Конструкция вида (Н+L)/2 это скрытое интегрирование и испоьзовать её в задачах прогноза нельзя ни вкоем случае. Фишка вот в чём, если взять случайный ВР, то первые разности в нём не коррелированы, одноко если построить на этих данных ряд (Н+L)/2 сразу получим положительную автокорреляцию на уровне десятка процентов! На это никто не обращает внимания, но преберая всевожможные комбинации ценового ряда для построения индикатора, адиабатически останавливаются на последней т.к. возникает иллюзия предсказуемости.
对中子
Seryoga，我有点糊涂了（不要注意，这是啤酒的残留物：）请问，你是如何计算MA 之间的相互关联的？[MA(n) 和MA(n+1)]然后[MA(n+1)和MA(n+2)]或以其他方式？
现在还不太清楚这些价值从何而来。毕竟，从长度为20及以上的窗口开始，MAs 之间的相关性非常强，他们如何得到20%的差异，然后你如何得到窗口6、80和300。这几乎是不可能的!但是，如果你计算了例如[MA(n) 和MA(n+k)]，那么你是根据什么来选择这个k（减薄条件）？
我用公式计算了混杂物的导数之间的相关系数。
其中X和Y是两个等长的一维向量。好吧，然后我在所有的晶圆中进行循环，并绘制了相互关联的曲线。然后，我使用了不同的前期，看了看系数，选择了令我满意的系数。我根据记忆给出了10、100和300的数字，如果你需要更精确的数字，你将不得不等待。
确切地说，我是在要求fak<30%的基础上采取了减薄的条件。如果相邻波的周期以5的幂甚至6的幂相关，这就满足了。
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我用公式计算了混杂物的导数之间的自相关系数。
...
其中X和Y是两个等长的一维向量。然后我在所有的晶圆中进行循环，并绘制了交叉相关曲线。然后，我使用了不同的前期，看了看系数，选择了令我满意的系数。我根据记忆给出了10、100和300的数字，如果你需要更精确的数字，你就得等待。
我明白了，谢谢。
以下是测试这个系统的炒作结果。
这是试图预测一个理想的МА的一阶导数（就是没有滞后性的，其一阶导数能给出绝对准确的进入/退出信号，图中用红实线表示）。我是这样做的：我从导数的当前值向后退了N条时间尺度，并找到了n个常见的MA导数（那些具有滞后性的导数）的加权和，将其等同于红线的值，并解决了一个加权的线性方程系统。然后知道这些权重后，我将滞后MAs的当前值乘以它们，得到 "目前 "理想MA的预测值。
在图中，我做了一个未来六条的预测。我们可以看到，预测并不落后于理想的MA，尽管在某处它在振幅方面与上一次有很大的不同，也就是说，这个想法原来并不荒谬，尽管试图延长预测范围导致预测序列的 "散射"。我在下面附上一段视频，显示了当试图将水平线从0条增加到10条（一帧 - 一条以上）时预测稳定性的动态变化。
对10条的预测太好。
不要破坏你的成果，只需使用5条预测))))。
对中子
伟大的结果（通过眼睛:o)）。我认为，异常值很容易被切断。现在，知道了前面一些条形 的MA 预测 ，就有可能在预测图上重建时间序列。
PS：我挖出了我在基于MA的预测方面的经验。我做了一个大约5条长的预测（对我的方法来说最大是10-12条，但它说谎太多）。
欧元兑美元，小时
- 黑色横线象征着（H+L）/2
- 黑线是MA，有一个5条的窗口
- 灰色的线是重建的未来系列
恢复5个计数，然后将 "当前计数 "向前移动5个计数，并重复预测，如此反复，直到有关范围的终点。这里有一点是为了更好的可见性 :o)谢尔盖，该死！
(H+L)/2的构建是一个隐藏的整合，你不能以任何方式在预测问题中使用它。重点是：如果你采取随机的BP，第一差值是不相关的，但如果你在这些数据上建立一个系列（H+L）/2，你会立即得到百分之几十水平的正自相关！这就是为什么你要在这些数据上建立一个系列。没有人注意到这一点，但他们在选择所有可能的价格序列组合来构建指标时，绝情地停在了最后一个，因为出现了可预测性的幻觉。
再一次，你建立了一个正自相关的BP（H+L）/2的预测，这不是很困难，任何计算机都可以做到，但它不会让你更接近初始BP的预测！你可以在这里找到一个新的预测。想想看吧。
P.S. 为了检查你的代码，不要让它在系列（H+L）/2上运行，而是在开盘价的 系列上运行。感受不同。
我并不真的相信有这么简单。一个（简单的）wop可以以0.5个点的准确度来预测（虽然，bar-forward）。但如果它是一个100个窗口的wop，当价格恢复时，它的错误是100倍。
没有人撕毁他们的衬衫。所以，宠辱不惊:-)。
顺便说一下，如果不限制自己要解决的问题的数量（从而增加一个30-80个的系统）和尽可能多的相当相关的假人（r>0.9），就有可能深入到预测的范围。虽然这并不关键。
对中子
这真的没有那么简单，图片显示的是一个最好的图，从统计学上看，它并不是那么好，因此使用这种方法是有风险的。 通过任何方法（无论什么方法）获得MA 预测对交易来说都是不够的，我们应该估计价格在这个MA 周围的表现。 如果你直接重建价格值，你会得到明显的错误。我试图计算 "恢复价格 "的稳定水平，但我对结果并不满意，虽然有一些利润，但我不能对其稳定性做出明确的声明。
Конструкция вида (Н+L)/2 это скрытое интегрирование и испоьзовать её в задачах прогноза нельзя ни вкоем случае. Фишка вот в чём, если взять случайный ВР, то первые разности в нём не коррелированы, одноко если построить на этих данных ряд (Н+L)/2 сразу получим положительную автокорреляцию на уровне десятка процентов! На это никто не обращает внимания, но преберая всевожможные комбинации ценового ряда для построения индикатора, адиабатически останавливаются на последней т.к. возникает иллюзия предсказуемости.
我想了很多，得出以下结论--这是一个谬论（当然，这只是我的看法）。
再一次，你在做一个正自相关的BP预测（H+L）/2，这不是很困难，任何计算机都能做到，但这并没有让你更接近初始BP的预测！你的预测是什么？想想看吧。
但我预测......当然，它并不总是有效。仔细看这张图--这是BP对未来5条的预测。 而你仍然需要去看BP的预报。
P.S. 为了检查你的代码，不要让它在系列（H+L）/2上运行，而是在开盘价的系列上运行。感受不同。
(H+L)/2的构建是一个隐藏的整合，你在任何情况下都不能在预测问题中使用它。诀窍是这样的：如果你取一个随机的BP，第一差值是不相关的，但如果你在这些数据上建立一个系列（H+L）/2，你马上就会得到百分之几十的正自相关！这就是所谓的自相矛盾。
这是我不太理解的地方。如果整合图重叠就会很清楚，但它们没有。也许采取的是伪随机的BP，而不是随机的？它只是由想法是根据一定的规律建立的，是相当可预测的（如果这个规律是已知的或恢复的）。然而，这个话题最近在https://forum.mql4.com/ru/11556。