Nyquist Shannon เฉลี่ยเคลื่อนที่

ตัวบ่งชี้การเคลื่อนที่เฉลี่ยของรุ่นที่ 3 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่อิงตามทฤษฎีบทสัญญาณ Nyquist-Shannon แนะนำทางคณิตศาสตร์ให้มีความล่าช้าน้อยที่สุด ความล่าช้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยทั่วไปและค่าเฉลี่ยของรุ่นที่สองเช่นค่าเฉลี่ยศูนย์ล่าช้าของ Ehlers ดาวน์โหลดรูป 1. การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยของรุ่นที่ 3 แสดงได้ดีที่สุดและมีความล่าช้าน้อยที่สุดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยอื่น ๆ ทั้งหมด ค่าเฉลี่ยทั้งหมดถูกเรียกใช้โดยมีขนาดหน้าต่างเท่ากับ 21 ข้อมูลแสดงถึงจุดข้อมูล 3x60 ที่มีการแจกแจง Gaussian ประมาณ 100 และ 200 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 5 จุด สูตรใน Drschner 2011 การใช้งาน EMA ตามขั้นตอนวิธีการของ MetaTrader4 รุ่นที่ 2 ใช้การแก้ไขของ Ehler (2001) รุ่นที่ 3 อิงตามทฤษฎีบท Nyquist-Shannon ที่ระบุไว้ใน Drschner (2011) ด้วยแลมบ์ดาจาก 4. Moving Averages of the 3rd Generation ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงข้อมูลที่ราบรื่นและเพื่อขจัดเสียงรบกวนและข้อมูลไร้ประโยชน์ ตัวแปรเฉลี่ยหลายค่าถูกใช้อย่างแพร่หลายเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนที่ (SMA) หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสิรมเฉลี่ย (EMA) (Wikipedia, Moving Averages, 2011) ความท้าทายอย่างหนึ่งก็คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีค่าความล่าช้านั่นคือเส้นโค้งเรียบตามแนวโน้มในภายหลัง (ดูรูปที่ 1) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตัวได้เช่น VIYDA (Chande, 1992 Brown) และ Kaufmans Adaptive Moving Average (KAMA) (Kaufmann, 1995) พยายามแก้ปัญหานี้ด้วยการรวมตัวแปรแบบไดนามิก ในปี 2544 J. Ehler ได้นำแนวคิดทั่วไปมาใช้ทฤษฎีสัญญาณซึ่งเราเรียกว่าเป็นรุ่นที่สองโดยเฉลี่ย (Ehler, 2001) ที่นี่สมมติฐานพื้นฐานคือช่วงเวลาที่ประกอบด้วยจากจำนวน จำกัด ของขั้นตอนสัญญาณทับซ้อนกันซึ่งจะทำให้ทฤษฎีสัญญาณสามารถใช้งานได้ (Ehler, 2001 Huang, et al. 1998) ในปี 2011 M. G. Drschner กล่าวว่าภายใต้ทฤษฎีสัณฐานของสัญญาณต้องใช้ทฤษฎีบท Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) (Drschner, 2011) ในผลงาน Drschner ระบุว่าค่าเฉลี่ยตามเกณฑ์เหล่านี้จะมีความล่าช้าในทางทฤษฎีน้อยที่สุดและเรียกว่า Moving Averages รุ่นที่ 3 ตัวชี้วัดพารามิเตอร์ทั้งหมดตัวบ่งชี้ John Ehlers fajstk: ดูเหมือนว่า John เปิดเว็บไซต์ใหม่เพื่อขายไอเดียของเขา และวิดีโอด้วย pdf ความคิดใหม่ของเขาดูเหมือนจะขึ้นอยู่กับตัวกรองใหม่ที่เรียกว่าตัวกรองหลังคาซึ่งสำหรับฉันเป็นเพียงตัวกรองผ่านวง ดูตู้ ไม่มีใครทำกลยุทธ์ใด ๆ ตามตัวกรองนี้และการทดสอบเดินหน้า หัวข้อที่สอดคล้องกันเกี่ยวกับ bigmetrading อยู่ที่นี่ Hmmm ดูเหมือนว่า John พยายามอีกครั้งเพื่อขายสัญญาณการซื้อขายบางอย่างหลังจากความล้มเหลวและปิดเว็บไซต์ eminiz ซึ่งใช้แผนภูมิ Corona ตามปกติสิ่งที่ John Ehlers บอกว่าควรจะนำมาใช้กับเมล็ดเกลือ แต่ดูเหมือนว่าเราสามารถบีบสิ่งที่สามารถใช้งานได้จากมันมากเกินไป (การปรับตัวที่ราบรื่นยิ่งขึ้นตัวอย่างเช่นไม่ใช่วิธีที่ไม่ดีในการกรองข้อมูลในความคิดของฉัน, แม้ว่าบางวิธีอื่น ๆ ของการปรับตัวสามารถทดสอบได้) ขณะที่สัญญาณการซื้อขายของเขา เขาอาจจะเป็นวิศวกรที่ดี แต่จนถึงขณะนี้เขายังพิสูจน์ให้เห็นว่าเขาเป็นนักธุรกิจที่ดีเช่นกันความพยายามของเขาในส่วนนั้นของโลกจนเป็นความล้มเหลวซึ่งแสดงให้เห็นว่ามันไม่เพียงพอที่จะมีเพียงส่วนหนึ่งของการซื้อขาย ความรู้ที่จะเป็นพ่อค้าที่ดีด้วย ฉันเพิ่งเข้าร่วมการสัมมนาทางเว็บแบบสดของ John Ehler (สต็อกนักสืบส่งคำเชิญฉัน) สำหรับคำถามของฉันฉันได้ดังต่อไปนี้คำตอบ 1) อะไรคือความแตกต่างระหว่างผ่านไม่ดีและตัวกรองหลังคา คำตอบคือการลดทอนที่ดีขึ้นในวงดนตรีให้ดีขึ้น 2) สำหรับกรอบเวลาใดที่ใช้เทคนิคใหม่ของเขา คำตอบคือเขาใช้สำหรับแผนภูมิรายวัน แต่สำหรับ TF ทั้งหมดก็โอเค Hmmm นี้ต้องได้รับการพิสูจน์ แผนภูมิรายวันมีแถบเล็ก ๆ เพื่อให้พอดีกับสิ่งที่พวกเขาเป็นพิเศษถ้าคุณเลือก 3) เทคนิคนี้ใช้สำหรับข้อมูล HF FOREX - ไม่มีคำตอบ 4) เทคนิคนี้จะทำงานได้หากข้อมูลมีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง - ไม่มีคำตอบ 5) ฉันถามเขา นอกจากนี้ถ้าเขาทำอะไร Walk Forward Test สำหรับเครื่องมือใด ๆ ที่ใช้เทคนิคนี้ยังไม่มีคำตอบดีเขาก็แนะนำหนังสือเล่มใหม่ของเขาและนักวิเคราะห์สต็อกแทนค่อนข้างมาก ในไม่กี่วันถัดไปฉันจะทำการทดสอบ Walk Forward บางส่วนโดยใช้กลยุทธ์ Stochastic ของ Johns เมื่อเปรียบเทียบกับกลยุทธ์แบบสุ่มทั่วไปในชุดข้อมูลเดียวกันดังนั้นเราจะทำอย่างไรถ้าข้อมูลนี้สามารถสกัดข้อมูลได้มากขึ้น fajstk: นี่คือข้อมูลเกี่ยวกับ Nyquist-Shannon Moving Average (รวมกับรหัส MT4) ซึ่งสมมติว่าเหนือกว่า Ehlers MA มีใครลองใช้แล้ว ถ้าเป็นเช่นนั้นฉันไม่คิดว่ามันถูกต้อง (ค่อนข้างตรงไปตรงมามันมีความซับซ้อนเกินกว่าที่จะใช้และผลลัพธ์ไม่ได้เป็นที่คาดหวังจากตัวกรองเฉลี่ยที่ดี) ไม่ใช่คำถามที่ว่าอะไรดีกว่า Ehlers ma (Ehlers ไม่ดีในสาขา MAs - บางความพยายามของเขาเช่นเดียวกับที่เขาตั้งชื่อ zero lag ma เป็นสิ่งที่ตรงไปตรงมา แต่อย่างจริงจัง) แต่เมื่อเปรียบเทียบกับตัวกรองที่ดีขึ้นมากบางทันทีมาถึงใจ แล้วไม่ได้เป็นไปได้ที่เงางามฟิชเชอร์หรือลมสุริยะไม่ทาสีตัวบ่งชี้ใด ๆ โปรดโพสต์ MTF ฟิชเชอร์หรือลมสุริยะไม่มีการทาสีที่มีตัวบ่งชี้การแจ้งเตือน เป็นเวลาหลายรุ่นกรอบกับการแจ้งเตือนในนั้นแล้วเมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้เล่นกับเขาใน MATLAB เป็น Im พยายามที่จะลึกเข้าไปในโครงสร้างข้อมูล FX และโชคร้ายที่ฉันมีข่าวร้ายเกี่ยวกับตัวชี้วัด FDI จาก John ในบทความนี้ฉันมาสรุป HE ใช้คำนวณ MATLAB wfbmesti โดยใช้วิธีที่แตกต่างกัน 3 วิธีเปรียบเทียบผลลัพธ์นี้กับผลลัพธ์ของ Johns ที่ดูมีเสถียรภาพและราบรื่นมากขึ้นและผมเริ่มสงสัย - Johns ทำให้ราบเรียบ ราคาสองครั้งก่อนและหลังการคำนวณ ดีอาจจะตกลงทำหลังจาก แต่ก่อนที่ฉันสงสัยว่ามันสามารถทำลายโครงสร้างการกระจาย ดังนั้นฉันจึงทำการทดสอบ ฉันสร้างขบวนการ Brownian เป็นเศษ ๆ ด้วยค่า HE ที่รู้จักและคำนวณ HE จากข้อมูลนี้เป็นข้อมูลอ้างอิง กว่าฉันเรียบสร้างชุดและคำนวณ HE เพื่อดูว่ามีผลกระทบจากการเรียบสำหรับ HE ดังนั้นการตั้งค่าพารามิเตอร์ H ถึง 0.6 และความยาวของตัวอย่าง H 0.6 lg 10000 สร้าง 100 FBm ที่สร้างขึ้นโดยเวฟเล็ตสำหรับ H 0.6 และคำนวณค่าประมาณสามค่าสำหรับแต่ละค่า n 100 ศูนย์ Hest (n, 3) 0.5927 0.5927 0.5648CODE ค่าของ HE สร้างรอบประมาณ 0.6 ตามที่คาดไว้ John ใช้สูตรนี้เพื่อความเรียบเนียน (ราคา 2 ราคา 1 2 ราคา 2 3) 6 CODEn 100 Hest2 zeros (n, 3) H 0.6 lg 10000 fBm06 (ii) (fBm06 (1, ii) 2 fBm06 (1, ii-1) 2 fBm06 (1, ii-2) fBm06 (1, ii-3)) 6 0.7013 0.5977 0.8760 ดังนั้นไม่ประมาณ 0.6 อีกต่อไปตามที่ควร การกระจายและโครงสร้างได้รับผลกระทบ ดูเหมือนว่าวิธีเดียวที่จะรอดชีวิตได้ 2 วิธีนี้ (อนุพันธ์แบบแยกลำดับที่สอง, เวฟเล็ตที่ใช้) เพียงแค่สงสัยว่าวิธีการของ Johns จะรอดได้หรือไม่ นอกจากนี้จากการโพสต์ที่มีลิงค์ด้านบนเมื่อฉันลบเรียบจากรหัส FDI และพล็อต 2 FDI (ดังนั้น HE) ค่านี้จะแตกต่างไปจากค่าที่สร้างโดย MATLAB ดังนั้นสรุปผมจะไม่ไว้วางใจตัวบ่งชี้นี้และอื่น ๆ ที่โคลนนิ่ง ตัวบ่งชี้ Meta Trader Average Moving Average ของรุ่นที่ 3 ของเขาเป็นรุ่นที่มีความซับซ้อนซึ่งมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่วัดได้ (MA) ที่ใช้ขั้นตอนการลดความล่าช้าที่ค่อนข้างง่ายรองรับจำนวน MA ที่ยาวขึ้น กลยุทธ์เป็นครั้งแรกโดย M. Duerschner ในบทความของเขา Gleitende Durchschnitte 3.0 (ภาษาเยอรมัน) รุ่นที่ได้รับการประชุมใช้สองซึ่งมีศักยภาพในการลดความล่าช้าที่ง่ายที่สุด สูงกว่าจะเพิ่มความคล้ายคลึงกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบคลาสสิก ตัวบ่งชี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับแต่ละ MT4 และ MT5 ไม่ต้องตกเป็นเหยื่อ DLL ใด ๆ คลิกที่นี่เพื่อดาวน์โหลดเครื่องมือเทรดดิ้งใหม่และยุทธวิธีฟรีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยของรุ่นที่ 3 (เส้นสีแดง) มีความล่าช้าเล็กน้อยกว่า EMA มาตรฐาน (เส้นสีน้ำเงิน) เล็กน้อยและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วยิ่งขึ้น น่าเศร้าที่ it8217s ยังคงอ่อนแอต่อความล่าช้าและจะเปิดออกสัญญาณเท็จ You8217 จะใช้ตัวบ่งชี้ระดับการเคลื่อนไหวเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวรุ่นที่ 3 เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สังเกตได้เพื่อดูทิศทางแนวโน้มในปัจจุบัน หน่วยพื้นที่เคลื่อนที่เฉลี่ยรุ่นที่ 3 คาดการณ์ข้อมูล 8220smooth8221 และเพื่อกำจัดเสียงรบกวนและข้อมูลไร้ประโยชน์ ตัวแปรเฉลี่ยหลายหน่วยที่ใช้กว้างเช่น Moving Average Average (SMA) หรือ Moving Average (EMA) โดยเฉลี่ย (EMA) (Wikipedia, Moving Averages, 2011) ในปี 2544 J. Ehler ได้แนะนำทฤษฎีสัญญาณที่สนับสนุนทฤษฎีทั่วไปว่าเรามักจะอ้างถึง เป็นรุ่นที่สองเฉลี่ย (Ehler, 2001) ในปี 2011 M. G. Drschner ได้แสดงให้เห็นว่าภายใต้ทฤษฎีสัณฐานของสัญญาณควรใช้ทฤษฎีบท Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) (Drschner, 2011) ในผลงานของเขา Drschner ได้เปิดเผยต่อสาธารณชนว่าค่าเฉลี่ยในขั้นตอนตามเกณฑ์เหล่านี้จะมีค่าน้อยที่สุดในแง่ความล่าช้าของกระดาษและเรียกว่า Moving Averages ในรุ่นที่สาม อื่น ๆ Searched สำหรับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอันดับที่ 3 3. ค่าเฉลี่ย Moving Average Meta Trader เป็นรุ่นที่มีความซับซ้อนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีค่า (MA) ที่ใช้ขั้นตอนการลดความล่าช้าที่ค่อนข้างง่ายรองรับจำนวน MA ที่ยาวขึ้น กลยุทธ์เป็นครั้งแรกโดย M. Duerschner ในบทความของเขา Gleitende Durchschnitte 3.0 (ภาษาเยอรมัน) รุ่นที่ได้รับการประชุมใช้สองซึ่งมีศักยภาพในการลดความล่าช้าที่ง่ายที่สุด สูงกว่าจะเพิ่มความคล้ายคลึงกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบคลาสสิก ตัวบ่งชี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับแต่ละ MT4 และ MT5 ไม่ต้องตกเป็นเหยื่อ DLL ใด ๆ คลิกที่นี่เพื่อดาวน์โหลดเครื่องมือเทรดดิ้งใหม่และยุทธวิธีฟรีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยของรุ่นที่ 3 (เส้นสีแดง) มีความล่าช้าเล็กน้อยกว่า EMA มาตรฐาน (เส้นสีน้ำเงิน) เล็กน้อยและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วยิ่งขึ้น น่าเศร้าที่ it8217s ยังคงอ่อนแอต่อความล่าช้าและจะเปิดออกสัญญาณเท็จ You8217 จะใช้ตัวบ่งชี้ระดับการเคลื่อนไหวเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวรุ่นที่ 3 เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยปกติจะสังเกตทิศทางทิศทางปัจจุบัน หน่วยพื้นที่เคลื่อนที่เฉลี่ยรุ่นที่ 3 คาดการณ์ข้อมูล 8220smooth8221 และเพื่อกำจัดเสียงรบกวนและข้อมูลไร้ประโยชน์ ตัวแปรเฉลี่ยหลายหน่วยที่ใช้กว้างเช่น Moving Average Average (SMA) หรือ Moving Average (EMA) โดยเฉลี่ย (EMA) (Wikipedia, Moving Averages, 2011) ในปี 2544 J. Ehler ได้แนะนำทฤษฎีสัญญาณที่สนับสนุนทฤษฎีทั่วไปว่าเรามักจะอ้างถึง เป็นรุ่นที่สองเฉลี่ย (Ehler, 2001) ในปี 2011 M. G. Drschner ได้แสดงให้เห็นว่าภายใต้ทฤษฎีสัณฐานของสัญญาณควรใช้ทฤษฎีบท Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) (Drschner, 2011) ในผลงานของเขา Drschner ได้เปิดเผยต่อสาธารณชนว่าค่าเฉลี่ยในขั้นตอนตามเกณฑ์เหล่านี้จะมีค่าน้อยที่สุดในแง่ความล่าช้าของกระดาษและเรียกว่า Moving Averages ในรุ่นที่สาม อื่น ๆ ที่ค้นหากลยุทธ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ย้ายฐานการผลิตรุ่นที่ 3