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2014.01.23 07:36
指标

傅立叶价格外推 - MetaTrader 5脚本

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发布者:
Vladimir
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价格序列的多谐 (或多音) 三角模型 x[i], i=1..n, 给定如下:

x[i] = m + Sum( a[h]*Cos(w[h]*i) + b[h]*Sin(w[h]*i), h=1..H )

此处:

  • x[i] - 过去在 i 索引处的柱线, 总计 n 根过去价格;
  • m - 乖离率;
  • a[h] 和 b[h] - 谐波缩放系数;
  • w[h] - 谐波频率;
  • h - 谐波数量;
  • H - 谐波匹配总计数量.

匹配模型意即发现 m, a[h], b[h], 和 w[h] 使得模型值接近实际值。对于匹配三角模型, 发现谐波频率 w[h] 是十分困难的部分。傅立叶级数情况下, 这些频率设为 2*pi*h/n. 但是, 傅立叶级数外推法意即简单重复 n 根过去的价格当作未来值。

本指标使用 Quinn-Fernandes 算法来发现谐波频率。它挨个匹配三角级数的谐波直到指定的谐波数量到达总计 H。匹配一个新的谐波后, 该编码算法计算更新的模型和真实值之间的余数,并且为余数匹配新的谐波。

本指标有如下输入参数:

  • Npast - 过去柱线数量, 匹配三角级数;
  • Nfut - 未来预测柱线数量;
  • Nharm - 模型中总计谐波数量;
  • FreqTOL - 频率计算的冗余.

本指标绘制两条曲线: 蓝色曲线代表模型过去值, 以及红色曲线代表模型的未来值。

傅立叶价格外推

由MetaQuotes Software Corp.从英文翻译成
官方代码: https://www.mql5.com/en/code/130

自回归价格外推 自回归价格外推

本指标配合自回归模型将价格外推。

线性回归斜率 线性回归斜率

线性回归斜率归一化至 SMA。

iS7N_TREND_1 iS7N_TREND_1

具有简单平滑算法的趋势指标。

以最近相邻进行价格预测 以最近相邻进行价格预测

本指标采用最近邻聚类技术, 也称为 k-NN, 搜索历史中最相似的模式, 并利用其过往价格为当前模式预测未来价格。