文章 "自适应指标"

 

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在本文中,我将研究创建自适应指标的若干种可能方式。 自适应指标的区别在于输入值和输出信号之间存在反馈。 这种反馈令指标能够独自调整到处理金融时序数据的最优状态。

这种简化并未帮助我们稳定指标(price[1] 比率等于 1)。 不过,这种失败可作为另一个指标的基础。

首先,设置 iPeriod 指标周期。 然后找到所有 NSL 值,数值从 1 到 iPeriod。 下一步是计算所有 SL 值之和的平均值。 结果就是,我们将得到一个显示稳定价格值的指标。 该指标可以描述如下:天真的预测(过去=未来)加上略微弱化的线性趋势。


现在我们就得到一个指标。 然而,自适应尚未达成。 再一次尝试,再一次惨败。 我们短暂休息一下,然后尝试重新创建一个自适应指标。 否则,我将不得不更改文章的标题。

作者:Aleksej Poljakov