Indikatoren: Der Trendindikator basiert auf der Grundlage der singulären Spektrumanalyse
streloc15:
Установил но в коде выдает 8 ошибок и 1 предупреждение,может я что то не так сделал?
Schicken Sie mir die Fehlerinformation und die Warnung. Dann wird es klar sein. 1) Stellen Sie sicher, dass Sie die ALGLIB-Bibliothek installiert haben.(https://www.mql5.com/de/code/1146) 2) Zusätzliche Frage - was ist das Betriebssystem auf Ihrem Computer (Version und Bitrate)?
Guten Tag. System 7 Professional 32bit, ich füge einen Bildschirm aus dem Editor bei. Ich habe die Bibliothek heruntergeladen und installiert.
Die Datei CCaterpillar.mqh ist nicht im Ordner MQL5\Include\SSA installiert.
Punkt für Punkt:
1) Starten Sie vom MetaQuotes-Terminal aus MetaEditor (Service -> MetaQuotes Editor oder F4).
2) Öffnen Sie im linken Fenster den Ordner MQL5\Include.
3) Wenn SSA nicht unter den Unterordnern ist, erstellen Sie ihn.
4) Bewegen Sie die Maus über den Ordner und klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, um das Untermenü zu öffnen, und geben Sie den Befehl "Öffnen".
5) Kopieren Sie die Datei CCaterpillar.mqh in diesen Ordner.
Sie sollte so eingestellt sein:
Nützlich im Editor, um die Datei SingularMA.mq5 zu laden (öffnen), kompilieren und mit F5 ausführen.
Hinweis: Im Include-Ordner sollte sich ein Math-Ordner befinden, und in diesem ein Alglib-Ordner. Im Alglib-Ordner alle Dateien der alglib.mqh ... statistic.mqh.
Berichten Sie über die Ergebnisse.
Wie es verwendet werden kann, bitte schreiben. Ich habe mir den Code noch nicht angesehen, aber das Bild erinnert stark an Filter ohne Verzögerung mit Vorwärts- und Rückwärtsfilterung.
Die blaue SSA zeigt deutlich die Abweichung von der Realität bei neuen Balken, was typisch für solche Filter ist.
Aber die Methode ist nicht wichtig, die Hauptsache ist der Algorithmus der Anwendung.
Wie es verwendet werden kann, bitte schreiben. Ich habe mir den Code noch nicht angesehen, aber das Bild erinnert stark an Filter ohne Verzögerung mit Vorwärts- und Rückwärtsfilterung.
Die blaue SSA zeigt deutlich die Abweichung von der Realität bei neuen Balken, was typisch für solche Filter ist.
Aber die Methode ist nicht wichtig, die Hauptsache ist der Algorithmus der Anwendung.
In naher Zukunft werde ich eine Version solcher Trends mit Vorhersage veröffentlichen. Darüber hinaus wird es eine Version des MACD-Indikators geben, die auf solchen Trends basiert. Dort, wo MAs verwendet werden oder eine statistisch begründete Vorhersage benötigt wird, können solche Trends tatsächlich erfolgreich eingesetzt werden.
Die blaue Linie sollte nicht vollständig mit den aktuellen Werten übereinstimmen - sie ist für eine niederfrequente und langfristige Dynamik der Daten verantwortlich und spiegelt die Natur der Preise ohne "momentane" Einflussfaktoren wider.
Die Schwankungen der Trends "an den Rändern" werden auf verschiedene, nicht allzu komplizierte Weise reguliert (z.B. durch Hinzufügen von interpolierten Punkten auf dem letzten Datensegment). Man kann 2-3 Trends mit unterschiedlicher Glätte nehmen und sie mitteln, und andere Varianten.
Die Vorhersage von Trends mit unterschiedlicher Glätte oder in unterschiedlichen Zeiträumen ermöglicht es, den größtmöglichen Einfluss der Faktoren abzuschätzen, die sich entwickelt und die Bedingungen für die Preisbildung in dem Zeitintervall geschaffen haben, in dem der Trend hervorgehoben wurde.
Außerdem ist es mit Hilfe von SSA möglich, nicht nur Preise vorherzusagen, sondern auch a) Preisunterschiede zwischen benachbarten Stichproben (ein Indikator für zukünftige Preissteigerungen oder -senkungen) und b) Messwerte verschiedener Indikatoren.
In naher Zukunft werde ich eine Version solcher Trends mit Prognose veröffentlichen. Darüber hinaus wird es eine Version des MACD-Indikators geben, die auf solchen Trends basiert. Dort, wo MAs verwendet werden oder eine statistisch begründete Prognose benötigt wird, können solche Trends erfolgreich eingesetzt werden.
Die blaue Linie sollte nicht vollständig mit den aktuellen Werten übereinstimmen - sie ist für eine niederfrequente und langfristige Dynamik der Daten verantwortlich und spiegelt die Natur der Preise ohne "momentane" Einflussfaktoren wider.
Die Schwankungen der Trends "an den Rändern" werden auf verschiedene, nicht allzu komplizierte Weise reguliert (z.B. durch Hinzufügen von interpolierten Punkten auf dem letzten Datensegment). Man kann 2-3 Trends mit unterschiedlicher Glätte nehmen und sie mitteln, und andere Varianten.
Die Vorhersage von Trends mit unterschiedlicher Glätte oder für unterschiedliche Zeiträume ermöglicht es, den größtmöglichen Einfluss der Faktoren abzuschätzen, die sich entwickelt und die Bedingungen für die Preisbildung in dem Zeitintervall geschaffen haben, in dem der Trend hervorgehoben wurde.
Außerdem ist es mit Hilfe von SSA möglich, nicht nur Preise vorherzusagen, sondern auch a) Preisunterschiede zwischen benachbarten Stichproben (ein Indikator für zukünftige Preissteigerungen oder -senkungen) und b) Messwerte verschiedener Indikatoren.
Wie es verwendet werden kann, schreiben Sie bitte. Ich habe mir den Code noch nicht angesehen, aber das Bild erinnert stark an Filter ohne Verzögerung mit Vorwärts- und Rückwärtsfilterung.
Die blaue SSA zeigt deutlich die Abweichung von der Realität bei neuen Balken, was typisch für solche Filter ist.
Aber die Methode ist nicht wichtig, was zählt, ist der zu verwendende Algorithmus.
wird Ihnen nicht helfen:_).
A. M. Avdeenko Berater und Indikatoren auf der Grundlage von SSA-Modellen und nichtlinearen Verallgemeinerungen. // https:// arxiv.org/abs/1406.4783
Dorokhov E. V. MODELING DYNAMICS OF THE RUSSIAN MARKET OF SHARES // /go?link=http://finbiz.spb.ru/download/2_2007_doroh.pdf
KLIONSKY D.M., NEUNYVAKIN I.V. Dekomposition in empirische Modi und ihre Anwendung für die Identifizierung informativer Komponenten und die Signalvorhersage unter Verwendung neuronaler Netze. // https:// www.google.ru/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ved=0ahUKEwidq7n24vvNAhVeHGMKHe6TCVoQFggqMAM&url=http%3A%2F%2Flibrary.mephi.ru%2Fdata%2Fscientific-sessions%2F2010%2Fneiroinform%2Fch2%2F1-1-6.doc&usg=AFQjCNHIuci0J-LORd-QXa8wmIBRRL2SGg&sig2=mH3FMqLuF3T0HWazZ5ZrOA&bvm=bv.127178174,d.cGc
- arxiv.org
In naher Zukunft werde ich eine Version solcher Trends mit Prognose veröffentlichen. Darüber hinaus wird es eine Version des MACD-Indikators geben, die auf solchen Trends basiert. Dort, wo MAs verwendet werden oder eine statistisch begründete Prognose benötigt wird, können solche Trends erfolgreich eingesetzt werden.
Die blaue Linie sollte nicht vollständig mit den aktuellen Werten übereinstimmen - sie ist für eine niederfrequente und langfristige Dynamik der Daten verantwortlich und spiegelt die Natur der Preise ohne "momentane" Einflussfaktoren wider.
Die Schwankungen der Trends "an den Rändern" werden auf verschiedene, nicht allzu komplizierte Weise reguliert (z.B. durch Hinzufügen von interpolierten Punkten auf dem letzten Datensegment). Man kann 2-3 Trends mit unterschiedlicher Glätte nehmen und sie mitteln, und andere Varianten.
Die Vorhersage von Trends mit unterschiedlicher Glätte oder für unterschiedliche Zeiträume ermöglicht es, den größtmöglichen Einfluss der Faktoren abzuschätzen, die sich entwickelt und die Bedingungen für die Preisbildung in dem Zeitintervall geschaffen haben, in dem der Trend hervorgehoben wurde.
Außerdem können Sie mit Hilfe von SSA nicht nur Preise prognostizieren, sondern auch a) Preisunterschiede zwischen benachbarten Stichproben (ein Indikator für zukünftige Preissteigerungen oder -senkungen) und b) Messwerte verschiedener Indikatoren.
Neue Version, mit Prognose
- 2016.08.15
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Der Trendindikator basiert auf der Grundlage der singulären Spektrumanalyse:
Die Auswahl des Trends und der Soundsfiltrierung mit Hilfe der Methode der singulären Spektrumanalyse. Die Kontrolle über den Indikatorparameter ermöglicht die Glätte des ausgewählten Trends und die Grenze der Soundsfiltrierung zu kontrolliern.
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Autor: Roman Korotchenko