Diálogo do autor. Alexander Smirnov. - página 40
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Eu, por outro lado, tenho usado a divisão da soma por N. Neste caso, todas as somas cruzadas vão embora e as fórmulas são muito compactas.
Deslocamento em relação a quê? Para a definição clássica? Ou para uma distribuição normal? Na minha opinião não faz diferença, nem com o N pequeno, nem com o N grande.
É somente para os participantes leais deste tópico ou outros (quero dizer eu mesmo) podem participar ...(conseguir um terno).
Se estiver interessado, aqui está um indicador de regressão linear sem ciclos. Conta a regressão de um grande número de barras, em uma fração de segundo.
E é somente para os membros dedicados a este tópico ou outros (quero dizer eu) podem participar...(obter um terno).
Muito obrigado...É muito bom ter essa atitude...Já a tenho e estou estudando.
Isto pode ser justificado. A estimativa é tendenciosa, mas se você não trabalha com LRs muito curtos, a precisão é adequada.
Deslocamento em relação a quê? Para a definição clássica? Ou para uma distribuição normal? Na minha opinião não faz diferença, nem com o N pequeno, nem com o N grande.
P.S. Mas com relação às tabelas de preços isso é irrelevante, e é por isso que eu concordei acima que tal simplificação é justificada
Se estiver interessado, aqui está o indicador de regressão linear sem ciclos. Conta a regressão de um grande número de barras, em uma fração de segundo.
Se você desativar a coloração, ela conta 1,5 vezes mais rápido. O acesso a arrays leva muito tempo. E se você precisar de um recorde de velocidade como esse, você poderia usar alguns outros truques. Mas não vou receber um bônus por isso.
Por falar nisso, eu olhei brevemente para o código MovingLR_2, e não vi nenhuma função interessante para medir a velocidade da tendência - é possível construir uma função angular neste caso. Em contraste, em_LR0 eles são calculados em cada barra. Isso significa que você pode calcular RMS em cada barra. E a MovingLR_2 não mostrará pura regressão linear, mas algo próximo a ela. Quando é apenas a posição do fim, não é muito importante, mas há casos em que você precisa de uma regressão linear exata.
LR(Bar i) = a*i + b
LR(Bar i-1) = a*(i-1) + b
De onde
a = LR(Bar i) - LR(Bar i-1)
b = LR(Bar i) - a*i
Ou eu fiz algo errado? É claro, a e b dependem de i, como deveriam.
Ou eu fiz algo errado?
Você ainda está acordado...?
Ou eu fiz algo errado? É claro, a e b dependem de i, como deveriam.
É claro que sim. Não se pode pensar assim. a e b são uma função do desvio mínimo ao quadrado ao longo de todo o período. a é o ângulo de declive da linha ao longo de todo o período. E o incremento na posição final da LR, não dará o ângulo de toda a regressão, mas apenas a mudança no coeficiente b, que incidentalmente é a coordenada da posição final da linha.
Se você desativar a coloração, ela conta 1,5 vezes mais rápido. O acesso às matrizes leva um longo tempo.
E se você precisar de cálculos do tipo recorde de velocidade, você poderia usar alguns outros truques.
A propósito, dei uma rápida olhada no código MovingLR_2 e não vi nenhum cálculo de coeficientes de linha a e b,
...
E a MovingLR_2 não faz regressão linear pura. Quando você está apenas desenhando a posição do final, não é nada demais, mas há casos em que você precisa de uma regressão linear totalmente precisa.
A = (SumXY - N3*SumY)*N4;
B = (N1*SumY - SumXY)*N2;
Para ilustração, anexei a versão MovingLR_2, que apenas desenha a regressão linear atual. Especialmente, porque houve um erro no anterior, ao calcular N4 :)
MovingLR_2 dá uma regressão linear pura e é muito fácil ter certeza disso. Em at_LR0 há imprecisão de mudança de período em horas para período em bares. Se substituirmos Close por (Alto+Baixo)/2 e pegarmos um período de 1 em at_LR0 e especificarmos um período não 60 mas 61 em MovingLR_2 e aplicá-lo no gráfico de minutos, os resultados serão absolutamente coincidentes.
P.S. A propósito, Mathemat, at_LR0 é um bom exemplo de como calcular a barra de zero neste tipo de algoritmo