디지털 필터를 기반으로 한 거래 전략 - 페이지 127

 
Fresh_Prince:
이 표시기 R-FTLM-STLM-Adaptive.mq4 가 내 MT4에서 작동하지 않는 이유를 알려주십시오.

작동하려면 표시기 폴더에 이 게시물의 표시기("R-FATL-SATL-Adaptive") https://www.mql5.com/en/forum/173071/page35 가 필요합니다.

 

말씀하신대로 설치했는데 아직도 안되네요. 빈 화면만 나오네요... Win7, Win XP에서 해봤는데 전혀 안 뜨네요... 도와주세요.

 
Fresh_Prince:
말씀하신대로 설치했는데 여전히 안되네요. 빈 화면만 나오네요... Win7, Win XP에서 해봤는데 전혀 안 뜨네요... 도와주세요.

BackwardBarsto를 0보다 큰 숫자로 설정해 보십시오(기본값은 0).

다음은 backwardBars가 500으로 설정된 예입니다. (backwardBars가 변경되지 않음) r-ftlm-stlm도 작동하지 않습니다.

파일:
fatl.gif  50 kb
 
Fresh_Prince:
말씀하신대로 설치했는데 여전히 안되네요. 빈 화면만 나오네요... Win7, Win XP에서 해봤는데 전혀 안 뜨네요... 도와주세요.

Fresh_Prince, 이 rar 파일에 필요한 모든 것을 업로드하는 데 필요한 파일을 얻지 못한 경우를 대비하여 이 rar 파일이 첨부되어 있습니다. 또한 작동하도록 하기 위해 내가 해야 했던 일은 backwardBars를 250 또는 500과 같은 것으로 변경하는 것입니다.

파일:
 

좋아, THX!!! 이제 작동합니다. Backwards를 250 매개변수 로 변경했습니다.

 
Fresh_Prince:
좋아, THX!!! 이제 작동합니다. Backwards를 250 매개변수로 변경했습니다.

그냥 조심하십시오 : CPU에 매우 무거울 수 있습니다 (훌륭한 backwardBars 값의 경우)

 

거기에 사용되는 R-Mesa 때문입니다. R-Mesa는 계산하는 데 시간이 걸립니다.

 

디지털 필터 관련 작업을 도와줄 사람이 있습니까? 시장 변화에 따라 지표를 다시 계산하는 표가 있다는 것을 알고 있습니다. 변동성 변화와 관련이 있다고 생각합니다. 그래서 내가 그 테이블을 얻거나 그것에 대해 smth를 찾을 가능성이 있습니까? 아니면 시장 변화로 인해 내 지표를 다시 계산할 수 있는 몇 가지 항목이 있습니까? 그것은 또한 어떻게 든 사이클과 관련이 있습니다. 나는 알고 있습니다. 아마도 일부 푸리에? 그리고 테이블은 디지털 필터의 계수를 다시 계산합니다.

 
Fresh_Prince:
디지털 필터 관련 작업을 도와줄 사람이 있습니까? 시장 변화에 따라 지표를 다시 계산하는 표가 있다는 것을 알고 있습니다. 변동성 변화와 관련이 있다고 생각합니다. 그래서 내가 그 테이블을 얻거나 그것에 대해 smth를 찾을 가능성이 있습니까? 아니면 시장 변화로 인해 내 지표를 다시 계산할 수 있는 몇 가지 항목이 있습니까? 그것은 또한 어떻게 든 사이클과 관련이 있습니다. 아마도 일부 푸리에? 그리고 테이블은 디지털 필터의 계수를 다시 계산합니다.

프레쉬_프린스

디지털 필터 에 대한 엄격한 경험 법칙은 없습니다.

조금 더 자세히 설명하겠습니다. 거의 모든 것이 디지털 필터가 될 수 있습니다. 간단한 SMA를 예로 들어 보겠습니다. 모든 계수가 동일한 디지털 필터입니다(항상 1/주기임). 또는 선형 가중 ma(LWMA). 현재 막대의 계수 주기/(가중치의 합)와 마지막 계산 값이 계수 1/(가중치의 합)인 디지털 필터입니다. 등등 ...

따라서 거의 모든 필터(보통 평균이라고 함)는 디지털 필터 형태로 만들 수 있습니다. 계수가 계산되는 방식은 무엇이든 될 수 있습니다(예를 들어 적응형 필터에서는 거의 동일하지 않습니다. 그리고 변동성에 적응할 때 말하는 경우가 이에 해당합니다. 그러나 그(적응)도 수행할 수 있습니다. 다양한 방식으로) 따라서 디지털 필터를 만드는 단일 방법은 없습니다.

Fatl, satl, ftlm, stlm 및 유사한 디지털 필터에 대한 계수를 계산하는 데 사용된 것은 계수를 계산하고 결과를 일부 샘플에 맞추는 방법 중 하나일 뿐입니다. 그것은 아마도 이러한 필터의 가장 큰 문제일 것입니다. 일부 샘플에 적합했기 때문에 샘플이 다른 데이터 세트에서 가져온 것이거나 샘플의 길이가 다른 경우 결과가 완전히 달라졌을 것입니다. 그리고 우리는 여전히 오늘날 데이터와 다양한 데이터 세트에 가장 적합한 것처럼 꽤 오래전 어딘가에서 누군가가 계산한 것과 동일한 계수를 사용하고 있습니다.

 

적응형 필터에 대해 이야기하고 있습니다. 다시 칠하지 않고 다양한 변동성에 맞는 꽤 좋은 시스템이나 정말 좋은 지표의 샘플이 있습니까? 재계산할 수 있는 적응형 필터에 대해 말씀하셨습니다(변동성에 적응할 수 있음) - 이와 같이 정말 좋은 지표의 이름을 지정할 수 있습니까?