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zu Neutron
aber es handelt sich um eine polynomiale Regression ohne differentielle Ausreißer
- für diese Pluspunkte ist ein geringes Maß an Überschwingen innerhalb von Grenzen kleiner als stdDev zulässig
Erklären Sie mir auch, warum man überhaupt an den Muwings herumfummeln muss.
+5
Das hat keinen Sinn.
Das hier?
Schließen -HP
Das hier?
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Ja, vielen Dank, ich werde sehen, wie es sich in der Praxis auswirkt. Es ist schade, dass es im Moment nicht funktioniert. Im Prinzip können wir aufgrund der von den Autoren empfohlenen Parameter für lambda davon ausgehen, dass lambda=(x^2*100) ist, wobei x die Häufigkeit des Auftretens von Daten in einem Jahr ist. Im Allgemeinen werden wir sehen, wie es sein wird.
Jungs, so sieht das Bild in der Geschichte aus. Die Abbildung aus Matlab zeigt, dass unsere "Fehler" dazu neigen, die Extrema mit einer bestimmten Periode zu aktualisieren, die zwar manchmal nicht übereinstimmt, aber dennoch. Und auch in den Clusterbildungsperioden berücksichtigen wir, dass sich die Oszillatoramplitude um eine Strecke ausdehnt, die der vergangenen Differenz zwischen der Muve und den Daten entspricht. Die Fehlerdichte liegt nahe an der Normalverteilung, und wie bei finnischen Reihen üblich gibt es eine gewisse Asymmetrie und Kurtosis. Trotz des Überschießens können wir, wenn wir die vergangenen Messwerte des Oszillators kennen, annehmen, wo der Extremwert liegen wird. Zusätzlich habe ich im zweiten Chart den Normalizer verwendet, der unsere Oszillatorwerte normalisiert und von -1 bis 1 skaliert. Die Regel des Signals ist einfach nähert sich -1 und 1 warten auf die Umkehr = nicht ein Allheilmittel, aber alles kann nützliche Informationen liefern.
setzen Sie einen Indikator auf den Chart, arbeiten Sie am Wochenende.
Ich habe eine C-Version des HP-Filters vom ursprünglichen Autor Kurt Annen gefunden.
Den Code von HP.mq4 habe ich entsprechend dem Original ein wenig bereinigt. Siehe Anwendung. Es gab eine Menge unnötiger Felder. Danke an Korey für die erste Version von HP.mq4.
an gpwr
Wir haben nichts dagegen, mein Kommentar, schauen Sie sich die Beiträge an