一分鐘數據模式質量等級 [MT4]
- 在文章 智能測試報告中數字的意義智能測試報告中數字的意義中給出了計算模式質量的公式：
ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) +
0.5 *(StartGenM1-StartGen) +
0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;位置:
HistoryTotal - 在歷史中的總數額；
StartBar - 開始測試柱的數字。模型開始于最小的第101個柱或者測試水平初始日期相關的柱;
StartGen - 在最近的時間范圍內開始測試柱的數字；
StartGenM1 - 在原有分鐘內開始測試柱的數字；
另外:
對于最近時間范圍數據庫模型的開始和最近時間范圍數據模型的開始存在重量系數0. 25的區別;
對于最近時間范圍數據庫模型的開始和最近時間范圍數據模型的開始在原有分鐘內存在重量系數0. 5的區別；
在原有時間上模型的開始和歷史數據的末尾之間重量系數0.9的區別。
在一分鐘時間周期內數據模式的等級是非常高的： 質量90%。
從相同的公式推理得出，一分鐘數據模式的質量不會超過 25% 。因為對于這些數據的模式不使用較小周期的數據。對于客戶終端，較小周期的數據只是不存在，但是存在替克數據。雖然，替克數據是以標準方式在客戶端內存儲的。
一分鐘數據本身對于價格的變動有很多的詳細數據。并且在較大周期圖表得內部柱中，它可以幫助價格變動的模式化。另外， 在真實價格變動和模式替克之間的差異將會小于一分鐘圖表呈現的點數：開盤價，最高，最低，收盤價。這些參考點數可以模式化第一個價格變動的最近函數(第一個最靠近的定單)。時間周期模式值越高，這些參考點數就越多并且模式就越準確。相反地，時間周期模式值越低，模式的質量就越低。例如，一分鐘參考點使用到模式一小時柱為 240。當模式化一個5分鐘柱時，參考點數的總數下滑至20.
正如我們所講的，對于一分鐘柱的模式值存在4個參考點數！這就是為什么對于一分鐘柱的質量等級不可能超過 25%的原因。然而，在一分鐘時間周期測試時，如果使用從較大時間周期數據中得到的信號 ，數據會模式化。 這樣得到的等級要高得多。因為在時間周期的柱大于分鐘柱內價格變動被考慮。
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注解: 嚴格地講，以一分鐘數據模式化為基礎計算5分鐘質量和相關的等級為 0.5，而不是 0.9。這種計算是在“最近時間周期的歷史數據的基礎上模式化”的限定內。不過，我們決定不再引入附加的公式和復雜的模式計算方法。
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