2차 회귀 공식을 다시 확인했습니다(다른 방식으로 더 안정적임). 모든 것이 수렴되고 공식이 정확합니다(이미 수정한 QWMA 공식에 대한 실수를 제외하고). 솔직히 말해서, Korey , 그녀의 극단적인 오버슈트가 저를 괴롭힙니다. 직접 그려봐야겠습니다...
(암시적) 미분에서 장기간에 걸친 비행, 극한값에 이러한 루프가 없는 경우 - 그룹 위상 속도가 저하됩니다. 장점은 지표의 누적이 2차라는 것입니다. 저것들. 극값의 겹침이 눈에 띄게 부드러워지고 포물선에 접근합니다. 겹침에 대한 치료법은 이제 10-15/(N+2)로 고정된 배당률을 사용하는 것입니다. 통합 기간, 차별화 기간과 같이 변수가 있는 마스크를 개별적으로 적응형으로 도입할 때입니다. 그리고 이를 위해서는 매끄러움의 기준이 필요할 수 있습니다.
2차 회귀 공식을 다시 확인했습니다(다른 방식으로 더 안정적임). 모든 것이 수렴되고 공식이 정확합니다(이미 수정한 QWMA 공식에 대한 실수를 제외하고). 솔직히 말해서, Korey , 그녀의 극단적인 오버슈트가 저를 괴롭힙니다. 직접 그려보도록 하겠습니다.
2 Candid: 3*LWMA - 2*SMA를 나란히 부과하고 수렴하는지 확인해야 합니다. 그러나 귀하의 코드는 분명히 약하지 않으며 학교에서 가르친 것처럼 모든 것이 정직합니다.
추신: 누가 3차 회귀 공식에 관심이 있습니까? 그리고 일반적으로 다항식 가중치를 가진 새로운 기계를 도입할 때입니다. 그러나 그것들을 계산하기 위한 재귀 공식은 더 이상 그렇게 간단하지 않습니다.
2 Candid: 3*LWMA - 2*SMA를 나란히 부과하고 수렴하는지 확인해야 합니다. 그러나 귀하의 코드는 분명히 약하지 않으며 학교에서 가르친 것처럼 모든 것이 정직합니다.
2차 회귀 공식을 다시 확인했습니다(다른 방식으로 더 안정적임). 모든 것이 적합하고 공식이 정확합니다(이미 수정한 QWMA 공식에 대한 실수를 제외하고)...
올바른 공식은 어디에서 찾을 수 있습니까?
2차 회귀 공식을 다시 확인했습니다(다른 방식으로 더 안정적임). 모든 것이 수렴되고 공식이 정확합니다(이미 수정한 QWMA 공식에 대한 실수를 제외하고). 솔직히 말해서, Korey , 그녀의 극단적인 오버슈트가 저를 괴롭힙니다. 직접 그려봐야겠습니다...
극한값에 이러한 루프가 없는 경우
- 그룹 위상 속도가 저하됩니다.
장점은 지표의 누적이 2차라는 것입니다.
저것들. 극값의 겹침이 눈에 띄게 부드러워지고 포물선에 접근합니다.
겹침에 대한 치료법은 이제 10-15/(N+2)로 고정된 배당률을 사용하는 것입니다.
통합 기간, 차별화 기간과 같이 변수가 있는 마스크를 개별적으로 적응형으로 도입할 때입니다.
그리고 이를 위해서는 매끄러움의 기준이 필요할 수 있습니다.
그리고 sho tse take - HMA, pisara ?
추신 발견: 'HMA' . 무슨 생각이야?
확인은 안해봤지만 제 계산법이 더 빨라야 한다고 생각합니다... 그런데, 마지막 막대에 값을 그리지 않습니다.
제로바는 원칙적으로 계산하지 않습니다 :)
2 지간:
선형 회귀 의 경우 공식은 다음과 같습니다. LRMA = 3*LWMA - 2*MA
2차:
2차 회귀 MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )
여기서 N은 평균 주기,
QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * sum( Close[i] * (Ni)^2; i = 0..N-1 ) (표시 2차 가중치 포함).
입방체의 경우: 오, Trading Solutions에서 꺼내기 전까지는 그게 전부입니다. 거기에 거친 공식을 갖는 것이 너무 고통스럽습니다.
2 Candid: 글쎄, 확실히 진정한 편집증 환자, 나는 이것을 생각하지 못했을 것입니다 ...
2 Candid: 글쎄, 확실히 진정한 편집증 환자, 나는 이것을 생각하지 못했을 것입니다 ...