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Posso dar-lhe os cálculos analíticos relevantes.
com a chegada de novos dados os coeficientes A e B podem mudar, eu acho, embora eu possa estar errado :-). Para a LR parece estar resolvido, mas para a regressão parabólica como ?
Quer muito saber o que poderia ser supérfluo nestas fórmulas? :-)
Quanto à "expressão real", de onde você acha que vêm todas essas fórmulas? Se você substituir as fórmulas finitas derivadas do MNA por A e B nesta "expressão real", então você obtém a expressão acima para o RMS. Eu posso dar os cálculos analíticos correspondentes.
Por definição, a recorrência é o cálculo do próximo valor utilizando o valor anterior? Então, o cálculo de somas cumulativas é a repetição mais natural.
O ponto é que meu cálculo por "expressão real" dá alguma inconsistência com estas fórmulas. Aqui estão os resultados para N=5 e N=20. As linhas foram contadas como LR + 3*SCO, para a linha branca o RMS foi tomado como sqrt((RMS^2)*N/(N-2)). A linha vermelha está de acordo com minha fórmula, a linha branca está de acordo com sua fórmula. Para N=20 a linha vermelha é quase invisível, podemos assumir que os resultados coincidem com uma boa precisão. Mas para N=5 as diferenças são bastante perceptíveis.
Sim, você pode contar a soma uma vez no início e simplesmente subtrair o último elemento e adicionar um novo primeiro elemento. Depois funciona sem um ciclo.
Posso dar-lhe os cálculos analíticos relevantes.
com a chegada de novos dados, os coeficientes A e B podem mudar, eu acho, embora eu possa estar errado :-). Para a LR parece estar resolvido, mas para a regressão parabólica como ?
Não há cálculo do coeficiente B. Embora se você adicionar seu cálculo, parece que ele volta ao valor original. Não há recorrência, ou seja, adicionando ao valor anterior um novo valor, calculado no passo 0. ANG3110 desculpe não haver recorrência
Sim, você pode contar a soma uma vez no início e apenas subtrair o último elemento e adicionar o novo primeiro elemento. Depois funciona sem um ciclo.
Mas calcular LRMA, sem usar os coeficientes da linha a e b, não ganha nada nos recursos calculados, e empobrece em possibilidades, porque na fórmula de regressão linear b está a posição final, e a*i é o ângulo. E mais importante ainda, conhecendo a e b, você pode facilmente calcular o RMS. Ou podemos fazer o contrário e calcular o RMS a ser constante e o período a variar, então obtemos uma regressão, como um terno feito sob medida exatamente para o tamanho da tendência.
e o período mudaria, então obteria uma regressão, como um terno costurado exatamente à medida, sob a tendência.
Se houver um indicador que possua esta propriedade. Seria possível compartilhar. Embora eu entenda que isso não é algo que é colocado no domínio público, mas se você de repente decidir, calças amarelas e duas coo em uma reunião + sua bebida favorita nesta hora do dia vão tentar obtê-lo :-)
Eu preciso de uma parábola, não estou interessado na LR.
Posso dar-lhe os cálculos analíticos relevantes.
com a chegada de novos dados, os coeficientes A e B podem mudar, eu acho, embora eu possa estar errado :-). Para a LR parece ter sido resolvido, mas para a regressão parabólica como ?
Não há cálculo do coeficiente B. Embora se você adicionar seu cálculo, parece que ele volta ao valor original. Não há recorrência, ou seja, adicionando ao valor anterior um novo valor, calculado no passo 0. ANG3110 Desculpe, aqui não há recorrência.
análise multimoedas, com diferentes períodos de ciclo. Se você contar ciclos (período de amostra) de 1, 2, 8, 12, 24 e 120 horas + para 12 moedas, a velocidade de cálculo não é a última coisa. Embora (desculpe não haver rosto sorridente com uma caneca ou um tiro) minha filha faça 12 anos no dia 14 de fevereiro, então estou escrevendo entre tiros e entretendo os convidados (que se reuniram todos no sábado).
Mas o cálculo da LRMA, sem utilizar os coeficientes de linha a e b, não ganha nada em recursos computacionais, e empobrece as possibilidades,
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E, o mais importante, é possível calcular RMS. Ou podemos fazê-lo da maneira oposta, e calcular o RMS a ser constante e o período a variar, então obtemos a regressão, como um terno adaptado exatamente ao tamanho da tendência.