Filtros digitais adaptativos - página 6
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Com relação à identificação dos extremos nos dados filtrados, acho que já escrevi que o mercado respeita os níveis, portanto é mais preferível identificar os altos e baixos por Altos e Baixos. Especialmente levando em conta as informações perdidas ao comprimí-las em um gráfico de barras. Falsos extremos criam problemas, mas receio que o LFO, mesmo um adaptável, nem sempre ajude. Abaixo está um exemplo de extremos que parecem ser falsos:
As barras vermelhas aqui são minhas idéias sobre a marcação correta(linhas horizontais são adicionadas como argumento a favor desta opinião).
PS1: Eu servi apenas nas Forças de Defesa Aérea, aqui estou lendo minha posição do parágrafo 27 de minha identificação militar (para torná-la mais sólida :o): "comandante do departamento de instalações de controle de rádio de mísseis antiaéreos de curto alcance". E eu sei mais do que bem (como eles normalmente escrevem - não por boatos :o) que nossos sistemas elogiados (e não apenas os nossos) não podem nem mesmo abater, eles não podem nem mesmo VER os alvos.
E por que eles têm tanto medo, acho que seria interessante para você http://www.kroufr.ru/forum/index.php/topic,6037.0.html, e este SAM (desenvolvimento) tem mais de 50 anos de idade, por isso eles vêem e não são maus.
Integer, você se refere a este JMA - 'JMA'?
Sobre ela.
ZS, no fórum Alpari, BQQ expôs em alguns detalhes porque, em sua opinião, como especialista em DSP, os métodos de DSP são difíceis de aplicar no mercado. Bastante lúcido, na minha opinião.
I BQQ discutiu um pouco aqui http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804&page=16, se não for muito incômodo, onde ele expõe todos os detalhes. Eu só acho que antes de tudo um especialista em DSP deveria conhecer e entender (com toda a sua alma) este teorema de Kotelnikov, é como um axioma em geometria.
E para todos se você puder usar o termo taxa de amostragem por favor, para mim a freqüência Neukvist é um palavrão. É da área que inventou o rádio Popov ou Marconi, etc.
ao Integer
Se você não se importa, pode tentar fazer um indicador adaptativo, o algoritmo que escrevi anteriormente neste tópico. Se você quiser experimentar, você tem que saber como trabalhar com a JMA.
Sobre ela.
Algo sobre o JMA, como o melhor, adaptativo, etc., me atingiu. (tudo comido, como). E nós temos um bom trabalho :-). E os canhotos como a Rússia não são mais, mas eu não acredito nisso.
Eu olho, olho para ele - algumas fórmulas estranhas, e o avatar não é algo como :-) Eu gosto mais :-).
(Compare http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Nosso avião é melhor :-).
É por isso que eu sugiro tentar fazer um indicador melhor, mais adaptável. Talvez algo de bom venha à tona.
A idéia é a seguinte.
1. Tomamos este indicador como base ("Kaufman otimizado AMA: Perry Kaufman AMA otimizado"), muitas pessoas já trabalharam nele. A teoria deste indicador está descrita no arquivo (arquivo anexo). Nós tomamos uma parte deste indicador (idéia). Cálculo da taxa de eficiência do ER (varia de 0 a 1). Ele determinará o período médio (amostragem) de 2 a N (N é definido como um parâmetro de entrada no algoritmo). O resto é um pouco mais complicado.
2. não usamos EMA (média móvel exponencial), mas um polinômio. o grau máximo do polinômio é n (também definido como um parâmetro externo). podemos parar e variar n e executá-lo no testador, acho que já podemos obter bons resultados. Mas IHMO a pulga ainda não está totalmente treinada, então vamos seguir em frente.
3. Se for adaptável, então que seja adaptável em toda a sua extensão. Além disso, o próximo - o grau de polinômio também é calculado (escolhido o melhor por algum critério). Como não temos informações a priori sobre ruído. Sugiro o uso do critério - o coeficiente de determinação. A lógica de selecionar o polinômio ideal de acordo com este critério está descrita no arquivo (ver pp. 12, 13 e 14). Há até mesmo um programa escrito em MathCade, como fazê-lo.
Se alguém estiver interessado, estou pronto para programar e checar novamente o ponto 3 em MathCade. Também ajudarei na criação de tal indicador em MQL devido às minhas modestas capacidades.
Prival, este arquivo não contém as páginas 12-13
Sobre ela.
Não tenho certeza.
Candidato, eu discutiria com você. Seu argumento não é convincente. Estes níveis "falsos" também podem vir de TF mais altas como resultado do agrupamento de várias Fibras de diferentes oscilações. Não tenho provas, é apenas uma hipótese.
Algo me bateu sobre o JMA, como o melhor, adaptativo, etc. (ele os comeu todos). Mas nós não somos bons nisso :-). E os canhotos como a Rússia se extinguiram, mas eu não acredito nisso.
Eu olho, olho para ele - algumas fórmulas estranhas, e o avatar não é algo como :-) Eu gosto mais :-).
(Compare http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Nosso avião é melhor :-).
É por isso que eu sugiro tentar fazer um indicador melhor, mais adaptável. Pode ser que algo bom venha à tona.
A idéia é a seguinte.
1. Tomamos este indicador como base ("Kaufman otimizado AMA: Perry Kaufman AMA otimizado"), muitas pessoas já trabalharam nele. A teoria deste indicador está descrita no arquivo (arquivo anexo). Nós tomamos uma parte deste indicador (idéia). Cálculo da taxa de eficiência do ER (varia de 0 a 1). Ele determinará o período médio (amostragem) de 2 a N (N é definido como um parâmetro de entrada no algoritmo). O resto é um pouco mais complicado.
2. não usamos EMA (média móvel exponencial), mas um polinômio. o grau máximo de polinômio n (também definido como um parâmetro externo). podemos parar e variar n e executá-lo no testador, acho que já podemos obter bons resultados. Mas IHMO a pulga ainda não está totalmente treinada, então vamos seguir em frente.
3. Se for adaptável, então que seja adaptável em toda a sua extensão. Além disso, o próximo - o grau de polinômio também é calculado (escolhido o melhor por algum critério). Como não temos informações a priori sobre ruído. Sugiro o uso do critério - o coeficiente de determinação. A lógica de selecionar o polinômio ideal de acordo com este critério está descrita no arquivo (ver pp. 12, 13 e 14). Há até mesmo um programa escrito em MathCade, como fazê-lo.
Se alguém estiver interessado, estou pronto para programar e checar novamente o ponto 3 em MathCade. Também o ajudarei a criar tal indicador na MQL devido às minhas modestas capacidades.
Prival, este arquivo não contém as páginas 12-13