Aide pour le 6ème degré de Poly ! - page 3
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I am thinking r2 might have something to do with variance ? Can anyone say what r2 is for sure ?
r2 est le degré d'ajustement des données à la courbe https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination.
r2 est le degré d'ajustement des données à la courbe https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination.
Merci rocketman, que pensez-vous de y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Pensez-vous que c'est la forme correcte pour la ligne de régression polynomiale du 6ème degré et que nous devrions calculer a et b par la même pente d'interception que dans une régression linéaire ? J'ai l'impression que quelque chose m'échappe.
Merci rocketman, que pensez-vous de y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Pensez-vous que c'est la forme correcte pour la ligne de régression polynomiale du 6ème degré et que nous devrions calculer a et b par la même pente d'interception que dans une régression linéaire ? J'ai l'impression que quelque chose m'échappe.
SDC, si X == 0 y = a.
et la pente en un point quelconque y' - ceci identite en maths la ou les pentes d'une fonction ou plus précisément la 1ère dérivée
y'=b1+2b2X1+3b3X2+4b4X3+5b5X4+6b6X5
Si vous êtes intéressé, vous pouvez aller plus loin et construire y" = la 2ème dérivation. Cela vous donne la courbe de la fonction.
Si y">0 la pente est croissante ou une tendance à la hausse est sur le point de se produire ou se renforce : après un certain temps on peut l'appeler une coupe.
Si y"<0, la pente est décroissante ou une tendance à la baisse est sur le point de se produire ou se renforce : plus vite vers le bas.
y"=2b2+6b3X1+12b4X2+20b5X3+30b6X4
Mais SDC, avez-vous déjà décidé comment vous allez calculer les valeurs X à partir du TimeStamp ? Où placez-vous le 0 ?
Gooly
Eh bien, comme je le soupçonnais, i_regr fonctionne bien et fait une vraie régression polynomiale. C'était évident d'après la forme de la courbe générée. Il utilise un algorithme standard pour résoudre le système d'équation, identique à ceux que j'ai liés dans le post précédent.
Même la taille du canal est proportionnelle à l'écart type, avec kstd utilisé comme facteur de proportionnalité, donc cet indicateur gratuit est en fait un très bon indicateur.
C'est juste une question d'orientation qui cause la différence avec les résultats de LIVEST().
Cela pourrait être tout ce que nous avons besoin de savoir pour le coder, remarquez comment l'auteur écrit y=a+b1X+b2X2 au lieu de y=ax2+bx+c ? C'est ce qui m'a déconcerté, je pensais que c devait être un coefficient complètement différent. Il ressort de cet article que les coefficients c, d, e, f, g dans y=ax6+bx5+cx4+dx3+ex2+fx+g sont directement liés à b, que nous connaissons déjà par la régression linéaire, c'est-à-dire la pente.
Dans l'équation ci-dessus, les coefficients a à f sont des coefficients de pente - g est l'ordonnée à l'origine, la valeur de base qui, additionnée aux coefficients de pente, donne la valeur de l'axe des y (prix) pour un x (indice) donné.
DDC:
En dehors de cela, l'article semble impliquer que r2 peut être utilisé pour mesurer à quel point la ligne s'adapte à la courbe des données alors que nous testons les augmentations de l'équation de la polyligne par degré, je pense que r2 pourrait avoir quelque chose à voir avec la variance ? Quelqu'un peut-il dire avec certitude ce qu'est r2 ?
Le r^2 est le facteur d'erreur utilisé pour déterminer le meilleur ajustement qui est ensuite utilisé pour déterminer le meilleur degré de la régression. Par exemple, si les données s'ajustent le mieux au 3ème degré, la valeur r^2 aura la valeur la plus basse, c'est-à-dire plus basse que la valeur r^2 d'un 2ème degré, d'un 4ème degré, et ainsi de suite. Le facteur d'erreur est basé sur une moyenne (je suppose) de la variance d'une coordonnée (x,y) donnée de la ligne tracée. J'envisagerais d'utiliser r^2 comme un auto-optimiseur qui ajusterait le degré de notre ajustement polynomial en fonction de ce que fait le marché actuellement. Peut-être que cela pourrait être mis en œuvre pour détecter les modèles de variation latérale. Peut-être un sujet de phase II.
J'ai trouvé quelqu'un qui comprend les mathématiques - je prévois de passer quelques heures avec lui cette semaine. La suite est à venir.
Edit : En y réfléchissant, envisageons de calculer et de conserver la valeur r^2 de chaque degré jusqu'à n (où n est actuellement 6) - je pense qu'il peut y avoir une certaine valeur dans cette mesure.
Eh bien, comme je le soupçonnais, i_regr fonctionne bien et fait une vraie régression polynomiale. C'était évident d'après la forme de la courbe générée. Il utilise un algorithme standard pour résoudre le système d'équation, identique à ceux que j'ai liés dans le post précédent.
Même la taille du canal est proportionnelle à l'écart-type, avec kstd utilisé comme facteur de proportionnalité, donc cet indicateur gratuit est en fait un très bon indicateur.
C'est juste une question d'orientation qui cause la différence avec les résultats de LIVEST().
Grazi - vous avez raison, l'I-regr fait, en fait, une vraie régression polynomiale - cependant, la méthode de régression utilisée par cet indicateur est une élimination gaussienne. D'après ce que j'ai vu - l'indicateur est trop réactif dans les corrections de marché légères à modérées. En ce qui concerne votre message précédent, je suis également d'accord que la gestion de l'argent est le facteur le plus important pour tout EA - et je suis également d'accord qu'un indicateur à plus court terme est nécessaire pour déterminer des points d'entrée/sortie précis. J'ai déjà couvert ce point - l'indicateur poly6 ne va pas être utilisé pour les points d'entrée/sortie mais pour la direction, la durée et la taille d'un trade donné. Cet indicateur est un indicateur d'analyse de tendance, pas un oscillateur intraday. Utilisé en conjonction avec les autres indicateurs à plus court terme déjà développés - j'aurai ce dont j'ai besoin pour maximiser le profit.
La différence entre l'I-regr et la fonction LINEST() est la méthode de calcul des coefficients de pente. La méthode de Guass contre la méthode des moindres carrés. Je viens d'assister à une conférence sur ce sujet donnée par un professeur de l'université de Stanford qui a indiqué (de manière très catégorique) que la méthode des moindres carrés redevenait la méthode de régression la plus fiable et que les approches calculatoires devenaient plus théoriques.
Je n'allais pas utiliser le timestamp, je pensais que nous pourrions utiliser les nombres entiers de barres ?
Tout à fait exact - de 0/courant à N/gamme, peut-être dans l'ordre inverse.
SDC, si X == 0 y = a.
Gooly, cela m'a pris du temps mais vous avez raison ! Le coefficient a de l'exemple ci-dessus est l'ordonnée à l'origine définie comme " la valeur de y lorsque x = 0 " ou la coordonnée (0,a). De plus, la forme quadratique (2e degré) que vous suggérez crée une " coupe ", c'est-à-dire une parabole qui n'a pas beaucoup d'application pratique, si ce n'est pour résoudre la question binomiale " haut " ou " bas ".
Grazi - vous avez raison, l'I-regr fait, en fait, une vraie régression polynomiale - cependant, la méthode de régression utilisée par cet indicateur est une élimination gaussienne. D'après ce que j'ai vu - l'indicateur est trop réactif dans les corrections de marché légères à modérées. En ce qui concerne votre message précédent, je suis également d'accord que la gestion de l'argent est le facteur le plus important pour tout EA - et je suis également d'accord qu'un indicateur à plus court terme est nécessaire pour déterminer des points d'entrée/sortie précis. J'ai déjà couvert ce point - l'indicateur poly6 ne va pas être utilisé pour les points d'entrée/sortie mais pour la direction, la durée et la taille d'un trade donné. Cet indicateur est un indicateur d'analyse de tendance, pas un oscillateur intraday. Utilisé en conjonction avec les autres indicateurs à court terme déjà développés - j'aurai ce dont j'ai besoin pour maximiser le profit.
La différence entre la fonction I-regr et la fonction LINEST() est la méthode par laquelle les coefficients de pente sont calculés. La méthode de Guass contre la méthode des moindres carrés. Je viens d'assister à une conférence sur ce sujet donnée par un professeur de l'université de Stanford qui a indiqué (de manière très catégorique) que la méthode des moindres carrés redevenait la méthode de régression la plus fiable et que les approches calculatoires devenaient plus théoriques.
Oui, il utilise Gauss-Jordan, mais la méthode utilisée n'a aucune importance, car toutes (Gauss-Jordan, moindres carrés, Gram-Schmidt ou peut-être une autre ?) offrent des solutions uniques. Vous pouvez le vérifier dans le fichier joint, les résultats sont imprimés dans l'onglet expert, et l'entrée de votre excel est codée en dur dans la source.
Cependant, ce qu'il faut examiner, c'est la manière dont d'autres facteurs affectent la courbe : prix appliqué, point de départ en abscisse, croissance en abscisse, nombre de points, TF, etc.
Et votre façon d'utiliser P6 est définitivement innovante de manière positive, et en accord avec mes critiques des approches standard.