Diálogo del autor. Alexander Smirnov. - página 42

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

QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * suma( Close[i] * (N-i)^2; i = 0...N-1 ) (el asistente de pesos cuadrados).

Tengo otras fórmulas.

donde

Exactamente las mismas fórmulas, gracias, Prival. Dame otros similares con respecto a los maniquíes.


Dados similares (la respuesta es la misma) + reducido el número de operaciones, he aquí la expresión final

la diferencia me refería a que en el cálculo de QWMA yo tengo i^2, tú tienes (N-i)^2. Vuelve a comprobarlo.

 
Prival:

Si se conoce el valor actual de los coeficientes A y B en una regresión lineal, ¿se puede calcular la RMS

aquí están las fórmulas

coeficiente A

coeficiente B

Hm, ¿qué quieres decir con que es mejor por la mañana, pero aquí está la fórmula :) SCO^2 = (Suma(Y*Y) - A*Suma(X*Y) - B*Suma(Y))/(N-2). Incluye el SMA, el LWMA y una media a partir de los cuadrados de los precios que aún no se ha desarrollado en este enfoque. Es esencial que X varíe de 0 a N-1.
Privado:

Yo tengo i^2, tú tienes (N-i)^2. Comprueba dos veces esto.

Por supuesto, para otra dirección X serán diferentes A y B. Pero la propia línea de regresión y la RMS seguirán coincidiendo. Si todo es correcto, por supuesto.

P.D. He redirigido QWMA a LWMA. Sigo confundiendo en términos :)
 
Prival: a diferencia de lo que quise decir en el cálculo de QWMA yo tengo i^2, tú tienes (N-i)^2. Vuelve a comprobarlo.
Depende de la numeración de los recuentos(precios de cierre). Si como en MT4, entonces la fórmula es como la mía, y si la última barra (cero) tiene un número N, entonces como la tuya.
 

Señores ichmo error - 0 barra es siempre cero, y N es extremo en la muestra, independientemente de donde contar desde la derecha o la izquierda (esto es una matriz), aunque entiendo lo que quieres decir, y creo que sabes lo que quiero decir. correcto i^2. No sería correcto utilizar el coeficiente (N-1)^2 (en lugar de 1^2) en la 1ª barra, ¿es un error o estoy derivando algo mal?

Luego te mando el RMS y lo vuelvo a comprobar, el resultado es decepcionante, pero es lo que decía RMS(Y) es directamente proporcional a RMS(X) y si no nos fijamos en el valor aleatorio del eje X lo pisamos, al menos más de una vez (al menos para mí). Todo está interconectado :-(.

Matemático, dejemos algo claro con la notación, tú sabes inglés, yo soy mucho peor. Por eso sugiero que se revise la aproximación cúbica y que sea coherente, ya que todo el mundo entiende la SMA, pero es necesario determinar cómo calcular la QWMA. Aquí hay una nueva rama. Porque Smirnov no está de actualidad ahora, de nuevo ya estamos en la espesura :-)

 
Hmmm, lo que significa tener un mejor tiempo en la mañana, pero aquí está la fórmula :) : СКО^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2). Incluye el SMA, el LWMA y la media no aprendida de los cuadrados de precios en este enfoque. Es esencial que X varíe de 0 a N-1.
Entiendo que en esta fórmula hay una división por N-2, es decir, un intento de obtener una estimación no sesgada... Algo así es confuso, parece más fácil de 1 a N, y dividiendo por N-1, entonces parece clásico + hay algunos cálculos de los programadores en la barra de 0 no reconocen :-) (menos mal que no utilizan bares como MN para comerciar :-)))),
 
Prival:
Tengo entendido que la fórmula del RMS^2 tiene una división por N-2, es decir, se trata de obtener una estimación insesgada?
No. N-2 en lugar de N es en realidad una consecuencia de sustituir la expectativa por la media en los cálculos reales. Y "de 0 a N-1" es una elección de dirección y origen para el eje X. En función de su elección, las expresiones pueden ser más simples o más complejas. Con esta elección, la expresión para el RMS se convierte en lo que escribí, es decir, es muy simple y se ajusta maravillosamente al algoritmo reforzado para calcular el LR deslizante. Una vez más quiero destacar una cosa importante con la que hay que reconciliarse :) Los valores de los coeficientes de regresión dependerán de la elección de la dirección y el punto de referencia para X, pero la línea en el gráfico será finalmente la misma. Y, en consecuencia, la RMS para Y-mu no dependerá de la elección de la dirección y el punto de referencia para X.
P.D. No tiene nada que ver con la barra cero. Simplemente asumo que para la primera barra X=0. Si estuviera calculando la barra cero, tomaría X=0 para la barra cero. Si empezara con LR desde la 10ª barra, asignaría X=0 a la 10ª barra.
 
También diré esto: Si el RMS es la desviación estándar de la línea Ah+B, entonces divídelo por N. Si el RMS es el error cuadrático medio de la regresión, divídalo por N-2. Sin embargo, para los gráficos de precios, creo que se trata de una sutileza insignificante.
 
lna01:
También diré esto: Si el RMS es la desviación estándar de la línea Ah+B, entonces divídelo por N. Si el RMS es el error cuadrático medio de la regresión, divídalo por N-2. Sin embargo, para los gráficos de precios, creo que es una sutileza insignificante.

Esta es probablemente la forma más precisa. Esto no está relacionado con el número de puntos de regresión, sino con el número de grados de libertad.
 

¿Hay alguna forma de contactar con el autor, Alexander Smirnov? Mi nombre en Facebook es 311652834

 
LeoV:

¿Hay alguna forma de contactar con el autor, Alexander Smirnov?

Quizás por correo electrónico: smirnov_dntu@ukr.net
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