언뜻보기에는 오류가 없습니다. ... 더 정확한 답변을 드릴 수 없으며 아직 시간을 낭비할 수 없습니다. 저는 여전히 전략을 구축하기 위해 여러 가지 접근 방식을 구현하려고 노력하고 있습니다.
Vladislav 님, 다시 한 번 감사드립니다!
제 접근 방식이 귀하와 Yurixx 사이의 접점이 되기를 바랍니다.
친애하는 Yurixx ! 당신은 다음과 같이 썼습니다.
둘째, 전체 이론은 일련의 기본 데이터, 즉 일련의 가격에만 적용할 수 있습니다. 일련의 선형 회귀 오류(즉, 추세 구성 요소가 제거된 시리즈)에 적용하는 것은 올바르지 않습니다. 그러한 계열의 경우 범위나 속도(특히 유한 간격)는 시간에 의존하지 않습니다.
선형 회귀 를 사용하면 원래 데이터의 선형 구성 요소만 제거할 수 있습니다. 즉, 간단히 말해서 선형 회귀의 표준 편차만큼 총 표준 편차를 줄일 수 있습니다. 비선형 구성 요소가 있는 경우 시간에 대한 추세 제거 계열의 RMS 종속성이 없는 것은 분명하지 않습니다. 예시로 2002.03.31부터 오늘까지 GBPCHF W1을 볼 수 있습니다. 여기서 유한한 간격에서 RMS는 감소하는 것으로 보입니다.
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 ?
여기에서 샘플의 품질이 결정됩니다. "뒤로" 길이를 선택하면 이탈한 추세의 일부를 포착하거나 현재 추세의 일부를 놓칠 위험이 있습니다. 뒤따르는 모든 결과와 함께.
행운을 빕니다.
저는 채널을 45개(이해할 수 있음)에서 1000개 막대까지 순환합니다. (15분에 1000바는 1일 캔들 10개, 15분이면 충분하다고 생각합니다.) 이 955개 채널에서 RMS 값을 찾아 RMS가 더 낮은(현재) 채널을 선택하지만 저는 기본 가능성을 잊지 않습니다. :) 사실, 저는 이 방법을 아직 사용하지 않았습니다. 한 번, 시각적으로 이 방법을 선택하면 항상 먼 채널을 캡처할 수 없습니다. 두 가지입니다. 아마도 상위 3개 채널의 구성을 구성할 때 많은 질문이 중요하지 않은 것으로 사라질 것입니다.
추신: 코드를 배치하지 않고 추가 협력/개발을 지원합니다. 방법론은 충분하고 훨씬 더 흥미롭습니다. 극단적 인 경우 대면 교환이 가능합니다.
둘째, 전체 이론은 일련의 기본 데이터, 즉 일련의 가격에만 적용할 수 있습니다. 일련의 선형 회귀 오류(즉, 추세 구성 요소가 제거된 시리즈)에 적용하는 것은 올바르지 않습니다. 그러한 계열의 경우 범위나 속도(특히 유한 간격)는 시간에 의존하지 않습니다.
선형 회귀를 사용하면 원래 데이터의 선형 구성 요소만 제거할 수 있습니다. 즉, 간단히 말해서 선형 회귀의 표준 편차만큼 총 표준 편차를 줄일 수 있습니다. 비선형 구성 요소가 있는 경우 시간에 대한 추세 제거 계열의 RMS 종속성이 없는 것은 분명하지 않습니다. 예시로 2002.03.31부터 오늘까지 GBPCHF W1을 볼 수 있습니다. 여기서 유한한 구간에서 RMS는 감소하는 것으로 보입니다.
고맙습니다.
사실이 아니다. 추세 선형 성분만 다른 두 개의 랜덤 계열은 분산이 동일합니다. 강조하기 위해 의도적으로 빨간색 화살표를 그렸기 때문에 Excel 파일의 그림이 이를 확인합니다.
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.
Удачи и попутных трендов.
저는 채널을 45개(이해할 수 있음)에서 1000개 막대까지 순환합니다. (15분에 1000바는 1일 캔들 10개, 15분이면 충분하다고 생각합니다.) 분.) 이 955개 채널에서 RMS 값을 찾아 RMS가 더 적은 채널을 선택합니다(현재). 비록 잠재력의 원칙을 잊지는 않지만 :) 항상 먼 채널을 캡처합니다. 이 두 가지 . 아마도 상위 3개 채널의 구성을 구성할 때 많은 질문이 중요하지 않은 것으로 사라질 것입니다.
추신: 코드를 배치하지 않고 추가 협력/개발을 지원합니다. 방법론은 충분하고 훨씬 더 흥미롭습니다. 극단적 인 경우 대면 교환이 가능합니다.
나는 이미 간략하게 썼습니다: 약 180일 전부터 시작하여 극단으로 스윙을 구축하십시오. 또한 필요하지 않습니다. 결과가 일치합니다. 추세를 구성하는 모든 막대는 극한에서 극한으로 떨어집니다. 거기에서 중첩 또는 세부 정보의 정도입니다. 결과 하위 집합에서 선택합니다.
파일에서 빨간색 화살표의 시작 부분과 끝 부분의 값이 저에게는 다르며 일반적으로 차이가 클수록 선형 회귀 의 기울기가 강해집니다. 사실, 그 차이는 선형 회귀의 표준 편차와 수치적으로 같지 않으며, 이러한 Yurixx의 감소에 대해 말하자면, 비유적으로는 평가 방법이 아니라 출현 이유를 의미했습니다.
나는 그 차이가 미미한 것으로 판명되었으며 실제로 다르지 않아야 한다는 것을 즉시 보지 못했습니다. 오차의 예상을 고려하여 표준 편차를 계산할 때 선형 성분이 제거됩니다. 그러나 내 게시물에서 나는 LR의 RMS 오류가 아니라 LR 라인의 RMS를 의미했습니다. 또한 원본 데이터의 표준 편차이며 연속 값 간의 차이의 표준 편차가 아닙니다.
나는 이미 간략하게 썼습니다: 약 180일 전부터 시작하여 극단으로 스윙을 구축하십시오. 또한 필요하지 않습니다. 결과가 일치합니다. 추세를 구성하는 모든 막대는 극한에서 극한으로 떨어집니다. 거기에서 중첩 또는 세부 정보의 정도입니다. 결과 하위 집합에서 선택합니다.
행운을 빕니다.
우리는 코끼리를 잊어 버렸습니다. 감사합니다. 나무 대신 숲을 볼 수 없을 때 그러한 심리적 실명이 있습니다. 채널 테두리(첫 번째 및 마지막 막대)를 설정하는 스크립트를 이미 만들었습니다. 이 수직선 을 이동하여 채널을 다시 작성하도록 가르치는 것만 남아 있지만 어렵지 않습니다. 지그재그 같은 것은 무엇입니까?
나는 모든 것이 공개적으로 이용 가능하고 여전히 무임승차자를 차단하기에 충분한 수준으로 남겨둘 것을 제안합니다. 즉, 기성품 솔루션을 게시하지 마십시오-최대 방법론 및 코드 조각, 그리고 모든 것이 그만한 가치가 없습니다.
구독합니다. 코드 조각 없이 하는 것이 더 나을지라도. 예를 들어, Vladislav 가 게시한 사진은 나에게 그 어떤 단편보다 많은 것을 말해주었습니다. 일반적으로 시스템의 배포와 상업적(개인적인 목적이 아닌) 사용에 대한 문제는 방법론 작성자의 독점적인 권한이라고 생각합니다.
Вывел систему уравнений для нахождения коэ-тов параболы по методу наименьших квадратов. Кто помнит линейку? Или самому придется лезть в детерминанты...
Rosh는 원칙적으로 방정식 자체의 유도가 분명합니다. 이것으로 모든 것이 명확합니다. 그러나 나는 당신이 x와 y에 대해 평균을 사용하고 있다는 것을 이해합니다. 즉, 선형 대수학의 이해 가능한 방법을 사용하여 하나의 방정식을 풉니다. 그러나 다음은 나에게 명확하지 않습니다. 샘플의 평균 값을 이러한 공식으로 간단히 대체하고 필요한 것을 정확히 얻을 수 있습니까? 이에 대한 증거를 제공할 수 있습니까? ANG3110 표시기가 정확히 이 원리로 작동합니까? 내 생각에는 N개의 막대에 대해 N개의 이러한 시스템을 풀고 결과 배열 a,b,c의 샘플에서 각 매개변수의 수학적 기대치를 결정하고 포물선 근사에 대한 매개변수로 사용하는 것이 더 논리적일 것입니다 . 아니면 내가 잘못 알고 있습니까?
그런 아이디어가 있었는데, 원칙적으로 이 기법을 사용하여 선형 회귀 계수를 평균화하는 방법도 생각했지만 지금까지는 운이 없었습니다. 이 방향으로 파고들 가치가 있습니까?
동의한다! :o) 그래서 모든 것이 이미 씹혀 있습니다-할 수있는 사람을 삼키는 것만 남아 있습니다. o)
우리는 세부 사항을 다루지 않고 방법론에 대해서만 이야기합니다.
...
더 정확한 답변을 드릴 수 없으며 아직 시간을 낭비할 수 없습니다. 저는 여전히 전략을 구축하기 위해 여러 가지 접근 방식을 구현하려고 노력하고 있습니다.
Vladislav 님, 다시 한 번 감사드립니다!
제 접근 방식이 귀하와 Yurixx 사이의 접점이 되기를 바랍니다.
친애하는 Yurixx !
당신은 다음과 같이 썼습니다.
선형 회귀 를 사용하면 원래 데이터의 선형 구성 요소만 제거할 수 있습니다. 즉, 간단히 말해서 선형 회귀의 표준 편차만큼 총 표준 편차를 줄일 수 있습니다.
비선형 구성 요소가 있는 경우 시간에 대한 추세 제거 계열의 RMS 종속성이 없는 것은 분명하지 않습니다.
예시로 2002.03.31부터 오늘까지 GBPCHF W1을 볼 수 있습니다.
여기서 유한한 간격에서 RMS는 감소하는 것으로 보입니다.
고맙습니다.
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 ?
여기에서 샘플의 품질이 결정됩니다. "뒤로" 길이를 선택하면 이탈한 추세의 일부를 포착하거나 현재 추세의 일부를 놓칠 위험이 있습니다. 뒤따르는 모든 결과와 함께.
행운을 빕니다.
저는 채널을 45개(이해할 수 있음)에서 1000개 막대까지 순환합니다. (15분에 1000바는 1일 캔들 10개, 15분이면 충분하다고 생각합니다.) 이 955개 채널에서 RMS 값을 찾아 RMS가 더 낮은(현재) 채널을 선택하지만 저는 기본 가능성을 잊지 않습니다. :) 사실, 저는 이 방법을 아직 사용하지 않았습니다. 한 번, 시각적으로 이 방법을 선택하면 항상 먼 채널을 캡처할 수 없습니다. 두 가지입니다.
아마도 상위 3개 채널의 구성을 구성할 때 많은 질문이 중요하지 않은 것으로 사라질 것입니다.
추신: 코드를 배치하지 않고 추가 협력/개발을 지원합니다. 방법론은 충분하고 훨씬 더 흥미롭습니다. 극단적 인 경우 대면 교환이 가능합니다.
친애하는 Yurixx !
당신은 썼다:
선형 회귀를 사용하면 원래 데이터의 선형 구성 요소만 제거할 수 있습니다. 즉, 간단히 말해서 선형 회귀의 표준 편차만큼 총 표준 편차를 줄일 수 있습니다.
비선형 구성 요소가 있는 경우 시간에 대한 추세 제거 계열의 RMS 종속성이 없는 것은 분명하지 않습니다.
예시로 2002.03.31부터 오늘까지 GBPCHF W1을 볼 수 있습니다.
여기서 유한한 구간에서 RMS는 감소하는 것으로 보입니다.
고맙습니다.
사실이 아니다. 추세 선형 성분만 다른 두 개의 랜덤 계열은 분산이 동일합니다. 강조하기 위해 의도적으로 빨간색 화살표를 그렸기 때문에 Excel 파일의 그림이 이를 확인합니다.
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.
저는 채널을 45개(이해할 수 있음)에서 1000개 막대까지 순환합니다. (15분에 1000바는 1일 캔들 10개, 15분이면 충분하다고 생각합니다.)
분.) 이 955개 채널에서 RMS 값을 찾아 RMS가 더 적은 채널을 선택합니다(현재). 비록 잠재력의 원칙을 잊지는 않지만 :) 항상 먼 채널을 캡처합니다. 이 두 가지 .
아마도 상위 3개 채널의 구성을 구성할 때 많은 질문이 중요하지 않은 것으로 사라질 것입니다.
추신: 코드를 배치하지 않고 추가 협력/개발을 지원합니다. 방법론은 충분하고 훨씬 더 흥미롭습니다. 극단적 인 경우 대면 교환이 가능합니다.
나는 이미 간략하게 썼습니다: 약 180일 전부터 시작하여 극단으로 스윙을 구축하십시오. 또한 필요하지 않습니다. 결과가 일치합니다. 추세를 구성하는 모든 막대는 극한에서 극한으로 떨어집니다. 거기에서 중첩 또는 세부 정보의 정도입니다.
결과 하위 집합에서 선택합니다.
행운을 빕니다.
파일에서 빨간색 화살표의 시작 부분과 끝 부분의 값이 저에게는 다르며 일반적으로 차이가 클수록 선형 회귀 의 기울기가 강해집니다.
사실, 그 차이는 선형 회귀의 표준 편차와 수치적으로 같지 않으며, 이러한 Yurixx의 감소에 대해 말하자면, 비유적으로는 평가 방법이 아니라 출현 이유를 의미했습니다.
나는 그 차이가 미미한 것으로 판명되었으며 실제로 다르지 않아야 한다는 것을 즉시 보지 못했습니다. 오차의 예상을 고려하여 표준 편차를 계산할 때 선형 성분이 제거됩니다.
그러나 내 게시물에서 나는 LR의 RMS 오류가 아니라 LR 라인의 RMS를 의미했습니다. 또한 원본 데이터의 표준 편차이며 연속 값 간의 차이의 표준 편차가 아닙니다.
또 불명확해서 죄송합니다.
나는 이미 간략하게 썼습니다: 약 180일 전부터 시작하여 극단으로 스윙을 구축하십시오. 또한 필요하지 않습니다. 결과가 일치합니다. 추세를 구성하는 모든 막대는 극한에서 극한으로 떨어집니다. 거기에서 중첩 또는 세부 정보의 정도입니다.
결과 하위 집합에서 선택합니다.
행운을 빕니다.
우리는 코끼리를 잊어 버렸습니다. 감사합니다. 나무 대신 숲을 볼 수 없을 때 그러한 심리적 실명이 있습니다. 채널 테두리(첫 번째 및 마지막 막대)를 설정하는 스크립트를 이미 만들었습니다. 이 수직선 을 이동하여 채널을 다시 작성하도록 가르치는 것만 남아 있지만 어렵지 않습니다.
지그재그 같은 것은 무엇입니까?
구독합니다. 코드 조각 없이 하는 것이 더 나을지라도.
예를 들어, Vladislav 가 게시한 사진은 나에게 그 어떤 단편보다 많은 것을 말해주었습니다.
일반적으로 시스템의 배포와 상업적(개인적인 목적이 아닌) 사용에 대한 문제는 방법론 작성자의 독점적인 권한이라고 생각합니다.
Rosh는 원칙적으로 방정식 자체의 유도가 분명합니다. 이것으로 모든 것이 명확합니다. 그러나 나는 당신이 x와 y에 대해 평균을 사용하고 있다는 것을 이해합니다. 즉, 선형 대수학의 이해 가능한 방법을 사용하여 하나의 방정식을 풉니다. 그러나 다음은 나에게 명확하지 않습니다. 샘플의 평균 값을 이러한 공식으로 간단히 대체하고 필요한 것을 정확히 얻을 수 있습니까? 이에 대한 증거를 제공할 수 있습니까?
ANG3110 표시기가 정확히 이 원리로 작동합니까?
내 생각에는 N개의 막대에 대해 N개의 이러한 시스템을 풀고 결과 배열 a,b,c의 샘플에서 각 매개변수의 수학적 기대치를 결정하고 포물선 근사에 대한 매개변수로 사용하는 것이 더 논리적일 것입니다 . 아니면 내가 잘못 알고 있습니까?
그런 아이디어가 있었는데, 원칙적으로 이 기법을 사용하여 선형 회귀 계수를 평균화하는 방법도 생각했지만 지금까지는 운이 없었습니다. 이 방향으로 파고들 가치가 있습니까?