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Não, Victor faz bons perus :) Eu mesmo os uso com freqüência. Dê uma olhada em sua filial, há muitas coisas interessantes lá.
DmitriyN:
Então eu também vou compartilhar a maschka :) A mãe mais comum, com um período de 10, é baseada em uma mãe com um período de 10, que por sua vez também é baseada em uma mãe com um período de 10 e assim por diante.
Em resumo, tudo isso é feito sem deixar a MT, com a máscara habitual usando os "Dados do Indígena Anterior". Em outras palavras, é uma máscara de uma máscara. Ainda não encontrei uma aplicação para esta MA alisada.
Neste caso, a tela mostra uma máscara de 4ª ordem. O período é de 4*10=40
Leia os posts de AlexeyFX, sobre deslocamento de filtros por largura de banda de atraso, ou é uma cascata de filtros cic, ou valor de deslocamento de filtros adaptativos.
A mesma escala pode parecer melhor se você a mudar não exatamente pelo número de períodos, mas +/-, por exemplo, não por 1 período, mas de 0 para 1, você precisa procurar a posição ideal da escala neste intervalo, o que dará mais informações. Assim, a expressão "um demolidor de um demolidor de um demolidor", vai dar uma volta diferente, cada turno de um demolidor é não-estacionário, o turno, vai influenciar a próxima média.
O objetivo é construir uma linha alisada ideal que não distorça a fase, e será o mais próximo possível ou, em outras palavras, equidistante da propagação do preço (se você a deslocar de volta)
PS: A propósito, de que considerações você pode pegar uma corrente de tal ma ma, digamos ma50 de ma 123 de ma 220 de ma 263, ou seja, períodos desiguais de ma.
Não sabia que você estava fazendo isso. Alguma sorte?
Não sei se este é um ou outro, mas este também é interessante, não consegui encontrar nenhuma implementação na base.
https://www.mql5.com/ru/forum/100105/page2
Vou colocar meus cinco pedaços e peças. JMA.
Sem redesenhar? Não sei, às vezes eu noto que eles podem postar um mashup com seu recuo deslocado, sem mostrar a borda direita))))
A ((((x1+x2)/2)+x3)/2)+x4)/2,,,,,,, tem a vantagem desta média
do que B (x1+x2+x3+x4)/2
????? em termos de redução do impacto nas propriedades dinâmicas da curva final, de cada referência individual sobre a soma total. ou em termos de onde a referência se encontra na série.
Digamos que para a série 1 2 3 4
А ((((1+2)/2)+3)/2)+4)/2 =2,875
mas para a linha 4132 já será (((4+1)/2+3)/2)+2)/2=2.375, não só o que é a soma da linha, mas também o que é a disposição dos valores na linha.
enquanto em B (4+1+3+2)/2=(1+2+3+4)/2
A ((((x1+x2)/2)+x3)/2)+x4)/2,,,,,,, tem a vantagem desta média
do que B (x1+x2+x3+x4)/2
????? em termos de redução do efeito sobre as propriedades dinâmicas da curva final, de cada referência individual sobre a soma total. ou em termos de onde a referência se encontra na série.
Digamos que para a série 1 2 3 4
А ((((1+2)/2)+3)/2)+4)/2 =2,875
mas para a linha 4132 já será (((4+1)/2+3)/2)+2)/2=2.375, não só a soma da linha, mas também a disposição dos valores na linha já é significativa.
enquanto em B (4+1+3+2)/2=(1+2+3+4)/2
Acontece como a LWMA. E conte os parênteses nos exemplos! Útil! :)
Estou pensando que este tipo de mashka(A) é provavelmente mais próximo da palavra filtro LF do que o filtro padrão. E mais útil, pois não esconde a dinâmica (provavelmente).
Claro que há mais custos computacionais, mas não se trata disso, pode ser otimizado mais tarde.
Eu gostaria de perguntar sobre as vantagens.