エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 45

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if((H[k-1]<H[k])&&(H[k]>H[k+1])&&(H[k]>curHi)) для минимума аналогично.

あとは、その高値をサンプルの高値とするために、その高値の周辺を十分に選択することを正当化するだけである。このHighは、サンプルの長さの+30%の半径内の最大点であるべきということですね？そうでない場合、極限とサンプル長という2つを一緒に決めるためにサンプルを増やす必要があるのでは？これについてはどうお考えですか？

3本のバーのうち、与えられた区間の極値（つまり最高値（最安値））を選択し、最高値（最安値）を選択するだけなら、基本的に必要なものが得られるはずです。しかし、そのような極限状態からのサンプルの長さが十分であること、すなわちすべての基準が機能することを検証することは、おそらく意味があることでしょう。実験してみる

ウラジスラフさん、新しい情報を踏まえて、Murrayのインジケーターのコードを修正することになるのでしょうか？新バージョンを待っています;o)!


はい、ストレートにするのは難しくありません。ただし、必要であれば修正します。

頑張って、合格傾向を掴んでください。
 
ある区間にある3本の棒のうち、極値（最高値（最低値））を選び、最高値（最低値）を選択するだけで、原理的には必要なものが得られるはずである。


2次元の配列を並べ替えるだけで、必要なものを簡単に見つけることができます。
配列には2つの列があります。1st＝Highで、2ndには小節番号を書きます。
ソート（MQLでは最初の列で実行されます）は、最初の列に最大値を、最後の列に最小値を置きます（またはその逆）。
であり，最後の位置で最小となる（ソートモードによってはその逆もあり得る）。
バーナンバーは2列目から読み取ります。

どれくらい時間がかかるかわからないけど。
 
この非常に興味深いスレッドの数少ないアクティブなメンバー 全員にご挨拶申し上げます :-)
今のところ、Vladislavが惜しげもなく教えてくれた、全23ページを検索する方法を考えているところです。検索しながら、もちろんパネリストが選んだコードの断片を吟味しています。pgのコードと理解しています。しかし、それでも、念のため、誤差分散の計算機能には、計算式と矛盾するようなエラーがあり、実行時にゼロによる除算エラーが発生する可能性があると思いますので、注意を喚起しておきたいと思います。
double dispercia_oshibok(double data[], double centr) { int k,size; double disper=0; size=ArraySize(data); for(k=size-1;k>=0;k--) disper=disper+MathPow((data[k]-centr),2); if(size>1) disper=disper/(size-2); return(disper); } ←クリックすると拡大します。



おそらく、if(size>1) disper=disper/(size-2); という行の方が正しいのでしょう。 私の結論の確認、反論をお願いします。残念ながら、細かいことがわからないと先に進めないのです。:-)よろしくお願いします。


 
読んでみてください。その疑問が解けると思います。
 
ああ...の皆さんです。そう」「そうでない」と言うだけでいいのです。:-) スレッドを全部読ませていただきました。たぶん見逃していると思うので、もう一度検索してみます。検索していたら、いろいろなアルゴリズムで面白いサイトを見つけました。 http://alglib.sources.ru/ 広告と思わないでほしいです。:-)
 
この場合、size>=30で、disper=disper/(size)となります。

ZS こっちの方がいい？ :)
 
この場合、size>=30となり、disper=disper/(size)<br / translate="no"> となる。
SZZの方がいい？ :)


そんなことはありません。:-) 4.3分散と標準偏差の推定 "の長患いBurashevは除数で分散の計算式で、N-1が存在するので、今私は、緊急に "屋根 "を修正する必要があります。
その木材はどこから来るんだ、ロッシュ？:-)
 
ee:-)さて、「4.3 分散と標準偏差の推定」の長者番付のブラーシェフは、分散の計算式が除数でN-1になっているので、緊急に「屋根」を直す必要があります。<br / translate="no"> 木材はどこから来るんだ、ロッシュ？:-)

実際、データサンプルそのものではなく、近似誤差の分散を推定する場合、分母は当然N-2となるはずである。https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/disp_oshibok.zip
この点については、ブラーシェフも著書の中で具体的な例を挙げている。
 
<br / translate="no"> 実際、データサンプルそのものではなく、近似誤差の分散を推定する場合、分母はもちろんN-2となるはずです。


うん、ありがとう。今、手に入れた。この作品、もっとじっくり読んでみます。
この場合、運を天に任せるのではなく、「if(size>2)」と条件を書いた方が良いだろう。コードが安定していること :-)
 
その場合は、運命を翻弄しないように、「if(size>2)」と条件を書く必要があります。コードが安定していること :-)

さすがにわかりやすい！:o)))
その出来合いの台本は、ヴァラディスラフへの質問として公開されたもので、実用に耐えるものではなかった。
現在私が持っているコードでは，計算時間を節約するために特別な関数を呼び出すことなく分散を計算し，さらに
if(size-2!=0) disper=disper/(size-2);
一般に、このようなプログラミングの些細なことは、このスレッドで議論する価値は全くないと思います。
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