Diálogo do autor. Alexander Smirnov. - página 29

Novo comentário
 
grasn:

Colegas, há uma pequena e simples pergunta para os cientistas: existe algum parâmetro que meça a suavidade de uma série temporal como um todo? E não me importa se há ou não correlação entre elas, é importante distinguir que uma série como um todo é mais suave do que a outra.

Descobrir esta mesma questão é onde toda esta manipulação botânica deveria ter começado. A mais suave é a série linear ou linha reta, pois não há nada para alisar ali. Quanto menos adaptável a máquina, mais suave ela é.
 
Esta mesma questão deveria ter sido o ponto de partida para toda esta confusão botânica. O mais suave é uma série linear ou linha reta, pois não há nada para alisar ali. Quanto menos adaptável a máquina, mais suave ela é.

A confusão de nerds foi iniciada pelo autor, um diálogo com o qual, em minha humilde opinião, há muito se perdeu (colegas, perdoem minha ironia, mas acho que o autor está um pouco ferido e é pouco provável que apareça, embora ... algo me diga - você não precisa realmente disso).

Portanto, este critério é necessário, não para AF (já tive o suficiente, não deixe meus colegas perderem a diversão), mas para a escolha ideal de alguns parâmetros que não têm nada a ver com o tópico do fórum. Tal tarefa surgiu. E o número de extremos locais não é um critério desse tipo.

 
grasn:
Esta mesma questão deveria ter sido o ponto de partida para toda esta confusão botânica. O mais suave é uma série linear ou linha reta, pois não há nada para alisar ali. Quanto menos adaptável a máquina, mais suave ela é.

A confusão botânica foi iniciada pelo autor, um diálogo com quem, na minha humilde opinião, há muito se perde


Vamos fazer sem o jardim de infância, ou seja, sem todo tipo de "ele começou primeiro"?

O culpado não é aquele que começou, mas aquele que caiu na armadilha.
 
grasn:

Colegas, há uma pequena e simples pergunta para os cientistas: existe algum parâmetro que meça a suavidade de uma série temporal como um todo? E não me importa se há ou não correlação entre elas, é importante distinguir que uma série como um todo é mais suave do que a outra.


O indicador de Filtro Horizontal Vertical (VHF). A relação entre o movimento durante um período de várias barras e a soma dos movimentos em cada barra durante esse período.
 
Integer:
grasn:

Colegas, há uma pequena e simples pergunta para os cientistas: existe algum parâmetro que meça a suavidade de uma série temporal como um todo? E não me importa se há ou não correlação entre elas, é importante distinguir que uma série como um todo é mais suave do que a outra.


Indicador de Filtro Horizontal Vertical (VHF). A relação entre o movimento durante um período de várias barras e a soma dos movimentos em cada barra durante esse período.

Obrigado, vou dar uma olhada nisso.

 
Integer:

Indicador de Filtro Horizontal Vertical (VHF). A relação entre o movimento em um período de várias barras e a soma dos movimentos em cada barra para esse período.
sum=0.0; suma=0.0; 
for(i=0; i<p; i++)
{
    dfx = fx[i] - fx[i+1];
    sum += dfx;
    suma += MathAbs(dfx);
}
if (suma!=0) k=sum/suma; 
else k=0;

Como um RSI relativo, apenas para a função.

A lisura é boa, mas o número de negócios lucrativos é ainda melhor!

 
grasn:

Colegas, há uma pequena e simples pergunta para os cientistas: existe algum parâmetro que meça a suavidade de uma série temporal como um todo? E não me importa se há ou não correlação entre elas, é importante distinguir que uma série como um todo é mais suave do que a outra.

Bem, aqui está uma (acabamos de inventar): pegamos uma série de primeiras diferenças (retornos) e calculamos os retornos s.c.o. A proporção de retornos de m.o. para s.o. pode servir como tal medida. Quanto mais alto for, mais suave será a fila.

É claro que pode acontecer que nem r.m.s. nem variação da população em geral exista (por exemplo, distribuição Cauchy). Mas sempre tiramos um número finito de amostras...

2 Korey: aqui está outro especialmente para você.

Regressão Quadrática MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )

Aqui N é o período das médias,

QWMA( i; N ) = 1/( N*(N+1)(2*N+1) ) * soma( Close[i] * (N-i)^2; i = 0...N-1 ) (a escala ponderada ao quadrado).

 
Reshetov:
grasn:

Colegas, há uma pequena e simples pergunta para os cientistas: existe algum parâmetro que meça a suavidade de uma série temporal como um todo? E não me importa se há ou não correlação entre elas, é importante distinguir que uma série como um todo é mais suave do que a outra.

Você deveria ter começado todo este absurdo botânico com a descoberta desta mesma questão. A mais suave é uma série linear ou linha reta, pois não há nada para suavizar ali. Quanto menos adaptável a máquina, mais suave ela é.


Ou sou muito velho, ou sou muito atrasado. Eu não entendo.

Colegas, existe realmente alguma outra definição de suavidade além da matemática? Iluminem-me se houver, não se importem comigo. Porque se não houver, então todas essas criações são criações muito arbitrárias que se baseiam em critérios vagos.

Uma função é chamada de suave se tiver uma derivada contínua - na minha opinião, assim. Segue-se que a questão da suavidade da BP deve ser colocada com muita cautela. Pelo menos com mais precisão. Afinal, é sempre possível interpolar qualquer VR através de um polinômio de grau apropriado com absoluta precisão. E um polinômio de qualquer grau (não apenas uma linha reta) é uma função bastante suave.

Sergey, se você conhece o sinal, você pode sempre determinar (por exemplo, com a ajuda da sco) quão suave a GR é relativa ao sinal, se por suavidade entendemos a medida do desvio dos valores da GR em relação aos valores do sinal. Mas exatamente da mesma forma você pode determinar quão suave é o VR em relação a qualquer outra função dada. Portanto, se as noções intuitivas de suavidade fossem suficientemente construtivas, as aproximações mais suaves de todas as BPs, incluindo as séries de preços, já teriam sido construídas há muito tempo. E nós não estaríamos mastigando este mashup cud.

Portanto, sua pergunta deve ser fornecida com um adendo: relativo a quê ?

 
para Matemática

Ну вот такой (только что придумал): берем ряд первых разностей (returns) и вычисляем с.к.о. returns. Отношение м.о. returns к с.к.о. может служить такой мерой. Чем оно выше, тем ряд глаже.

É claro que pode acontecer que nem o m.o. nem a variação da população em geral exista (por exemplo, distribuição Cauchy). Mas sempre tiramos um número finito de amostras...

Obrigado, muito curioso, quando eu chegar ao laboratório darei uma olhada :o)



para Yurixx
Afinal, sempre se pode interpolar qualquer BP com um polinômio de grau apropriado com absoluta precisão.

Você sempre pode interpolar, mesmo o movimento browniano, exceto que teoricamente não se difunde em nenhum lugar, se não me engano novamente :o)

se por suavidade entendemos a medida do desvio dos valores de BP em relação aos valores de sinal.
É sempre possível ajustar os parâmetros para que você possa obter bons resultados de suavidade em uma BP ruim.
 
grasn:
para Yurixx
É sempre possível interpolar qualquer BP com um polinômio de grau apropriado com absoluta precisão.

Você sempre pode interpolar, mesmo o movimento browniano, exceto que teoricamente não é diferenciável em nenhum lugar, se eu não me enganar novamente :o)


Você colocou a condição de diferenciação em algum lugar? É por isso que estou dizendo que a questão da suavidade precisa ser colocada com mais precisão.

O movimento browniano não é diferenciável no sentido de que seu derivado é também uma série aleatória. Mas sua interpolação pode ser diferenciável ou mesmo infinitamente diferenciável. Não se sabe, no entanto, até que ponto irá satisfazer suas necessidades. Portanto, mais uma vez repito: é necessária uma certa formulação da questão da suavidade. O que você quer dizer com isso, para que fins, quais são os critérios de avaliação e/ou propriedades exigidas.

É sempre possível selecionar valores de parâmetros de tal forma que bons resultados de suavidade possam ser obtidos em um VR ruim.

Parâmetros de que ? Seu modelo de sinal ? Ou alguns de seus outros parâmetros, por exemplo, o algoritmo de análise VR que você usa ?

O que são "bons resultados de lisura" ??? Explique-me para que servem e eu lhe direi quais são os critérios que você usa. Talvez então possamos falar substantivamente.

1...222324252627282930313233343536...44
Novo comentário