una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 86

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2 Rosh

Pregunta sobre el algoritmo forzado. Ciertamente quiero creer que se te ha ocurrido cómo en un mismo ciclo salvo los coeficientes a y b encontrar también la RMS, pero a mí no se me ha ocurrido todavía (en general supongo que he adivinado ese camino que cuentas, es decirRealmente por este algoritmo en principio se cuenta solo un canal mayor y los demás se reciben vicariamente, pero es imposible cambiar el RMS en el mismo ciclo ya que se debe contar por cada canal corriendo todo su número de barras, y volverá a aumentar el tiempo y creo que será de unos 100-300 ms para 3000 barras.
Me gustaría que me asegurasen que no tienen ningún error en esto y que todavía hay una forma de encajar el RMS en este ciclo.
 
2 Jhonny
Por supuesto, quiero creer que usted ha inventado cómo encontrar RMS en el mismo ciclo, además de los coeficientes a y b

Puedo animarte y vender el secreto por un pequeño precio: D(E) = D(Y) - a^2*D(X)
Aquí X e Y son variables aleatorias para las que se calcula la regresión Y = a*X + b
E - error de regresión, es decir, la desviación de Y con respecto a la línea de regresión
D(E), D(Y) y D(X) son dispersiones de las cantidades correspondientes. Por cierto, la RMS de un error = raíz cuadrada de D(E).
Así que no tienes que construir una serie de errores y sumarlos mediante una simple suma para calcular el RMS. Hay que ser más perezoso.

Pero no se lo cuentes a nadie más. :-)
Buena suerte.
 
Pero no se lo cuentes a nadie más. :-)


:-D Pues no lo haré. Muchas gracias.
 
Doble puesto
 
:-D Pues no lo voy a decir. Muchas gracias.


:))
 
La RMS es la raíz cuadrada de la varianza. RMS[N]=(D[N])^0,5 , donde N es el número de elementos de la muestra (no considere los coeficientes de ajuste de Student, no importa).
Denotemos por S[N] la suma de cuadrados de las desviaciones Si, donde i=1,...N , entonces D[N]=S[N]/N.
RMS2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0,5
Todas las relaciones (para la regresión lineal, para la parábola, RMS, energías cinética y potencial, RMS de la parábola, suma de gradientes de la parábola y otras características del canal aún no diseñadas) se calculan para cualquier barra (léase canal de longitud determinada) mediante simples fórmulas analíticas.
Todo este conjunto de parámetros se calcula de una sola vez.
Sólo me dio pereza calcular los indicadores de Hearst mediante algoritmos acelerados razonando que se calculan para determinados canales.
Cierto, de nuevo un error en alguna parte, los resultados son muy grandes hasta ahora.
 
Habrá que ver cómo evoluciona la situación. <br / translate="no">


Bueno, aquí hay un pequeño giro.

 
Unos minutos después

 
Rosh, perdona que te toque las narices, pero me parece que la desviación estándar de 2/3 utilizando los coeficientes A y B encontrados para toda la muestra es errónea
.
StDev=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar, a_CH, b_CH);///función que calcula el RMS, se pasan la primera y la última barra y los coeficientes A y B<br/ translate="no"> n=k_bar-lastBar;
tempBar=k_bar-n*2.0/3.0;
lastBar2=MathRound(tempBar);/aquí se recalculan la primera y la última barra para 2/3
StDev23=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar2,a_CH,b_CH);//y se sustituyen A y B encontradas para toda la muestra en la función



Tal vez sea así como debe interpretarse la declaración de Vladislav
.
Otra cosa que hago - selecciono el periodo para la aproximación (no toda la muestra, sino unos 2/3, extrapolo el último tercio y lo comparo con los precios reales obtenidos; si nos mantenemos dentro del intervalo de confianza, usaremos esta aproximación para las extrapolaciones posteriores, pero eso está relacionado con la implementación y los métodos para aumentar la estabilidad de los algoritmos iterativos).


Pero tenía entendido que construimos un canal de 2/3 y comprobamos cómo caben los datos del último tercio en él, y si caben, entonces se construye el canal en toda su longitud.
 
Imagen con probabilidades para un canal. La línea roja es para el movimiento alcista, la línea azul es para el movimiento bajista. En cuanto a esta imagen para todos los canales, o bien el indicador está lleno de bugs o los métodos de selección de canales deberían ser reconsiderados :).




D(E) = D(Y) - a^2*D(X)

Hmm, no conocía esa fórmula. Pero el lápiz y el papel y sin él ayudan :)
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