ニューラルネットワーク、どう使いこなすか、何から始めるか? - ページ 18

 

Эти значения умножаются друг на друга,чтобы в случае если значение будет отрицательным
при умножении оно стало положительным?

いいえ、これは標準偏差を求めるための標準的な数学の手順です。

過去100本のバーの範囲の平均を求める

平均値ではなく、標準偏差。

double th(double x); // この行は 何を意味するのか?

サブルーチン関数thと その引数xを 定義した。

return(S); // Sは何のために計算されたのか

関数thの 値を計算し、メインプログラムに返したものです。

double w0=1; // 数値の後のフルストップは どういう意味か?

整数だけでなく、実数も扱うということです。

Vinin さんが書きました(・A・)>>。

小さな小石。

まあ、まだゼロバーはないんですけどね。
そうなんです、まだ成立していないんです!では、存在しないことになります。
 
Neutron писал(а)>>

いいえ、標準偏差を求めるための標準的な数学の手順です。

標準偏差が違うと思うんです。定義そのものは、「偏差」、つまり平均値からの偏差 である。平均値の計算には気がつきませんでした。

 
Vinin писал(а)>>

標準偏差の考え方が違うようです。

初期BP Open[i]の最初の差分系列(FFD)Open[i]-Open[i+1]で作業します。FFDの期待値(平均値)は0であることがわかる。したがって、私は「ゼロ」からの偏差を数えるので、矛盾はなく、この場合、標準偏差は正しいと考えられる。

 
Neutron писал(а)>>

元のBP Open[i]の最初の差分系列(FDD)Open[i]-Open[i+1]で作業します。RRDの期待値(平均値)は0であることが示される。だから、「ゼロ」からの乖離を考えても、矛盾はない。

High[i]-Low[i]の違いについては、そうとは言い切れないでしょう。ゼロになることはまずない。

 
Vinin писал(а)>>

High[i]とLow[i]の差については、そうとは言い切れない。ゼロになることはまずないでしょう。そして、Open-Closeもゼロにはならない。

その通りです。もう限界だ!

RMS Deviationではなく、RMS Amplitudeをカウントしているのです。

 
平均がゼロでないという仮定が、s.c.o.の値をどの程度歪めているのかを調べるのは興味深いことである。
 

ヴィンちゃん いじめないで、MAのテスターをください。

Mathemat писал(а)>>
平均がゼロであるという仮定が-結局ゼロでなかった場合に-どの程度s.c.o.の値を歪めているかを調べるのは興味深いことである。
数学、 どこに興味があるのでしょう?
 
Neutronさん、私が投稿したコードは、エラーでコンパイルできないのでしょうか?
 

そして、既成のテンプレートを使えば、すべてがクリアになる(あるいはその逆)。

 

例えば、大きなセグメントを第一近似でゼロとみなして、s.c.a.リターンを求めようとすると、面白いことになります。この問題は実は簡単です(xを目的の系列、Nをサンプルサイズとします)。

真の姿/概算の姿

=MathSqrt( ( Sum(x^2) - Sum(x)^2 ) / Sum(x^2) ) =MathSqrt( ( Sum(x^2) - Sum(x)^2 ) )

= MathSqrt( 1 - N^2 * 平均^2 / Sum(x^2) ) ~。

~ 1 - N^2/2 * 平均値^2 / 合計値(x^2) = 1

= 1 - N/2 * 平均^2 / 平均二乗

2番目の和の前に乗数N/2がなければ、すべてうまくいくのだが。