Dialogue de l'auteur. Alexander Smirnov. - page 42

Nouveau commentaire
 
Mathemat:
Privé:
Mathemat:

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

QWMA( i ; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * sum( Close[i] * (N-i)^2 ; i = 0...N-1 ) (le magicien des poids carrés).

J'ai d'autres formules.

où

Exactement les mêmes formules, merci, Prival. Donnez-moi des exemples similaires en ce qui concerne les mannequins.


Étant donné les semblables (la réponse est la même) + réduit le nombre d'opérations, voici l'expression finale

la différence que je voulais dire dans le calcul du QWMA, j'ai i^2, vous avez (N-i)^2. Vérifie ça.

 
Prival:

Si vous connaissez la valeur actuelle des coefficients A et B dans une régression linéaire, pouvez-vous calculer la RMS

voici les formules

coefficient A

coefficient B

Hm, comment ça c'est mieux le matin, mais voici la formule :): SCO^2 = (Somme(Y*Y) - A*Somme(X*Y) - B*Somme(Y))/(N-2). Elle comprend la SMA, la LWMA, et une moyenne à partir de carrés de prix non encore développée dans cette approche. Il est essentiel que X varie de 0 à N-1.
Privé:

J'ai i^2, tu as (N-i)^2. Vérifie ça.

Bien sûr, pour une autre direction, X sera différent de A et B. Mais la ligne de régression elle-même et le RMS coïncideront toujours. Si tout est correct, bien sûr.

P.S. J'ai redirigé QWMA vers LWMA. Je continue à confondre les termes :)
 
Prival: contrairement à ce que je voulais dire dans le calcul du QWMA j'ai i^2, vous avez (N-i)^2. Vérifie ça.
Cela dépend de la numérotation des comptes(prix de clôture). Si comme dans MT4, alors la formule est comme la mienne, et si la dernière barre (zéro) a le numéro N, alors comme la vôtre.
 

Gentlemen ichmo error - la barre 0 est toujours zéro, et N est extrême dans l'échantillon, indépendamment de l'endroit où compter à partir de la droite ou de la gauche (c'est un tableau), bien que je comprenne ce que vous voulez dire, et je pense que vous savez ce que je veux dire. correct i^2. Il ne serait pas correct d'utiliser le coefficient (N-1)^2 (au lieu de 1^2) sur la 1ère mesure, est-ce une erreur ou est-ce que je dérive quelque chose de faux.

Je vous enverrai le RMS plus tard et je le vérifierai, le résultat est décevant, mais c'est ce que je disais RMS(Y) est directement proportionnel à RMS(X) et si nous ne faisons pas attention à la valeur aléatoire de l'axe X, nous marchons dessus, au moins pour plus d'une fois (au moins pour moi). Tout est interconnecté :-(.

Mathématicien, clarifions quelque chose avec la notation, tu connais l'anglais, je suis bien pire. C'est pourquoi je suggère de revérifier l'approximation cubique et de la rendre cohérente, car tout le monde comprend le SMA, mais il est nécessaire de déterminer comment calculer le QWMA. Voici une nouvelle branche. Parce que Smirnov n'est plus d'actualité, nous sommes déjà dans le fourré :-)

 
Hmmm, qu'est-ce que cela signifie d'avoir un meilleur temps le matin, mais voici la formule :) : СКО^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2). Elle inclut la SMA, la LWMA et la moyenne non apprise des carrés de prix dans cette approche. Il est essentiel que X varie de 0 à N-1.
Je suppose que c'est la raison pour laquelle la formule RMS^2 est divisée par N-2, c'est-à-dire une tentative d'obtenir une estimation non biaisée ? Quelque chose comme ça est confus, il semble plus facile de 1 à N, et la division par N-1, puis il semble classique + il ya des programmeurs calculs à 0 bar ne reconnaissent pas :-) (heureusement qu'ils n'utilisent pas des bars comme le MN pour le commerce :-)))),
 
Prival:
Je comprends que la formule de RMS^2 comporte une division par N-2, c'est-à-dire que l'on essaie d'obtenir une estimation sans biais ?
Non. N-2 au lieu de N est en fait une conséquence du remplacement de l'espérance par la moyenne dans les calculs réels. Et "de 0 à N-1" est un choix de direction et d'origine pour l'axe des X. En fonction de leur choix, les expressions peuvent devenir plus simples ou plus complexes. Avec un tel choix, l'expression pour RMS devient comme je l'ai écrit, c'est-à-dire qu'elle est très simple et s'intègre merveilleusement dans l'algorithme boosté de calcul du LR glissant. Une fois de plus, je voudrais insister sur une chose importante avec laquelle il faut se réconcilier :) Les valeurs des coefficients de régression dépendront du choix de la direction et du point de référence pour X, mais la ligne sur le graphique sera finalement la même. Et, par conséquent, le RMS pour Y-mu ne dépendra pas du choix de la direction et du point de référence pour X.
P.S. Cela n'a rien à voir avec la barre de zéro. Je suppose simplement que pour la première barre, X=0. Si je calculais la barre de zéro, je prendrais X=0 pour la barre de zéro. Si je commençais LR à partir de la 10ème mesure, j'attribuerais X=0 à la 10ème mesure.
 
Je dirai aussi ceci : si le RMS est l'écart-type de la ligne Ah+B, alors divisez par N. Si le RMS est l'erreur quadratique moyenne de la régression, il faut le diviser par N-2. Pour les graphiques de prix, cependant, je pense que c'est une subtilité insignifiante.
 
lna01:
Je dirai aussi ceci : si le RMS est l'écart-type de la ligne Ah+B, alors divisez par N. Si le RMS est l'erreur quadratique moyenne de la régression, il faut le diviser par N-2. Cependant, pour les graphiques de prix, je pense que c'est une subtilité insignifiante.

C'est probablement le moyen le plus précis. Ce n'est pas par rapport au nombre de points de régression, mais par rapport au nombre de degrés de liberté.
 

Existe-t-il un moyen de contacter l'auteur, Alexander Smirnov ? Mon identifiant Facebook est 311652834

 
LeoV:

Existe-t-il un moyen de contacter l'auteur, Alexander Smirnov ?

Peut-être par e-mail : smirnov_dntu@ukr.net
1...35363738394041424344
Nouveau commentaire