Aiuto del 6° grado Poly! - pagina 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 è quanto bene i dati si adattano alla curva https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination
r2 è quanto bene i dati si adattano alla curva https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination
Grazie rocketman, qualche idea su y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Pensi che sia la forma corretta per la linea di regressione polinominale di 6° grado e dovremmo calcolare a e b con la stessa intercetta della pendenza come in una regressione lineare? Sento che mi manca qualcosa.
Grazie rocketman, qualche idea su y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Pensi che sia la forma corretta per la linea di regressione polinominale di 6° grado e dovremmo calcolare a e b con la stessa intercetta della pendenza come in una regressione lineare? Sento che mi manca qualcosa.
SDC, se X == 0 y = a.
e la pendenza in qualsiasi punto y' - questo idennota in matematica la pendenza (o le pendenze) di una funzione o più precisamente la 1a derivazione
y'=b1+2b2X1+3b3X2+4b4X3+5b5X4+6b6X5
Se vi interessa potete andare oltre e costruire y" = la 2a derivazione. Vi dà la curva della funzione.
Se y">0 la pendenza è crescente o una tendenza al rialzo sta per verificarsi o si sta rafforzando: dopo un po' si può chiamare una coppa.
Se y"<0 la pendenza è decrescente o una tendenza al ribasso sta per verificarsi o si sta rafforzando: più velocemente verso il basso.
y"=2b2+6b3X1+12b4X2+20b5X3+30b6X4
Ma SDC, hai già deciso come calcolerai i valori X dal TimeStamp? Dove metti lo 0?
Gooly
Bene, come sospettavo, i_regr funziona bene e fa una vera regressione polinomiale. Era ovvio dalla forma della curva generata. Usa un algoritmo standard per risolvere il sistema di equazioni, identico a quelli che ho linkato nel post precedente.
Anche la dimensione del canale è proporzionale alla deviazione standard, con kstd usato come fattore di proporzionalità, quindi questo indicatore gratuito è effettivamente molto buono.
È solo una questione di orientamento che causa la differenza dai risultati di LIVEST().
Questo potrebbe essere tutto ciò che dobbiamo sapere per codificarlo, notate come l'autore scrive y=a+b1X+b2X2 invece di y=ax2+bx+c ? Questo era quello che mi stava buttando fuori, pensavo che c dovesse essere un coefficiente completamente diverso. Da questo articolo risulta che i coefficienti c,d,e,f,g in y=ax6+bx5+cx4+dx3+ex2+fx+g sono direttamente legati a b che sappiamo già dalla regressione lineare, è la pendenza.
Nell'equazione di cui sopra, i coefficienti da a a f sono coefficienti di pendenza - g è l'intercetta Y, il valore base che sommato ai coefficienti di pendenza produce il valore dell'asse y (prezzo) per una data x (indice).
DSC:
A parte questo, l'articolo sembra implicare che l'r2 possa essere usato per misurare quanto bene la linea si adatti alla curva dei dati mentre stiamo testando gli aumenti dell'equazione della polilinea per grado, sto pensando che l'r2 potrebbe avere qualcosa a che fare con la varianza? Qualcuno può dire cosa sia l'r2 con certezza?
L'r^2 è il fattore di errore utilizzato per determinare il miglior adattamento che viene poi utilizzato per determinare il miglior grado della regressione. ad esempio, se i dati si adattano meglio al 3° grado, il valore r^2 avrà il valore più basso cioè, inferiore al valore r^2 di un 2° grado, 4° grado, e così via. Il fattore di errore si basa su una media o una media (presumo) della varianza di una data coordinata (x,y) dalla linea tracciata. Vorrei considerare l'utilizzo di r^2 come un auto-ottimizzatore che regolerebbe il grado del nostro fit polinomiale in base a ciò che il mercato sta facendo ora. Forse questo potrebbe essere implementato per rilevare modelli di ranging laterali. Forse un argomento della fase II.
Ho trovato qualcuno che capisce la matematica - ho intenzione di passare qualche ora con lui questa settimana. Ne arriveranno altri.
Edit: Ripensandoci, consideriamo di calcolare e tenere il valore r^2 di ogni grado fino a n (dove n è attualmente 6) - penso che ci possa essere qualche valore in questa misura.
Bene, come sospettavo, i_regr funziona bene e fa una vera regressione polinomiale. Era ovvio dalla forma della curva generata. Usa un algoritmo standard per risolvere il sistema di equazioni, identico a quelli che ho linkato nel post precedente.
Anche la dimensione del canale è proporzionale alla deviazione standard, con kstd usato come fattore di proporzionalità, quindi questo indicatore gratuito è effettivamente molto buono.
È solo una questione di orientamento che causa la differenza dai risultati di LIVEST().
Grazi - hai ragione, l'I-regr fa, infatti, una vera regressione polinomiale - tuttavia, il metodo di regressione usato da questo indicatore è un'eliminazione gaussiana. Da quello che ho visto - l'indicatore è eccessivamente reattivo nelle correzioni di mercato da lievi a moderate. Per quanto riguarda il tuo post precedente, sono anche d'accordo che la gestione del denaro è il fattore più importante per qualsiasi EA - e, sono anche d'accordo che un indicatore a più breve termine è necessario per determinare precisi punti di entrata/uscita. Ho già coperto questo aspetto - l'indicatore poly6 non sarà usato per i punti di entrata/uscita ma per la direzione, la durata e la dimensione di un dato trade. Questo indicatore è un indicatore di analisi della tendenza, non un oscillatore intraday. Usato insieme agli altri indicatori a breve termine già sviluppati - avrò quello che mi serve per massimizzare il profitto.
La differenza tra I-regr e la funzione LINEST() è il metodo con cui vengono calcolati i coefficienti di pendenza. Il metodo Guass contro il metodo dei minimi quadrati. Ho appena assistito a una lezione su questo argomento da parte di un professore dell'Università di Stanford che ha indicato (in modo molto enfatico) che il metodo dei minimi quadrati sta diventando ancora una volta il metodo di regressione più affidabile e che gli approcci di calcolo stanno diventando più teorici.
Non avevo intenzione di usare il timestamp, pensavo che si potessero usare i numeri interi delle barre?
Assolutamente corretto - da 0/corrente a N/range, forse in ordine inverso.
SDC, se X == 0 y = a.
Gooly, mi ci è voluto un po', ma hai ragione! Il coefficiente a dell'esempio precedente è l'intercetta Y definita come "il valore di y quando x = 0" o la coordinata (0,a). Inoltre, la forma quadratica (2° grado) che suggerisci crea una "coppa", ovvero una parabola che non ha molta applicazione pratica se non per risolvere la questione binomiale "su" o "giù".
Grazi - hai ragione, l'I-regr fa, infatti, una vera regressione polinomiale - tuttavia, il metodo di regressione utilizzato da questo indicatore è un'eliminazione gaussiana. Da quello che ho visto - l'indicatore è eccessivamente reattivo nelle correzioni di mercato da lievi a moderate. Per quanto riguarda il tuo post precedente, sono anche d'accordo che la gestione del denaro è il fattore più importante per qualsiasi EA - e, sono anche d'accordo che un indicatore a più breve termine è necessario per determinare precisi punti di entrata/uscita. Ho già coperto questo aspetto - l'indicatore poly6 non sarà usato per i punti di entrata/uscita ma per la direzione, la durata e la dimensione di un dato trade. Questo indicatore è un indicatore di analisi della tendenza, non un oscillatore intraday. Usato insieme agli altri indicatori a breve termine già sviluppati - avrò quello che mi serve per massimizzare il profitto.
La differenza tra I-regr e la funzione LINEST() è il metodo con cui vengono calcolati i coefficienti di pendenza. Il metodo Guass contro il metodo dei minimi quadrati. Ho appena assistito a una lezione su questo argomento da parte di un professore dell'Università di Stanford che ha indicato (in modo molto enfatico) che il metodo dei minimi quadrati sta nuovamente diventando il metodo di regressione più affidabile e che gli approcci di calcolo stanno diventando più teorici.
Sì, usa Gauss-Jordan, ma è completamente irrilevante quale metodo viene utilizzato, poiché tutti (Gauss-Jordan, minimi quadrati, Gram-Schmidt o forse qualche altro?) offrono soluzioni uniche. Potete verificarlo attraverso il file allegato, i risultati sono stampati nella scheda expert, e l'input dal vostro excel è hard coded in source.
Tuttavia ciò che va esaminato è come altri fattori influenzano la curva: prezzo applicato, punto di partenza sull'asse x, crescita sull'asse x, numero di punti, TF ecc.
E il tuo modo di usare il P6 è definitivamente innovativo in modo positivo, e in accordo con le mie critiche agli approcci standard.