![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yazık değilse devamını oluşturan kodu görebilirsin .. kişisel atabilirsin..
Her şey standart gibi, gösterge arabelleğini belirli bir indeks kaymasıyla doldurdu, örneğin Fourier eğrisinin periyoduna eşit ve ardından SetIndexShift(0,Period) kullanarak göstergenin kendisini görsel olarak aynı değerde kaydırdı;
Kodu daha sonra sıraya koyduğum gibi veritabanında yayınlayacağım.
Katılmıyorum, hareketin sonuna geldiğimizi ve 10 noktadan sonra trendin değişeceğini varsayalım,
bu yüzden, özellikle aynı 10 puanın güvenilirliği söz konusu olduğundan, giden trene atlamaya değer mi?
Şahsen ilk 10 noktanın yalan olduğunu sık sık fark ettim, ancak daha sonra gerçek alıntılar tahmin edilenlerle birleşiyor.
Burada soru sorunsuz bir şekilde "Fourier veya son noktanın etkisine" dönüşüyor, ancak zaten bu konuda etkinin olduğunu görüyorum.
son nokta başka bir etkiden kaynaklanır. y = k*x + c gibi düz bir çizgi belirlemeye çalışın ve ardından Fourier kullanarak tahminde bulunun,
ve düz bir yukarı yerine aşağı bir eğri elde ederiz. Ben buna tamamlanmamış dalga etkisi derdim.
ONLAR. dalga ölçüm alanına uymuyorsa Fourier yöntemiyle doğru tahmin yapılamaz.
hem doğrudan hem de uzun dönemli harmonikler bu etkiye tabidir.
Bu nedenle, göstergelerimde, ANG3110 örneğini izleyerek fiyat = 0'a göre değil, trend düşüş çizgilerine göre genişlettim. Doğrusal regresyon ve daha büyük bir periyodun Fourier interpolasyonu, trend değiştirme çizgileri olarak kullanılır.
Ayrıca, döngüselliği daha uzun bir süre boyunca tanımlamak mümkün olsaydı Fourier enterpolasyonunu kullanırım, aksi takdirde LR kullanırım. Bu durumda "eksik dalga etkisi" ortadan kalkar.
Ayrıca, döngüselliği daha uzun bir süre boyunca tanımlamak mümkün olsaydı Fourier enterpolasyonunu kullanırım ...
Döngüselliği nasıl tespit edersiniz? hangi yöntemle, hangi kriterlere göre?
Fourier ekstrapolasyonu yapıyorum (ne akıllıca sözler :) ve sonuç ile fiyatların korelasyonuna bakıyorum. Korelasyon anlamlıysa, belirgin bir döngüsellik vardır. Muhtemelen daha iyi yöntemler olsa da, şimdi MT için bir spektrum analizörü yapacağım.
Fourier ekstrapolasyonu yapıyorum (ne akıllıca sözler :) ve sonuç ile fiyatların korelasyonuna bakıyorum. Korelasyon anlamlıysa, belirgin bir döngüsellik vardır. Muhtemelen daha iyi yöntemler olsa da, şimdi MT için bir spektrum analizörü yapacağım.
Yöntem açık, cevap için teşekkürler, bence olması gereken bir yer var. Ve ekstrapolasyon, enterpolasyon, yaklaşıklık, korelasyon kelimeleri hakkında, yani konu öyle ki, kim ilgilenmez, çöplerde sohbet etsin ve kim bilmiyor, Wikipedia var.
serinin herhangi bir spektral m hakkında rastgele olduğu yerde Fourier,
spektral ekstrapolasyon işlevi tartışılamaz - bu yanlış!
Ve hesaplamak mümkün ve gerekli
güç spektral yoğunluğu (PSD), yani dağılım, emisyonlar,
amplitüdleri frekanslara dağılmıştır.
basit bir tahmin yardımı olarak tavsiye ederim
AA Minko "Excel kullanarak iş dünyasında tahmin",
ve Fourier analizine göre, deyim yerindeyse türün bir klasiği:
Jenkins G., Watts D. "Spektral analiz ve uygulamaları"
http://lib.mexmat.ru/books/853
http://www.newlibrary.ru/author/jenkins_g___vatts_d_.html
Veya burada
S.L.Marple - ml "Dijital spektral analiz"
http://prodav. exponenta.ru/read/info02.htm
yukarıdaki bağlantılar uymuyorsa, denizlerini arayın.
serinin herhangi bir spektral m hakkında rastgele olduğu yerde Fourier,
spektral ekstrapolasyon işlevi tartışılamaz - bu yanlış!
Ve hesaplamak mümkün ve gerekli
güç spektral yoğunluğu (PSD), yani dağılım, emisyonlar,
amplitüdleri frekanslara dağılmıştır.
ikisini de yapabilirsin
güç tahmini ve bir serinin fonksiyonlara ayrıştırılmasının avantajları ve dezavantajları vardır
ikisini de yapabilirsin
güç tahmini ve bir serinin fonksiyonlara ayrıştırılmasının avantajları ve dezavantajları vardır
Elbette, ancak tahmin için bunlar çok tehlikeli doğrusal olmayan yöntemlerdir.
uydurma aralığı içinde iyi çalışır, ancak bunun DIŞINDA, tahminde bulunurken,
davranış, tabiri caizse çok sinsidir.
Böyle bir tahmin aracını sürdürmek çok zordur, çünkü
doğrusal olmayan doğası, çok sinsidir ve ayrıca dediğim gibi,
yanlış.
Bununla birlikte, eğer düşünürseniz, M. Fourier'in uygulaması
hareketli ortalama (MA), yeterince düzgün MA, sonra evet :)
artı buna regresyon çizgisi ne iş parçacığıdır:
Fourier sentezi + regresyon polinomu (doğrusal).
Tamamen normal bir kombinasyon.