Consejos prácticos, por favor. - página 6

 
Alexey Viktorov:
¿Y qué no les gusta a ArrayMaximum y ArrayMinimum? ¿Por qué necesitabas escribirlo a través de un bucle?

Estaba esperando esta pregunta ))
He decidido escribir mis propias funciones para entender cómo funcionan.
Y en cualquier momento puedo ajustarlos a la tarea.
También estas funciones Mql devuelven el índice del elemento encontrado, no el valor.
Considero que el baile extra con la definición de valores es innecesario.

 
Roman:

Estaba esperando esta pregunta ))
He decidido escribir mis propias funciones para entender cómo funcionan.
Y en cualquier momento puedo ajustarlos a la tarea.
También estas funciones Mql devuelven el índice del elemento encontrado, no el valor.
Creo que el baile adicional con la definición del valor es innecesario.

Esto no está lejos de escribir mi propia MT.

ps; Y te equivocas al pensar que encontrar un valor de un índice es un "baile". Teniendo un índice del elemento encontrado del array podemos pasar fácilmente al índice de la barra si es necesario, pero encontrar el índice por el valor es realmente un baile de pandereta. Pero tú lo sabes mejor. Sólo en vano estás tratando de anunciarte a ti mismo y a tu artesanía.
 
Alexey Viktorov:

No es tan descabellado como escribir tu propia MT.

ps; Y te equivocas al decir que encontrar un valor por índice es "bailar". Teniendo un índice de elemento encontrado de array pasamos fácilmente a un índice de barra a necesidad, pero la búsqueda de un índice por valor es realmente un baile de pandereta. Pero tú lo sabes mejor. Sólo en vano estás tratando de anunciarte a ti mismo y a tu artesanía.

¿Para qué sirve la publicidad? Si sólo hubiera algo...
Necesitaba valores, así que los tomé y los hice para la tarea.
Lo que se haga para nada o no es irrelevante.

 

Buenas noches a todos. )))

Dimitri, tu sistema de clasificación es comprensible, pero no tiene en cuenta la dispersión de la que tú mismo te diste cuenta y escribiste:"No basta con la media, también es necesario que no haya grandes valores atípicos". "

Raman, tu enfoque del problema no es obvio para mí personalmente... Y si no lo entiendo, mi actitud es bastante escéptica ))))


Ahora lo que he desenterrado.

No, mañana. Cansado .... )))

 
Сергей Таболин:

Buenas noches a todos. )))

Dimitri, tu sistema de clasificación es comprensible, pero no tiene en cuenta la dispersión de la que tú mismo te diste cuenta y escribiste:"No basta con la media, también es necesario que no haya grandes valores atípicos". "

Raman, tu enfoque del problema no es obvio para mí personalmente... Y si no lo entiendo, mi actitud es bastante escéptica ))))


Ahora lo que he desenterrado.

No, mañana. Cansado .... )))

Bueno, si no lo entiendes, entonces lee la literatura
Como tus errores están expresados en porcentajes, probablemente el MAPE sirva.
Si se modifica la función de la primera página, se obtiene el MAPE.

Основные оценки точности прогнозирования временных рядов
Основные оценки точности прогнозирования временных рядов
  • www.mbureau.ru
Работая с научными публикациями, сталкиваюсь с различными показателями ошибок прогнозирования временных рядов . Среди всех встречающихся оценок ошибки прогнозирования стоит отметить две, которые в настоящее время, являются самыми популярными: MAE и MAPE . Пусть ошибка есть разность: , где Z(t) – фактическое значение временного ряда, а –...
 
Tal vez esto también ayude.
Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания (окончание)
Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания (окончание)
  • www.mql5.com
В статье "Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания" [1] были кратко представлены модели экспоненциального сглаживания, продемонстрирован один из возможных подходов к оптимизации параметров моделей и в конечном итоге создан индикатор, производящий прогнозирование на основе модели линейного тренда с демпфированием...
 

Así que...

He estado leyendo y pensando, y he decidido que hay cuatro cosas que deberían interesarme:

Según los datos facilitados, estos valores son los siguientes:

STANDOTCLONE 7,8208
7,9133
8,4150
MEDIANA 6,3300
6,3300
5,0600
EXCESO 1,1322
1,9702
1,1832
ERROR ESTÁNDAR 2,02
2,04
2,17


Pregunta: ¿Cómo puedo reunir ya estos datos? Lo he pensado así:

Primera opción.

PENDIENTE ESTÁNDAR - MEDIANA + CURTOSIS

2,62
3,55
4,54

dividido por el ERROR ESTÁNDAR

1,30
1,74
2,09


Segunda opción.

Error medio/ERROR ESTÁNDAR - Error medio/MEDIA + Error medio/EXCESO

7,77
4,14
6,89

dividido por el ERROR ESTÁNDAR

3,85
2,02
3,17


¿Qué opinas de esto?

 

Sergey, me disculpo si me salgo del tema, no he entendido bien lo que haces. Pero puede que tenga algo útil que decir sobre tu último post.

Al intentar sustituir dos números por, por ejemplo, la diferencia o el cociente de estos dos números, se pierde algo de información. Así que no estoy seguro de la necesidad de hacer operaciones matemáticas con los indicadores "all grit". Es mejor compararlos entre sí por parejas.

Existen algunas conexiones entre las diferentes medidas de las estadísticas descriptivas. Si la media es casi igual a la mediana, significa que no hay valores atípicos en la muestra, porque la mediana es resistente a los valores atípicos, mientras que la media no lo es. Si la moda se aleja de la media, significa que la densidad de la distribución es asimétrica. Luego hay algunos más.

 
Aleksei Stepanenko:

Sergey, me disculpo si me salgo del tema, no he entendido bien lo que haces. Pero puede que tenga algo útil que decir sobre tu último post.

Al intentar sustituir dos números por, por ejemplo, la diferencia o el cociente de estos dos números, se pierde algo de información. Así que no estoy seguro de la necesidad de hacer operaciones matemáticas con los números "enteros". Es mejor compararlos entre sí por parejas.

Existen algunas conexiones entre las diferentes medidas de las estadísticas descriptivas. Si la media es casi igual a la mediana, significa que no hay valores atípicos en la muestra, porque la mediana es resistente a los valores atípicos, mientras que la media no lo es. Si la moda se aleja de la media, significa que la densidad de la distribución es asimétrica. También hay algunos.

Sólo lo contrario.

 
Aleksey Mavrin:

Sólo al revés.

Eso parece correcto.