나는 4 시간 미만의 차트 기간으로 시장에 진입하라는 신호로 추세 이동 방향의 변경을 사용하는 소박한 MTS의 클래식 버전이 오른쪽 경계를 넘어 매화로 판명된다는 점을 추가 할 수 있습니다. 이동 평균과 최적화 프로그램에서 긍정적인 결과가 있는 최적화 기간! 챔피언십 기간에 상응하는 테스트 기간에 그러한 Expert Advisor로부터 상당한 실제 이익을 짜내는 것보다 커피 찌꺼기, 별을 통해 추측하거나 "투시력"에게 조언을 구하는 것이 더 쉽습니다!
나는 더 작은 시간 프레임의 손실에 대해 흥분하지 않을 것입니다... 그러나 일반적으로, 나는 전적으로 동의합니다. 단순한 반대 "항상 전투 중" 고문은 누가 말하든지 간에 100% 소모됩니다.
ANG3110 : 나 자신을 위해 T3 또는 LWMA를 선택했습니다. 분석 시스템에 대한 추가 작업 과정에서 사용할 알고리즘은 그다지 중요하지 않았습니다. 이는 시장의 모양, 변동 수, 선도 및 역파, 추세의 각도 또는 거의 부재, 빠르거나 느린 고조파의 존재 등 ... 푸리에 분석, DCT 또는 ma-shek 또는 여러 MACD의 1차 도함수 세트. 지금까지는 ma 또는 T3의 파생 상품으로 작업하는 것이 가장 쉽습니다. 푸리에(Fourier)는 선형 회귀와 관련하여 가장 잘 사용됩니다. 규모에 따라 최대 3개 공진에 맞춰진 고조파는 일반적으로 대부분의 경우 전방 투영이 작동합니다.
그러나 푸리에가 (수직 축을 따라) 역사와 관련하여 대칭적이지 않은 경우 자신을 3개의 고조파로 제한하려는 시도... - 실제로 "압도적인 대다수의 경우"의 이 비율은 얼마이며 지연/감소 ?
그리고 mashek의 파생 상품을 어떻게 사용합니까? 여기에서 린 회귀도 옵션이 될 수 있습니까? 순전히 이 방향으로 어떤 높이에 도달했습니까? 아니면 어떤 형태로든 파동 분석을 포함하는 시스템의 일부일 뿐입니다(적어도 현지 가격 극단의 움직임에 대한 원시적 분석과 결합하여)?
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 OTF는 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.
OFT 표시기를 보기로 결정하면 이 오류가 나타납니다. 2008.02.10 23:27:25 2008.01.25 08:53 OTF EURUSD,M15: MathSqrt 함수에 대한 음수 인수
pisara : 그러나 푸리에가 (수직 축을 따라) 역사와 관련하여 대칭적이지 않은 경우 자신을 3개의 고조파로 제한하려는 시도... - 실제로 "압도적인 대다수의 경우"의 이 비율은 얼마이며 지연/감소 ?
그리고 mashek의 파생 상품을 어떻게 사용합니까? 여기에서 린 회귀도 옵션이 될 수 있습니까? 순전히 이 방향으로 어떤 높이에 도달했습니까? 아니면 어떤 형태로든 파동 분석을 포함하는 시스템의 일부일 뿐입니까(적어도 현지 가격 극단의 움직임에 대한 원시적 분석과 결합하여)?
문제의 사실은 푸리에가 대칭이고 시장이 일종의 기울기 아래에 있는 경우가 대부분이며 왼쪽과 오른쪽 부분이 신호와 잘 상관되지 않는다는 것입니다. 그리고 회귀가 처음 만들어지고 고조파와 그 합이 그 주변의 데이터 또는 상대적인 데이터에서 계산되면 해당 기간이 실제 신호와 더 정확하게 일치합니다.
맨 위는 3개의 고조파 합에서 나온 신호를 보여줍니다. 그들 각각에는 고유 한 표현이 있습니다. 그러나 더 많은 고조파 7-12를 계산하고 진폭별로 정렬하여 최대 3을 강조 표시할 수 있습니다. 일반적으로 공진이 RMS의 최소값으로 잘 조정되면 통계가 정확히 넉아웃되어도 역전 지점 일치의 백분율이 약 70-80%로 매우 큽니다. 기계가 오기 전까지는 한 번에 모든 것을 할 시간이 없습니다.
ma의 도함수는 다음과 같이 취합니다. 마침표 - p가 있다고 가정하고 도함수의 계수를 입력하고 k=0.3이고 오프셋 psm = k*p라고 합시다. 평균의 현재 값에서 오프셋을 뺍니다. dma[i] = ma[i] - ma[i+psm];
테스터에서 지금까지 높이에 도달했지만 이것은 지표가 아닙니다. 글쎄, 나는 2년 만에 창고에서 10,000을 얻었습니다. 이것은 내가 다른 사람들에게서 본 모든 것보다 몇 배나 많은 숫자입니다.
ANG3110 : 문제의 사실은 푸리에가 대칭이고 시장이 일종의 기울기 아래에 있는 경우가 대부분이며 왼쪽과 오른쪽 부분이 신호와 잘 상관되지 않는다는 것입니다. 그리고 회귀가 처음 만들어지고 고조파와 그 합이 그 주변의 데이터 또는 상대적인 데이터에서 계산되면 해당 기간이 실제 신호와 더 정확하게 일치합니다.
... 일반적으로 최소 RMS에서 공진에 잘 맞춰져 있으면 통계가 정확히 넉아웃되어도 역전점 일치의 비율이 70-80% 정도로 매우 큽니다. 기계가 오기 전까지는 한 번에 모든 것을 할 시간이 없습니다.
아이디어가 효과가 있다면(즉, 고조파가 어떻게든 고정되어 있고 공진이 매분 조정될 필요가 없는 경우) 이것은 확실히 멋진 것입니다.
ma의 도함수는 다음과 같이 취합니다. 마침표 - p가 있다고 가정하고 도함수의 계수를 입력하고 k=0.3이고 오프셋 psm = k*p라고 합시다. 평균의 현재 값에서 이동된 값을 뺍니다. dma[i] = ma[i] - ma[i+psm]; 테스터에서 지금까지 높이에 도달했지만 이것은 지표가 아닙니다. 글쎄, 나는 2년 만에 창고에서 10,000을 얻었습니다. 이것은 내가 다른 사람들에게서 본 모든 것보다 몇 배나 많은 숫자입니다.
고맙습니다. 백테스트에 관해서는 모든 기계와 마찬가지로 문제가 발생합니다. 테스터에서 최적화된 매개변수가 최적화되지 않은 섹션에 유지되고 얼마나 중요한지(물론 출력 시스템에 따라 다름) 문제가 발생합니다.
... 빠르거나 느린 고조파 등의 존재 등
그것이 어렵지 않다면 여기에 대해 조금 더 자세히 설명합니다. 어떤 변환을 기반으로 푸리에, 월시, MME 또는 다른 것을 구별할 수 있습니까? 흥미로운 것은 동시에 얼마나 많은 변동이 존재하고 이러한 변동이 구별되는지에 대한 귀하의 평가입니다. 고맙습니다.
푸리에 분석, DCT 또는 ma-shek 또는 여러 MACD의 1차 도함수 세트. 지금까지는 ma 또는 T3의 파생 상품으로 작업하는 것이 가장 쉽습니다.
푸리에(Fourier)는 선형 회귀( Linear Regression )와 관련하여 가장 잘 사용됩니다. 규모에 따라 최대 3개 공진에 맞춰진 고조파는 일반적으로 대부분의 경우 전방 투영이 작동합니다.
나 자신을 위해 T3 또는 LWMA를 선택했습니다. 분석 시스템에 대한 추가 작업 과정에서 사용할 알고리즘은 그다지 중요하지 않았습니다. 이는 시장의 모양, 변동 수, 선도 및 역파, 추세의 각도 또는 거의 부재, 빠르거나 느린 고조파의 존재 등
... 푸리에 분석, DCT 또는 ma-shek 또는 여러 MACD의 1차 도함수 세트. 지금까지는 ma 또는 T3의 파생 상품으로 작업하는 것이 가장 쉽습니다. 푸리에(Fourier)는 선형 회귀와 관련하여 가장 잘 사용됩니다. 규모에 따라 최대 3개 공진에 맞춰진 고조파는 일반적으로 대부분의 경우 전방 투영이 작동합니다.
그리고 mashek의 파생 상품을 어떻게 사용합니까? 여기에서 린 회귀도 옵션이 될 수 있습니까? 순전히 이 방향으로 어떤 높이에 도달했습니까? 아니면 어떤 형태로든 파동 분석을 포함하는 시스템의 일부일 뿐입니다(적어도 현지 가격 극단의 움직임에 대한 원시적 분석과 결합하여)?
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 OTF는 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.
그러나 푸리에가 (수직 축을 따라) 역사와 관련하여 대칭적이지 않은 경우 자신을 3개의 고조파로 제한하려는 시도... - 실제로 "압도적인 대다수의 경우"의 이 비율은 얼마이며 지연/감소 ?
그리고 mashek의 파생 상품을 어떻게 사용합니까? 여기에서 린 회귀도 옵션이 될 수 있습니까? 순전히 이 방향으로 어떤 높이에 도달했습니까? 아니면 어떤 형태로든 파동 분석을 포함하는 시스템의 일부일 뿐입니까(적어도 현지 가격 극단의 움직임에 대한 원시적 분석과 결합하여)?
문제의 사실은 푸리에가 대칭이고 시장이 일종의 기울기 아래에 있는 경우가 대부분이며 왼쪽과 오른쪽 부분이 신호와 잘 상관되지 않는다는 것입니다. 그리고 회귀가 처음 만들어지고 고조파와 그 합이 그 주변의 데이터 또는 상대적인 데이터에서 계산되면 해당 기간이 실제 신호와 더 정확하게 일치합니다.
맨 위는 3개의 고조파 합에서 나온 신호를 보여줍니다. 그들 각각에는 고유 한 표현이 있습니다. 그러나 더 많은 고조파 7-12를 계산하고 진폭별로 정렬하여 최대 3을 강조 표시할 수 있습니다. 일반적으로 공진이 RMS의 최소값으로 잘 조정되면 통계가 정확히 넉아웃되어도 역전 지점 일치의 백분율이 약 70-80%로 매우 큽니다. 기계가 오기 전까지는 한 번에 모든 것을 할 시간이 없습니다.
ma의 도함수는 다음과 같이 취합니다. 마침표 - p가 있다고 가정하고 도함수의 계수를 입력하고 k=0.3이고 오프셋 psm = k*p라고 합시다. 평균의 현재 값에서 오프셋을 뺍니다. dma[i] = ma[i] - ma[i+psm];
테스터에서 지금까지 높이에 도달했지만 이것은 지표가 아닙니다. 글쎄, 나는 2년 만에 창고에서 10,000을 얻었습니다. 이것은 내가 다른 사람들에게서 본 모든 것보다 몇 배나 많은 숫자입니다.
저는 현재 분석 시스템을 연구하고 있습니다.
문제의 사실은 푸리에가 대칭이고 시장이 일종의 기울기 아래에 있는 경우가 대부분이며 왼쪽과 오른쪽 부분이 신호와 잘 상관되지 않는다는 것입니다. 그리고 회귀가 처음 만들어지고 고조파와 그 합이 그 주변의 데이터 또는 상대적인 데이터에서 계산되면 해당 기간이 실제 신호와 더 정확하게 일치합니다.
... 일반적으로 최소 RMS에서 공진에 잘 맞춰져 있으면 통계가 정확히 넉아웃되어도 역전점 일치의 비율이 70-80% 정도로 매우 큽니다. 기계가 오기 전까지는 한 번에 모든 것을 할 시간이 없습니다.
테스터에서 지금까지 높이에 도달했지만 이것은 지표가 아닙니다. 글쎄, 나는 2년 만에 창고에서 10,000을 얻었습니다. 이것은 내가 다른 사람들에게서 본 모든 것보다 몇 배나 많은 숫자입니다.
아니요, Korey , LWMA - Linear Weighted MA가 목록에 있습니다.
이 표시기의 모든 것이 변경되므로 탐닉하는 것이 흥미로워서 METODa=4))))를 추가했습니다.