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BBands与RSI复合指标组合

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BBands与RSI复合指标组合

Evaluation of different water absorption bands, indices and multivariate models for water-deficit stress monitoring in rice using visible-near infrared spectroscopy
Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy ( IF 4.831 ), Pub Date : 2020-10-24 , DOI: 10.1016/j.saa.2020.119104
Bappa Das, Rabi N. Sahoo, Sourabh Pargal, Gopal Krishna, Rakesh Verma, Chinnusamy Viswanathan, Vinay K. Sehgal, Vinod K. Gupta

Accurate estimation of plant water status is a major factor in the decision-making process regarding general land use, crop water management and drought assessment. Visible-near infrared (VNIR) spectroscopy can provide an effective means for real-time and non-invasive monitoring of leaf water content (LWC) in crop plants. The current study aims to identify water absorption bands, indices and multivariate models for development of non-destructive water-deficit stress phenotyping protocols using BBands与RSI复合指标组合 VNIR spectroscopy and LWC estimated from 10 different rice genotypes. Existing spectral indices and band depths at water absorption regions were evaluated for LWC estimation. The developed models were found efficient in predicting LWC of the samples kept in the same environment with the ratio of performance to deviation (RPD) values varying BBands与RSI复合指标组合 from 1.49 to 3.05 and 1.66 to 2.63 for indices and BBands与RSI复合指标组合 band depths, respectively during validation. For identification of novel indices, ratio spectral indices (RSI) and normalised difference spectral indices (NDSI) were calculated in every possible band combination and correlated with LWC. The best spectral indices for estimating LWC of rice were RSI (R1830, R1834) and NDSI (R1830, R1834) with R 2 greater than 0.90 during training and validation, respectively. Among the multivariate models, partial least squares regression (PLSR) provided the best results for prediction of LWC (RPD = 6.33 and 4.06 for training and validation, respectively). The approach developed in this study will also be helpful for high-throughput water-deficit stress phenotyping of other crops.

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这个版本的指标是 David Rooke 所提出的解决布林带问题的一个方案,使用百分比表示。

这个版本是 David Rooke 提出的,是为了解决布林带的一些问题。

这个版本的 WSO (Widner Support Oscillator,Widner 支撑振荡器) 和 BBands与RSI复合指标组合 WRO (Widner Resistance Oscillator,Widner 阻力振荡器) 在图表上显示了通道,而不是在单独窗口中显示振荡指标值。

WSO (Widner 支撑振荡指标) 和 WRO (Widner 阻力振荡指标).

Hurst 指数可以参照为 "依赖指数" 或者 "长线依赖指数". 它量化了一个时间序列的相对趋势,要么强烈地回归均值,要么在一个方向上聚类。

来自 Mark Jurik 的分形维度,比其它的更加平滑,但是基本规则是一样的: 它不是一个方向性指标,但是可以确定当前市场价格的变化是否有趋势,在使用中应该注意这一点。

Mandelbrot 把分形维度指数 (Fractal Dimension Index, FDI) 一种衡量事物 "怎样复杂和特殊"的方法,FDI BBands与RSI复合指标组合 可以用作股票市场的指标。价格变化越接近在一个维度的直线,FDI 就越接近 1.0. 价格变化越接近组成一个二维平面,FDI 就越接近 2.0.

根据特点,分形维度指数指标不是一种方向性指标,它显示的是是否有趋势。如果 FDI 的数值小于目标阈值,就没有趋势 (市场在振荡). 如果数值高于阈值,市场就是有趋势的。

BB MACD 是一种 MACD (移动平均聚合分离,Moving Average Convergence Divergence) 指标的变体,它加上了布林带,这有助于侦测趋势的改变点以及衡量当前趋势的强弱。

与“常规”的 Heiken Ashi 振荡指标计算不同,这个版本使用了平滑过的 Heiken Ashi. 这使得错误信号大幅降低,并且当在 Heiken Ashi 上使用预先平滑的时候,延迟是在可接受范围内的。

这个指标没有使用“单纯价格”,而是使用了 Heiken Ashi 的数值来确定趋势和趋势的“强度”。

EMA Levels 多时段版本。

Schaff Trend RSX 多时段版本

Schaff Trend RSI 多时段版本。

为了过滤掉更多的错误信号,这个 Schaff TCD RSI 指标的变体使用的是 RSX (是一种比“常规”RSI 更加平滑的 RSI) 来生成更加平滑的结果。

Schaff 趋势汇总分离指标可以把 Schaff 趋势的汇总分离按照从0到100的范围进行度量,使得在货币趋势中可以更容易地识别超买和超卖水平,并且可以替代 RSI 用于最终的计算。

Schaff Trend RSX 是 "一种更加平滑的 RSI",没有延迟,在这个版本中计算的是 RSX 而不是 RSI。这使斜线更加平滑,而颜色(倾斜方向)的变化更加减少。

Schaff Trend RSI 是一个 MACD 的 RSI。

Kaufman AMA MACD 是完全使用 Kaufman AMA 构造的 MACD (甚至信号线也是使用它的). 这样,它就是完全自适应的 MACD (请记住 Kaufman AMA 是自适应的移动平均).

除了用于控制 Kaufman AMA 计算方法的通常参数之外,这个版本还有可调节的平滑和过滤,以消除小的 AMA 变化。

这个指标是 MetaTrader 5 版本的非线性回归。线性回归是非常“快”的,当应对突然的市场变化,因此默认计算周期被设置为一个较长的周期比通常类似类型的指标。根据您的交易策略和交易风格,应当对周期数做一些实验。

MACD High/Low 使用了 MACD (nnn) 个柱之前的高价中的最高价和低价中的最低价来计算一条动态变化的零线,早期的上下水平以及趋势确认的上下水平。通过增加这些不固定的水平线,MACD 变得对市场变化反应更快了,而且 MACD 对趋势评估中的错误信号也减少了。

在更平滑的动量止损(Smoother Momentum Stops)指标中,止损是使用更平滑的动量来计算的,而止损的方向也是根据更平滑的动量来判断的。

更平滑的动量(Smoother momentum) 指标是一个解决动量指标主要问题的方法 - 它显示的数值很不平化,这样会在很多情况下产生很多错误信号 - 不论使用什么样的周期数来计算。

价格通道止损(Price Channel Stop)指标显示了根据通道周期数和预想的风险估计的趋势。它还显示了两个值的水平线,可以用于根据本指标开启订单的止损(使用趋势颜色改变可以用于开启新订单的信号以及关闭已有订单)。

这个版本的合成 RSI 在计算中使用了 Ehlers 的平滑 RSI,而不是“常规”的RSI,而这样可以使得到的合成RSI更加平滑。

合成 RSI (Synthetic RSI ) 指标不是使用了一个RSI, 而是使用了3个RSI的实例。 这3个实例的RSI然后被用来计算“合成”值(这不是3的平均值,因为计算不同于平均值)。

MetaTrader 5的MQL5 源代码库 - 44

Kaufman AMA MACD 是完全使用 Kaufman AMA 构造的 MACD (甚至信号线也是使用它的). 这样,它就是完全自适应的 MACD (请记住 Kaufman AMA 是自适应的移动平均).

除了用于控制 Kaufman AMA 计算方法的通常参数之外,这个版本还有可调节的平滑和过滤,以消除小的 AMA 变化。

这个指标是 BBands与RSI复合指标组合 MetaTrader 5 版本的非线性回归。线性回归是非常“快”的,当应对突然的市场变化,因此默认计算周期被设置为一个较长的周期比通常类似类型的指标。根据您的交易策略和交易风格,应当对周期数做一些实验。

MACD High/Low 使用了 MACD (nnn) 个柱之前的高价中的最高价和低价中的最低价来计算一条动态变化的零线,早期的上下水平以及趋势确认的上下水平。通过增加这些不固定的水平线,MACD 变得对市场变化反应更快了,而且 MACD 对趋势评估中的错误信号也减少了。

在更平滑的动量止损(Smoother Momentum Stops)指标中,止损是使用更平滑的动量来计算的,而止损的方向也是根据更平滑的动量来判断的。

更平滑的动量(Smoother momentum) 指标是一个解决动量指标主要问题的方法 - 它显示的数值很不平化,这样会在很多情况下产生很多错误信号 - 不论使用什么样的周期数来计算。

价格通道止损(Price Channel Stop)指标显示了根据通道周期数和预想的风险估计的趋势。它还显示了两个值的水平线,可以用于根据本指标开启订单的止损(使用趋势颜色改变可以用于开启新订单的信号以及关闭已有订单)。

这个版本的合成 RSI 在计算中使用了 Ehlers 的平滑 RSI,而不是“常规”的RSI,而这样可以使得到的合成RSI更加平滑。

合成 RSI (Synthetic RSI ) 指标不是使用了一个RSI, 而是使用了3个RSI的实例。 这3个实例的RSI然后被用来计算“合成”值(这不是3的平均值,因为计算不同于平均值)。