Dialogue de l'auteur. Alexander Smirnov. - page 40
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Moi, par contre, j'ai utilisé la division de la somme par N. Dans ce cas, toutes les sommes croisées disparaissent et les formules sont très compactes.
Décalage par rapport à quoi ? A la définition classique ? Ou à une distribution normale ? A mon avis, cela ne fait pas de différence, ni avec un petit N, ni avec un grand N.
Est-ce que c'est seulement pour les participants loyaux de ce sujet ou d'autres (je veux dire moi-même) peuvent participer ... (obtenir un costume).
Si cela vous intéresse, voici un indicateur de régression linéaire sans les cycles. Compte la régression d'un grand nombre de barres, en une fraction de seconde.
Et est-ce seulement pour les membres dévoués de ce sujet ou d'autres (je veux dire moi) peuvent participer ... (obtenir un costume).
Merci beaucoup... C'est vraiment bien d'avoir cette attitude... Je l'ai déjà et je l'étudie.
Cela peut être justifié. L'estimation est biaisée, mais si vous ne travaillez pas avec des LR très courts, la précision est adéquate.
Décalage par rapport à quoi ? A la définition classique ? Ou à une distribution normale ? A mon avis, cela ne fait aucune différence, ni avec un petit N, ni avec un grand N.
P.S. Mais en ce qui concerne les graphiques de prix, cela n'est pas pertinent, c'est pourquoi j'ai convenu ci-dessus qu'une telle simplification est justifiée.
Si cela vous intéresse, voici un indicateur de régression linéaire sans cycles. Compte la régression d'un grand nombre de barres, en une fraction de seconde.
Si vous désactivez la coloration, il compte 1,5 fois plus vite. L'accès aux tableaux prend beaucoup de temps. Et si vous avez besoin d'un type de record de vitesse, vous pouvez utiliser d'autres astuces. Mais je n'aurai pas de bonus pour ça.
A propos, j'ai regardé brièvement le code de MovingLR_2, et je n'ai pas vu de fonction intéressante pour mesurer la vitesse de la tendance - il est possible de construire une fonction d'angle dans ce cas. En revanche, à_LR0, ils sont calculés sur chaque barre. Cela signifie que vous pouvez calculer la valeur efficace sur chaque barre. Et MovingLR_2 ne montrera pas une régression linéaire pure, mais quelque chose qui s'en rapproche. Lorsqu'il s'agit simplement de la position de l'extrémité, ce n'est pas très important, mais il y a des cas où vous avez besoin d'une régression linéaire exacte.
LR(Bar i) = a*i + b
LR(Bar i-1) = a*(i-1) + b
D'où
a = LR(Bar i) - LR(Bar i-1)
b = LR(Bar i) - a*i
Ou ai-je fait quelque chose de mal ? Bien sûr, a et b dépendent de i, comme il se doit.
Ou ai-je fait quelque chose de mal ?
Vous êtes encore éveillé... ?
Ou ai-je fait quelque chose de mal ? Bien sûr, a et b dépendent de i, comme il se doit.
Bien sûr que oui. On ne peut pas voir les choses de cette façon. a et b sont une fonction de l'écart quadratique minimum sur toute la période. a est l'angle de pente de la ligne sur toute la période. Et l'incrément de la position finale LR ne donnera pas l'angle de la régression entière, mais seulement le changement du coefficient b, qui est d'ailleurs la coordonnée de la position finale de la ligne.
Si vous désactivez la coloration, il compte 1,5 fois plus vite. L'accès aux tableaux prend beaucoup de temps.
Et si vous avez besoin de calculs de type "speed record", vous pouvez utiliser d'autres astuces.
A propos, j'ai jeté un rapide coup d'oeil au code de MovingLR_2 et je n'ai vu aucun calcul des coefficients de ligne a et b,
...
Et MovingLR_2 ne fait pas de régression linéaire pure. Lorsqu'il s'agit simplement de dessiner la position finale, ce n'est pas un gros problème, mais il y a des cas où vous avez besoin d'une régression linéaire totalement précise.
A = (SumXY - N3*SumY)*N4 ;
B = (N1*SumY - SumXY)*N2 ;
Pour illustration, je joins la version MovingLR_2, qui ne fait que dessiner la régression linéaire actuelle. En particulier, parce qu'il y a eu une erreur dans le précédent, lors du calcul de N4 :)
MovingLR_2 donne une régression linéaire pure et il est assez facile de s'en assurer. Dans at_LR0, il y a une imprécision du passage de la période en heures à la période en barres. Si nous remplaçons Close par (High+Low)/2 et prenons une période de 1 dans at_LR0 et spécifions une période non pas 60 mais 61 dans MovingLR_2 et l'appliquons au graphique minute, les résultats seront absolument coïncidents.
P.S. Au fait, Mathemat, at_LR0 est un bon exemple de la façon de calculer la barre de zéro dans ce type d'algorithme