디지털 가격 처리는 큰 주제입니다. 나는 그것의 약간을 했다. 행운을 찾을 수 없습니다. 커브에 대해 더 자세히 알 수 있습니다.
나는 특별한 것을 보지 못한다. 내가 뭔가 눈치채지 못한 것일 수도 있고, 당신이 받고 싶은 것을 지정하십시오. 예를 들어, 평균 가격에서 6의 mashka는 거의 동일한 결과를 제공하지만(확인하지 않음) 나에게는 그렇게 보입니다. :)
간단하게 설명하겠습니다 (자세히, 죄송합니다, 생략합니다)
매개변수 알파가 있는 EMA와 유사한 차분 방정식으로 정의된 재귀 필터가 있습니다. 매개변수가 하나뿐이므로 수정하겠습니다. 아이디어: 매 순간 시장 행동 이 선험적으로 주어진 모델에 부합하는지 확인하십시오. 특정 방식으로 값이 도입되고 계산되며, 이를 "적정성 비율"(KA)이라고 부를 것입니다. 0에서 1까지 다양하게 둡니다. 여기서 1은 완전한 "준수"에 해당하고 0 - 완전한 "비준수"에 해당합니다. 또한 추론은 다음과 같습니다. CA가 1에 가까우면 우리 모델의 프레임워크 내에서 예측 가능하게 발전하기 때문에 시장을 너무 밀접하게 따를 수 없습니다. 반대로 KA가 0에 가까울 때 시장 행동의 예측 가능성이 떨어졌다고 생각하고 가격을 "더 부지런히" 모니터링해야 합니다. 우리는 매개변수 알파가 KA의 단조 함수여야 한다는 결론을 내립니다. 종속성(예: 선형)과 순방향을 선택합니다.
그림에서 알 수 있듯이 (항상 다른 방식이지만) 추세를 추적하고 플랫의 불필요한 변동을 차단하는 데 상당히 능숙합니다. 이것이 얼마나 성공적이었는지에 대한 개인적인 경험을 바탕으로 누군가의 의견을 듣고 싶습니다.
..., DSP를 통과한 것을 기억에 조금 리프레시. 그리고 나는 이것을 얻었습니다 (다시 그리기가 없다고 즉시 말할 것입니다).
이 주제에 밀접하게 관련된 사람들에게 질문: 이(차트)가 좋은지 아닌지.