Fourier Extrapolation Devisenhandel

MetaTrader 5 - Indikatoren Fourier Extrapolation der Preis - Indikator für MetaTrader 5 A multi-Harmonische (oder Multi-Tone) trigonometrische Modell einer Preisreihe xi, i1..n, ist gegeben durch: xi m Sum (ahCos (WHI) bhSin ( Whi), h1..H) xi - vergangener Kurs bei i-th bar, gesamt n vergangene Preise m - Bias ah und bh - Skalierungskoeffizienten von Oberschwingungen wh - Frequenz einer harmonischen H - Harmonischenzahl H - Gesamtzahl der angepassten Harmonischen . Das Anpassen dieses Modells bedeutet das Finden von m, ah, bh und wh, die die modellierten Werte nahe an reellen Werten bringen. Das Finden der harmonischen Frequenzen wh ist der schwierigste Teil der Anpassung eines trigonometrischen Modells. Im Fall einer Fourier-Reihe werden diese Frequenzen auf 2pihn gesetzt. Aber, die Fourier-Serie Extrapolation bedeutet einfach Wiederholung der n Vergangenheit Preise in die Zukunft. Dieser Indikator verwendet den Quinn-Fernandes-Algorithmus, um die harmonischen Frequenzen zu finden. Es passt Harmonische der trigonometrischen Reihe eins nach dem anderen, bis die vorgegebene Gesamtzahl der Harmonischen H erreicht ist. Nach dem Anpassen einer neuen Harmonischen berechnet der codierte Algorithmus den Rest zwischen dem aktualisierten Modell und den realen Werten und passt eine neue Harmonische zu dem Rest an. Der Indikator hat die folgenden Eingabeparameter: Npast - Anzahl der vergangenen Stäbe, auf die trigonometrische Serien aufgeteilt sind Nfut - Anzahl der vorhergesagten Bars Nharm - Gesamtzahl der Harmonischen im Modell FreqTOL - Toleranz der Frequenzberechnungen. Die Weiserflächen zwei Kurven: die blaue Kurve zeigt an Vergangenheitswerten modelliert und die rote Kurve zeigt die modellierte Zukunft values. This Forex Indikator eine Änderung des Indikators ist Extrapolators, die nur die erste Methode der Extrapolation (Fourier) verwendet und das Hinzufügen der Möglichkeit, Wobei die Werte der ausgewählten Indikatoren als Eingangsdaten verwendet werden. . Das angehängte Indikator verwendet die Spektralanalyse des ausgewählten Indikators und extrapoliert diese Werte mit Hilfe der Fourier-Reihe in die Zukunft. Der Indikator ist z. B. Williams Percent Range ausgewählt. Vektor in den Werten des ausgewählten Indikators. Die Grafik unten, die schwarze Linie im Fenster FEoI - Wertanzeige, Blue Line - die Fourier - Serie für die bisherigen Werte, die rote Linie - die Extrapolation der Fourier - Serie in der Zukunft. Die vorhergesagten Werte beginnen mit LastBar-1 und beinhalten die letzte bekannte Leiste in der Vergangenheit von LastBar für das kontinuierliche Andocken von vergangenen (Blue Line) und zukünftigen (roten) Werten. Extern int LastBar 200, Nummer des letzten Balkens der Historie. 0 ist der letzte auf dem Zeitplan. extern int PastBars 500, Anzahl der Bars in der Geschichte, die die spektrale Analyse und Anpassung der Fourierreihen extern int FutBars 200 Anzahl der Bars in der Vorhersage HarmNoPastBars extern int HarmNo 10 Anzahl der Mitglieder in der Fourier-Zahl HarmNo 0 wählt die maximale Anzahl aus harmonischen Komponenten HarmNo PastBars extern double FreqTOL 0,0001 die Genauigkeit der Berechnungen von Frequenzen, die durch die Methode der Quinn-Fernndez die Linie, wo die Änderung an der Unterseite des gewählten Anzeige rot int start () int start () ArrayInitialize (in, EMPTYVALUE) angegeben ist ArrayInitialize (in, EMPTYVALUE) ArrayInitialize (pv, EMPTYVALUE) ArrayInitialize (pv, EMPTYVALUE) ArrayInitialize (fv, EMPTYVALUE) ArrayInitialize (fv, EMPTYVALUE) Anzeige auswählen und den Durchschnitt seiner np Vergangenheitswerte finden Indikator auswählen und den Durchschnitt seiner np finden Vergangenheitswerte double x speichert Indikatorwerte doppelt x speichert Indikatorwerte ArrayResize (x, np) ArrayResize (x, np) Doppel av0.0 Doppel av 0.0 for (int i-LBI for (int i - lb i inilb0.5iWPR (NULL, 0,50, ilb) 100,0 Änderungsindikator hier in i lb 0,5 iWPR (NULL, 0,50, i lb) 100.0 Änderungskennzeichen hier, wenn (i0) if (i 0) xiinilb xi in i lb avxi av xi)) avnp av Np Vorbereiten von modellierten Daten Vorbereiten von modellierten Daten für (i0i für (i 0 i pviav pv i av if (i Trigomometrische Reihe) Fit trigomometrische Reihen doppeltes w, m, c, s doppeltes w, m, c, s für (int harm1harm für (Wi) sMathSin (wi) pv imc MathCos (wi) s MathSin (wi) if (i 8:54 AM