필터 계수를 처리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? - 페이지 6

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Alexey Volchanskiy :

길이가 5인 단순 MA는 본질적으로 계수가 {0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2}인 FIR 필터입니다.
당연하지. 학교에 대해 이야기하는 경우 해당 학교는 이미 간격에 대한 평균 값을 계산하는 방법을 알고 있습니다. 예, 그리고 그들은 더 어려운 문제를 해결합니다.)) 간접적인 형태로 가중 평균을 결정하고 가중치를 스스로 결정하도록 제안된 과정에 과제가 있습니다.
 
Alexey Volchanskiy :

발진기는 이미 대역 통과 또는 고역 통과 필터입니다. Bingo, 우리는 대역 통과 필터를 사용하고 잠시 동안 무릎을 꿇고 그것을 마켓에 이름을 따서 명명된 초대형 슈퍼 오실레이터로 발행합니다. 볼찬스키! )) 가장 중요한 것은 곡선 부분을 카나리아 색상으로 채색하는 것입니다))
Jurikov의 시대는 이미 갔다고 생각합니다. 시장은 이미 기적의 지표로 가득 차 있습니다. 그러나 구매자가 있을 것입니다.
 
Yuriy Asaulenko :
당연하지. 학교에 대해 이야기하는 경우 해당 학교는 이미 간격에 대한 평균 값을 계산하는 방법을 알고 있습니다.

시험이 아직 중등부에 도달하지 않았기를 바랍니다))
 
Alexey Volchanskiy :

시험이 아직 중등부에 도달하지 않았기를 바랍니다))

옛날 농담이 생각나네요.

CPSU의 역사에서 시험. 학생은 어떤 질문에도 답할 수 없습니다.

교사는 K. Marx의 초상화를 꺼내 학생에게 보여줍니다.

- 칼 마르크스입니다, 네?

 
Maxim Dmitrievsky :

음, 이해합니다. 즉, 이것은 다른 해석의 동일한 주제입니다.
알렉세이 볼찬스키 :


나는 그녀에 대해 이야기했다. 다음은 내가 직접 사용하는 FIR 필터 공식입니다. 그러나 나는 이미 썼습니다 - 그것은 모두 계수에 달려 있습니다. 예, 제공되지만 설명이 없으므로 즉시 판단할 수 없습니다. 하지만 회사에 대한 광고가 있습니다))

나는이 기사에 대해 이야기하고있다.

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예를 들어 Finware의 FATL과 같은 디지털 필터 용 MQL5 코드를 빌드할 수 있습니다.

일반적으로 디지털 필터를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

FILTER = SUM (K(i) * CLOSE(i), FilterPeriod)

어디:

합계 - 합계;

K(i)는 가중 계수입니다.

CLOSE (i) — 현재 막대의 종가

FilterPeriod — 평균을 낼 막대 수입니다.

제가 필터에 대해 잘 모르는데 알려주실 수 있으신가요? RSI 지표는 "특정 기간 동안의 통화 쌍 가격 상승의 절대 가치와 같은 기간의 하락 수준을 비교합니다." 아직 계산 공식을 찾지 못했습니다. 그러나 가중치는 이웃하는 CLOSE(i)의 차이의 부호에 의존하기 때문에 SUM(K(i) * CLOSE(i))으로 나타낼 수 없는 것 같다. 내가 제대로 이해합니까?
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Vladimir :
제가 필터에 대해 잘 모르는데 알려주실 수 있을까요? RSI 지표는 "특정 기간 동안의 통화 쌍 가격 상승의 절대 가치와 같은 기간의 하락 수준을 비교합니다." 우리는 아직 계산 공식을 찾지 못했습니다. 그러나 가중치는 이웃하는 CLOSE(i)의 차이의 부호에 의존하기 때문에 SUM(K(i) * CLOSE(i)) 으로 나타낼 수 없는 것 같다. 내가 제대로 이해합니까?


RSI는 가장 순수한 형태의 디지털 필터와 아무 관련이 없습니다. 맞습니다. 강조 표시된 표현으로 표현할 수 없습니다. 또한 적어도 두 단계가 있기 때문에 공식을 도출하기 어렵습니다. 코드의 주석을 참조하십시오.

1. RSI 기간 동안 가격의 SumP 증가분과 SumN 감소분의 합계를 구합니다. 

       double diff;
//.......
       double SumP= 0.0 ;
       double SumN= 0.0 ;
       for (i= 1 ;i<=ExtPeriodRSI;i++)
        {
         ExtRSIBuffer[i]= 0.0 ;
         ExtPosBuffer[i]= 0.0 ;
         ExtNegBuffer[i]= 0.0 ;
         diff=price[i]-price[i- 1 ];
         SumP+=(diff> 0 ?diff: 0 );     // накапливаются приращения цены в соседних барах
         SumN+=(diff< 0 ?-diff: 0 );   // накапливаются убывания цены
        }

더 나아가 그들은 황량하게 처리되지만 이 단계가 주요 단계입니다.

 
감사해요
 

자료 자체가 출판되기 전에 자료에 대한 논의가 진행되는 것이 멋지네요 :-)

Alexey, 주제가 흥미 롭습니다. 가능한 한 빨리 기사를 완료하기를 바랍니다!

 
Dennis Kirichenko :

자료 자체가 출판되기 전에 자료에 대한 논의가 진행되는 것이 멋지네요 :-)

Alexey, 주제가 흥미 롭습니다. 가능한 한 빨리 기사를 완료하기를 바랍니다!


Denis, 이 계수로 무엇을 해야할지 완전히 불분명했습니다. 이제 명확성이 있습니다 - 완성 된 형태로 발행하십시오. 가장 간단한 솔루션이 가장 좋습니다.

3월에는 반드시 끝낼 테니 속도를 늦춰야지)

 
Alexey Volchanskiy :


왜 MACD 밴드인가? 두 지수 MA의 차이를 취하여 히스토그램(세로 막대)으로 표시한 다음 점선으로 표시된 차이에서 약간 수정된 단순 MA를 취합니다.

당신은 웨이블릿에 대해 잘못 알고 있습니다. 나는 그것들을 처리합니다. 웨이블릿은 디지털 필터를 사용하여 시뮬레이션할 수 없습니다. 대역 필터링을 사용하여 푸리에 변환을 매우 대략적으로 시뮬레이션하는 것이 가능합니다. 그러나 FFT가 더 좋고 빠릅니다.

아마도 나는 지연이 최소화되고 디지털 필터와 비교할 수 없는 웨이블릿을 통한 필터링에 대한 다음 기사를 쓸 것입니다.

그것은 용어(또는 철학)의 문제입니다.

MACD는 저역 통과 필터의 차이로 간주되지만 출력에는 대역 통과 필터가 아닌 필터링된 추세와 고주파수 성분이 있습니다.

다시 말하지만, 웨이블릿은 필터의 특별한 경우로 간주될 수 있습니다. 원래 신호의 스펙트럼이 변경됩니까? 필터와 같은 변경 사항.

오랫동안이 주제에 대한 내용은 없었습니다.

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