出于对体育的兴趣，我参加了适应性报价的过滤工作 - 页 10 1...34567891011121314151617...20 新评论 Alexey Subbotin 2014.10.27 11:06 #91 nikitasa1997:我已经用MATLAB合成了切比雪夫滤波器的系数，即滤波器的分母和分子（系数附在下面）。现在最主要的是：如何使用MQL4在一个指标中实现具有指定系数的切比雪夫滤波器？请帮助。 看，你得到了分子和分母，也就是说，你可以把转移特性写成以下形式H(z) = P(z^-1)/Q(z^-1)。其中P和Q是你的分子和分母为z^-1（z减去第一次幂）的多项式。传递特性是输出除以输入，即以Z形式表示Y（z）/X（z）=P（z^-1）/Q（z^-1）。从何而来Y(z)*Q(z^-1) = X(z)*P(z^-1)。现在回忆一下，z^-1只不过是一个延迟算子，即在z域乘以z^(-n)对应于在时域的n个计数的延迟，例如，Y(z)*z^(-3)对应于y(t-3)。因此。a0*y（t）+ a1*y（t-1）+ a2*y（t-2）+ ...= b0*x（t）+ b1*x（t-1）+ b2*x（t-2）+ ...,其中ai，bi分别是前者分母和分子的系数。实际上，你所需要做的就是表达y(t)--这里你有计算你的指标的公式。顺便说一下，"有数字过滤 的想法 "而不能做，这有点奇怪......塔拉。而一般来说--什么是适应性？在数字滤波器的情况下，适应性通常是指根据输入数据的某些特征自动调整滤波器系数的能力。例如，在卡尔曼滤波器中，每一步都是根据跟踪误差和某些制定的优化条件来计算系数。PS这个话题是意外出现的...... Alexey Subbotin 2014.10.27 11:13 #92 transcendreamer:也得出了这个结论...一些指标有 "零滞后 "的前缀--这是一个谎言。 严格来说，不是（尽管我非常同意，在绝大多数情况下，这是一个谎言））。当人们谈到滞后时，最常提到的是线性模型。对于线性模型，非零滞后是因果关系原则的结果；换言之，不可能实现一个既满足因果关系原则又满足零滞后要求的线性系统。对于非线性（如适应性）模型，没有 这种限制。在这里，滞后可以是零（完美的跟踪特性）和负（预测特性）。这方面的一个前提条件是，该模型对真实系统是充分的。 Mihail Marchukajtes 2014.10.27 17:14 #93 Zhunko:正弦的导数是余弦。向前运行90度。导数本质上是一个高通滤波器。而且没有任何东西被重新绘制。我想，有了这样的知识，即使有这样的提示也无济于事，无法利用它。 所以你把市场比作一个正弦波????。嗯...好运..... Mihail Marchukajtes 2014.10.27 17:16 #94 而诺克萨斯是一个削弱的附加组件。这很难调整。但可以肯定的是，它不会透支，并在你想要的地方提供信号。但如果你能设置好的话:-)我想再玩一次，但我不想安装它 :-( Vadim Zhunko 2014.10.27 20:34 #95 nikelodeon: 所以，你把市场比作一个sine????嗯...好运..... 诊断结果是完全缺乏抽象思维 :-( חולםטרנסצנדר ᨖ 2014.10.27 21:07 #96 nikelodeon:而诺克萨斯是一个削弱的附加组件。这很难调整。但可以肯定的是，它不会透支，并在你想要的地方提供信号。但如果你能设置好的话:-)我真的想再玩一次，但我不想安装它 :-(谢谢，现在我知道诺克萨斯是什么了。我希望我可以把它移植到MT上，但我想所有的算法都被锁定了。 Алексей Тарабанов 2014.10.27 21:44 #97 alsu:严格来说，不是（尽管我非常同意，在绝大多数情况下，这是一个谎言））。当人们谈到滞后时，最常提到的是线性模型。对于线性模型，非零滞后是因果关系原则的结果；换言之，不可能实现一个既满足因果关系原则又满足零滞后要求的线性系统。对于非线性（如适应性）模型，没有 这种约束。在这里，延迟既可以是零（理想的跟踪特性）也可以是负的（预测特性）。这方面的一个必要条件是，该模型对真实系统是充分的。是的，这是正确的。让我们创建一个指标，缓冲区：1.1、开盘价（实际）；2、收盘价（实际）；3、止损（如果有开盘价）；4、基于指标内部建模结果的目标函数值。我们将该指标用于开仓/平仓 和动态优化交易策略的参数（适应）。 Алексей Тарабанов 2014.10.27 23:42 #98 阿尔苏，你必须要结婚。我很抱歉。 Mihail Marchukajtes 2014.10.28 02:43 #99 Zhunko: 诊断结果是完全缺乏抽象思维 :-( 我的思维的抽象性与它有什么关系????对报价的任何过滤都是来自报价本身的滞后，而不是来自预测。对于跟随趋势的系统来说，这很正常。但它们也有其缺点。要我告诉你吗？ [删除] 2014.10.28 11:06 #100 nikelodeon: 我的思维的抽象性与它有什么关系????对报价的任何过滤都是对报价本身的滞后，它当然不是预测。对于跟随趋势的系统来说，这是正常的。但它们也有其缺点。要我告诉你吗？毫无疑问，来自价格（数字系列、信号或其他）的 "滞后 "有它的位置，但如果你级联一组滤波器（重叠），预先对齐相位（不要问有什么相位，如何对齐...)，你可以做出完全匹配的若干个滤波器，当然它们会过度绘制，但重叠是为此而做的，还有相位对齐，这样它们会在一组中 "及时 "重绘（共振和其他巧妙的条款))))，而不是各自不受控制，即重绘的一些条件会重叠。如果你只是调整一个过滤器，并期望它不会滞后，当然，这是很疯狂的。只有一些人是通过频闪仪看到的，另一些人是通过过滤器系统看到的。我仍然无法让自己在论坛上详细描述它。已经想出了方法，我已经转了一圈，你可以用不止一种方法，虽然用过滤器比通过其他方法要简单。而指数的计算被认为是有趣的））））。 1...34567891011121314151617...20 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我已经用MATLAB合成了切比雪夫滤波器的系数，即滤波器的分母和分子（系数附在下面）。现在最主要的是：如何使用MQL4在一个指标中实现具有指定系数的切比雪夫滤波器？请帮助。
看，你得到了分子和分母，也就是说，你可以把转移特性写成以下形式
H(z) = P(z^-1)/Q(z^-1)。
其中P和Q是你的分子和分母为z^-1（z减去第一次幂）的多项式。传递特性是输出除以输入，即以Z形式表示
Y（z）/X（z）=P（z^-1）/Q（z^-1）。
从何而来
Y(z)*Q(z^-1) = X(z)*P(z^-1)。
现在回忆一下，z^-1只不过是一个延迟算子，即在z域乘以z^(-n)对应于在时域的n个计数的延迟，例如，Y(z)*z^(-3)对应于y(t-3)。因此。
a0*y（t）+ a1*y（t-1）+ a2*y（t-2）+ ...= b0*x（t）+ b1*x（t-1）+ b2*x（t-2）+ ...,
其中ai，bi分别是前者分母和分子的系数。实际上，你所需要做的就是表达y(t)--这里你有计算你的指标的公式。
顺便说一下，"有数字过滤 的想法 "而不能做，这有点奇怪......
而一般来说--什么是适应性？
在数字滤波器的情况下，适应性通常是指根据输入数据的某些特征自动调整滤波器系数的能力。例如，在卡尔曼滤波器中，每一步都是根据跟踪误差和某些制定的优化条件来计算系数。
PS这个话题是意外出现的......
也得出了这个结论...一些指标有 "零滞后 "的前缀--这是一个谎言。
严格来说，不是（尽管我非常同意，在绝大多数情况下，这是一个谎言））。
当人们谈到滞后时，最常提到的是线性模型。对于线性模型，非零滞后是因果关系原则的结果；换言之，不可能实现一个既满足因果关系原则又满足零滞后要求的线性系统。
对于非线性（如适应性）模型，没有 这种限制。在这里，滞后可以是零（完美的跟踪特性）和负（预测特性）。这方面的一个前提条件是，该模型对真实系统是充分的。
正弦的导数是余弦。向前运行90度。导数本质上是一个高通滤波器。而且没有任何东西被重新绘制。
我想，有了这样的知识，即使有这样的提示也无济于事，无法利用它。
而诺克萨斯是一个削弱的附加组件。这很难调整。但可以肯定的是，它不会透支，并在你想要的地方提供信号。但如果你能设置好的话:-)
我想再玩一次，但我不想安装它 :-(
所以，你把市场比作一个sine????嗯...好运.....
而诺克萨斯是一个削弱的附加组件。这很难调整。但可以肯定的是，它不会透支，并在你想要的地方提供信号。但如果你能设置好的话:-)
我真的想再玩一次，但我不想安装它 :-(
谢谢，现在我知道诺克萨斯是什么了。
我希望我可以把它移植到MT上，但我想所有的算法都被锁定了。
严格来说，不是（尽管我非常同意，在绝大多数情况下，这是一个谎言））。
当人们谈到滞后时，最常提到的是线性模型。对于线性模型，非零滞后是因果关系原则的结果；换言之，不可能实现一个既满足因果关系原则又满足零滞后要求的线性系统。
对于非线性（如适应性）模型，没有 这种约束。在这里，延迟既可以是零（理想的跟踪特性）也可以是负的（预测特性）。这方面的一个必要条件是，该模型对真实系统是充分的。
是的，这是正确的。
让我们创建一个指标，缓冲区：1.1、开盘价（实际）；2、收盘价（实际）；3、止损（如果有开盘价）；4、基于指标内部建模结果的目标函数值。
我们将该指标用于开仓/平仓 和动态优化交易策略的参数（适应）。
诊断结果是完全缺乏抽象思维 :-(
我的思维的抽象性与它有什么关系????对报价的任何过滤都是对报价本身的滞后，它当然不是预测。对于跟随趋势的系统来说，这是正常的。但它们也有其缺点。要我告诉你吗？
毫无疑问，来自价格（数字系列、信号或其他）的 "滞后 "有它的位置，但如果你级联一组滤波器（重叠），预先对齐相位（不要问有什么相位，如何对齐...)，你可以做出完全匹配的若干个滤波器，当然它们会过度绘制，但重叠是为此而做的，还有相位对齐，这样它们会在一组中 "及时 "重绘（共振和其他巧妙的条款))))，而不是各自不受控制，即重绘的一些条件会重叠。
如果你只是调整一个过滤器，并期望它不会滞后，当然，这是很疯狂的。
只有一些人是通过频闪仪看到的，另一些人是通过过滤器系统看到的。
我仍然无法让自己在论坛上详细描述它。
已经想出了方法，我已经转了一圈，你可以用不止一种方法，虽然用过滤器比通过其他方法要简单。
而指数的计算被认为是有趣的））））。