그런 다음 Ma-shka를 공유하겠습니다 :) 가장 일반적인 Ma-shka는 기간이 10이며 기간이 10인 Ma-shka를 기반으로 합니다. 10 등이 있습니다. 간단히 말해서, 이 모든 것은 " 이전 표시기의 데이터 "를 사용하여 일반 마우스로 MT를 떠나지 않고 수행됩니다. 즉, 이것은 mashka에서 mashka입니다. 이 매끄러운 MA-shki의 응용 프로그램을 아직 찾지 못했습니다. 이 경우 화면에서 mashka는 4차입니다. 기간 - 4*10=40
AlexeyFX의 게시물을 읽고 지연 대역 값으로 필터를 이동합니다. 이것은 필터 캐스케이드 또는 적응형 필터 이동 값입니다.
같은 눈금을 정확히 마침표 수만큼 이동하지 않고 +/-만큼(예: 1 마침표가 아니라 0에서 1로) 이동하면 틱의 최적 위치를 찾아야 합니다. 이 간격은 더 많은 정보를 제공합니다. 따라서 "make-to-make-to-make"라는 표현은 완전히 다른 방향으로 전환되고 마샤의 각 이동은 고정적이지 않으며 이동은 다음 평균화에 영향을 미칩니다.
본질은 위상을 왜곡하지 않고 가능한 한 가깝게 또는 가격 변동에서 가능한 한 등거리가 되는 이상적인 평활선을 구축하는 것입니다(뒤로 이동하는 경우)
추신 : 그건 그렇고, 어떤 고려 사항에서 그러한 mashka-mashka에서 체인을 선택할 수 있습니까? 예를 들어 ma 263에서 ma 123에서 ma50, 즉 고르지 않은 기간 ma.
그러나 이것은 문제의 절반입니다. 다중 통화를 사용하여 평균화하는 동안 수직 축소가 없도록 기호를 여전히 수직으로 늘려야 합니다. 일반적인 평균화는 잘못된 해석을 도입하고, 모든 것이 붕괴되고, 이러한 단순한 기호의 인덱스는 실제 속도 특성을 왜곡합니다. 상품은 서로 다른 변동성을 갖고 평균을 구하면 서로 다른 상품에 걸쳐 불균형적으로 이 변동성을 왜곡/축소하기 때문입니다. 그리고 인덱스는 증분 비율에서 정확하게 구축되어야 합니다. 즉, 마치 속도에서 정확하게 증분 속도에만 infa가 있고 쌍 자체의 클러스터 비용은 일반적으로 다중 통화 분석에서 불필요한 infa입니다. 클러스터 및 인덱스가 생성될 때.
아니요, 빅터는 칠면조를 잘 만듭니다 :) 저도 자주 사용합니다. 그의 스레드 를 살펴보면 흥미로운 것들이 많이 있습니다.
드미트리N :
그런 다음 Ma-shka를 공유하겠습니다 :) 가장 일반적인 Ma-shka는 기간이 10이며 기간이 10인 Ma-shka를 기반으로 합니다. 10 등이 있습니다.
간단히 말해서, 이 모든 것은 " 이전 표시기의 데이터 "를 사용하여 일반 마우스로 MT를 떠나지 않고 수행됩니다. 즉, 이것은 mashka에서 mashka입니다. 이 매끄러운 MA-shki의 응용 프로그램을 아직 찾지 못했습니다.
이 경우 화면에서 mashka는 4차입니다. 기간 - 4*10=40
AlexeyFX의 게시물을 읽고 지연 대역 값으로 필터를 이동합니다. 이것은 필터 캐스케이드 또는 적응형 필터 이동 값입니다.
같은 눈금을 정확히 마침표 수만큼 이동하지 않고 +/-만큼(예: 1 마침표가 아니라 0에서 1로) 이동하면 틱의 최적 위치를 찾아야 합니다. 이 간격은 더 많은 정보를 제공합니다. 따라서 "make-to-make-to-make"라는 표현은 완전히 다른 방향으로 전환되고 마샤의 각 이동은 고정적이지 않으며 이동은 다음 평균화에 영향을 미칩니다.
본질은 위상을 왜곡하지 않고 가능한 한 가깝게 또는 가격 변동에서 가능한 한 등거리가 되는 이상적인 평활선을 구축하는 것입니다(뒤로 이동하는 경우)
추신 : 그건 그렇고, 어떤 고려 사항에서 그러한 mashka-mashka에서 체인을 선택할 수 있습니까? 예를 들어 ma 263에서 ma 123에서 ma50, 즉 고르지 않은 기간 ma.
당신이 그것을하고 있는지 몰랐어요. 어떻게 성공?
나는 이것을 알지 못하지만이 옵션도 흥미롭습니다. 데이터베이스에서 구현을 찾지 못했습니다.
https://www.mql5.com/en/forum/100105/page2
저도 5센트 넣어보겠습니다. JMA.
다시 그리기가 없나요? Ato, 당신은 결코 알지 못합니다, 여기서 나는 때때로 그들이 오른쪽 가장자리를 표시하지 않고 일반적으로 어리석게 시프트 백을 배치 할 수 있음을 알았습니다)))
이러한 평균화의 이점은 A (( (x1+x2)/2)+x3)/2)+x4)/2
B보다 (x1 + x2 + x3 + x4) / 2
???? 최종 곡선의 동적 속성에 대한 영향을 줄이는 측면에서, 전체 양에 대한 각 개별 판독. 또는 참조가 시리즈에 있는 경우.
행 1 2 3 4에 대해 말하십시오.
A ((((1+2)/2)+3)/2)+4)/2 =2.875
그러나 시리즈 4132의 경우 이미 (((4 + 1) / 2 + 3) / 2) + 2) / 2 = 2.375가 될 것입니다. 시리즈의 합이 무엇인지 뿐만 아니라 값의 배열도 중요합니다. 시리즈에서.
B에서 (4+1+3+2)/2=(1+2+3+4)/2
이 평균은 A (( (x1+x2)/2)+x3)/2)+x4)/2,,,,,
B보다 (x1 + x2 + x3 + x4) / 2
???? 최종 곡선의 동적 속성에 대한 영향을 줄이는 측면에서, 전체 양에 대한 각 개별 판독. 또는 참조가 시리즈에 있는 경우.
행 1 2 3 4에 대해 말하십시오.
A ((((1+2)/2)+3)/2)+4)/2 =2.875
그러나 시리즈 4132의 경우 이미 (((4 + 1) / 2 + 3) / 2) + 2) / 2 = 2.375가 될 것입니다. 시리즈의 합이 무엇인지 뿐만 아니라 값의 배열도 중요합니다. 시리즈에서.
B에서 (4+1+3+2)/2=(1+2+3+4)/2
그것은 LWMA처럼 밝혀졌습니다. 그리고 예제에서 괄호를 세십시오! 건강한! :)
나는 이제 이런 종류의 기계(A)가 아마도 표준 것보다 저역 통과 필터라는 단어에 더 가깝다고 생각합니다. 그리고 (아마도) 역학을 숨기지 않기 때문에 더 유용합니다.
물론 더 많은 계산 비용이 있지만 이것은 그것에 관한 것이 아니며 나중에 최적화할 수 있습니다.
혜택에 대해 여쭤보고 싶습니다.