Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 7
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Das verstehe ich nicht.
Hier haben wir also den USDJPY. Die Spanne reicht von 83,15 bis 85,9.
Und die euras-Spanne reicht von 1,31 bis 1,37.
Wie lässt sich der USDJPY in den EUR-Bereich umrechnen?
USDJPY ' = EURUSD.min + (Var - USDJPY.min) / (USDJPY.max - USDJPY.min) * (EURUSD.max - EURUSD.min)
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Bei linearer Regression und RMS scheint die Normalisierung korrekt zu sein. (?)
Hier haben wir also den USDJPY. Die Spanne reicht von 83,15 bis 85,9.
Und die euras-Spanne reicht von 1,31 bis 1,37.
Wie lässt sich der USDJPY in den EUR-Bereich umrechnen?
USDJPY ' = EURUSD.min + (Var - USDJPY.min) / (USDJPY.max - USDJPY.min) * (EURUSD.max - EURUSD.min)
Theoretisch ist das möglich. In der Praxis ist es fast ein Selbstmord, in jedem Fenster nach Minimum und Maximum zu suchen und jedes Mal über die gesamte Länge der Stichprobe zu transformieren. Wäre es nicht einfacher, einfach EINMAL zu prolagarithmieren?
Bei der linearen Regression und dem RMS habe ich die Normalisierung wohl richtig geschrieben. (?)
Theoretisch ist dies möglich. In der Praxis ist es fast selbstmörderisch, in jedem Fenster nach einem Minimum und einem Maximum zu suchen und jedes Mal eine Transformation über die gesamte Länge der Stichprobe durchzuführen. Wäre es nicht einfacher, nur EIN Mal prolagarithm zu sein?
Wie kommen Sie darauf, dass die lineare Regression durch Maximum und Minimum definiert ist? Und was bedeutet das in der Praxis?
Dies ist der zweite Weg. Lineare Regression ist y = kx + b, Sie finden die Koeffizienten k und b.
Die Frage ist: Warum ist er schlechter als der Logarithmus?
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P.S.: Sagen wir, es gibt drei Möglichkeiten der Normalisierung. Wie kann man quantifizieren, was besser ist ;-) ?
Das Auto wird zählen. Sein Kopf ist aus Eisen :-).
Dies ist der zweite Weg. Lineare Regression ist y = kx + b, Sie finden die Koeffizienten k, b.
Hier stellt sich die Frage: Inwiefern ist das schlechter als mit dem Logarithmus?
Die Regression wird von MNC gesucht, nicht so wie Sie es geschrieben haben.
Die Regression wird von der ISC gesucht, nicht wie Sie schreiben.
Ich habe zwei Möglichkeiten aufgelistet.
Die erste ist mit min und max.
Die zweite ist eine lineare Regelung. Ich habe nirgendwo geschrieben, wie man das berechnet.
Ich habe nicht geschrieben, wie man nach Regression sucht.
Ich habe zwei Möglichkeiten aufgelistet.
Die erste ist mit min und max.
Die zweite ist eine lineare Regelung. Ich habe nirgendwo geschrieben, wie man das berechnet.
Ich dachte, Sie hätten Äquivalente für dasselbe geschrieben.
Die Regressionsoption ist falsch. Die Umwandlungsoption ist besser, aber auch schlecht.
Was soll das bringen? Nennen Sie mir die Entwicklungsmethodik, und ich sage Ihnen, was Sie bekommen.
Wenn der Mq4-Indikator mit Mathcad übereinstimmt, was ist dann der Grund für den Streit?
Die Tatsache, dass der Indikator dasselbe anzeigt, ist eine eindeutige Diagnose. "Gesund".
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Wenn Sie können, schreiben Sie bitte, was Sie über die Berechnung denken, über die hrenfx spricht.
Wenn man zwei Offset-Fenster nimmt und die Linie und den RMS in ihnen getrennt zählt - und die Korr.
Die Methode ist naiv, aber irgendwie weckt sie Sympathie).
Wie für das, was hrenfx sagt (wenn ich richtig verstehe), kann es in Trader's Begriffe Suche nach Mustern auf Geschichte genannt werden. Die Menge der fertigen Fenster der Geschichte (Muster) wird mit der aktuellen verglichen. Wenn sie übereinstimmt, dann wissen wir in etwa, was zu tun ist, wenn wir davon ausgehen, dass sich die Geschichte wiederholt...
Wie für das, was hrenfx sagt (wenn ich richtig verstehe, natürlich) könnte es in Händlern Begriffe sein. rufen Sie die Suche nach Mustern auf Geschichte.
Es geht darum, die Stichprobenmerkmale von BP zu berechnen.
Das ist offensichtlich :-) - Besorgen Sie sich ein Diagramm - und legen Sie es an.
Konstruieren Sie den Erwartungswert der Autokorrelation.
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Die Idee mit den Mustern liegt auf einer anderen Ebene.
Diese beiden Ideen widersprechen sich also nicht.
Konstruieren Sie den Erwartungswert der Autokorrelation.