インディケータ: 平滑化アクセラレータ

 

平滑化アクセラレータ:

 平滑化アクセラレータ

平滑化アクセラレータ

作者: Victor

 
うーん、何度も塗り替えられている。
 

Для компенсации задержки проходы производятся навстречу друг другу.

  1. 遅延補償について明らかにしてほしい。
  2. ここから再抽選ですか?
 
hrenfx:
  1. 遅延補償について明らかにしてください。
  2. 再描画はここから来るのですか?

最も一般的なMA 、まず一方向にアレイを通過させ、次に逆方向に通過させると、カウンターパスの遅延が補正され、元のシーケンスから遅れのないカーブが得られます。残念ながら、これは配列の端で再描画することになる。どの程度尻尾が振れるかは多くの要因に依存するが、この方法では間違いなく尻尾が振れるだろう。

 

ああ、そうだと思った。

追伸:あなたの記事に出会いました。読んでいます。

 
victorg:

最も一般的なMA でも、まず一方向にアレイを通過させ、次に逆方向に通過させると、カウンターパスの遅延が補正され、元のシーケンスから遅れのないカーブが得られる。残念ながら、これは配列の端で再描画することになる。どの程度尻尾が振られるかは多くの要因に依存するが、このアプローチでは間違いなく振られる。

遅延が奇跡的に補正されるのはなぜか?

マシュカを 後ろに走らせたからといって、未来がわかるとでも思っているのだろうか。

ZY......あなたが言うように、最も一般的なフライには半周期の遅れがありますから、どこを走っても遅れは残ります。

 
Urain:

その遅れをどうやって奇跡的に補うのか?

マシュカを戻したからといって、未来がわかるようになるとでも?

ZY......あなたが言うように、最も普通のウィザードには半周期の遅れがある。

実験をしてみよう

  1. 十分な長さの 元の 配列を作業用配列にコピーする。
  2. 配列中のこのデータを、例えば MA2 を使って滑らかにする。
  3. 作業配列のインデックスの方向を 変える。
  4. 再びMA2スムージングを実行しよう。

その結果、作業配列に平滑化された元の配列が得られます。平滑化の結果は,エッジ効果(ここでいう再描画)が現れるシーケンスのエッジを除いて,ゼロ遅延フィルタ(対称インパルス応答)の適用に対応します.

上記では、MA、すなわち有限のインパルス応答を持つフィルタを例として使用した。インパルス応答が無限大のフィルター(例えばEMA)を使った場合、理論的にはエッジ効果はシーケンスの全長にわたって伝播する。しかし、平滑化係数が十分に小さければ、この特徴は無視できることがほとんどです。

なぜこのようなことが起こるのか理論的に理解できない場合は、例えばシーケンスの中間に位置する単一パルスを平滑化する実験を行って、フィルタリング後に遅延がないことを確認してください。ちなみに、マルチパスアルゴリズムの代わりに、対称インパルス応答を持つフィルターで一度だけスムージングをかけることもできます。結果は同じである。

すでに述べたように、スムージングのカウンターパスでは、フィルターの遅延が補正されます。

追記

エッジ効果(再描画)は、結果として得られるフィルターのインパルス応答と元の信号の形状によって決定されることに注意すべきである。言い換えれば、再描画は無秩序に起こるのではなく、厳密に定義された法則に従って起こるので、再描画の指標を使って様々な判断を下すことができる。もちろん、これらの判断を下すアルゴリズムがあまりに原始的でなければの話だが。

 

良いインジケーターだが、チャートによっては表示されない。

 
こんにちは!インジケーターが欲しいです!)ただ質問ですが、なぜダウ指数ではインジケーターが機能しないのでしょうか?HQとESでは問題なく使えます!でもダウでは動きません!
 
karapuz007:
こんにちは!インジケーターが欲しいです!)ただ質問ですが、なぜダウ指数ではインジケーターが機能しないのでしょうか?HQとESでは問題なく使えます!でもダウでは動きません!

ダウで動作

 

親愛なるビクター、


私はあなたのインディケータを試していますが、事前にいくつかの洞察を与えてくれると言わざるを得ません。もちろん、プライスアクションのグローバルな文脈を理解して使用する必要があります。特に、インジケータの反転ポイントは、その前後に急な斜面がある場合に興味深いものです。しかし、私はあなたが使用している式と、なぜそれを加速と呼んでいるのか理解していません。私の予想では、その代わりに以下のような時間に関する二重の「微分」でした。

- V(i) = ( P(i) - P(i-n) )/ ここで、Pはi番目のローソク足の価格であり、nは期間、TFは使用されるタイムフレームです。

- A(i) =( V(i) - V(i-n) )/ TF*n