행렬에 예측 함수(,,,)가 있습니다. 예, 아마도 Berg 방법(또는 Burg, 일반적으로 Burg라고 함)을 기반으로 작동한다는 것을 알고 있을 것입니다.
MQL4에 대한 Burg 단계 코드를 게시하도록 요청할 수 있습니다(있는 경우)... 도움을 주시면 감사하겠습니다.
약간의 설명을 하자면 나는 Prival 에게 이것을 제안했습니다.
행렬에 예측 함수(,,,)가 있습니다. 예, 아마도 Berg 방법(또는 Burg, 일반적으로 Burg라고 함)을 기반으로 작동한다는 것을 알고 있을 것입니다. 이 방법(동일한 자기상관 기반)을 사용하여 통계를 수집하려고 시도하지만 신호 자체(필터링됨)를 입력으로 밀어 넣습니다. 나는 즉시 경고하지만 그는 거짓말을 할 것이지만 올바른 결과로 간주되는 것에 따라 다시 한 번 말합니다. 예측 시리즈(예측 지평선이 설정됨)에서 신호의 일부 일반화된 특성으로 이동하고 일반화된 특성에서 수준으로 이동하면(어떤 방법도 가격 시리즈를 정확하게 예측할 수 없음) 아무 일도 일어날 수 없습니다. 절대 아무것도. 내 의견으로는 이 선택적인 재미 - 최악의 접근 방식이 아니라 상당히 과학적입니다. 그 과정에서 통계를 수집하십시오. 예측을 하는 것이 합리적일 때와 그렇지 않을 때가 분명해질 것입니다.
추신(부록):
또는 이 방법 MA를 사용하여 예측을 시도하지만 필터링 후 신호에서 얻습니다. 아무것도 너무. "정확한" MA 예측을 알면 미래 VR을 "정확하게" 복원할 수 있습니다(정확도 내에서)
MathCAD의 테스트 결과는 만족스러웠지만 MT에서 Burg 방법을 기반으로 예측을 구현하지 않았습니다. (H + L)/2의 시계에서 제안된 "전략"을 테스트했습니다(일반적으로 계산된 수준은 "현재 가격"과 매우 멀고 일반적으로 프로세스를 직접 시뮬레이션할 필요가 없습니다. (똑딱, 분 ...). 각 막대(개수)의 예측 수준을 테스트했습니다 (항상 이 방법을 테스트하고 권장합니다). 저역 통과 필터에서 시작하여 예측을 위한 입력 매개변수로 끝나는 수많은 입력 매개변수만 혼동합니다. 이 일이 어떻게 작동하는지 보는 것이 흥미로웠고(다른 방법도 살펴보았습니다) 일반적으로 아무 것도 아닌 것처럼 보이지만 나에게는 여전히 선택 사항입니다(MatCAD에서 MT의 "시트"와 동일합니다. 죄송합니다. 이미 MatCAD를 칭찬합니다. 그러나 시리즈를 예측하는 것은 쓸모가 없다는 것을 다시 한 번 상기시켜 드리겠습니다. 어떤 예측 방법도 이에 대처할 수 없습니다. 대략적으로 말하면 일반화된 특성으로 특정 가격 수준으로 확실하고 매우 유능하게 이동해야 합니다.
이 방법을 구현하는 방법 - 이 정도면 충분하지만 일반적인 용어로만 설명합니다.
다음은 작은 예입니다. 초기 BP로 90개 샘플의 창으로 MA를 예측하고 일련의 500개 샘플을 취합니다. 원본의 ACF를 기반으로 예측에 대한 몇 가지 입력 특성을 얻을 수 있습니다. 결과적으로 다음을 얻습니다.
예측 MA는 수직선 뒤의 빨간색 곡선입니다(예: 현재 판독값). 현재 카운트 후 회색(true) MA와 비교할 수 있습니다. 매우 좋은 일치 항목이 있음이 분명합니다. 그리고 "정확한" 예측 MA와 원래(현재) 시리즈를 알면 미래의 VR을 "정확하게" 복원할 수 있습니다 . 따라서 이 방향을 자세히 살펴보는 것이 좋지만 설명된 제한 사항이 있는 것이 좋습니다.
:-) 글쎄, 나는 또한 당신 에게 칼만 필터 를 보여줄 것입니다. ACF 분석을 기반으로 합니다. 창 - 지난 주 분 7200. 입구에 일련의 가격만 있고 최적화는 없습니다. 링크 주셔서 감사합니다.
방법론은 다음과 같다. ACF 분석 - ACF 매개변수를 모델로 가져옵니다. - 모델을 Kalman 필터에 입력하면 예측값과 현재 추정값이 제공됩니다. 컴포스터가 작성한 프로그램은 들어오는 가격을 matcad에서 처리하고 MT를 실시간으로 관리하고 필요한 경우 공유할 수 있습니다
예, Matkad의 재미있는 기능 - 예측 - 앞으로 필요한 단계 수를 실제로 예측합니다!
각 막대에 있는 n개의 막대에 대한 예측을 시도해 보겠습니다. 비교할 대상을 갖기 위해 대칭형("미래"를 볼 수 있음) 1차 Butterout 저역 통과 필터(굵은 빨간색 선)로 가격 계열(가는 빨간색 점선)을 평균화하고 다음을 표시합니다. 실제 평균 ( "미래"를 볼 수 없음) 두꺼운 파란색 선. 눈에 띄는 FZ(지연)가 있어야 합니다. 이제 지연 표시기에서 40개의 막대(가는 검은색 선)의 예측 범위를 사용하여 예측 예측기를 실행해 보겠습니다. 실제로 지연 표시기의 동작을 미리 예측합니다! 진실은 덜 안정되었습니다.
예측 범위를 계속 늘리면 어떻게 될까요? 답은 첨부된 전단지에서 볼 수 있습니다. 가는 파란색 선입니다. 이것은 평균 윈도우가 부드럽게 감소하는 저역 통과 필터입니다.
북풍 으로
행렬에 예측 함수(,,,)가 있습니다. 예, 아마도 Berg 방법(또는 Burg, 일반적으로 Burg라고 함)을 기반으로 작동한다는 것을 알고 있을 것입니다.
북풍 으로
행렬에 예측 함수(,,,)가 있습니다. 예, 아마도 Berg 방법(또는 Burg, 일반적으로 Burg라고 함)을 기반으로 작동한다는 것을 알고 있을 것입니다.
약간의 설명을 하자면 나는 Prival 에게 이것을 제안했습니다.
행렬에 예측 함수(,,,)가 있습니다. 예, 아마도 Berg 방법(또는 Burg, 일반적으로 Burg라고 함)을 기반으로 작동한다는 것을 알고 있을 것입니다. 이 방법(동일한 자기상관 기반)을 사용하여 통계를 수집하려고 시도하지만 신호 자체(필터링됨)를 입력으로 밀어 넣습니다. 나는 즉시 경고하지만 그는 거짓말을 할 것이지만 올바른 결과로 간주되는 것에 따라 다시 한 번 말합니다. 예측 시리즈(예측 지평선이 설정됨)에서 신호의 일부 일반화된 특성으로 이동하고 일반화된 특성에서 수준으로 이동하면(어떤 방법도 가격 시리즈를 정확하게 예측할 수 없음) 아무 일도 일어날 수 없습니다. 절대 아무것도. 내 의견으로는 이 선택적인 재미 - 최악의 접근 방식이 아니라 상당히 과학적입니다. 그 과정에서 통계를 수집하십시오. 예측을 하는 것이 합리적일 때와 그렇지 않을 때가 분명해질 것입니다.
추신(부록):
또는 이 방법 MA를 사용하여 예측을 시도하지만 필터링 후 신호에서 얻습니다. 아무것도 너무. "정확한" MA 예측을 알면 미래 VR을 "정확하게" 복원할 수 있습니다(정확도 내에서)
MathCAD의 테스트 결과는 만족스러웠지만 MT에서 Burg 방법을 기반으로 예측을 구현하지 않았습니다. (H + L)/2의 시계에서 제안된 "전략"을 테스트했습니다(일반적으로 계산된 수준은 "현재 가격"과 매우 멀고 일반적으로 프로세스를 직접 시뮬레이션할 필요가 없습니다. (똑딱, 분 ...). 각 막대(개수)의 예측 수준을 테스트했습니다 (항상 이 방법을 테스트하고 권장합니다). 저역 통과 필터에서 시작하여 예측을 위한 입력 매개변수로 끝나는 수많은 입력 매개변수만 혼동합니다. 이 일이 어떻게 작동하는지 보는 것이 흥미로웠고(다른 방법도 살펴보았습니다) 일반적으로 아무 것도 아닌 것처럼 보이지만 나에게는 여전히 선택 사항입니다(MatCAD에서 MT의 "시트"와 동일합니다. 죄송합니다. 이미 MatCAD를 칭찬합니다. 그러나 시리즈를 예측하는 것은 쓸모가 없다는 것을 다시 한 번 상기시켜 드리겠습니다. 어떤 예측 방법도 이에 대처할 수 없습니다. 대략적으로 말하면 일반화된 특성으로 특정 가격 수준으로 확실하고 매우 유능하게 이동해야 합니다.
이 방법을 구현하는 방법 - 이 정도면 충분하지만 일반적인 용어로만 설명합니다.
다음은 작은 예입니다. 초기 BP로 90개 샘플의 창으로 MA를 예측하고 일련의 500개 샘플을 취합니다. 원본의 ACF를 기반으로 예측에 대한 몇 가지 입력 특성을 얻을 수 있습니다. 결과적으로 다음을 얻습니다.
예측 MA는 수직선 뒤의 빨간색 곡선입니다(예: 현재 판독값). 현재 카운트 후 회색(true) MA와 비교할 수 있습니다. 매우 좋은 일치 항목이 있음이 분명합니다. 그리고 "정확한" 예측 MA와 원래(현재) 시리즈를 알면 미래의 VR을 "정확하게" 복원할 수 있습니다 . 따라서 이 방향을 자세히 살펴보는 것이 좋지만 설명된 제한 사항이 있는 것이 좋습니다.
부록: 그림을 늘리기로 결정했습니다.
추신 : LPF 기반 전략(현재 주제에 대한 내용)으로 돌아가서 여기에서 한 번 약간의 빈약한 생각을 공유한 적이 있습니다. https://www.mql5.com/en/forum/51428 아마도 누군가가 관심을 가질 것입니다.
잔디
:-) 글쎄, 나는 또한 당신 에게 칼만 필터 를 보여줄 것입니다. ACF 분석을 기반으로 합니다. 창 - 지난 주 분 7200. 입구에 일련의 가격만 있고 최적화는 없습니다. 링크 주셔서 감사합니다.
방법론은 다음과 같다. ACF 분석 - ACF 매개변수를 모델로 가져옵니다. - 모델을 Kalman 필터에 입력하면 예측값과 현재 추정값이 제공됩니다. 컴포스터가 작성한 프로그램은 들어오는 가격을 matcad에서 처리하고 MT를 실시간으로 관리하고 필요한 경우 공유할 수 있습니다
비공개 로
내가 이해하지 못한 것, 당신의 필터는 무엇을 예측하고 있습니까?? 당신에게 빠르고 느린 필터는 끔찍한 힘에 늦습니다. 예보는 어디에 있습니까? 어서 말해.
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내가 이해하지 못한 것, 당신의 필터는 무엇을 예측하고 있습니까?? 당신에게 빠르고 느린 필터는 끔찍한 힘에 늦습니다. 예보는 어디에 있습니까? 어서 말해.
'임의의 흐름과 FOREX 이론'
'임의의 흐름과 FOREX 이론'
'임의의 흐름과 FOREX 이론'
그리고 여기 matkad의 모델 + 필터가 있습니다.
'임의의 흐름과 FOREX 이론'
모든 것이 이 스레드에 있습니다.
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"교통부장에게서 한 번도 들은 적이 없는 것이 유감입니다." :에 대한)))
Prival , 엄청난 요청, 독학으로 작동하는 방법을 보여줍니다.- 여기 원래 라인이 있습니다.
- 여기서 우리는 예측을 했다
- 그것은 사실입니다.
빌다…추신 : 링크에서 아무 것도 예측되지 않습니다 (내 겸손한 오해에서).
안녕하세요 여러분!
예, Matkad의 재미있는 기능 - 예측 - 앞으로 필요한 단계 수를 실제로 예측합니다!
각 막대에 있는 n개의 막대에 대한 예측을 시도해 보겠습니다. 비교할 대상을 갖기 위해 대칭형("미래"를 볼 수 있음) 1차 Butterout 저역 통과 필터(굵은 빨간색 선)로 가격 계열(가는 빨간색 점선)을 평균화하고 다음을 표시합니다. 실제 평균 ( "미래"를 볼 수 없음) 두꺼운 파란색 선. 눈에 띄는 FZ(지연)가 있어야 합니다. 이제 지연 표시기에서 40개의 막대(가는 검은색 선)의 예측 범위를 사용하여 예측 예측기를 실행해 보겠습니다. 실제로 지연 표시기의 동작을 미리 예측합니다! 진실은 덜 안정되었습니다.
예측 범위를 계속 늘리면 어떻게 될까요? 답은 첨부된 전단지에서 볼 수 있습니다. 가는 파란색 선입니다. 이것은 평균 윈도우가 부드럽게 감소하는 저역 통과 필터입니다.
나는 주제에 대해 생각한다
나는 MQL4 이해에서 MathLog (Close[i]/Close[i+1]) /// 시리즈를 취했습니다.
고조파로 분해 (klot 라이브러리에 대해 대단히 감사합니다)
약간 수정했지만 지표에 대한 전문가(그 덕분에)를 작성했습니다.
8가지 고조파가 있는 전문가의 진수
첫 번째 값이 0선보다 크면 (IMHO) "장기" 추세가 상승한 것으로 간주합니다.
세 번째 고조파가 위에서 아래로 0을 가로지르면 추세가 "더 작은" 수준에서 변경된 것으로 간주합니다(IMHO) - selim
따라서 만과 반대의 경우도 마찬가지입니다.
다음은 테스터의 사진입니다.
아카이브에서 사용한 모든 것의 집합
옵티마이저에서 손절매 이익의 매개변수를 선택했음을 고백합니다
표시기에서 여러 줄이 주석 처리됩니다.
줄을 하나씩 주석 처리를 제거하고 "작동"할 수 있는 항목을 확인할 수 있습니다. 직접 수행할 수 있습니다.
세료가, 안녕, 오랜만이야!!! 필터가 당신과 Prival 에 대해 예측하는 것을 간단히 설명해 주시겠습니까? 미리 감사드립니다. AF 하신건가요???
Да, забавная функция в Маткаде - predict, -действительно предсказывает на нужное количество шагов вперёд!
도와드리겠습니다. 구현을 위한 자세한 알고리즘이 있습니까? :에 대한)
예, Matkad의 재미있는 기능 - 예측 - 앞으로 필요한 단계 수를 실제로 예측합니다!
예측 범위를 계속 늘리면 어떻게 될까요? 답은 첨부된 전단지에서 볼 수 있습니다. 가는 파란색 선입니다. 이것은 평균 윈도우가 부드럽게 감소하는 저역 통과 필터입니다.
안녕, 세르게이!
그러나 예측 범위를 늘리지 않고 결과를 예측하게 하면 어떻게 될까요? 얇은 검은 선에?