インディケータ: 特異スペクトル分析に基づくトレンド指標。

[Automated-Trading]

特異スペクトル分析に基づくトレンド指標。:

特異スペクトル分析法を使用してトレンドおよびフィルタリングノイズを抽出します。抽出された動向の平滑化およびノイズフィルタリング閾値は指標パラメータを調整することによって制御することができます。

作者: Roman Korotchenko

[streloc15]

インストールしたが、コードでは8つのエラーと1つの警告が表示された。

[Roman Korotchenko]

streloc15:
Установил но в коде выдает 8 ошибок и 1 предупреждение,может я что то не так сделал?

エラー情報と警告を送ってください。そうすればはっきりします。1) ALGLIBライブラリがインストールされていることを確認してください。(https://www.mql5.com/ja/code/1146) 2) 追加の質問 - コンピュータのオペレーティングシステムは何ですか（バージョンとビットサイズ）？

[streloc15]

Roman Korotchenko:
エラー情報と警告を送ってください。そうすればはっきりします。1) ALGLIBライブラリがインストールされていることを確認してください。(https://www.mql5.com/ja/code/1146) 2) 追加の質問 - コンピュータのオペレーティングシステム（バージョンとビットレート）は何ですか？

System 7 professional 32bit, エディターのスクリーンショットを添付します。

[Roman Korotchenko]

streloc15:
こんにちは、System 7 professional 32bitです。 ライブラリをダウンロードしてインストールしました。

CCaterpillar.mqhファイルがMQL5IncludeSSAフォルダにインストールされていません。

ポイント

1) MetaQuotesターミナルからMetaEditorを起動する（Service -> MetaQuotes EditorまたはF4）。

2) 左のウィンドウで、MQL5Includeフォルダを開く。

3) SSAがサブフォルダの中になければ、作成する。

4) マウスをその上に移動し、右クリックしてサブメニューを開き、"open "コマンドを与える。

5) CCaterpillar.mqhをこのフォルダにコピーする。

このように設定する：

エディターでSingularMA.mq5ファイルをロード（開く）するのに便利です。

注意 - インクルード・フォルダの中にMathフォルダがあり、その中にAlglibフォルダがあるはずです。Alglibフォルダには、alglib.mqh ... のすべてのファイルがあります。statistic.mqh.

結果を報告する。

[Alexey Volchanskiy]

どのように使えるのか、書いてください。まだコードを見ていないが、画像は順方向と逆方向のフィルタリングを使った遅延のないフィルタに強く似ている。

青いSSAは、このようなフィルターに典型的な、新しいバーでの 現実からの乖離をはっきりと示しています。

しかし、方法は重要ではなく、主なものは使用するアルゴリズムです。

[Roman Korotchenko]

Alexey Volchanskiy:

どのように使えるのか、書いてください。まだコードを見ていないが、画像は順方向と逆方向のフィルタリングを使った遅延のないフィルタに強く似ている。

青いSSAは、このようなフィルターに典型的な、新しいバーでの 現実からの乖離をはっきりと示しています。

しかし、方法は重要ではなく、主なものは使用するアルゴリズムです。

近い将来、このようなトレンドの予測付きバージョンを発表する予定である。さらに、このようなトレンドに基づいたMACDインディケータのバージョンも発表する予定です。実際、MAが使用されたり、統計的に正当化された予測が必要な場合、このようなトレンドをうまく使用することができます。

青い線は、現在値と完全に一致すべきではありません - データの低頻度かつ長期的なダイナミクスを担当し、「瞬間的な」影響要因のない価格の性質を反映しています。

トレンドの "エッジ "の変動は、あまり複雑でない様々な方法（例えば、最終データセグメントに補間ポイントを追加する）によって調整されます。滑らかさの異なる2-3個のトレンドを取り、それらを平均化することもできます。

異なる平滑度や異なる時間枠のトレンドによる予測は、トレンドが強調された時間区間で価格形成のための条件を提供し、発展した要因の最も可能性のある影響を推定することができます。

さらに、SSAの助けを借りて、価格だけでなく、a)近隣のサンプル間の価格差（将来の価格上昇または下落の指標）、b)異なる指標の読みも予測することが可能です。

[Vladimir Suslov]

Roman Korotchenko:

近い将来、このようなトレンドを予測したバージョンを発表する予定である。さらに、このようなトレンドに基づいたMACDインディケータのバージョンも発表する予定です。実際、MAが使用されたり、統計的に正当化された予測が必要な場合、このようなトレンドをうまく使用することができます。

青い線は、現在値と完全に一致すべきではありません - データの低頻度かつ長期的なダイナミクスを担当し、「瞬間的な」影響要因のない価格の性質を反映しています。

トレンドの "エッジ "の変動は、それほど複雑ではない方法で調整されます（例えば、最終データセグメントに補間ポイントを追加するなど）。滑らかさの異なる2-3個のトレンドを取り、それらを平均化することもできます。

異なる平滑度や異なる時間枠のトレンドによる予測は、トレンドが強調された時間区間で価格形成のための条件を提供し、発展した要因の最も可能性のある影響を推定することができます。

その上、SSAの助けを借りて、価格だけでなく、a)近隣サンプル間の価格差（将来の価格上昇または下落の指標）、b)異なる指標の読みも予測することが可能です。

人々を惑わさないでください。

未来を見通すアルゴリズムでは、エッジ効果は無敵です。

価格補間は50/50の確率で予測します。

だからSSAは役に立たない。

アレクセイ・ヴォルチャンスキー：

どのように使えるのか、書いてください。まだコードを見ていないが、画像はフォワードとバックワード・フィルタリングによる遅延のないフィルターに強く似ている。

青いSSAは、このようなフィルターに典型的な、新しいバーでの 現実からの乖離をはっきりと示している。

しかし、方法は重要ではなく、重要なのは使用するアルゴリズムです。

それはあなたの役には立ちません:_)

[Roman Korotchenko]

Event:

国民をミスリードするな。

未来を見通すアルゴリズムでは、エッジ効果は無敵だ。

価格を補間すれば、予測の確率は半々になる。

、何の役にも立ちません:_)。

A.M.Avdeenko SSAモデルと非線形一般化に基づくアドバイザーと指標。// https://arxiv.org/abs/1406.4783

Dorokhov E. V.V. ロシア株式市場のモデリング・ダイナミックス ///go?link=http://finbiz.spb.ru/download/2_2007_doroh.pdf

KLIONSKY D.M., NEUNYVAKIN I.V. 経験的モードへの分解と、ニューラルネットワークを用いた情報量の多い成分の同定と信号予測のためのその応用。// 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

[Roman Korotchenko]

Roman Korotchenko:

近い将来、このようなトレンドを予測したバージョンを発表する予定である。さらに、このようなトレンドに基づいたMACDインディケータのバージョンも発表する予定です。実際、MAが使用されたり、統計的に正当化された予測が必要な場合、このようなトレンドをうまく使用することができます。

青い線は、現在値と完全に一致すべきではありません - データの低頻度かつ長期的なダイナミクスを担当し、「瞬間的な」影響要因のない価格の性質を反映しています。

トレンドの "エッジ "の変動は、それほど複雑ではない方法で調整されます（例えば、最終データセグメントに補間ポイントを追加するなど）。滑らかさの異なる2-3個のトレンドを取り、それらを平均化することもできます。

異なる平滑度や異なる時間枠のトレンドによる予測は、トレンドが強調された時間区間で価格形成のための条件を提供し、発展した要因の最も可能性のある影響を推定することができます。

また、SSAを利用することで、価格だけでなく、a)隣接するサンプル間の価格差（将来の価格上昇または下落の指標）、b)異なる指標の読みも予測することができます。

新バージョン、予測付き

https://www.mql5.com/ja/market/product/17515&nbsp；

[multiplicator]

Roman Korotchenko:

特異スペクトル分析に基づくトレンド指標

再描画するかどうか？