Как расчитывается ЗАМЕДЛЕНИЕ в Stochastic?

Новый комментарий
 

Как расчитывается ЗАМЕДЛЕНИЕ в Stochastic?

в описании:

Расчет

Для расчета стохастического осциллятора используются четыре переменные:

  • Периоды %K. Это число единичных периодов, используемых для расчета стохастического осциллятора.

  • Периоды замедления %K. Эта величина определяет степень внутренней сглаженности линии %K. Значение 1 дает быстрый стохастический осциллятор, а значение 3 - медленный.

  • Периоды %D. Это число единичных периодов, используемых для расчета скользящего среднего линии %K.

  • Метод %D. Это метод сглаживания (экспоненциальный, простой, сглаженный или взвешенный), используемый при расчете %D.


Как расчитывается степень внутренней сглаженности линии %K???

 
niko1:

Как расчитывается ЗАМЕДЛЕНИЕ в Stochastic?

в описании:

Расчет

Для расчета стохастического осциллятора используются четыре переменные:

  • Периоды %K. Это число единичных периодов, используемых для расчета стохастического осциллятора.

  • Периоды замедления %K. Эта величина определяет степень внутренней сглаженности линии %K. Значение 1 дает быстрый стохастический осциллятор, а значение 3 - медленный.

  • Периоды %D. Это число единичных периодов, используемых для расчета скользящего среднего линии %K.

  • Метод %D. Это метод сглаживания (экспоненциальный, простой, сглаженный или взвешенный), используемый при расчете %D.


Как расчитывается степень внутренней сглаженности линии %K???

https://ta.mql4.com/ru/indicators/oscillators/stochastic

Формула для расчета %K:

%K = (CLOSE - MIN (LOW (%K))) / (MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K))) * 100
 
niko1:

Как расчитывается ЗАМЕДЛЕНИЕ в Stochastic?

в описании:

Расчет

Для расчета стохастического осциллятора используются четыре переменные:

  • Периоды %K. Это число единичных периодов, используемых для расчета стохастического осциллятора.

  • Периоды замедления %K. Эта величина определяет степень внутренней сглаженности линии %K. Значение 1 дает быстрый стохастический осциллятор, а значение 3 - медленный.

  • Периоды %D. Это число единичных периодов, используемых для расчета скользящего среднего линии %K.

  • Метод %D. Это метод сглаживания (экспоненциальный, простой, сглаженный или взвешенный), используемый при расчете %D.

Как расчитывается степень внутренней сглаженности линии %K???


формула стохастика из справки:

%K = (CLOSE - MIN (LOW (%K))) / (MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K))) * 100

внутрення сглаженность это методом SMA расчитываются числитель и знаменатель

SMA(  CLOSE - MIN (LOW (%K)), slowing )

и

SMA(  MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K)), slowing )

где slowing - это степень внутренней сглаженности

то есть полная формула стохастика в терминале:

%K = SMA( (CLOSE - MIN (LOW (%K))), slowing ) / SMA( (MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K))), slowing ) * 100

формулой стохастика разбирался в рамках моей статьи на сайте https://www.mql5.com/ru/articles/190

 
abolk:


формула стохастика из справки:

внутрення сглаженность это методом SMA расчитываются числитель и знаменатель

и

где slowing - это степень внутренней сглаженности

то есть полная формула стохастика в терминале:

формулой стохастика разбирался в рамках моей статьи на сайте https://www.mql5.com/ru/articles/190


и как в Вашем примере:

%K = SMA( (CLOSE - MIN (LOW (%K))), slowing ) / SMA( (MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K))), slowing ) * 100

может не расчитанный %К учавствовать в его же и расчете? :)

Вы имели ввиду наверное период за который и будет расчитываться %К?

... может я что не понимаю, но в формуле с сайта https://www.mql5.com/ru/code/7792 нету SMA в расчете %К

там вот что:

Расчет

Для расчета стохастического осциллятора используются три переменные:


  • Период %K (Pk). Это число единичных периодов, используемых для расчета %K. По умолчанию равен 5;

  • Период замедления %K (Sk). Эта величина определяет степень внутренней сглаженности линии %K.
    Значение 1 дает быстрый стохастический осциллятор, а значение 3 - медленный. По умолчанию равен 3;

  • Период %D (Pd). Это число единичных периодов, используемых для расчета скользящего среднего линии %K. По умолчанию равен 3.

Формула для расчета %K:

%K = 100*SUM (CLOSE - MIN (LOW, Pk), Sk) / SUM (MAX (HIGH, Pk) - MIN (LOW, Pk)), Sk)

Где:
CLOSE - цена закрытия;
MIN (LOW, Pk) - наименьший минимум за период Pk;
MAX (HIGH, Pk) - наибольший максимум за период Pk;
SUM (CLOSE - MIN (LOW, Pk), Sk) - сумма слагаемых CLOSE - MIN (LOW, Pk) за период Sk;

SUM (MAX (HIGH, Pk) - MIN (LOW, Pk)), Sk) - сумма слагаемых HIGH (Pk)) - MIN (LOW, Pk) за период Sk.

...и что означает сумма каких именно слагаемых?

 

формула, приведенная в справке, очень "туманная".

в ней

%K = SMA( (CLOSE - MIN (LOW (%K))), slowing ) / SMA( (MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K))), slowing ) * 100

под выделенным "%K" понимается:

%Kperiod - период(количество баров) для вычисления линии %K

 
niko1:

Формула для расчета %K:

%K = 100*SUM (CLOSE - MIN (LOW, Pk), Sk) / SUM (MAX (HIGH, Pk) - MIN (LOW, Pk)), Sk)

Где:
CLOSE - цена закрытия;
MIN (LOW, Pk) - наименьший минимум за период Pk;
MAX (HIGH, Pk) - наибольший максимум за период Pk;
SUM (CLOSE - MIN (LOW, Pk), Sk) - сумма слагаемых CLOSE - MIN (LOW, Pk) за период Sk;

SUM (MAX (HIGH, Pk) - MIN (LOW, Pk)), Sk) - сумма слагаемых HIGH (Pk)) - MIN (LOW, Pk) за период Sk.

...и что означает сумма каких именно слагаемых?

Ваш вариант формулы не верен. В формуле берётся НЕ СУММА, а именно Simple MA (средняя)
 
На самом деле можно и суммы брать, т.к. все равно друг на друга делятся, а количества слагаемых в обеих суммах совпадают.
 

В примере стохастика из терминала - вот кусок кода, где используется внутренне сглаживание:

      double sumlow=0.0;
      double sumhigh=0.0;
      for(k=(i+Slowing-1);k>=i;k--)
        {
         sumlow+=Close[k]-LowesBuffer[k];
         sumhigh+=HighesBuffer[k]-LowesBuffer[k];
        }
      if(sumhigh==0.0) MainBuffer[i]=100.0;
      else MainBuffer[i]=sumlow/sumhigh*100;

в коде

sumlow/sumhigh = (sumlow/Slowing)/(sumhigh /Slowing)

Slowing просто упрощено

 
Mathemat:
На самом деле можно и суммы брать, т.к. все равно друг на друга делятся, а количества слагаемых в обеих суммах совпадают.


Это да - но для чистоты формулы Лэйна, говорить о СУММЕ не совсем корректно

так как по формуле используется именно сглаживание, а не сумма.
При простом сглаживании можно использовать сумму (как частный случай), а вот при экспоненциальном - не получится

 

Интересно, предполагал ли Лэйн другое сглаживание, окромя простого? Что-то сомневаюсь, как-то нелогично получается...

внутрення сглаженность это методом SMA расчитываются числитель и знаменатель

SMA(  CLOSE - MIN (LOW (%K)), slowing )

и

SMA(  MAX (HIGH (%K)) - MIN (LOW (%K)), slowing )

где slowing - это степень внутренней сглаженности

 
Mathemat:

Интересно, предполагал ли Лэйн другое сглаживание, окромя простого? Что-то сомневаюсь, как-то нелогично получается...


В терминале реализован вариант с внутренним сглаживанием именно методом Simple MA. Вопрос топикстартера был именно по терминальному стохастику.

У меня такое подозрение, что Лэйн при расчёте быстрого стохастика %K вообще не использовал внутреннее сглаживание.

Экспоненциальное внутреннее сглаживание использовал Блау.

12
Новый комментарий