턴에 더 잘 맞도록 하려면 적응형으로 만들 수 있으며 기간 및 지연에 문제가 없습니다. 다음은 AMA와 같은 Std에 대한 EMA 적응이 있는 그림입니다. 하지만 이 모든 것의 요점은 무엇입니까? 거래에서 최적의 진입 및 퇴장 시간은 이러한 모든 다림질 및 따라잡기와 관련이 없습니다. 교수님께 조금 죄송합니다. 접근 방식의 초기 오류는 누적되어 증가하는 속성이 있습니다. 많은 지식과 약간의 연습, 이것에만 도움이됩니다 ..
예, 그는 그곳의 실무자입니다. 그는 아마 이틀, 글쎄, 한 달을 힘겹게 앉아 있었고 스스로를 수행자로 여겼을 것입니다. 그의 접근 방식과 그가 주의를 기울이는 점을 보면 거래 분야에서 아주 젊은 사람이 완전히 경험이 없다는 것이 분명합니다. 그리고 이동 평균 의 지연과 다림질은 일반적으로 초보자에게 관심이 있습니다 ... 그러나 다시 한 번 반복합니다. 이것이 요점이 무엇입니까?
나는 또한 뭔가에 대해 똑똑하고 싶었습니다 ... 이러한 상수 기간과 수학, 심지어 가장 높은 것에도 야생 문신이 있습니다. 시장의 실시간은 비선형이고 시공간은 항상 곡선입니다. 빠른 진동이 있고 느린 진동이 있습니다. 일반적으로 작은 것에서 큰 것까지 많은 고조파가 있습니다. 그러나 선형 시간으로 분석하거나 계산하는 것은 터무니없는 일입니다. 여기서는 그림에 표시된 영역을 사용합니다. 그러나 시공간은 축소되었다가 확장됩니다. 그리고 실시간은 이동한 거리, 즉 첫 번째 근사값에서 Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]) 증분의 합을 평균 특정 길이로 나눈 값이 됩니다. 여기에서도 다소 일정합니다. 밤에는 낮보다 시간이 2배 길고, 변동폭은 낮보다 2배 이상 적습니다. 그리고 오후에는 반대로 시간이 짧아지고 진폭이 커집니다. 공간과 시간은 상호 의존적입니다. 그리고 선형 시간 그림과 함께 마침표나 막대를 사용하거나 푸리에 변환을 기반으로 유형 고조파를 계산하면 올바른 그림을 얻을 수 없습니다. 그리고 이 접근 방식을 사용하면 일반적으로 예측을 잊어버릴 수 있습니다.
현재 유럽 통화 에서와 같이 통화 포화 상태에서는 추세 상태보다 가격이 상승하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 같은 금액의 비용이 들더라도 말이다. 시장의 균형을 맞추는 방향으로 작은 붕괴와 함께 덤불 주위에 소시지.
나는 또한 뭔가에 대해 똑똑하고 싶었습니다 ... 이러한 상수 기간과 수학, 심지어 가장 높은 것에도 야생 문신이 있습니다. 시장의 실시간은 비선형적이며 시공간은 항상 곡선입니다. 빠른 진동이 있고 느린 진동이 있습니다. 일반적으로 작은 것에서 큰 것까지 많은 고조파가 있습니다. 그러나 선형 시간으로 분석하거나 계산하는 것은 터무니없는 일입니다. 여기서는 그림에 표시된 영역을 사용합니다. 그러나 시공간은 축소되었다가 확장됩니다. 그리고 실시간은 이동한 거리, 즉 첫 번째 근사값에서 Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]) 증분의 합을 평균 특정 길이로 나눈 값이 됩니다. 여기에서도 다소 일정합니다. 밤에는 낮보다 시간이 2배 길고, 변동폭은 낮보다 2배 이상 적습니다. 그리고 오후에는 반대로 시간이 짧아지고 진폭이 커집니다. 공간과 시간은 상호의존적이다. 그리고 선형 시간 그림과 함께 마침표나 막대를 사용하거나 푸리에 변환을 기반으로 유형 고조파를 계산하면 올바른 그림을 얻을 수 없습니다. 그리고 이 접근 방식을 사용하면 일반적으로 예측을 잊어버릴 수 있습니다.
현재 유럽 통화에서와 같이 통화 포화 상태에서는 추세 상태보다 가격이 상승하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 같은 금액의 비용이 들더라도 말이다. 시장의 균형을 맞추는 방향으로 작은 붕괴와 함께 덤불 주위에 소시지.
좋아, 우리의 훌륭한 분석가 연대가 도착해서 기쁩니다. 괜찮으시다면 Alexander는 여기에 이러한 생각에 대해 좀 더 자세히 설명합니다.
무리의 의견을 아는 것은 매우 흥미 롭습니다. 14페이지에서 John Ehlers의 Optimal Tracking Filters에 대한 기사 https://forum.mql4.com/ru/10446/page14를 게시했습니다. 나는 인상 아래 칠면조를 뿌렸습니다. 비슷한 것 같습니다 (엄격히 판단하지 마십시오).
이 자료는 세계적으로 오래되었지만 IMHO의 관련성을 잃지 않았습니다. 기사의 저자는 다음과 같이 말합니다.
계산에서 OTF 는 종가 외에 막대의 고가와 저가를 사용합니다. 적응을 담당하는 표시기 공식의 일부는 계산에서 막대의 높낮이를 사용하므로 AMA Kaufman이나 VIDYA가 계산에 사용하지 않는 추가 노이즈 계수를 계산할 수 있습니다.
이것은 단일 평활 매개변수를 사용하는 이점이 있습니다. Kaufman의 AMA는 거래자가 세 가지 다른 매개변수에 대한 값 선택에 관한 결정을 내릴 것을 요구합니다. VIDYA는 거래자가 두 가지 다른 매개변수에 대한 값 선택과 관련하여 결정을 내릴 것을 요구합니다. OTF는 사용자가 평균화 기간(또는 평활화 계수)이라는 단일 매개변수만 선택하도록 요구합니다. 이렇게 하면 사용이 더 쉬워질 뿐만 아니라 그 본질을 빠르게 이해하고 이해할 수 있습니다.
ANG3110 T3를 언급하셨습니다. 장점(캐치가 무엇인지)과 나머지 부분과 비교하여 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 고맙습니다.
ANG3110 T3를 언급하셨습니다. 장점(캐치가 무엇인지)과 나머지 부분과 비교하여 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 고맙습니다.
아주 간단합니다. 이동 방향이 반대 방향으로 바뀔 때 완전히 매수하고 매도하는 Expert Advisor를 예로 들어보자. 움직임에 작은 임계값(1-3점)을 추가하여 움직임이 움직이지 않도록 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 많은 오탐지가 발생합니다. 그리고 모든 종류의 지표(MA, EMA, LWMA, JMA, 선형 회귀 -LR, 가중 회귀, 포물선 회귀, DCT, 회귀 사인, 코사인, 로그, 적응 패밀리, VIDYA, AMA, 기준 기준, 순간 기준)를 대체합니다. or angle LR , Highest-Lowest, Parabolic, Lag Indicators, Step Indicators, Cluster Neural 등, 그리고 T3 그리고 우리는 옵티마이저를 통해 실행합니다.이러한 실험으로 T3가 최상의 결과를 제공합니다.그런 다음 LWMA가 나옵니다. 그리고 EMA 나머지는 눈에 띄게 더 나쁩니다. 이 실험은 피팅과 같이 매우 정확하지 않지만 예를 들어 Jurik이 트릭이고 이국적이라는 것을 즉시 보여줄 것입니다. 그리고 그것은 주어진 상황에서 시장의 상태를 결정한다는 것을 보여줄 것입니다 시간은 이러한 모든 필터링 및 다림질보다 훨씬 더 가치가 있습니다.
T3는 본질적으로 6회 연속으로 자체에서 취한 EMA이며 균형 지연 계수를 사용하여 특정 법칙에 따라 합산됩니다. 그렇기 때문에 유동성이 높습니다.
예, Korey , 알겠습니다. 감사합니다. 나는 EMA(2)가 이 독창적인 Smirnoff 의 유도자를 약간 더 잘 근사해야 한다는 전제에서 막 시작하고 있었습니다. 결국 그는 시간을 후회하지 않았고 기사에 제공된 계획의 8단계를 모두 거쳤고 예, 계수의 합이 실제로 1인지 확인했습니다. 나중에서야 모든 것이 선형이었고 "도대체 무엇입니까?"라고 깨달았습니다. 이 사소한 선형 문제를 해결한 이유는 무엇입니까?
Ehh, Mr. Smirnoff , 당신이 서부에 출판하는 것이 더 나을 것입니다. 거기에서 그들은 적절한 포장지에서 모든 g ...를 받아들일 것입니다. 전리품이 가져 오기 만하면 ... 여기 사람들을 속이는 것이 부끄러운 일이 아닙니까? ? 부끄럽다면 - 실제 알고리즘을 보여주세요. Dzhurikovsky보다 부드럽고 지연이없고 언더 및 겹침이 좋습니다. 결국 Jurik이 훨씬 낫습니다. 우리가 게시한 것, 즉 JMA도 마찬가지입니다.
PS Korey 는 원칙적으로 큰 차이가 없습니다. 감쇠가 강한 EMA(2)가 무엇인지, Weighted Close가 무엇인지입니다. 사실 같은 종가입니다. Korey , "당신"이 마음에 드십니까? 반대하면 수락하겠습니다.
그 화면 페이지 9에서. 나는 두 번째 Smirnov 칠면조를 의미했습니다. 긴 칠면조는 1 : 1 적분 미분 MA를 선택했습니다.
또는 긴 Smirnov는 관련이 없습니까? (파란색 및 시안색 선)
나는 자료를 살펴 보았고 이것이 무엇을위한 것인지에 대한 아이디어를 이해하지 못합니다. 제 생각에 오토마타에서 가장 중요한 것은 평균 곡선의 변화의 부드러움과 현실감입니다. 모든 급증을 쫓는 것은 완전히 수익성이 없습니다. MA는 1/4 기간 뒤쳐져 있는 것이 정상이며 EMA는 1/3 기간 뒤쳐져 있고 LWMA는 1/4 기간 뒤쳐져 있으며 꽤 잘하고 있습니다. T3는 일반적으로 훌륭한 지표입니다. Jurik은 확장기로 아름다운 반올림을 만들었지만 전문가의 경우 T3가 훨씬 더 적절하고 안정적으로 작동합니다. 곡선이 신호 변동 패턴에 더 잘 맞도록 하려면 적응형으로 만들 수 있으며 기간 및 지연에 문제가 없습니다. 다음은 AMA와 같은 Std에 대한 EMA 적응이 있는 그림입니다. 하지만 이 모든 것의 요점은 무엇입니까? 거래에서 최적의 진입 및 퇴장 시간은 이러한 모든 다림질 및 따라잡기와 관련이 없습니다. 교수님께 조금 죄송합니다. 접근 방식의 초기 오류는 누적되어 증가하는 속성이 있습니다. 많은 지식과 약간의 연습, 이것에만 도움이됩니다 ..
연습에 대해. 첫 번째 게시물에 있었던 것 같습니다.
왜 - 과거에? 그들은 그러한 과거에서 벗어나지 않고 마약처럼 그것에 집착합니다.
둘째, ANG3110:
나는 그것이 의미가 있다고 생각합니다. 찾기만 하면 됩니다.
예, 그는 그곳의 실무자입니다. 그는 아마 이틀, 글쎄, 한 달을 힘겹게 앉아 있었고 스스로를 수행자로 여겼을 것입니다. 그의 접근 방식과 그가 주의를 기울이는 점을 보면 거래 분야에서 아주 젊은 사람이 완전히 경험이 없다는 것이 분명합니다. 그리고 이동 평균 의 지연과 다림질은 일반적으로 초보자에게 관심이 있습니다 ... 그러나 다시 한 번 반복합니다. 이것이 요점이 무엇입니까?
그리고 적응에 임계값을 추가하면 일반적으로 아름답습니다. 그리고 흔들림이 없습니다.
나는 또한 뭔가에 대해 똑똑하고 싶었습니다 ... 이러한 상수 기간과 수학, 심지어 가장 높은 것에도 야생 문신이 있습니다. 시장의 실시간은 비선형이고 시공간은 항상 곡선입니다. 빠른 진동이 있고 느린 진동이 있습니다. 일반적으로 작은 것에서 큰 것까지 많은 고조파가 있습니다. 그러나 선형 시간으로 분석하거나 계산하는 것은 터무니없는 일입니다. 여기서는 그림에 표시된 영역을 사용합니다. 그러나 시공간은 축소되었다가 확장됩니다. 그리고 실시간은 이동한 거리, 즉 첫 번째 근사값에서 Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]) 증분의 합을 평균 특정 길이로 나눈 값이 됩니다. 여기에서도 다소 일정합니다. 밤에는 낮보다 시간이 2배 길고, 변동폭은 낮보다 2배 이상 적습니다. 그리고 오후에는 반대로 시간이 짧아지고 진폭이 커집니다. 공간과 시간은 상호 의존적입니다. 그리고 선형 시간 그림과 함께 마침표나 막대를 사용하거나 푸리에 변환을 기반으로 유형 고조파를 계산하면 올바른 그림을 얻을 수 없습니다. 그리고 이 접근 방식을 사용하면 일반적으로 예측을 잊어버릴 수 있습니다.
현재 유럽 통화 에서와 같이 통화 포화 상태에서는 추세 상태보다 가격이 상승하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 같은 금액의 비용이 들더라도 말이다. 시장의 균형을 맞추는 방향으로 작은 붕괴와 함께 덤불 주위에 소시지.
... 밤에는 시간이 낮보다 2배 길고, 변동폭은 낮보다 2배 이상 적습니다. 그리고 낮에는 반대로 시간이 짧아지고 진폭이 커집니다 ...
나는 또한 뭔가에 대해 똑똑하고 싶었습니다 ... 이러한 상수 기간과 수학, 심지어 가장 높은 것에도 야생 문신이 있습니다. 시장의 실시간은 비선형적이며 시공간은 항상 곡선입니다. 빠른 진동이 있고 느린 진동이 있습니다. 일반적으로 작은 것에서 큰 것까지 많은 고조파가 있습니다. 그러나 선형 시간으로 분석하거나 계산하는 것은 터무니없는 일입니다. 여기서는 그림에 표시된 영역을 사용합니다. 그러나 시공간은 축소되었다가 확장됩니다. 그리고 실시간은 이동한 거리, 즉 첫 번째 근사값에서 Close - sum += MathAbs(Close[i] - Close[i+1]) 증분의 합을 평균 특정 길이로 나눈 값이 됩니다. 여기에서도 다소 일정합니다. 밤에는 낮보다 시간이 2배 길고, 변동폭은 낮보다 2배 이상 적습니다. 그리고 오후에는 반대로 시간이 짧아지고 진폭이 커집니다. 공간과 시간은 상호의존적이다. 그리고 선형 시간 그림과 함께 마침표나 막대를 사용하거나 푸리에 변환을 기반으로 유형 고조파를 계산하면 올바른 그림을 얻을 수 없습니다. 그리고 이 접근 방식을 사용하면 일반적으로 예측을 잊어버릴 수 있습니다.
현재 유럽 통화에서와 같이 통화 포화 상태에서는 추세 상태보다 가격이 상승하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 같은 금액의 비용이 들더라도 말이다. 시장의 균형을 맞추는 방향으로 작은 붕괴와 함께 덤불 주위에 소시지.
안녕하세요!
무리의 의견을 아는 것은 매우 흥미 롭습니다.
14페이지에서 John Ehlers의 Optimal Tracking Filters에 대한 기사 https://forum.mql4.com/ru/10446/page14를 게시했습니다. 나는 인상 아래 칠면조를 뿌렸습니다. 비슷한 것 같습니다 (엄격히 판단하지 마십시오).
이 자료는 세계적으로 오래되었지만 IMHO의 관련성을 잃지 않았습니다. 기사의 저자는 다음과 같이 말합니다.
계산에서 OTF 는 종가 외에 막대의 고가와 저가를 사용합니다. 적응을 담당하는 표시기 공식의 일부는 계산에서 막대의 높낮이를 사용하므로 AMA Kaufman이나 VIDYA가 계산에 사용하지 않는 추가 노이즈 계수를 계산할 수 있습니다.
이것은 단일 평활 매개변수를 사용하는 이점이 있습니다. Kaufman의 AMA는 거래자가 세 가지 다른 매개변수에 대한 값 선택에 관한 결정을 내릴 것을 요구합니다. VIDYA는 거래자가 두 가지 다른 매개변수에 대한 값 선택과 관련하여 결정을 내릴 것을 요구합니다. OTF는 사용자가 평균화 기간(또는 평활화 계수)이라는 단일 매개변수만 선택하도록 요구합니다. 이렇게 하면 사용이 더 쉬워질 뿐만 아니라 그 본질을 빠르게 이해하고 이해할 수 있습니다.
ANG3110 T3를 언급하셨습니다. 장점(캐치가 무엇인지)과 나머지 부분과 비교하여 더 자세히 설명해 주시겠습니까?
고맙습니다.
안녕하세요!
ANG3110 T3를 언급하셨습니다. 장점(캐치가 무엇인지)과 나머지 부분과 비교하여 더 자세히 설명해 주시겠습니까?
고맙습니다.
아주 간단합니다. 이동 방향이 반대 방향으로 바뀔 때 완전히 매수하고 매도하는 Expert Advisor를 예로 들어보자. 움직임에 작은 임계값(1-3점)을 추가하여 움직임이 움직이지 않도록 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 많은 오탐지가 발생합니다. 그리고 모든 종류의 지표(MA, EMA, LWMA, JMA, 선형 회귀 -LR, 가중 회귀, 포물선 회귀, DCT, 회귀 사인, 코사인, 로그, 적응 패밀리, VIDYA, AMA, 기준 기준, 순간 기준)를 대체합니다. or angle LR , Highest-Lowest, Parabolic, Lag Indicators, Step Indicators, Cluster Neural 등, 그리고 T3 그리고 우리는 옵티마이저를 통해 실행합니다.이러한 실험으로 T3가 최상의 결과를 제공합니다.그런 다음 LWMA가 나옵니다. 그리고 EMA 나머지는 눈에 띄게 더 나쁩니다. 이 실험은 피팅과 같이 매우 정확하지 않지만 예를 들어 Jurik이 트릭이고 이국적이라는 것을 즉시 보여줄 것입니다. 그리고 그것은 주어진 상황에서 시장의 상태를 결정한다는 것을 보여줄 것입니다 시간은 이러한 모든 필터링 및 다림질보다 훨씬 더 가치가 있습니다.
T3는 본질적으로 6회 연속으로 자체에서 취한 EMA이며 균형 지연 계수를 사용하여 특정 법칙에 따라 합산됩니다. 그렇기 때문에 유동성이 높습니다.