Dialogo con l'autore. Alexander Smirnov. - pagina 44

Nuovo commento
 

È passato molto tempo da marzo, ma devo dire che non ho ancora finito con i mash-up. È vero che li uso in modo molto diverso dai semplici incroci...

 

E chi ha provato gli avvocati che mentono qui (la registrazione è richiesta su Spider)?

 
Mathemat писал(а) >>

È passato molto tempo da marzo, ma devo dire che non ho ancora finito con i mash-up. Ma li uso in modo molto diverso dai semplici incroci...

sì Alexei! le braccia che si agitano sono il potere!

Sto guardando il 2008.

A volte basta mettere fuori due borse pesanti e scambiarle!

almeno non contro di loro!

Guardate il campione del 2008, i trendsetter sono a favore lì!

e gli autori probabilmente useranno soprattutto le schiacciate come direzione!

--

Non è che stavo discutendo nel thread dei div divs!

ma chiaramente sostenuto che BARABANE di divergenze e convergenze, è la direzione che conta!

( Come regola, una divergenza e una convergenza forniscono solo un'entrata indolore con un ritorno abbastanza veloce per il profitto,

ma non garantiscono l'inserimento corretto).

È la direzione che è decisiva, e nessuno degli autori delle voci di divergenza grafica e altri

- come scegliere una direzione!

 
Sceptic Philozoff:
Sì, se ti chiami vigliacco, sali dietro. OK, Sergey, ecco una prova (ne ho bisogno comunque, per la mia sicurezza):

Supponiamo di avere campioni di tempo - t = 1, 2, ... N. La numerazione è invertita in MQL4, cioè N è la barra corrente, "zero". Queste letture corrispondono alla clausola Сlose(1), Сlose(2), ... perdere(N). Proviamo a costruire una retta y = A*t+B passante per le chiusure di MNC. Poi calcoliamo A*N + B, cioè LRMA alla barra corrente.

Calcoliamo la somma dei quadrati dell'errore:

Delta^2 = Somma( ( y(i) - Close(i) )^2; i = 1..N ) = Somma( ( A*i + B - Close(i) )^2; i = 1..N )

Differenziamo questa roba per A e B e otteniamo un sistema di equazioni per i quozienti ottimali di A e B:

Somma( ( ( A*i + B - Chiudi(i) ) * i ); i = 1...N ) = 0
Somma ( A*i + B - Close(i) ); i = 1...N ) = 0

Espandendo le somme, otteniamo (ometto gli intervalli di indice per semplificare la notazione)

A*Somma( i^2 ) + B*Somma( i ) = Somma( i*Chiusura(i) )
A*Somma( i ) + B*Somma( 1 ) = Somma( Chiudi(i) )

Prival, ora guardate i lati destri. La somma a destra nella prima equazione è quasi LWMA, solo senza il fattore di normalizzazione. Nel secondo, è SMA, anche senza. Ecco le formule esatte per queste scale:

LWMA = 2/(N*(N+1)) * Somma ( i*Close(i) )
SMA = 1/N * Somma ( Close(i) )

Ora ricordate che cosa è la somma dei quadrati dei naturali da 1 a N è uguale (è N*(N+1)*(2*N+1)/6), sostituitela nel nostro sistema e otteniamo:

A * N*(N+1)*(2*N+1)/6 + C * N*(N+1)/2 = LWMA * N*(N+1)/2
A * N*(N+1)/2 + C * N = SMA * N

Semplificare:

A * (2*N+1)/3 + C = LWMA
A * (N+1)/2 + C = SMA

Non ho intenzione di risolvere il sistema, sono troppo pigro (è già chiaro qui). Moltiplicherò semplicemente la prima equazione per 3, e la seconda per 2, e poi sottrarrò la seconda dalla prima:

A * (2*N+1) + 3 * C - A * (N+1) - 2 * C = 3 * LWMA - 2 * SMA

A sinistra, dopo la semplificazione, rimane A*N + B, cioè esattamente la nostra regressione nel punto N.

Che sballo! Soprattutto a partire da questo post.

1...3738394041424344
Nuovo commento