Von der Theorie zur Praxis - Seite 518

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Renat Akhtyamov:

nicht mehr als 10 Minuten oder bis eine neue, ausreichend riskante Transaktion auf dem Markt stattfindet

wenn letztere nicht verfügbar ist, neu zu berechnen

Es hängt vom Zeitrahmen ab, der seine eigenen Trendabschnitte hat.

 
Novaja:
OK, nehmen wir den letzten Punkt, d.h. wir kennen den Zustand des Systems zu diesem Zeitpunkt, wie lange wird der Zustand des Systems in der Zukunft stabil sein, um eine Vorhersage treffen zu können?

Es ist immer möglich, Vorhersagen zu treffen, da ein Zustand in einen anderen übergeht und dementsprechend eine Vorhersage getroffen werden kann.

 
Novaja:
Victor hat ein Beispiel für einen EMA-basierten Passback-Filter in seiner kodobase,
https://www.mql5.com/ru/code/192

Was er zu diesem Thema schreibt:
Das Glättungsergebnis ist dasselbe wie bei einem Filter mit Nullverzögerung (symmetrische Impulsantwort), mit Ausnahme der Ränder der Sequenz, an denen der Randeffekt oder, wie er hier genannt wird, das Überschwingen auftritt. MA, d. h. ein Filter mit endlicher Impulsantwort, wurde oben als Beispiel verwendet. Wenn Sie Filter mit unendlicher Impulsantwort (z. B. EMA) verwenden, erstrecken sich die Kanteneffekte theoretisch über die gesamte Länge der Sequenz.

Das Umzeichnen durch Logik ist eher ein Gut als ein Übel, denn es ermöglicht die Systematisierung von Zuständen, die durch Rauschkomponenten gestört werden, die Zustände sind, d.h. nützliche Informationen in einem kleineren Zeitrahmen...

 
Andrei:

Das Umschreiben ist logischerweise eher ein Vorteil als ein Übel, da es die Systematisierung von Zuständen ermöglicht, die durch Rauschkomponenten behindert werden, die Zustände sind, d.h. nützliche Informationen in einem kleineren Zeitrahmen...

Andrey, du bist ein Genie, ich habe es wirklich vermisst, auf eine gute Art))
 
Im Allgemeinen fehlt der Formel D = Sqrt(c * lambda * t) eindeutig etwas anderes: Trägheit oder Beschleunigung.
 
Novaja:
Andrei, du bist ein Genie, ich habe es wirklich vermisst, auf eine gute Art und Weise))
Nein, das ist hier schon hundertmal von verschiedenen Leuten erklärt worden. ))
 
Andrei:

Vorhersagen können immer dann gemacht werden, wenn ein Zustand in einen anderen übergeht, und Vorhersagen können entsprechend getroffen werden.

völlig kuschelig?

 
Maxim Dmitrievsky:

Bist du total verrückt?

Versuchen Sie, hier einen Streit zu beginnen? Ich bin nicht interessiert...

 
Andrei:

Willst du hier einen Streit anfangen? Ich bin nicht interessiert...

Nein, ich rufe zur Nüchternheit auf.)

 
Smokchi Struck:
x@@@@@vo! )))

herausfinden, wie man sie verbessern kann.

Nun, das habe ich angenommen ;)))

1) Die polynomiale Regression eignet sich für die Annäherung fester (nicht variierender) Daten (Polynomordnung 5 oder weniger). Das Modell kann zur Interpolation von Zwischenwerten verwendet werden. Sie ist jedoch nicht für die Extrapolation über das Näherungsintervall hinaus geeignet.

2) Polynomielle Regression ist eine sehr schlechte Idee für die Annäherung dynamischer (sich ändernder) Daten.

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