Dialog des Autors. Alexander Smirnow. - Seite 42

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Quadratische Regression MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )

QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * sum( Close[i] * (N-i)^2; i = 0...N-1 ) (der Assistent für die quadratische Gewichtung).

Ich habe andere Formeln.

wobei

Genau die gleichen Formeln, danke, Prival. Geben Sie mir ähnliche Informationen über die Dummies.


Angesichts ähnlicher (die Antwort ist die gleiche) + reduzierter Anzahl von Operationen, hier ist der endgültige Ausdruck

den Unterschied, den ich bei der QWMA-Berechnung meinte, ich habe i^2, Sie haben (N-i)^2. Überprüfen Sie das noch einmal.

 
Prival:

Wenn Sie den aktuellen Wert der Koeffizienten A und B in einer linearen Regression kennen, können Sie den RMS berechnen

Hier sind die Formeln

Koeffizient A

Koeffizient B

Hmm, was meinst du damit, dass es am Morgen besser ist, aber hier ist die Formel :) SCR^2 = (Summe(Y*Y) - A*Summe(X*Y) - B*Summe(Y))/(N-2). Er umfasst SMA, LWMA und einen Mittelwert aus den Quadraten der Preise, der in diesem Ansatz noch nicht entwickelt wurde. Es ist wichtig, dass X zwischen 0 und N-1 variiert.
Privatperson:

Ich habe i^2, Sie haben (N-i)^2. Überprüfen Sie das noch einmal.

Natürlich wird X für eine andere Richtung ein anderes A und B sein. Aber die Regressionslinie selbst und der RMS werden immer noch übereinstimmen. Wenn natürlich alles korrekt ist.

P.S. Ich habe QWMA auf LWMA umgeleitet. Ich verwirre weiterhin die Begriffe :)
 
Prival: Im Gegensatz zu dem, was ich in der QWMA-Berechnung meinte, habe ich i^2, Sie haben (N-i)^2. Überprüfen Sie das noch einmal.
Dies hängt von der Nummerierung der Zählungen(Schlusskurse) ab. Wenn wie in MT4, dann ist die Formel wie meine, und wenn der letzte Bar (Null) hat eine Zahl N, dann wie Ihre.
 

Gentlemen ichmo Fehler - 0 bar ist immer Null, und N ist extrem in der Probe, unabhängig davon, wo von rechts oder links zu zählen (dies ist ein Array), obwohl ich verstehe, was Sie meinen, und ich denke, Sie wissen, was ich meine. richtige i^2. Es wäre nicht korrekt, den Koeffizienten (N-1)^2 (anstelle von 1^2) für den ersten Balken zu verwenden.

Ich schicke Ihnen den RMS später und überprüfe ihn noch einmal, das Ergebnis ist enttäuschend, aber es ist das, was ich gesagt habe: RMS(Y) ist direkt proportional zu RMS(X) und wenn wir nicht auf den Zufallswert der X-Achse achten, treten wir darauf, zumindest mehr als einmal (zumindest für mich). Alles ist miteinander verknüpft :-(.

Mathematiker, lassen Sie uns etwas mit der Notation klarstellen, Sie können Englisch, ich bin viel schlechter. Deshalb schlage ich vor, die kubische Annäherung noch einmal zu überprüfen und kohärent zu machen, denn jeder versteht SMA, aber es ist notwendig zu bestimmen, wie man QWMA berechnet. Hier ist ein neuer Zweig. Weil Smirnow jetzt nicht aktuell ist, sind wir schon wieder im Dickicht :-)

 
Hmmm, was bedeutet es, eine bessere Zeit am Morgen zu haben, aber hier ist die Formel :) : СКО^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2). Dieser Ansatz umfasst SMA, LWMA und den nicht erlernten Durchschnitt aus Preisquadraten. Es ist wichtig, dass X zwischen 0 und N-1 variiert.
Ich verstehe, dass in dieser Formel eine Division durch N-2 enthalten ist, d.h. ein Versuch, eine unverzerrte Schätzung zu erhalten? So etwas ist verwirrend, es scheint einfacher von 1 bis N, und dividieren durch N-1, dann scheint es klassisch + es gibt einige Programmierer Berechnungen bei 0 bar nicht erkennen :-) (Gott sei Dank verwenden sie keine Bars wie MN für den Handel :-)))),
 
Prival:
Soweit ich weiß, enthält die Formel für RMS^2 eine Division durch N-2, d. h. es wird versucht, eine unverzerrte Schätzung zu erhalten?
Nein. N-2 anstelle von N ist eine Folge der Ersetzung des Erwartungswertes durch den Mittelwert in den realen Berechnungen. Und "von 0 bis N-1" ist eine Wahl der Richtung und des Ursprungs für die X-Achse. Je nach Wahl können die Ausdrücke einfacher oder komplexer werden. Mit einer solchen Wahl wird der Ausdruck für RMS so, wie ich ihn geschrieben habe, d.h. er ist sehr einfach und passt wunderbar in den verstärkten Algorithmus zur Berechnung der gleitenden LR. Ich möchte noch einmal auf eine wichtige Sache hinweisen, mit der man sich versöhnen muss :) Die Werte der Regressionskoeffizienten hängen von der Wahl der Richtung und des Bezugspunkts für X ab, aber die Linie im Diagramm ist letztlich dieselbe. Folglich hängt der RMS für Y-mu nicht von der Wahl der Richtung und des Bezugspunkts für X ab.
P.S. Es hat nichts mit der Nullleiste zu tun. Ich gehe einfach davon aus, dass für den ersten Takt X=0 ist. Wenn ich den Null-Balken berechnen würde, würde ich X=0 für den Null-Balken nehmen. Wenn ich LR mit dem 10. Takt beginnen würde, würde ich dem 10. Takt X=0 zuweisen.
 
Wenn der RMS die Standardabweichung von der Ah+B-Linie ist, dann teilen Sie durch N. Wenn der RMS der mittlere quadratische Fehler der Regression ist, muss er durch N-2 geteilt werden. Für Preisdiagramme ist dies meiner Meinung nach jedoch eine unbedeutende Kleinigkeit.
 
lna01:
Wenn der RMS die Standardabweichung von der Ah+B-Linie ist, dann teilen Sie durch N. Wenn der RMS der mittlere quadratische Fehler der Regression ist, muss er durch N-2 geteilt werden. Bei Preisdiagrammen halte ich dies jedoch für eine unbedeutende Spitzfindigkeit.

Dies ist wahrscheinlich die genaueste Methode. Das heißt, nicht in Bezug auf die Anzahl der Regressionspunkte, sondern in Bezug auf die Anzahl der Freiheitsgrade.
 

Gibt es eine Möglichkeit, mit dem Autor, Alexander Smirnov, Kontakt aufzunehmen? Mein Facebook-Handle ist 311652834

 
LeoV:

Gibt es eine Möglichkeit, mit dem Autor, Alexander Smirnov, Kontakt aufzunehmen?

Vielleicht per E-Mail: smirnov_dntu@ukr.net
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