Dialog des Autors. Alexander Smirnow. - Seite 12
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Während Herr Smirnov nachdenkt, erlaube ich mir, ein wenig zurückzugehen.
Übrigens ist ein linearer Regressionsindikator (keine Kanäle; nur eine Vorhersage des nächsten Punktes entlang einer geraden Linie, die durch eine bestimmte Anzahl vorheriger LWMAs gezogen wird) einfach eine lineare Kombination von zwei Strichen mit denselben Zeiträumen:
LRMA = 3*LWMA - 2*MA
Ich denke, ich werde dieses Ergebnis in die Code Base stellen, damit es keine Illusionen über den grundsätzlichen Unterschied zwischen linearer Regression und Wischen gibt. Aber der Beweis muss erst noch gefunden oder erinnert werden...
Der Beweis wäre interessant. Ich glaube, dass es einen Unterschied gibt (obwohl ich das jetzt, wo Sie es mir sagen, ernsthaft bezweifle). Nehme ich die lineare Regression für 100 Balken und den MA für 100 Balken und sie werden in einer Kugel übereinstimmen?
Vor einiger Zeit, als ich mit LR experimentierte, erfand ich auch LRMA. Da ich nie ein Freund von Wipes war, habe ich es mir angesehen, die Empfindlichkeit und den geringen Lag festgestellt und es dann aufgegeben. Und jetzt, als ich dieses Mathemat'ik-Verhältnis sah, konnte ich es nicht glauben.
Und es stellt sich heraus, dass Mathemat recht hat. Die Beziehung LRMA = 3*LWMA - 2*MA ist in der Tat wahr und kann ganz einfach bewiesen werden. Nur LRMA ist nicht die Vorhersage des nächsten Punktes, sondern der LR-Wert am letzten (N-ten) Punkt, wobei N die Periode aller drei Maischen ist.
Für den Beweis ist es nur notwendig, den Ursprung X in der Regression Y=A*X+B richtig zu wählen, und zwar so, dass X im gleitenden Fenster die Werte [1,2,...,N] annimmt. Dies ist immer möglich, da die Y-Werte der Regression nicht vom Ausgangspunkt der X-Variablen abhängen. Und dann fügen Sie einfach Formeln zur Berechnung der Konstanten A und B durch ANC in die Regressionsgleichung ein. Es ist zu berücksichtigen, dass LWMA die Faltung der Vektoren X und Y mit dem entsprechenden Normierungsfaktor und MA der Durchschnitt von Y ist.
Diese Beziehung ist also nur deshalb gültig, weil in der LWMA die lineare Gewichtung mit Koeffizienten durchgeführt wird, die die Zahlenfolge einer natürlichen Reihe darstellen, ein sehr spezieller Fall der linearen Gewichtung. Wenn die Koeffizienten in der LWMA eine lineare Funktion implementieren, aber keine solche Reihe sind, dann gilt die Beziehung auch nicht.
Gibt es nicht einen SSA-Crawler-Algorithmus in MT4? Ich kann Ihnen den Link http://www.gistatgroup.com/gus/ geben. Nur dieser Algorithmus überzeichnet. Und wir müssen einen Trick erfinden, damit es nicht neu gezeichnet wird. Ich denke, das ist sehr vielversprechend.
Hier ist zum Beispiel JMA und SSA mit einem Zeitraum von 50. Aber ich habe CSSA auf der Grundlage von SSA, aber nicht neu gezeichnet. Sehr schnell. Ich empfehle diesen Algorithmus .....
Gibt es nicht einen SSA-Crawler-Algorithmus in MT4? Ich kann Ihnen den Link http://www.gistatgroup.com/gus/ geben. Nur dieser Algorithmus überzeichnet. Und wir müssen einen Trick erfinden, damit es nicht neu gezeichnet wird. Ich denke, das ist sehr vielversprechend.
Wo soll ich die dll ablegen, oder funktioniert der Indikator vielleicht nicht?
Nun, das ist meiner Meinung nach ein bisschen daneben.....
Vielleicht haben Sie meinen ersten Beitrag in diesem Thema nicht bemerkt. Ich möchte vorschlagen, dass Sie wieder zumindest Bilder einstellen. Dabei werden Jurik-Filter zusammen mit Ihrem Filter und Testsignalen angewendet (vorzugsweise mehrere Bilder, die alle Eigenschaften zeigen). Dann wird zumindest eine visuelle Bewertung möglich sein. Als Wissenschaftler sollten Sie Methoden der quantitativen Bewertung kennen, vielleicht habe ich etwas übersehen, aber ich habe sie in "VS" №01(75) 2006 nicht gesehen. Vergleich von Djuric (und nicht neidisch sein) mit Ihrem Algorithmus.
Alexander, das kannst du nicht tun. Sie haben das Forum mit Fragen besucht. Ich möchte sie Ihnen in Erinnerung rufen.
Ihre Antworten auf diese Fragen sind für mich wichtig:
1. Welcher Algorithmus ist besser: meiner oder der von Djurica? Wie viel besser?
2. Haben Sie den Algorithmus von Djurica?
3. wie unterscheiden sie sich?
Sie haben einen Link zum Algorithmus von Juric erhalten. Es gibt einen Mann, der diesen Algorithmus für Geld gekauft hat und bereit ist, Ihnen bei der Beantwortung der von Ihnen gestellten Fragen zu helfen. Aber wir sind keine Magier, wir können das Unbekannte nicht vergleichen, weil wir Ihren Algorithmus (Indikator) nicht haben. Und die Antworten auf die Fragen, wie und was Sie denken, werden von Ihnen ignoriert.
Um IHNEN zu helfen, müssen wir das Kriterium definieren, wie wir feststellen können, wer besser ist. Angenommen, ein Indikator glättet besser, der zweite verzögert weniger. Welcher Indikator ist besser? Wir können bis zur Wiederkunft darüber streiten, wenn wir uns nicht auf die Indikatoren und Kriterien einigen. Und der Artikel enthält nicht 2 Indikatoren, sondern mindestens 4 (und einige davon sind nicht klar, insbesondere wie sie zu berechnen sind).
Tun Sie zumindest Folgendes (denn Sie behalten Ihr Know-how und geben es nicht weiter). Nehmen Sie einen einfachen MA und vergleichen Sie Ihren Indikator damit. Berechnen Sie und zeigen Sie in Zahlen, wie viel besser Ihr Indikator eines einfachen MA ist (zeigen Sie, was Sie im Artikel in Worten behaupten - in Formeln und Zahlen).
Beispiel-Layout
Post hier ein Array von Zahlen, mit denen Sie vergleichen + Figur. Und das Forum wird Ihnen helfen - Post die gleichen Berechnungen auf dem gleichen Daten-Array und vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit ihren Berechnungen und Lieblings-Indikatoren (Djuric auch denken, zu erscheinen).
Und Ihre Angriffe auf die Mitglieder dieses Forums sind lächerlich. Sie geben Referenzen an, lesen sie und sagen, dass wir hier "Unsinn reden". Na gut, lass sie in Ruhe, aber du bist ein Mann und hältst dein Wort. Sie sagten, Ihr Indikator sei besser. Beweisen Sie es mit Zahlen und Formeln (der Artikel enthält nur Worte). Sie müssen die Verantwortung für Ihr "Gerede" übernehmen :-). Stellen Sie einen Vergleich mit dem MA an. Siehe oben für ein Gestaltungsbeispiel.
Z.U. Ich hoffe, es handelt sich um eine spezifische Frage oder muss etwas in der Frage geklärt werden?
Nein... Definitiv nicht der Richtige. Eindeutig der falsche... Und unsere ist auch ein bisschen größer... ....
Ich muss etwas falsch machen. Ich habe beschlossen, das noch einmal zu überprüfen. Hier sind die beiden Indikatoren zusammen dargestellt. Sie scheinen an keiner Stelle übereinzustimmen.
Die gerade Linie auf der LOC wird immer neu gezeichnet, aber die LRMA scheint dies nicht zu tun.
Eine ISC-Gerade wird immer neu gezeichnet, aber LRMA scheint dies nicht zu tun.
LRMA, das eigentlich von MNA dargestellt wird (nicht 3*LWMA - 2*MA), ist der Wert der linearen Regression auf den aktuellen Balken, wenn die Regression auf N Balken, einschließlich des aktuellen Balkens, dargestellt wird. Es stellt sich heraus, dass der aktuelle Balken der N-te Balken im Schiebefenster ist, d.h. der letzte. Daher ändert die Regressionslinie zwar immer ihre Position, aber für den Indikator wird immer nur der letzte Punkt von ihr genommen, so dass LRMA nicht neu gezeichnet wird.
Yurixx, vielen Dank für die unerwartete Unterstützung und die wertvolle Klarstellung. Ja, natürlich, als ich anfing, meine Notizen durchzusehen, war ich überzeugt, dass es genau so war. Ich hatte es allerdings vergessen - es ist über 2,5 Jahre her... Es gibt noch etwas anderes - über Regressionen höherer Ordnung; es ist alles ähnlich.
Nein, ich danke Ihnen. In meiner Naivität glaubte ich immer noch, dass ich etwas erfunden hatte, das originell und von höherer Qualität war als herkömmliche Mashups. Aber es stellt sich heraus, dass es nur eine lineare Kombination von ihnen ist. Man lernt lange, wie der große Lenin es uns vermacht hat. :-)))