StdDev - СКО ошибки аппроксимации линейной реггресси на выборке канала, соответственно, StdDev23 - СКО на двух третях этой выборки. Графики отражают эти величины при расчете каналов на конкретном инструменте , конкретном тайм-фрейме и в конкретном месте. Речь идет об алгоритме выбора нужного канал по виду этих СКО.
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
StdDev - СКО ошибки аппроксимации линейной реггресси на выборке канала, соответственно, StdDev23 - СКО на двух третях этой выборки. Графики отражают эти величины при расчете каналов на конкретном инструменте , конкретном тайм-фрейме и в конкретном месте. Речь идет об алгоритме выбора нужного канал по виду этих СКО.
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Вывел систему уравнений для нахождения коэ-тов параболы по методу наименьших квадратов. Кто помнит линейку? Или самому придется лезть в детерминанты...
同感です!:o) すべてはすでに噛み砕かれている。あとは飲み込める人だけが飲み込めばいい。
詳細には触れずに方法論の話だけしている。
もっと正確に答えることはできませんし、まだあまり時間がありません。戦略構築のためにいくつかのアプローチを実行しようとしているところです。
。
Vladislav さん、いつもありがとうございます。私のアプローチが、あなたと
Yurixxの 収束点になることを願っています。
Yurixx 様あなたが書いたのは、 。
線形回帰は、元のデータの線形成分のみを除去し、つまり単純化すると、全体のRMSを線形回帰のRMSで減少させる。 非線形成分があった場合、デトレンドした系列のRMSの時間依存性がないことは明らかである。例として、2002.03.31から今日までのGBPCHF W1を見ることができます。この最後の区間では、実効値が減少しているように見えます。ありがとうございます。
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
ここでは、サンプルの品質が重要になります。トレンドから外れた長さを選択すると、消えてしまったトレンドの一部を取り込んでしまったり、現在のトレンドの一部が十分にサンプリングされなかったりする危険性があります。そして、その結果も含めて。
頑張って、合格傾向を掴んでください。
45（クリアです）から1000バーまでチャンネルを循環させています。(15分足チャートの1000バーは日足ロウソク10本なので、15分足チャートではこれで十分だと思います）。この955kanalsでRMS値を求め、RMSが小さいチャンネルを（現時点では）選びますが、電位差の原則は忘れていません :)確かに、私はまだこの方法を適用していません - 1、そして視覚的にこの選択方法は必ずしも遠くのチャンネルを捕らえるとは限らない - それが2です。
おそらく、上位3チャンネルを整理すると、多くの疑問がどうでもいいこととして消えていくのでしょう。
コードを出さずに、さらなる協力・発展を促す。方法論は十分で、ずっと面白い。最後の手段として、1対1のやりとりをすることもあります。
Yurixx さんへ!
あなたが書いたのは、
。
線形回帰は、生データの線形成分のみを除去します。つまり、単純化すると、全体の実効値を線形回帰の実効値で減少させることになります。 非線形成分があった場合、デトレンドされた系列の実効値の時間依存性がないことは明らかでない。例として、2002.03.31から今日までのGBPCHF W1を見ることができます。この最後の区間では、実効値が減少しているように見えます。ありがとうございます。 。
間違っている。トレンドの線形 成分だけが異なる2つのランダム系列は、同じ分散を持つ。Excelファイルの数字がそれを証明している。実際、私は意図的に赤い矢印を付けて、それを強調した。
Спасибо, Rosh, все понял. Как я понимаю, Вы экспериментируете на массиве в 1000 баров, а выборка для рассчета канала имеет фиксированную и, естественно, меньшую длину. Или Вы строите канал на всей 1000 ?
Здесь существенным будет качество выборки. Выбирая "отфанарную" длину Вы рискуете захватить часть ушедшего тренда или недобрать часть текущего. Со всеми вытекающими последствиями.
Удачи и попутных трендов.
私は45（それは理解できる）から1000バーまでチャンネルを循環させる。(15分足で1000本というと日足で10本のローソク足、15本で十分だと思います。
分)この955kanalsでRMS値を求め、RMSが小さいチャンネルを（現時点では）選びますが、電位差の原則は忘れていません :)確かに、私はまだこの方法を適用していません - 1、そして視覚的にこの選択方法は必ずしも遠くのチャンネルを捕らえるとは限らない - それが2です。
おそらく、上位3チャンネルを整理すると、多くの疑問がどうでもいいこととして消えていくのでしょう。
コードを出さずに、さらなる協力・発展を促す。方法論で十分だし、ずっと面白い。最後の手段として、1対1のやりとりをすることもあります。
すでに簡単に書きましたが、180日前くらいからエクストリームでスイングを組みます。それ以上踏み込む必要はなく、結果は同じです。トレンドを構成するすべてのバーは、極値から極値へと移動する必要があります（極値は反転ゾーンに含まれる必要があります ;）。- 最後にアクティブになったチャンネルを特定し、それをレイアウトするというのがテクニックの問題です。そこからネストやディテールの度合いを決めていく。
得られたサブセットから選択する。
頑張って、良い流れを作ってください。
ファイル内の赤い矢印の始点と終点で値が異なって いますが、通常は差が大きいほど線形回帰の 傾きは強くなります。
確かに、その差は線形回帰のRMSの数値とは一致しませんし、このユリックスの減少については、比喩的に、推定方法ではなく、その発生原因という意味で申し上げました。
誤差の期待値を考慮してRMSを計算する際に線形成分を除去するため、その差が有意に小さくなることがすぐには分かりませんでしたし、実際、両者に差はないはずなのですが...。
しかし、私の投稿では、LRの誤差のRMSではなく、LRの線のRMSを意味していたのです。また、連続した値の差の実効値ではなく、生データの実効値です。
また不明瞭な点があり、申し訳ありません。
得られたサブセットから選択する。
幸運と良い傾向をもたらす。
象のことは忘れていました、ありがとうございます。時には、木を見て森を見ずというような心理的な盲点があるものです。チャンネルの境界線（最初のバーと最後のバー）を置くスクリプトはすでに作ってあるので、あとはこの垂直線の 動きに合わせてチャンネルを再構築するように教えればいいだけですが、難しいことはないでしょう。このジグザグのようなもの？
私もそう思います。コードフラグメントはない方が良いですが。
例えば、ウラジスラフの 絵は、どんな断片よりも私に語りかけてくるのです。
そして一般的に、システムの配布の問題、およびその商業的（個人的な使用ではない）な問題は、そのメソッドの作者の唯一の特権であると私は信じています。
ロッシュ 方程式そのものの導出は原理的に明らかです。それですべてがクリアになる。しかし、xとyに平均値を用いていることは理解できます。つまり、線形代数の明快な手法で1つの方程式を解いているに過ぎないのだ。しかし、わからないのは次のようなことです。これらの計算式にサンプル平均を代入するだけで、本当に必要なものが得られるのでしょうか？その根拠をお聞かせください。 ANG3110のインジケーターは、この原理で動いているのでしょうか？
このような系をN個の棒について解き、得られた配列a,b,cのサンプルから各パラメータの期待値を求め、それを近似放物線のパラメータとする方が論理的 だと思います。それとも私の勘違いでしょうか？
そんな思いもあり、原理的にはこの方法論で線形回帰 係数を平均化することも考えたのですが、今のところうまくいきません。この方向で掘っていく価値があるのか、ないのか。