A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 7
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Eu não entendo.
Portanto, aqui temos o USDJPY. A faixa é de 83,15 a 85,9.
E a faixa euras é de 1,31 a 1,37.
Como converter o USDJPY para a faixa do EUR?
USDJPY ' = EURUSD.min + (Var - USDJPY.min) / (USDJPY.max - USDJPY.min) * (EURUSD.max - EURUSD.min)
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Com a regressão linear e RMS, a normalização parece estar correta. (?)
Portanto, aqui temos o USDJPY. A faixa é de 83,15 a 85,9.
E a faixa euras é de 1,31 a 1,37.
Como converter o USDJPY para a faixa do EUR?
USDJPY ' = EURUSD.min + (Var - USDJPY.min) / (USDJPY.max - USDJPY.min) * (EURUSD.max - EURUSD.min)
Teoricamente, isso é possível. Na prática é quase suicídio: procurar por min e max em cada janela e transformar cada vez ao longo de toda a extensão da amostra. Não seria mais fácil simplesmente prolagaritmizar UM tempo?
Com a regressão linear e RMS, acho que escrevi a normalização corretamente. (?)
Teoricamente, é possível fazer isso. Praticamente, é quase suicida procurar um mínimo e um máximo em cada janela e fazer uma transformação cada vez ao longo de toda a extensão da amostra. Não seria mais fácil fazer apenas UM logaritmo?
O que o faz pensar que a regressão linear é definida por máximo e mínimo? E qual é o efeito prático disso?
Esta é a segunda maneira. A regressão linear é y = kx + b, você encontra os coeficientes k e b.
A questão aqui é - por que é pior que o logaritmo?
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P.S.: Digamos que existem três formas de normalização. Como quantificar o que é melhor ;-) ?
O carro vai contar. Sua cabeça é de ferro :-).
Esta é a segunda maneira. A regressão linear é y = kx + b, os coeficientes k, b são encontrados.
A questão aqui é: como é pior do que logaritmo?
A regressão é procurada pela MNC, não da forma como você escreveu.
A regressão é procurada pelo ISC, não como você escreveu.
Eu listei duas maneiras.
O primeiro é com min e max.
A segunda é uma reg. linear. Eu não escrevi em nenhum lugar sobre como calculá-lo.
Eu não escrevi como procurar a regressão.
Eu listei duas maneiras.
O primeiro é com min e max.
A segunda é uma reg. linear. Eu não escrevi em nenhum lugar sobre como calculá-lo.
Eu pensei que você escrevia equivalentes da mesma coisa.
A opção de regressão está errada. A opção de conversão é melhor, mas também ruim.
Qual é o objetivo? Diga-me o método de desenvolvimento - e eu lhe direi o que você recebe.
Se o Mq4-indicador coincidisse com o Mathcad, qual poderia ser o objetivo do argumento?
O fato de o indicador ter mostrado a mesma coisa é um diagnóstico claro. "Saudável".
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Se você puder, por favor escreva o que pensa sobre o cálculo de que hrenfx está falando.
Quando duas janelas offset são tomadas e a linha e o RMS são contados separadamente - e o corr.
O método é ingênuo, mas de alguma forma ele evoca simpatia).
Quanto ao que diz hrenfx (se eu entendi corretamente), pode ser chamado em termos de busca de padrões sobre a história. Conjunto de janelas prontas da história (padrões) é comparado com o atual. Se coincide, então sabemos o que fazer, se supomos que a história se repete...
Quanto ao que diz hrenfx (se eu entendi corretamente, é claro), pode ser em termos de comerciantes.
Trata-se de calcular as características da amostra da BP.
Isto é óbvio :-) - Obtenha um gráfico - e "plug in" nele.
Construir a expectativa de autocorrelação.
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A idéia sobre padrões está em um plano diferente.
Portanto, estas duas idéias não se contradizem.
Construir a expectativa de autocorrelação.