FIRフィルタ - ページ 10 1...34567891011121314151617...19 新しいコメント Eugene 2009.05.31 21:13 #91 FION >> : あなた方は間違ったことを論じています。Privalは古典的なアプローチ、Sablukは実用的なアプローチを示しています。それよりも、スペクトル法の市場への適用性について話をしよう。 トレンド相場は低頻度、横ばい相場は高頻度です。それはハリネズミには理解できるが、同じワゴンに比べて「ずっといい」とはどういうことなのか。 また、フラッパーを長くしたり短くしたりすることも可能で、原理的には品質係数0.7の1次バターワースフィルタに近いものである。ほとんどの用途で満足のいく結果が得られます。また、レスポンスが速ければ良いというものでもなく、全てはTC次第です。 grasnが指摘したことを少し素直に考えれば、トンネルの先に光明が見えてくるはずです。 MA、Djuric、FIRなどのフィルター単体では行き詰まるからです。だから、少し速く、少し滑らかなカーブになっているのです。しかし、本質的には同じものです。 フーリエ、正弦波は存在しない。 しかし、変化が速いか遅いかの確率を推定すれば、どのようにフィルターをかけるか考えることができます。 結局のところ、フィルターをかける前に、何をフィルターにかけたいのか、その結果何が得られるのかを知る必要があるのです。 そして、フィルターの遅れは、それがわかっているので、トレンドの方向をゆがめる能力を推定することができるので、それほど重要ではありません。 Сергей 2009.05.31 21:25 #92 begemot61 >> : そうそう、SYNUSに惑わされてるのは私なんですよ。 もしよろしければ、eugene_dvoskin@yahoo.com までメールをください。 最大10メガまでの添付ファイル。 キャッチ Сергей 2009.05.31 21:37 #93 begemot61 >> : grasnが指摘したことを少し素直に考えれば、トンネルの先に光明が見えてくるはずです。 MA、Djuric、FIRなどのフィルター単体では行き詰まるからです。だから、少し速く、少し滑らかなカーブになっているのです。しかし、本質的には同じものです。 フーリエ、正弦波は存在しない。 しかし、変化が速いか遅いかの確率を推定すれば、どのようにフィルターをかけるか考えることができます。 結局のところ、フィルターをかける前に、何をフィルターにかけたいのか、その結果何が得られるのかを知っておく必要があるのです。 そして、フィルターの遅れは、それがわかっているので、トレンドの方向をゆがめる能力を推定することができるので、それほど重要ではありません。 どこまで鈍感になればいいのかわかりませんが、この分野を応用するには、アダプティブ・フィルタリングしかないように思います。そして、その中で、モデルを正しく認識することに尽きます。そして、これはとても簡単なことではありません。 Eugene 2009.05.31 23:34 #94 ssd >> : これがどういうことなのか、少しわかってきました。もしお時間があれば、私の推理にコメントをください。 例えば、ターミナルに2000本のバーを呼び出し、「波」のパターンを分析したいとします。 波の周波数F=1/T= 1/(2000*timeframe_in_minutes*60)、または2000本のバーの周期で 扱うと申し上げてもよろしいでしょうか。 できることがわかりました。 では、この波で何ができるのか？ これをフーリエ級数で表すと、2000本の周期を持つこの波は、実はいくつもの高調波で構成されていることがわかるのです。 また、それぞれの高調波は、周波数/波長/周期、振幅が異なる。 つまり、各高調波は再び周期を持った波となり、その周期は再び小節で測られる。 周波数帯の波に対してフィルタリングの帯域を設定すると、。 例えば、200気圧から600気圧へということでしょうか？えっ、 理屈は合っているようですが、質問の意味がよくわかりません。 一般的には 1.カットオフ周波数を3倍も下にずらしたことになります。そして、出力で何が変わったかは、入力信号のスペクトルに何があったかに依存します。つまり、場合によっては、出力信号がほとんど変化しないこともあるのです。 2.スペクトルを推定しましたね。本当に正しくできているのでしょうか？信号のスペクトルを推定するためには、その信号の特性をよく理解しておく必要があります。これは詭弁ではありません。そうすれば、ある手法の誤差を推定することができます。ただ、そうでなければ、実際のスペクトルとは全く関係のない愉快な写真を簡単に手に入れることができます。 3.私の天才的な作品を使うなら、どこかに間違いがあるのでは？私はプログラマーとしてはあまり得意ではありません。 Sceptic Philozoff 2009.05.31 23:44 #95 grasn >> : この分野を応用するには、アダプティブ・フィルタリングしかないように思います。そして、そのためには、モデルを正しく識別することが重要です。 気象庁のホームページの説明を読む限り、このフィルターはコーシー分布モデルまでならうまく機能するようです。そして、この分布は、ご存知のように、第2瞬間だけでなく、第1瞬間（すなわちm.o.）さえも持っていないのです。 コーシー分布に従うデータに対して、リターンでよりよく機能するフィルタを示した人には賞金を出す、とまでジュリックは言っている。 瀬里ヶ谷 正しいモデル識別とは、そういうことですか？ 削除済み 2009.06.01 01:18 #96 begemot61 >> : 理屈は正しいようですが、質問の意味がよくわかりません。 一般的には 1.カットオフ周波数を3倍も下にずらしたことになります。出力で何が変わったかは、入力信号のスペクトルに何があったかによる。つまり、場合によっては、出力信号がほとんど変化しないこともあるのです。 2.スペクトルを推定しましたね。本当に正しくできているのでしょうか？信号のスペクトルを推定するためには、その信号の特性をよく理解しておく必要があります。これは詭弁ではありません。そうすれば、ある手法の誤差を推定することができます。ただ、そうでなければ、実際のスペクトルとは全く関係のない愉快な写真を簡単に手に入れることができます。 3.私の天才的な作品を使うなら、どこかに間違いがあるのでは？私はプログラマーとしてはあまり得意ではありません。 プログラムは問題ない、いい線を描いている、こんな線を描いているMAはなかなかない。 まだプログラムの話はしていません。もう一度、私の簡単な言葉で説明させてください。 先ほどの波のスペクトルが、他のすべての高調波に加え、2000本の周期を持つとします。 例えば周期が50の高調波があります。 (物理的には想像がつかず、この周期2000本の波のフーリエ級数の要素としてのみ想像する）。 直感的には、このような和声は細かいガラガラ音で、捨てるべきものだと理解しているのだが）。 さらに、前記2000barの波長の全スペクトルを出力に通すように、ある理想的なフィルターを設定したとする。 ただし、その1つのハーモニクスは完璧に抑えられている。 さて、問題はフィルター動作の「物理」に関わることである。 私の見るところ、フィルターは、様々な方法と技術を使って、2000本のバーの周期を持つ入力波で見つける 連続する50本のバーのすべての可能な組み合わせと、それをどうするのか？ Sergey Fionin 2009.06.01 09:44 #97 ssd писал(а)>> プログラムはOK、いい線を描いている、こんな線を描いているMAはなかなかない。 まだプログラムの話はしていません。もう一度、私の簡単な言葉で説明させてください。 先ほどの波のスペクトルが、他のすべての高調波に加え、2000本の周期を持つとします。 は、例えば周期が50の高調波です。 (物理的には想像がつかず、この周期2000本の波のフーリエ級数の要素としてのみ想像する）。 直感的には、このようなハーモニクスは、ある種の細かいガラガラ音であり、取り除くべきものだと理解しているのだが）。 さらに、前記2000barの波長のスペクトル全体を出力に通すように、ある理想的なフィルターを設定したとする。 ただし、その1つのハーモニクスは完全に抑制される。 さて、次はフィルターの動作の「物理」に関わる質問です。 私の理解では、フィルタは、様々な方法と技術を使用して、2000バーの周期で入力波に見つける 50本の連続したバーのすべての可能な組み合わせと、それをどうするのか？ フーリエの定理を知るまでは理解できない。飛び込みはダメなんです。少しは勉強しないとね。 Sergey Fionin 2009.06.01 09:49 #98 grasn писал(а)>> どこまで鈍感になればいいのかわかりませんが、この分野を応用するには、アダプティブ・フィルタリングしかないように思います。そして、その中で、モデルを正しく認識することに尽きます。そして、これはとても簡単なことではありません。 まさにそれが私の言いたいことです。そして、この方法は、ニュートロンが彼のスレッドで話しているような自己適応型メッシュにあるようです。 Сергей 2009.06.01 10:13 #99 を数学に Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели? Alexei さん、プライベートメッセージをご覧ください。 をFIONに 変更しました。 そういうことなんです。そして、この方法は、ニュートロンが彼のスレッドで話しているような自己チューニンググリッドに似ています。 "修羅の国、窃盗なし-強盗のみ！！"（S）（なんか、一字一句覚えてないが）。信じられないと思いますが、パーセプトロンは多層構造で、「ようは」同じフィルターなんです。専門家ではありませんが、自己組織化確率制御系やフィルタリング理論（特に適応的な部分）の応用はより魅力的だと感じています。この2つの大きな関連する理論は、NSよりもBPの方がより精緻で実用的である。もちろん、微妙なところはありますし、NSに全く反対しているわけではありませんし、ましてや私はそういうものを使っています。とにかく、見ていてください。 削除済み 2009.06.01 12:01 #100 ssd >> : プログラムはOK、いい線を描いている、こんな線を描いているMAはなかなかない。 まだプログラムの話はしていません。 https://www.mql5.com/ru/users/begemot61 の場合 さて、次はプログラムです。 今日、指標となる線を引きすぎていることがわかりました。 この中のどこかにあるのは明らかです。 int start() { int limit, i; int counted_bars=IndicatorCounted(); //変化したバーの本数 if(Bars<=(FilterLength+1)) return(0); //計算するためのバーが足りない。 if(counted_bars < 0) return (0); //エラーの保護 if(counted_bars > 0) counted_bars--; limit=Bars-counted_bars-1。 for (i = limit;i>=0;i--) // 未計算のバーを循環させる。 { FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); // i 番目のバーの 0 バッファの値 } return(0)です。 } ---------------------------- このプログラムは、i番目のバッファ要素だけでなく、...によって既に生成された要素も変更することが判明した。 コーディングの方法は？ マルチタイムフレーム・インディケーター Need help with a 1...34567891011121314151617...19 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
あなた方は間違ったことを論じています。Privalは古典的なアプローチ、Sablukは実用的なアプローチを示しています。それよりも、スペクトル法の市場への適用性について話をしよう。 トレンド相場は低頻度、横ばい相場は高頻度です。それはハリネズミには理解できるが、同じワゴンに比べて「ずっといい」とはどういうことなのか。 また、フラッパーを長くしたり短くしたりすることも可能で、原理的には品質係数0.7の1次バターワースフィルタに近いものである。ほとんどの用途で満足のいく結果が得られます。また、レスポンスが速ければ良いというものでもなく、全てはTC次第です。
grasnが指摘したことを少し素直に考えれば、トンネルの先に光明が見えてくるはずです。
MA、Djuric、FIRなどのフィルター単体では行き詰まるからです。だから、少し速く、少し滑らかなカーブになっているのです。しかし、本質的には同じものです。
フーリエ、正弦波は存在しない。
しかし、変化が速いか遅いかの確率を推定すれば、どのようにフィルターをかけるか考えることができます。
結局のところ、フィルターをかける前に、何をフィルターにかけたいのか、その結果何が得られるのかを知る必要があるのです。
そして、フィルターの遅れは、それがわかっているので、トレンドの方向をゆがめる能力を推定することができるので、それほど重要ではありません。
そうそう、SYNUSに惑わされてるのは私なんですよ。
もしよろしければ、eugene_dvoskin@yahoo.com までメールをください。
最大10メガまでの添付ファイル。
キャッチ
grasnが指摘したことを少し素直に考えれば、トンネルの先に光明が見えてくるはずです。
MA、Djuric、FIRなどのフィルター単体では行き詰まるからです。だから、少し速く、少し滑らかなカーブになっているのです。しかし、本質的には同じものです。
フーリエ、正弦波は存在しない。
しかし、変化が速いか遅いかの確率を推定すれば、どのようにフィルターをかけるか考えることができます。
結局のところ、フィルターをかける前に、何をフィルターにかけたいのか、その結果何が得られるのかを知っておく必要があるのです。
そして、フィルターの遅れは、それがわかっているので、トレンドの方向をゆがめる能力を推定することができるので、それほど重要ではありません。
どこまで鈍感になればいいのかわかりませんが、この分野を応用するには、アダプティブ・フィルタリングしかないように思います。そして、その中で、モデルを正しく認識することに尽きます。そして、これはとても簡単なことではありません。
これがどういうことなのか、少しわかってきました。もしお時間があれば、私の推理にコメントをください。
例えば、ターミナルに2000本のバーを呼び出し、「波」のパターンを分析したいとします。
波の周波数F=1/T= 1/(2000*timeframe_in_minutes*60)、または2000本のバーの周期で 扱うと申し上げてもよろしいでしょうか。
できることがわかりました。
では、この波で何ができるのか？
これをフーリエ級数で表すと、2000本の周期を持つこの波は、実はいくつもの高調波で構成されていることがわかるのです。
また、それぞれの高調波は、周波数/波長/周期、振幅が異なる。
つまり、各高調波は再び周期を持った波となり、その周期は再び小節で測られる。
周波数帯の波に対してフィルタリングの帯域を設定すると、
。
例えば、200気圧から600気圧へということでしょうか？えっ、
理屈は合っているようですが、質問の意味がよくわかりません。
一般的には
1.カットオフ周波数を3倍も下にずらしたことになります。そして、出力で何が変わったかは、入力信号のスペクトルに何があったかに依存します。つまり、場合によっては、出力信号がほとんど変化しないこともあるのです。
2.スペクトルを推定しましたね。本当に正しくできているのでしょうか？信号のスペクトルを推定するためには、その信号の特性をよく理解しておく必要があります。これは詭弁ではありません。そうすれば、ある手法の誤差を推定することができます。ただ、そうでなければ、実際のスペクトルとは全く関係のない愉快な写真を簡単に手に入れることができます。
3.私の天才的な作品を使うなら、どこかに間違いがあるのでは？私はプログラマーとしてはあまり得意ではありません。
この分野を応用するには、アダプティブ・フィルタリングしかないように思います。そして、そのためには、モデルを正しく識別することが重要です。
気象庁のホームページの説明を読む限り、このフィルターはコーシー分布モデルまでならうまく機能するようです。そして、この分布は、ご存知のように、第2瞬間だけでなく、第1瞬間（すなわちm.o.）さえも持っていないのです。
コーシー分布に従うデータに対して、リターンでよりよく機能するフィルタを示した人には賞金を出す、とまでジュリックは言っている。
瀬里ヶ谷 正しいモデル識別とは、そういうことですか？
理屈は正しいようですが、質問の意味がよくわかりません。
一般的には
1.カットオフ周波数を3倍も下にずらしたことになります。出力で何が変わったかは、入力信号のスペクトルに何があったかによる。つまり、場合によっては、出力信号がほとんど変化しないこともあるのです。
2.スペクトルを推定しましたね。本当に正しくできているのでしょうか？信号のスペクトルを推定するためには、その信号の特性をよく理解しておく必要があります。これは詭弁ではありません。そうすれば、ある手法の誤差を推定することができます。ただ、そうでなければ、実際のスペクトルとは全く関係のない愉快な写真を簡単に手に入れることができます。
3.私の天才的な作品を使うなら、どこかに間違いがあるのでは？私はプログラマーとしてはあまり得意ではありません。
プログラムは問題ない、いい線を描いている、こんな線を描いているMAはなかなかない。
まだプログラムの話はしていません。もう一度、私の簡単な言葉で説明させてください。
先ほどの波のスペクトルが、他のすべての高調波に加え、2000本の周期を持つとします。
例えば周期が50の高調波があります。
(物理的には想像がつかず、この周期2000本の波のフーリエ級数の要素としてのみ想像する）。
直感的には、このような和声は細かいガラガラ音で、捨てるべきものだと理解しているのだが）。
さらに、前記2000barの波長の全スペクトルを出力に通すように、ある理想的なフィルターを設定したとする。
ただし、その1つのハーモニクスは完璧に抑えられている。
さて、問題はフィルター動作の「物理」に関わることである。
私の見るところ、フィルターは、様々な方法と技術を使って、2000本のバーの周期を持つ入力波で見つける
連続する50本のバーのすべての可能な組み合わせと、それをどうするのか？
プログラムはOK、いい線を描いている、こんな線を描いているMAはなかなかない。
まだプログラムの話はしていません。もう一度、私の簡単な言葉で説明させてください。
先ほどの波のスペクトルが、他のすべての高調波に加え、2000本の周期を持つとします。
は、例えば周期が50の高調波です。
(物理的には想像がつかず、この周期2000本の波のフーリエ級数の要素としてのみ想像する）。
直感的には、このようなハーモニクスは、ある種の細かいガラガラ音であり、取り除くべきものだと理解しているのだが）。
さらに、前記2000barの波長のスペクトル全体を出力に通すように、ある理想的なフィルターを設定したとする。
ただし、その1つのハーモニクスは完全に抑制される。
さて、次はフィルターの動作の「物理」に関わる質問です。
私の理解では、フィルタは、様々な方法と技術を使用して、2000バーの周期で入力波に見つける
50本の連続したバーのすべての可能な組み合わせと、それをどうするのか？
フーリエの定理を知るまでは理解できない。飛び込みはダメなんです。少しは勉強しないとね。
どこまで鈍感になればいいのかわかりませんが、この分野を応用するには、アダプティブ・フィルタリングしかないように思います。そして、その中で、モデルを正しく認識することに尽きます。そして、これはとても簡単なことではありません。
まさにそれが私の言いたいことです。そして、この方法は、ニュートロンが彼のスレッドで話しているような自己適応型メッシュにあるようです。
を数学に
Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
Alexei さん、プライベートメッセージをご覧ください。
をFIONに 変更しました。
そういうことなんです。そして、この方法は、ニュートロンが彼のスレッドで話しているような自己チューニンググリッドに似ています。
"修羅の国、窃盗なし-強盗のみ！！"（S）（なんか、一字一句覚えてないが）。信じられないと思いますが、パーセプトロンは多層構造で、「ようは」同じフィルターなんです。専門家ではありませんが、自己組織化確率制御系やフィルタリング理論（特に適応的な部分）の応用はより魅力的だと感じています。この2つの大きな関連する理論は、NSよりもBPの方がより精緻で実用的である。もちろん、微妙なところはありますし、NSに全く反対しているわけではありませんし、ましてや私はそういうものを使っています。とにかく、見ていてください。
プログラムはOK、いい線を描いている、こんな線を描いているMAはなかなかない。
まだプログラムの話はしていません。
https://www.mql5.com/ru/users/begemot61 の場合
さて、次はプログラムです。
今日、指標となる線を引きすぎていることがわかりました。
この中のどこかにあるのは明らかです。
int start()
{
int limit, i;
int counted_bars=IndicatorCounted(); //変化したバーの本数
if(Bars<=(FilterLength+1)) return(0); //計算するためのバーが足りない。
if(counted_bars < 0) return (0); //エラーの保護
if(counted_bars > 0) counted_bars--;
limit=Bars-counted_bars-1。
for (i = limit;i>=0;i--) // 未計算のバーを循環させる。
{
FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); // i 番目のバーの 0 バッファの値
}
return(0)です。
}
----------------------------
このプログラムは、i番目のバッファ要素だけでなく、...によって既に生成された要素も変更することが判明した。