船体移动平均线 - 页 16 1...91011121314151617181920212223...43 新评论 Mladen Rakic 2013.08.17 19:15 #151 WR1: 嗨，Mladen当你有一半的机会 请你把你原来的HMA颜色的nrp变成MTF，并能有插值。 除非它已经在附近，而我错过了它 谢谢 非常感谢 WR1 在这个帖子中发布了一个非重绘多时间框架Hull移动平均线的版本：https://www.mql5.com/en/forum/174961/page3（在默认参数下（HMASpeed==2），它与 "常规 "HMA nrp相同）。 [删除] 2013.08.18 00:03 #152 你好，MLaden。 我相信我理解你并同意你对较高时间框架的历史值的计算。 我们只有有限的条形图 对应额外的数据点（较低时间段的条形图），所以我们需要插值，线性二次等来填补缺失的条形图，或者使用阶梯函数来跨越较低时间段上的两个较高时间框架值。 然而，一旦指标启动，我们就会得到一个一个的数据点，这些数据点同样适用于较低和较高的时间框架。 我想知道的是，是否有一个指标可以计算并存储间隔的低条的上限值。 例如，使用H1和H4时间框架。 我们可以计算出H4条，然后用指标开始之前发生的条数N和条数N+1之间的比例差，线性地插值出缺少的三个低条数值。 我想知道的是，如果我们不对指标开始后缺失的条形进行插值，而是保存和存储较高时间框架的中间小时条形值。 通过这种方法，我们将获得三个间隔条的精确值。我认识到，在指标开始之前，较高时间框架的历史中间值会有不连续的情况。 因此，如果一个H4指标从N+1条的1.0到N条的1.4，中间插值将是1.1，1.2，1.3。 然而，在实际情况下，根据N、N+1、N+2、N+3时间的数值，这些数值可能是1.0、1.3、1.5、1.4。 我想我真正想说的是，为什么要把上层时间框架用于MTF指标，而要使用下层时间框架的数据点，但每隔N个柱子而不是每个柱子推进上层指标，并使用每个区间的实际值。 如果你有一个使用EMA的简单MTF指标，你能不能把它贴出来，我将用它来测试我的理论并把它贴回来。 Tzuman zilliq 2013.08.18 05:51 #153 嗨，Mladen, 我测试了一下，我同意你的说法，与其他的赫尔MA相比，它不是真的好。 正如我/我们所说，对我来说，最好的移动平均线需要快速和平稳。 所以我测试了不同的MA（在我的图表上），我认为是有趣的 自适应T3 (蓝色/橙色) NonlagMA (绿色/红色) JJMA（只有绿色，我没有一个双色的JJMA） 还有一个Hull (对不起，因为我不能把线放下来，所以很难说清楚） 这个游戏的目的是尝试比较MA（当然是在不同的时期）。 对我来说 适应性T3平稳4/5快速4/5 Nonlag MA 平滑 3/5 快速 5/5 船体 平稳 3/5 快速 3/5 JJMA Smoooth 4/5 Fast 4/5 所以，只是一个想法，我认为用自适应T3（gloups......）制作一个船体，和用JJMA制作一个船体，可能会很有趣。你能做这些吗？ 我也比较了3个JMA（Spiggy、Starlight和Kositsin）。正如你在图上看到的，最好的显然是绿色的Kositsin（JJMA），而值得的是Starlight（和重绘） 自适应T3和JJMA我用来做图和创建这些Hull自适应的 jjma.mq4 adaptive_t3_mladen.mq4 非常感谢社区Mladen的帮助 周末愉快 Zilliq zilliq: 非常感谢Mladen，我回家后会试一试。我将用Hull MA和你的NonlagMA进行比较 完全同意你的观点。我更喜欢有一些平滑度的时候。快速和平稳是非常可爱的...... 你知道Hull变体T3是否存在吗？ 也许这很愚蠢，但你创建了一个与非滞后MA相适应的Hull移动平均线，而且你对它不满意。你认为用NonlagMa与Hull MA相适应的结果（更平滑）会更好吗？ 再见，周末愉快 Zilliq 附加的文件： 2013-08-18_09h33_48.jpg 332 kb 2013-08-18_09h40_12.jpg 1154 kb jjma.mq4 5 kb adaptive_t3_mladen.mq4 7 kb Hull Moving Average joe blogs 2013.08.18 09:14 #154 mladen: WR1 在这个帖子中发布了一个非重绘多时间框架Hull移动平均线的版本：https://www.mql5.com/en/forum/174961/page3（使用默认参数（HMASpeed==2），它与 "常规 "HMA nrp相同）。 谢谢大家 fareastol 2013.08.18 15:35 #155 mladen: Tzuman我不确定我的理解是否正确。 插值方法实际上很简单：它是在较高时间框架的两个结束点之间进行线性插值（这就是为什么我几次说插值和非插值（经典的 "克利斯方法"）版本在每个较高时间框架的条上有完全相同数量的保证精确的点：每个较高时间框架的条上有一个（其余是概率和价格变化的问题）。你可以不刷新插值（或 "阶梯式"），（只计算较低时间框架的当前条），但这样你会得到经典的重绘指标（因为在很多情况下，较低时间框架点的确切状态无法准确计算 - 这将需要一个非常复杂的反转工程计算方式，我不认为metatrader会 "存活"）。 我希望我对问题的理解是正确的，答案是你所期望的。 嗨，Mladen和Tzuman。 很久以来，我也有一个与这个问题有关的问题。当我在Price_Close使用某种类型的MA（例如Ema或LWMA）的较小的TF，Period_Length设置为与较高的TF（例如EMA（H1-24期）和EMA（H4-6期））的相同MA的长度相等时，它们是不一样的。你能向我解释一下吗？ Mladen Rakic 2013.08.18 20:16 #156 fareastol: 嗨，Mladen和Tzuman，很长时间以来，我也有一个与这个问题有关的问题。当我在Price_Close使用某种类型的MA（例如Ema或LWMA）的较小的TF，Period_Length设置为与较高的TF（例如EMA（H1-24期）和EMA（H4-6期））的相同MA的长度相等时，它们是不一样的。你能向我解释一下吗？ 冯小刚 将周期相乘以获得更高的时间框架值的平均数并不是一个坏方法（在其他人中，Alexander Elder在TA的早期使用过这种方法），但它只是一个近似值。原因很简单：用于计算平均数的数据集是不同的，你不可能从不同的数据集中得到相同的结果。在我看来，如果不是为了别的，最好还是使用经典的MTF（我们正在使用的方式），因为有些指标根本无法用这种方式计算（只是一个例子：试试RSI，大多数都是这样）。 Sohocool 2013.08.24 07:25 #157 关于适应性功能。 嗨，Mladen, 我很好地研究了你的波动性自适应函数，为什么不使用数学圆函数呢？ 有了它（如果我完全理解的话），你的自适应周期可以与所有类型的移动平均线或指标一起工作 谢谢。 附加的文件： adaptive_hull_ema_variation_betaround.mq4 9 kb Mladen Rakic 2013.08.24 07:35 #158 sohocool: 关于适应性功能。 Hi Mladen ,我很好地研究了你的波动性自适应功能，为什么不使用数学圆函数呢？有了它（如果我完全理解的话），你的自适应周期可以与所有类型的移动平均线或指标一起工作 请注意。 萧山 原因很简单：对于某些平均数来说，当你改变计算周期 时，你会得到一个 "像台阶一样"（数值变化非常突然）的平均数，而不是有一个合乎逻辑的、对该种平均数来说尽可能平滑的数值。 这就是为什么我反复告诉大家，只有能够计算小数周期的平均数才适合调整。其他的也可以调整（没有限制），但结果本身并不 "好"（我希望你明白我说的 "好 "是什么意思）。另一方面，像EMA这样的平均数是 "继承 "自己的前值，并在计算中使用该值，而且计算可以使用小数周期，这使得在计算周期不断变化时，它相当平滑和 "合乎逻辑"。 _____________________________ 作为一个实验：尝试适应SMA（由于它的性质，它只允许使用整数来计算周期），你会看到在某些情况下，结果会是什么样子。 Sohocool 2013.08.24 07:48 #159 mladen: 苏霍姆林斯基原因很简单：对于某些平均数来说，当你改变计算周期时，你会得到一个 "像台阶一样"（数值变化非常突然）的平均数，而不是有一个合理的、尽可能平滑的那种平均数。 这就是为什么我反复告诉大家，只有能够计算小数周期的平均数才适合调整。其他的也可以调整（没有限制），但结果本身并不 "好"（我希望你明白我说的 "好 "是什么意思）。另一方面，像EMA这样的平均数是 "继承 "自己的前值，并在计算中使用该值，而且计算可以使用小数周期，这使得在计算周期不断变化时，它相当平滑和 "合乎逻辑"。 _____________________________ 作为一个实验：尝试调整SMA（由于它的性质，只允许用整数来计算周期），你会看到在某些情况下，结果会是怎样的 你好，Mladen。 非常感谢您的及时回复。 是的，我知道你的方法是最好的。 但是用interger的步骤将是一个小的步骤（小于1个周期）圆（14,4）=14。 而且市场也不是那么符合逻辑 Mladen Rakic 2013.08.24 08:12 #160 sohocool: 嗨，Mladen。 非常感谢您的及时回复。是的，我知道你的方法是最好的。但用交错法，步长将是一个小步长（小于1个周期），绕(14,4)=14。 和市场是不太符合逻辑的 sohocool 我有一种感觉，你忽略了连续条形图的计算周期 并不总是相似的。例如：在一个柱子上是14，但在另一个柱子上是4。在这种情况下，它将有一个非常大的变化。如果您尝试适应SMA，您会立即看到在这样的情况下会发生什么。因此，不仅仅是小数部分（它对保持 "平稳 "有很大帮助），而且它可以使用小数周期的事实通常表明，该计算适合于适应（因为在大多数情况下，当周期可以是小数时，平均线的前值以某种形式用于计算，如果不 "继承"，在适应时几乎不可能得到一个正常外观的平均线）。 1...91011121314151617181920212223...43 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
嗨，Mladen
当你有一半的机会
请你把你原来的HMA颜色的nrp变成MTF，并能有插值。
除非它已经在附近，而我错过了它
谢谢
非常感谢WR1
在这个帖子中发布了一个非重绘多时间框架Hull移动平均线的版本：https://www.mql5.com/en/forum/174961/page3（在默认参数下（HMASpeed==2），它与 "常规 "HMA nrp相同）。
你好，MLaden。
我相信我理解你并同意你对较高时间框架的历史值的计算。 我们只有有限的条形图 对应额外的数据点（较低时间段的条形图），所以我们需要插值，线性二次等来填补缺失的条形图，或者使用阶梯函数来跨越较低时间段上的两个较高时间框架值。 然而，一旦指标启动，我们就会得到一个一个的数据点，这些数据点同样适用于较低和较高的时间框架。 我想知道的是，是否有一个指标可以计算并存储间隔的低条的上限值。 例如，使用H1和H4时间框架。 我们可以计算出H4条，然后用指标开始之前发生的条数N和条数N+1之间的比例差，线性地插值出缺少的三个低条数值。 我想知道的是，如果我们不对指标开始后缺失的条形进行插值，而是保存和存储较高时间框架的中间小时条形值。 通过这种方法，我们将获得三个间隔条的精确值。我认识到，在指标开始之前，较高时间框架的历史中间值会有不连续的情况。 因此，如果一个H4指标从N+1条的1.0到N条的1.4，中间插值将是1.1，1.2，1.3。 然而，在实际情况下，根据N、N+1、N+2、N+3时间的数值，这些数值可能是1.0、1.3、1.5、1.4。
我想我真正想说的是，为什么要把上层时间框架用于MTF指标，而要使用下层时间框架的数据点，但每隔N个柱子而不是每个柱子推进上层指标，并使用每个区间的实际值。
如果你有一个使用EMA的简单MTF指标，你能不能把它贴出来，我将用它来测试我的理论并把它贴回来。
Tzuman
嗨，Mladen,
我测试了一下，我同意你的说法，与其他的赫尔MA相比，它不是真的好。
正如我/我们所说，对我来说，最好的移动平均线需要快速和平稳。
所以我测试了不同的MA（在我的图表上），我认为是有趣的
自适应T3 (蓝色/橙色)
NonlagMA (绿色/红色)
JJMA（只有绿色，我没有一个双色的JJMA）
还有一个Hull
(对不起，因为我不能把线放下来，所以很难说清楚）
这个游戏的目的是尝试比较MA（当然是在不同的时期）。
对我来说
适应性T3平稳4/5快速4/5
Nonlag MA 平滑 3/5 快速 5/5
船体 平稳 3/5 快速 3/5
JJMA Smoooth 4/5 Fast 4/5
所以，只是一个想法，我认为用自适应T3（gloups......）制作一个船体，和用JJMA制作一个船体，可能会很有趣。你能做这些吗？
我也比较了3个JMA（Spiggy、Starlight和Kositsin）。正如你在图上看到的，最好的显然是绿色的Kositsin（JJMA），而值得的是Starlight（和重绘）
自适应T3和JJMA我用来做图和创建这些Hull自适应的
jjma.mq4
adaptive_t3_mladen.mq4
非常感谢社区Mladen的帮助
周末愉快
Zilliq
非常感谢Mladen，我回家后会试一试。
我将用Hull MA和你的NonlagMA进行比较
完全同意你的观点。我更喜欢有一些平滑度的时候。快速和平稳是非常可爱的......
你知道Hull变体T3是否存在吗？
也许这很愚蠢，但你创建了一个与非滞后MA相适应的Hull移动平均线，而且你对它不满意。你认为用NonlagMa与Hull MA相适应的结果（更平滑）会更好吗？
再见，周末愉快
Zilliq
WR1 在这个帖子中发布了一个非重绘多时间框架Hull移动平均线的版本：https://www.mql5.com/en/forum/174961/page3（使用默认参数（HMASpeed==2），它与 "常规 "HMA nrp相同）。
谢谢大家
Tzuman
我不确定我的理解是否正确。
插值方法实际上很简单：它是在较高时间框架的两个结束点之间进行线性插值（这就是为什么我几次说插值和非插值（经典的 "克利斯方法"）版本在每个较高时间框架的条上有完全相同数量的保证精确的点：每个较高时间框架的条上有一个（其余是概率和价格变化的问题）。你可以不刷新插值（或 "阶梯式"），（只计算较低时间框架的当前条），但这样你会得到经典的重绘指标（因为在很多情况下，较低时间框架点的确切状态无法准确计算 - 这将需要一个非常复杂的反转工程计算方式，我不认为metatrader会 "存活"）。
我希望我对问题的理解是正确的，答案是你所期望的。嗨，Mladen和Tzuman。
很久以来，我也有一个与这个问题有关的问题。当我在Price_Close使用某种类型的MA（例如Ema或LWMA）的较小的TF，Period_Length设置为与较高的TF（例如EMA（H1-24期）和EMA（H4-6期））的相同MA的长度相等时，它们是不一样的。你能向我解释一下吗？
嗨，Mladen和Tzuman，很长时间以来，我也有一个与这个问题有关的问题。当我在Price_Close使用某种类型的MA（例如Ema或LWMA）的较小的TF，Period_Length设置为与较高的TF（例如EMA（H1-24期）和EMA（H4-6期））的相同MA的长度相等时，它们是不一样的。你能向我解释一下吗？
冯小刚
将周期相乘以获得更高的时间框架值的平均数并不是一个坏方法（在其他人中，Alexander Elder在TA的早期使用过这种方法），但它只是一个近似值。原因很简单：用于计算平均数的数据集是不同的，你不可能从不同的数据集中得到相同的结果。在我看来，如果不是为了别的，最好还是使用经典的MTF（我们正在使用的方式），因为有些指标根本无法用这种方式计算（只是一个例子：试试RSI，大多数都是这样）。
关于适应性功能。
嗨，Mladen,
我很好地研究了你的波动性自适应函数，为什么不使用数学圆函数呢？
有了它（如果我完全理解的话），你的自适应周期可以与所有类型的移动平均线或指标一起工作
谢谢。
关于适应性功能。
Hi Mladen ,
我很好地研究了你的波动性自适应功能，为什么不使用数学圆函数呢？
有了它（如果我完全理解的话），你的自适应周期可以与所有类型的移动平均线或指标一起工作
请注意。萧山
原因很简单：对于某些平均数来说，当你改变计算周期 时，你会得到一个 "像台阶一样"（数值变化非常突然）的平均数，而不是有一个合乎逻辑的、对该种平均数来说尽可能平滑的数值。
这就是为什么我反复告诉大家，只有能够计算小数周期的平均数才适合调整。其他的也可以调整（没有限制），但结果本身并不 "好"（我希望你明白我说的 "好 "是什么意思）。另一方面，像EMA这样的平均数是 "继承 "自己的前值，并在计算中使用该值，而且计算可以使用小数周期，这使得在计算周期不断变化时，它相当平滑和 "合乎逻辑"。
_____________________________
作为一个实验：尝试适应SMA（由于它的性质，它只允许使用整数来计算周期），你会看到在某些情况下，结果会是什么样子。
苏霍姆林斯基
原因很简单：对于某些平均数来说，当你改变计算周期时，你会得到一个 "像台阶一样"（数值变化非常突然）的平均数，而不是有一个合理的、尽可能平滑的那种平均数。
这就是为什么我反复告诉大家，只有能够计算小数周期的平均数才适合调整。其他的也可以调整（没有限制），但结果本身并不 "好"（我希望你明白我说的 "好 "是什么意思）。另一方面，像EMA这样的平均数是 "继承 "自己的前值，并在计算中使用该值，而且计算可以使用小数周期，这使得在计算周期不断变化时，它相当平滑和 "合乎逻辑"。
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作为一个实验：尝试调整SMA（由于它的性质，只允许用整数来计算周期），你会看到在某些情况下，结果会是怎样的你好，Mladen。
非常感谢您的及时回复。
是的，我知道你的方法是最好的。
但是用interger的步骤将是一个小的步骤（小于1个周期）圆（14,4）=14。
而且市场也不是那么符合逻辑
嗨，Mladen。
非常感谢您的及时回复。
是的，我知道你的方法是最好的。
但用交错法，步长将是一个小步长（小于1个周期），绕(14,4)=14。
和市场是不太符合逻辑的sohocool
我有一种感觉，你忽略了连续条形图的计算周期 并不总是相似的。例如：在一个柱子上是14，但在另一个柱子上是4。在这种情况下，它将有一个非常大的变化。如果您尝试适应SMA，您会立即看到在这样的情况下会发生什么。因此，不仅仅是小数部分（它对保持 "平稳 "有很大帮助），而且它可以使用小数周期的事实通常表明，该计算适合于适应（因为在大多数情况下，当周期可以是小数时，平均线的前值以某种形式用于计算，如果不 "继承"，在适应时几乎不可能得到一个正常外观的平均线）。