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al neutrone
ma questa è una regressione polinomiale, e senza outlier differenziali
- per questi plus ha diritto a una piccola quantità di overshoot entro limiti più piccoli dello stdDev
Spiega anche a me che senso ha armeggiare con i muwings in primo luogo.
+5
Non ha senso.
Questo?
Chiudere -HP
Questo?
Chiudere -HP
Sì, grazie mille, dovrò vedere come si ridisegna nella vita reale. È un peccato che al momento non funzioni. Fondamentalmente, a giudicare da quali parametri gli autori raccomandano per lambda possiamo supporre che è impostato per uguaglianza lambda=(x^2*100), dove x-frequenza di occorrenza dei dati in un anno. In generale, vediamo come sarà.
Ragazzi sulla storia questa è l'immagine che appare. Ridisegnare è un problema, ma solo le "estremità" sono ridisegnate La figura di Matlab mostra che i nostri "errori" tendono ad aggiornare gli estremi con un certo periodo, a volte può non coincidere, ma comunque. E anche nei periodi di formazione dei cluster teniamo conto che l'ampiezza dell'oscillatore si espande di una distanza pari alla differenza passata tra la muve e i dati. La densità degli errori è vicina alla distribuzione normale e come al solito per le serie finlandesi c'è una certa asimmetria e curtosi. Anche nonostante l'overshooting, conoscendo le letture passate dell'oscillatore, possiamo supporre dove sarà l'estremo. Inoltre, sul secondo grafico ho usato il Normalizer che normalizza le letture del nostro oscillatore e le scala da -1 a 1. La regola del segnale è semplice avvicinarsi a -1 e 1 aspettando l'inversione = non è una panacea, ma tutto può fornire informazioni utili.
metti un indicatore sul grafico, lavora nel fine settimana.
Trovata la versione C del filtro HP dall'autore originale Kurt Annen.
Ho pulito un po' il codice HP.mq4 secondo l'originale. Vedere l'applicazione. C'erano molte matrici non necessarie. Grazie a Korey per la prima versione di HP.mq4.
a gpwr
non ci dispiace, il mio commento, date un'occhiata ai post