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Puedo darle los cálculos analíticos pertinentes.
aquí desde aquí si no es difícil de elaborar. con nuevos datos los coeficientes A y B pueden cambiar, creo, aunque puedo estar equivocado :-). Para LR parece estar resuelto, pero para la regresión parabólica ¿cómo?
Me gustaría saber qué podría ser superfluo en estas fórmulas. :-)
En cuanto a la "expresión real", ¿de dónde crees que salen todas esas fórmulas? Si se sustituyen las fórmulas finitas derivadas del MNA para A y B en esta "expresión real", se obtiene la expresión anterior para el RMS. Puedo dar los cálculos analíticos correspondientes.
Por definición, la recursión es el cálculo del siguiente valor utilizando el anterior? Entonces el cálculo de sumas acumulativas es la recursión más natural.
La cuestión es que mi cálculo por "expresión real" da alguna incoherencia con estas fórmulas. Estos son los resultados para N=5 y N=20. Las líneas se contaron como LR + 3*SCO, para la línea blanca el RMS se tomó como sqrt((RMS^2)*N/(N-2)). La línea roja es según mi fórmula, la línea blanca es según tu fórmula. Para N=20 la línea roja es casi invisible, podemos suponer que los resultados coinciden con una buena precisión. Pero para N=5 las diferencias son bastante notables.
Sí, puedes contar la suma una vez al principio y simplemente restar el último elemento y añadir un nuevo primer elemento. Entonces funciona sin ciclo.
Puedo darle los cálculos analíticos pertinentes.
aquí desde aquí si no te importa elaborar. con la llegada de nuevos datos los coeficientes A y B pueden cambiar, creo, aunque podría estar equivocado :-). Para LR parece estar resuelto, pero para la regresión parabólica ¿cómo?
No se calcula el coeficiente B. Aunque si se añade su cálculo, parece volver al valor original. No hay recursión, es decir, añadir al valor anterior uno nuevo, calculado en el paso 0. ANG3110 lo siento no hay recursión
Sí, puedes contar la suma una vez al principio y simplemente restar el último elemento y añadir el nuevo primer elemento. Entonces, funciona sin ciclo.
Pero al calcular la LRMA, sin utilizar los coeficientes de la línea a y b, no se gana nada en recursos calculados, y se empobrece en posibilidades, porque en la fórmula de regresión lineal b es la posición final, y a*i es el ángulo. Y lo que es más importante, conociendo a y b, se puede calcular fácilmente el RMS. O podemos hacer lo contrario y calcular que la RMS sea constante y que el periodo varíe, entonces obtendremos una regresión, como un traje hecho exactamente a la medida de la tendencia.
y el periodo cambiaría, entonces obtendría una regresión, como un traje cosido exactamente a la medida, bajo la tendencia.
Si hay un indicador que tiene esta propiedad. ¿Sería posible compartirlo? Aunque entiendo que esto no es algo que se publique en el dominio público, pero si de repente lo decides, los pantalones amarillos y dos coo en una reunión + tu bebida favorita a estas horas intentarán conseguirlo :-)
Necesito una parábola, no me interesa LR.
Puedo darle los cálculos analíticos pertinentes.
aquí desde aquí si no te importa más detalles. con la llegada de nuevos datos los coeficientes A y B pueden cambiar, creo, aunque podría estar equivocado :-). Para LR parece estar resuelto, pero para la regresión parabólica ¿cómo?
No se calcula el coeficiente B. Aunque si se añade su cálculo, parece volver al valor original. No hay recursión, es decir, añadir al valor anterior uno nuevo, calculado en el paso 0. ANG3110 Lo siento, aquí no hay recursión.
análisis multidivisa, con diferentes periodos de ciclo. Si se cuentan ciclos (período de muestra) de 1, 2, 8, 12, 24 y 120 horas + para 12 monedas, la velocidad de cálculo no es lo último. Aunque (lo siento, no hay cara sonriente con una taza o tiro) mi hija cumple 12 años el 14 de febrero, así que estoy escribiendo entre tiros y entreteniendo a los invitados (que se reunieron todos el sábado).
Pero al calcular el LRMA, sin utilizar los coeficientes de las líneas a y b, no se gana nada en recursos computacionales y se empobrecen las posibilidades,
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Y, lo que es más importante, es posible calcular el RMS. O podemos hacerlo de la forma contraria, y calcular que la RMS sea constante y el periodo varíe, entonces obtendremos la regresión, como un traje hecho exactamente a la medida de la tendencia.