Adaptive digitale Filter - Seite 6
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Was die Identifizierung von Extrema in gefilterten Daten betrifft, so habe ich bereits geschrieben, dass der Markt Niveaus respektiert und es daher besser ist, Hochs und Tiefs durch Hoch und Tief zu identifizieren. Vor allem, wenn man bedenkt, welche Informationen bei der Komprimierung in einem Balkendiagramm verloren gehen. Falsche Extrema schaffen Probleme, aber ich fürchte, dass ein LFO, selbst ein adaptiver, nicht immer hilft. Nachfolgend ein Beispiel für Extrema, die falsch zu sein scheinen:
Die roten Balken hier sind meine Vorstellungen über die richtige Aufteilung(die horizontalen Linien sind als Argument für diese Meinung hinzugefügt).
PS1: Ich habe gerade bei den Luftverteidigungsstreitkräften gedient, und hier lese ich meine Position aus Paragraph 27 meines Militärausweises vor (um sie solider zu machen :o): "Kommandeur der Abteilung für Flugabwehrraketen-Funksteuerungsanlagen mit kurzer Reichweite". Und ich weiß mehr als gut (wie sie normalerweise schreiben - nicht vom Hörensagen :o), dass unsere gelobten Systeme (und nicht nur unsere) nicht einmal abschießen können, sie können die Ziele nicht einmal SEHEN.
Und warum sind sie so Angst, ich denke, es wäre interessant für Sie http://www.kroufr.ru/forum/index.php/topic,6037.0.html, und diese SAM (Entwicklung) ist mehr als 50 Jahre alt, so dass sie sehen und nicht schlecht.
Integer, Sie meinen diesen JMA - "JMA"?
Über sie.
ZS, im Alpari-Forum hat BQQ ausführlich dargelegt, warum er als DSP-Spezialist der Meinung ist, dass DSP-Methoden auf dem Markt schwer anwendbar sind. Meiner Meinung nach ist das sehr einleuchtend.
Ich BQQ argumentiert ein wenig hier http://forum.alpari-idc.ru/showthread.php?t=38804&page=16, wenn es nicht zu viel Mühe, wo er legt alle Details. Ich denke einfach, dass ein DSP-Spezialist zuallererst dieses Theorem von Kotelnikov kennen und verstehen sollte (mit ganzer Seele), es ist wie ein Axiom in der Geometrie.
Und an alle, die den Begriff Abtastrate verwenden können, bitte, für mich ist die Neukvist-Frequenz ein Schimpfwort. Sie stammt aus dem Bereich, in dem Radio Popov oder Marconi usw. erfunden wurde.
zu Integer
Wenn Sie nichts dagegen haben, können Sie versuchen, einen adaptiven Indikator, der Algorithmus, den ich früher in diesem Thread geschrieben zu machen. Wenn Sie es ausprobieren wollen, müssen Sie wissen, wie man mit JMA arbeitet.
Über sie.
Irgendetwas an der JMA, wie das Beste, das Anpassungsfähigste, usw., hat mich angesprochen. (alles aufgegessen, wie). Und wir haben einen guten Job :-). Und die Linkshänder wie Russland gibt es nicht mehr, aber ich glaube es nicht.
Ich schaue, schau ihn an - einige seltsame Formeln, und der Avatar ist nicht so etwas wie :-) Ich mag es besser :-).
(Vergleiche http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Unser Flugzeug ist besser :-).
Deshalb schlage ich vor, einen besseren Indikator zu entwickeln, der anpassungsfähiger ist. Vielleicht kommt ja etwas Gutes dabei heraus.
Die Idee ist die folgende.
1. Wir nehmen diesen Indikator als Grundlage ('Kaufman optimized AMA: Perry Kaufman AMA optimized'), viele Leute haben bereits daran gearbeitet. Die Theorie dieses Indikators wird in der Datei beschrieben (siehe Anhang). Wir nehmen einen Teil dieses Indikators (Idee). Berechnung des ER-Wirkungsgrads (variiert von 0 bis 1). Er bestimmt den Mittelungszeitraum (Abtastung) von 2 bis N (N wird als Eingabeparameter im Algorithmus festgelegt). Der Rest ist ein bisschen schwieriger.
2. wir verwenden nicht EMA (exponentieller gleitender Durchschnitt), sondern ein Polynom. der maximale Grad des Polynoms ist n (auch als externer Parameter festgelegt). wir können stoppen und variieren n und führen Sie es in der Tester, ich denke, wir können bereits gute Ergebnisse zu erhalten. Aber IHMO, der Floh, ist noch nicht voll ausgebildet, also machen wir weiter.
3. Wenn es anpassungsfähig ist, dann soll es in vollem Umfang anpassungsfähig sein. Darüber hinaus wird auch der nächste - der Grad des Polynoms - berechnet (der beste wird nach einem bestimmten Kriterium ausgewählt). Da wir a priori keine Informationen über Lärm haben. Ich schlage vor, das Kriterium des Bestimmtheitsmaßes zu verwenden. Die Logik der Auswahl des optimalen Polynoms nach diesem Kriterium ist in der Datei beschrieben (siehe S. 12, 13 und 14). Es gibt sogar ein in MathCade geschriebenes Programm, wie man das macht.
Falls jemand Interesse hat, bin ich bereit, Punkt 3 in MathCade zu programmieren und nachzuprüfen. Ich werde auch bei der Erstellung eines solchen Indikators in MQL aufgrund meiner bescheidenen Fähigkeiten helfen.
Privat, dieses Archiv enthält nicht Seite 12-13
Über sie.
Ich bin mir nicht sicher.
Candid, ich würde mit Ihnen streiten. Ihr Argument ist nicht überzeugend. Diese "falschen" Niveaus können auch von höheren TF als Ergebnis einer Häufung von mehreren Fibs aus verschiedenen Ausschlägen kommen. Ich habe keinen Beweis, es ist nur eine Hypothese.
Irgendetwas ist mir an JMA aufgefallen, wie das Beste, das Anpassungsfähigste, usw. (er hat sie alle aufgegessen). Aber wir sind nicht gut darin :-). Und die Linkshänder wie in Russland sind ausgestorben, aber das glaube ich nicht.
Ich schaue, schau ihn an - einige seltsame Formeln, und der Avatar ist nicht so etwas wie :-) Ich mag es besser :-).
(Vergleiche http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top). Unser Flugzeug ist besser :-).
Deshalb schlage ich vor, einen besseren Indikator zu entwickeln, der anpassungsfähiger ist. Vielleicht kommt ja etwas Gutes dabei heraus.
Die Idee ist die folgende.
1. Wir nehmen diesen Indikator als Grundlage ('Kaufman optimized AMA: Perry Kaufman AMA optimized'), viele Leute haben bereits daran gearbeitet. Die Theorie dieses Indikators wird in der Datei beschrieben (siehe Anhang). Wir nehmen einen Teil dieses Indikators (Idee). Berechnung des ER-Wirkungsgrads (variiert von 0 bis 1). Er bestimmt den Mittelungszeitraum (Abtastung) von 2 bis N (N wird als Eingabeparameter im Algorithmus festgelegt). Der Rest ist ein bisschen schwieriger.
2. wir verwenden nicht EMA (exponentieller gleitender Durchschnitt), sondern ein Polynom. der maximale Grad des Polynoms n (auch als externer Parameter eingestellt). wir können aufhören und variieren n und führen Sie es in der Tester, ich denke, wir können bereits gute Ergebnisse zu erhalten. Aber IHMO der Floh ist noch nicht voll ausgebildet, also machen wir weiter.
3. Wenn es anpassungsfähig ist, dann soll es in vollem Umfang anpassungsfähig sein. Darüber hinaus wird auch der nächste - der Grad des Polynoms - berechnet (der beste wird nach einem bestimmten Kriterium ausgewählt). Da wir a priori keine Informationen über Lärm haben. Ich schlage vor, das Kriterium des Bestimmtheitsmaßes zu verwenden. Die Logik der Auswahl des optimalen Polynoms nach diesem Kriterium ist in der Datei beschrieben (siehe S. 12, 13 und 14). Es gibt sogar ein in MathCade geschriebenes Programm, wie man das macht.
Falls jemand Interesse hat, bin ich bereit, Punkt 3 in MathCade zu programmieren und nachzuprüfen. Aufgrund meiner bescheidenen Fähigkeiten werde ich Ihnen auch helfen, einen solchen Indikator in MQL zu erstellen.
Privat, dieses Archiv enthält nicht die Seiten 12-13