Dialogue de l'auteur. Alexander Smirnov. - page 12
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Pendant que M. Smirnov réfléchit, je me permets de revenir un peu en arrière.
À propos, un indicateur de régression linéaire (pas de canaux ; juste une prédiction du prochain point le long d'une ligne droite tracée à travers un certain nombre de LWMA précédentes) est simplement une combinaison linéaire de deux tirets avec les mêmes périodes :
LRMA = 3*LWMA - 2*MA
Je pense que je vais poster ce résultat dans la Code Base, pour qu'il n'y ait pas d'illusions sur la différence fondamentale entre la régression linéaire et les essuie-glaces. Mais il faut trouver ou se souvenir de la preuve...
La preuve serait intéressante. Je pense qu'il y a une différence (bien que j'en doute sérieusement maintenant que vous l'avez prouvé). Est-ce que je prends la régression linéaire pour 100 barres et la MA pour 100 barres et elles correspondent parfaitement ?
Il fut un temps où, lorsque j'expérimentais LR, j'inventais aussi LRMA. Probablement que presque tout le monde est passé par là, ainsi que ZigZag. Comme je n'ai jamais été dans les wipes, j'ai jeté un coup d'oeil, noté la sensibilité et le petit lag pour moi-même, et l'ai abandonné. Et maintenant, quand j'ai vu ce rapport Mathemat'ik, je ne pouvais pas le croire.
Et il s'avère que Mathemat a raison. La relation LRMA = 3*LWMA - 2*MA est effectivement vraie et peut être prouvée assez facilement. Seul le LRMA n'est pas la prédiction du point suivant, mais la valeur LR au dernier (Nième) point, où N est la période des trois mélanges.
Pour la preuve, il suffit de choisir correctement l'origine X dans la régression Y=A*X+B, de sorte que dans la fenêtre glissante X prenne les valeurs [1,2,...,N]. Cela peut toujours être fait, car les valeurs Y de la régression ne dépendent pas du point de départ de la variable X. Et ensuite, il suffit d'ajouter les formules de calcul des constantes A et B par ANC à l'équation de régression. Il convient de tenir compte du fait que LWMA est la convolution des vecteurs X et Y avec le facteur de normalisation approprié et que MA est la moyenne de Y.
Ainsi, cette relation n'est valable que parce que dans l'AMTL la pondération linéaire est faite avec des coefficients représentant la séquence de nombres d'une série naturelle, un cas très spécial de pondération linéaire. Si les coefficients de la LWMA mettent en œuvre une fonction linéaire mais ne sont pas une telle série, alors la relation ne tiendra pas non plus.
N'y a-t-il pas un algorithme SSA crawler dans MT4 ? Je peux vous donner le lien http://www.gistatgroup.com/gus/. Seul cet algorithme surcharge. Et nous devons inventer un truc pour que ça ne se redessine pas. Je pense que c'est très prometteur.
Voici par exemple JMA et SSA avec une période de 50. Mais j'ai un CSSA basé sur le SSA mais pas de redécoupage. Très rapide. Je recommande cet algorithme .....
N'y a-t-il pas un algorithme SSA crawler dans MT4 ? Je peux vous donner le lien http://www.gistatgroup.com/gus/. Seul cet algorithme surcharge. Et nous devons inventer un truc pour que ça ne se redessine pas. Je pense que c'est très prometteur.
Où dois-je déposer la dll ou peut-être que l'indicateur ne fonctionne pas ?
C'est un peu exagéré, à mon avis......
Vous n'avez peut-être pas remarqué mon premier message dans ce fil. Je vous suggère à nouveau de poster au moins des photos. Où les filtres Jurik sont associés à votre filtre, et des signaux de test sont appliqués (de préférence plusieurs images qui montrent toutes les propriétés). Ainsi, vous aurez au moins une évaluation visuelle. En tant que scientifique, vous devriez connaître les méthodes d'évaluation quantitative, peut-être ai-je manqué quelque chose mais je ne les ai pas vues dans "VS" №01(75) 2006. Comparaison de Djuric (et pas n'importe lequel) avec votre algorithme.
Alexander, tu ne peux pas faire ça. Vous êtes venu sur le forum avec des questions. Laissez-moi vous les rappeler.
Vos réponses à ces questions sont importantes pour moi :
1. Quel algorithme est le meilleur : le mien ou celui de Djurica ? A quel point ?
2. Avez-vous l'algorithme de Djurica ?
3. en quoi diffèrent-ils ?
On vous a donné un lien vers l'algorithme de Juric. Il y a un homme qui a acheté cet algorithme pour de l'argent et qui est prêt à vous aider à répondre aux questions que vous avez posées. Mais nous ne sommes pas des magiciens, nous ne pouvons pas comparer l'inconnu, car nous n'avons pas votre algorithme (indicateur). Et les réponses aux questions de savoir comment et ce que vous pensez sont ignorées par vous.
Pour vous aider, nous devons définir le critère permettant de déterminer qui est le meilleur. Supposons qu'un indicateur soit mieux lissé, le second moins décalé. Quel indicateur est le meilleur ? Nous pouvons en discuter jusqu'à la seconde venue si nous ne décidons pas des indicateurs et des critères. Et l'article ne contient pas 2 indicateurs, mais au moins 4 (et certains d'entre eux ne sont pas clairs, notamment la façon de les calculer).
Faites au moins ce qui suit (puisque vous gardez votre savoir-faire et ne le donnez à personne). Prenez une MA simple, et comparez votre indicateur avec celle-ci. Calculez et montrez en chiffres combien votre indicateur de MA simple est meilleur (montrez ce que vous prétendez dans l'article en mots - en formules et en chiffres).
Exemple de mise en page
Et le forum vous aidera - postez les mêmes calculs sur le même tableau de données et comparez vos résultats avec leurs calculs et indicateurs favoris (Djuric pense aussi apparaître).
Et vos attaques contre les membres de ce forum sont ridicules. Vous fournissez des références, vous les lisez et vous dites que nous "parlons d'ordures" ici. Très bien, laissez-les, mais vous êtes un homme et vous tenez votre parole. Vous avez dit que votre indicateur est meilleur. Prouvez-le par des chiffres et des formules (l'article ne contient que des mots). Vous devez assumer la responsabilité de votre "discours" :-). Faites une comparaison avec le MA. Voir ci-dessus pour un exemple de conception.
Z.U. J'espère qu'il s'agit d'une question spécifique ou que quelque chose doit être clarifié dans la question ?
Non... Définitivement pas le bon. C'est définitivement le mauvais... Et le nôtre est un peu plus grand, aussi... ....
Je dois faire quelque chose de mal. J'ai décidé de revérifier. Voici les deux indicateurs ensemble. Ils ne semblent pas coïncider à un moment donné.
La ligne droite sur le LOC se redessine toujours, mais le LRMA ne semble pas le faire.
Une ligne droite ISC sera toujours redessinée, mais le LRMA ne semble pas l'être.
LRMA, qui est en fait tracé par MNA (et non 3*LWMA - 2*MA), est la valeur de la régression linéaire sur la barre actuelle, lorsque la régression est tracée sur N barres, y compris la barre actuelle. Il s'avère que la barre actuelle est la Nième barre de la fenêtre glissante, c'est-à-dire la dernière. Par conséquent, bien que la ligne de régression change toujours de position, seul le dernier point en est toujours pris pour l'indicateur et donc la LRMA n'est pas redessinée.
Yurixx, merci beaucoup pour ce soutien inattendu et ces précieux éclaircissements. Oui, bien sûr, lorsque j'ai commencé à consulter mes notes, j'étais convaincu que c'était exactement comme ça. J'avais oublié, cependant - ça fait plus de 2,5 ans... Il y a encore autre chose - sur les régressions d'ordre supérieur ; tout est similaire.
Non, merci. Dans ma naïveté, je croyais encore que j'avais inventé quelque chose d'original et de meilleure qualité que les mashups traditionnels. Mais il s'avère que c'est juste une combinaison linéaire d'entre eux. On apprend pendant longtemps, comme l'a légué le grand Lénine. :-)))