作者的对话。亚历山大-斯米尔诺夫。 - 页 27

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Prival:
ANG3110:
...存在快速或慢速谐波，等等。

如果你不介意的话，请更详细地描述一下，你是如何选择的，使用傅里叶变换、沃尔什、MME或其他方式。你估计有多少个振荡同时存在，这些振荡是如何被隔离的。谢谢你。

傅里叶分析，DCT，或一组ma的一阶导数或一些MACD。到目前为止，我发现用ma或T3的导数来工作是最容易的。

相对于线性回归 而言，傅里叶法是最好用的。根据音阶的不同，3个最大的谐波被整理出来，调到共鸣，通常它们前面的投影会被压倒性地触发。

 
GODZILLA:
我只能补充说，朴实无华的MTS的经典变体，在图表周期小于4小时的情况下，使用趋势摆动方向的变化作为市场进入信号，结果是在任何摆动和优化器的任何积极结果中，在优化周期的右侧边界之外都是不完整的通过咖啡渣或星星来猜测，或向 "千里眼 "征求意见，比试图从这样的专家顾问在与冠军期相称的测试期内获得体面的实际利润要容易得多!
我不会太热衷于放弃较小的时间框架......总的来说，我绝对同意一个简单的可逆转的 "总是在战斗中 "的EA在任何方面都是100%的失败。
 
ANG3110:
对我自己来说，我选择了T3或LWMA，尽管在分析系统的进一步工作过程中，使用哪种算法变得不那么关键--它取决于市场形式、振荡的数量、前向和后向波的比例、趋势斜率的角度或其几乎没有、快速或慢速谐波的存在等等。
... 傅里叶分析，DCT，或一组ma-shares的一阶导数或一些MACD。到目前为止，对我来说，用马或T3的导数来工作是最容易的。相对于线性回归，傅里叶法更好用。根据音阶的不同，3个最大的谐波被整理出来，在共振中调谐，作为一项规则，它们在前面的投影被压倒性地触发。
傅里叶对历史不是对称的吗（沿纵轴），那么试图将其限制在3次谐波...- 在实践中，这个 "绝大多数情况 "的百分比是多少，延迟/滑落的情况是什么？

那么如何使用衍生品混搭，也许lin回归也是这里的一个选择？在这个方向上，你纯粹达到了多高？或者它只是系统的一部分，也包括某种形式的波浪分析（至少与局部价格极值的运动的原始分析相结合）？
 
VBAG:

你好!

知道这群人的意见是非常有趣的。
在第14页https://forum.mql4.com/ru/10446/page14，发表了John Ehlers关于最佳跟踪滤波器的文章。我对它印象深刻，它似乎与它相似。

尽管这些材料与世界一样古老，但它并没有失去其相关性，IMHO。文章的作者说。


OTF在计算中除了收盘价之外，还使用条形高点和低点。指标公式中负责适应的部分，在计算中使用条形高点和低点，这允许估计额外的噪音因素，而考夫曼的AMA和VIDYA在计算中都没有使用这个因素。

这具有使用单一平滑参数的优势。考夫曼的AMA要求交易者对三个不同参数的数值选择做出决定。VIDYA要求交易者就两个不同的参数值做出决定。而OTF则要求交易者选择一个参数--平均周期（或平滑系数）。这不仅使它更容易使用，而且还能更快地掌握和理解其本质。



决定看一下OFT指标，弹出这个错误 2008.02.10 23:27:25 2008.01.25 08:53 OTF EURUSD,M15:MathSqrt 函数的负参数
 
pisara:
傅里叶对历史不是对称的吗（沿纵轴），那么试图将其限制在3次谐波...- 在实践中，"绝大多数情况下 "的百分比是多少，延迟/延误是什么？

那么如何使用衍生品混搭，也许lin回归也是这里的一个选择？在这个方向上，你纯粹达到了多高？或者它只是系统的一部分，也包括某种形式的波浪分析（至少与局部价格极值的运动的原始分析相结合）？

问题是，傅里叶是对称的，而市场在大多数时候是倾斜的，那么左右两部分与信号的关联度就不高。而当先建立回归，并从周围或相对于它的数据中计算出谐波及其总和时，其周期与真实信号更准确地重合。




最上面一个显示的是3个谐波之和的一个单体。他们每个人都有自己的表现形式。但你可以计算出更多的7-12次谐波，并按振幅排序，挑出3个最大值。一般来说，如果它在最小SPR的共振中调得很好，匹配转折点的百分比非常高，我没有计算过统计数据，目测大约在70-80%之间。我还没有把它自动化，我没有时间同时做所有的事情。

来自ma的导数是这样取的：假设我们有周期-p，那么让我们输入导数系数，比如，k=0.3，移位psm=k*p；然后从当前平均值中减去移位的值，dma[i]=ma[i]-ma[i+psm]。

到目前为止，在测试器上已经达到了高度，这并不是一个指标。在2年内，我从车厂得到了10000这个数字，这比我在其他地方看到的任何东西都要大很多倍--那又怎么样呢--这是一个契机。

我目前正在研究一个分析系统。

 
Prival
对它进行了调整，现在应该一切正常了。
附加的文件：
otf_1.mq4  3 kb
 
ANG3110:
问题是，傅里叶是对称的，而市场在大多数时候是倾斜的，那么左右两部分与信号的关联性就不强。但当先建立回归，并从周围或相对于它的数据中计算出谐波及其总和，那么它们的周期就会更准确地与真实信号重合。

一般来说，如果用最小的SPR调得很好，转折点的重合率非常高--我没有设法进行统计，一看就知道在70-80%之间。我还没有把它自动化，我没有时间同时做所有的事情。
如果这个想法可行（即谐波在某种程度上是静止的，共振不需要每分钟都调整），那当然是很酷的。

来自ma的导数是这样取的：假设我们有周期-p，那么让我们输入导数系数，比如，k=0.3，移位psm=k*p；然后从当前平均值中减去移位的值，dma[i]=ma[i]-ma[i+psm]。
到目前为止，在测试器上已经达到了高度，这并不是一个指标。好吧，两年来，我从Depo那里得到了10000美元，这个数字比我在其他人那里看到的要大很多倍--所以这有什么--这是一个合适的。
谢谢你。 关于回测，就像所有的混搭一样，问题是在测试器中优化的参数在未优化的部分是否成立，以及它们的重要性如何（当然这取决于输出系统）。
 
MT-4原来有一个 "标准 "的LRMA，从收盘开始，这就是Envelopes 指标。
 
不，Korey，LWMA在那里被列为线性加权MA。
 
Mathemat:
不，Korey，LWMA被列为线性加权MA。
我自己开了一个玩笑，我已经三天没有看到这个错字了。
在这个指标中，一切都变了，玩起来很有意思，所以我做了，把METODa=4))。
附加的文件：
lrmaaap.mq4  3 kb
1...202122232425262728293031323334...44
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