6° Grau Poli Ajuda! - página 3
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I am thinking r2 might have something to do with variance ? Can anyone say what r2 is for sure ?
r2 é o quão bem os dados se ajustam à curva https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination
r2 é o quão bem os dados se ajustam à curva https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination
Obrigado Rocketman, qualquer pensamento sobre y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Você acha que essa é a forma correta para a linha de regressão polinominal de 6º grau e devemos calcular a e b pela mesma intercepção de inclinação que em uma regressão linear? Sinto que me está faltando algo.
Obrigado Rocketman, qualquer pensamento sobre y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Você acha que essa é a forma correta para a linha de regressão polinominal de 6º grau e devemos calcular a e b pela mesma intercepção de inclinação que em uma regressão linear? Sinto que me está faltando algo.
SDC, se X == 0 y = a.
e a inclinação em qualquer ponto y' - isto é idêntico em matemática. a(s) inclinação(ões) de uma função ou, mais precisamente, a 1ª derivação
y'=b1+2b2X1+3b3X2+4b4X3+5b5X4+6b6X5
Se você estiver interessado, pode ir mais longe e construir y" = a segunda derivação. Ela lhe dá a curva da função.
Se y">0 a inclinação está aumentando ou uma tendência de subida está prestes a ocorrer ou está se fortalecendo: depois de um tempo, pode-se chamar de copo.
Se y"<0 a inclinação está diminuindo ou uma tendência para baixo está prestes a ocorrer ou está se fortalecendo: mais rápido para baixo.
y"=2b2+6b3X1+12b4X2+20b5X3+30b6X4
Mas SDC, você já decidiu como irá calcular os valores X a partir do TimeStamp? Onde você coloca o 0?
Gooly
Bem, como eu suspeitava, o i_regr funciona bem e faz uma verdadeira regressão polinomial. Era óbvio a partir da forma da curva gerada. Ele usa um algoritmo padrão para resolver o sistema de equações, idêntico aos que eu liguei no post anterior.
Mesmo o tamanho do canal é proporcional ao desvio padrão, com kstd usado como fator de proporcionalidade, portanto, este indicador livre é na verdade um muito bom indicador.
É apenas uma questão de orientação que causa diferença em relação aos resultados LIVEST().
Isto pode ser tudo que precisamos saber para codificá-lo, observe como o autor escreve y=a+b1X+b2X2 ao invés de y=ax2+bx+c ? Isso era o que estava me deixando louco, eu pensei que c tinha que ser um coeficiente totalmente diferente. Deste artigo, os coeficientes c,d,e,f,g em y=ax6+bx5+cx4+dx3+ex2+fx+g estão diretamente relacionados com b que já sabemos de regressão linear, é inclinação.
Na equação acima, os coeficientes a thru f são coeficientes de inclinação - g é o Y-Intercept, o valor base que quando somado com os coeficientes de inclinação produz o valor do eixo y (preço) para um dado x (índice).
SDC:
Além disso, o artigo parece implicar que r2 pode ser usado para medir o quão bem a linha se encaixa na curva de dados enquanto estamos testando aumentos na equação polilinha por grau, estou pensando que r2 pode ter algo a ver com variância ? Alguém pode dizer com certeza o que é r2 ?
O r^2 é o fator de erro usado para determinar o melhor ajuste que é então usado para determinar o melhor grau da regressão. por exemplo, se os dados se ajustam melhor ao 3º grau, o valor r^2 terá o menor valor, ou seja, menor que o valor r^2 de um 2º grau, 4º grau, e assim por diante. O fator de erro é baseado em uma média ou média (eu assumo) da variação de uma dada coordenada (x,y) da linha traçada. Eu consideraria usar r^2 como um auto-optimizador que ajustaria o grau de nosso ajuste polinomial com base no que o mercado está fazendo agora. Talvez isto pudesse ser implementado para detectar padrões de variação lateral. Talvez um tópico de fase II.
Encontrei alguém que entende de matemática - planejo passar algumas horas com ele esta semana. Mais para vir.
Edição: Pensando bem, vamos considerar a computação e manter o valor r^2 de cada grau até n (onde n é atualmente 6) - acho que pode haver algum valor nesta medida.
Bem, como eu suspeitava, o i_regr funciona bem e faz uma verdadeira regressão polinomial. Era óbvio a partir da forma da curva gerada. Ele usa um algoritmo padrão para resolver o sistema de equações, idêntico aos que eu liguei no post anterior.
Mesmo o tamanho do canal é proporcional ao desvio padrão, com kstd usado como fator de proporcionalidade, portanto, este indicador livre é na verdade um muito bom indicador.
É apenas uma questão de orientação que causa diferença em relação aos resultados LIVEST().
Grazi - você está correto, o I-regrado faz, de fato, uma verdadeira regressão polinomial - entretanto, o método de regressão usado por este indicador é uma Eliminação Gaussiana. Pelo que eu vi - o indicador é excessivamente reativo em correções de mercado leves a moderadas. Com relação ao seu cargo anterior, concordo também que a gestão de dinheiro é o fator mais importante para qualquer EA - e também concordo que um indicador de prazo mais curto é necessário para determinar pontos precisos de entrada/saída. Já tenho isto coberto - o indicador poly6 não vai ser usado para pontos de entrada/saída, mas para a direção, duração e tamanho de uma determinada profissão. Este indicador é um indicador de análise de tendência, não um oscilador intradiário. Usado em conjunto com os outros indicadores de curto prazo já desenvolvidos - terei o que preciso para maximizar o lucro.
A diferença entre a função I-regr e a função LINEST() é o método pelo qual os coeficientes de inclinação são calculados. O método Guass vs. o método dos mínimos quadrados. Acabei de assistir a uma palestra sobre este tópico de um professor da Universidade de Stanford que indicou (muito enfaticamente) que o método dos mínimos quadrados está novamente se tornando o método de regressão mais amplamente confiável e que as abordagens de cálculo estão se tornando mais teóricas.
Eu não ia usar o carimbo da hora, pensei que podíamos usar os números inteiros da barra ?
Absolutamente correto - de 0/corrente a N/âmbito, talvez em ordem inversa.
SDC, se X == 0 y = a.
Gooly, demorei um pouco, mas, você está no lugar certo! Coeficiente a do exemplo acima é o conceito Y definido como "o valor de y quando x = 0" ou a coordenada (0,a). Além disso, a forma quadrática (2º grau) que você sugere cria um "copo", também conhecido como parábola, que não tem muita aplicação prática além de resolver a questão binomial "para cima" ou "para baixo".
Grazi - você está correto, a I-regressão faz, de fato, uma verdadeira regressão polinomial - entretanto, o método de regressão utilizado por este indicador é uma Eliminação Gaussiana. Pelo que eu vi - o indicador é excessivamente reativo em correções de mercado leves a moderadas. Com relação ao seu cargo anterior, concordo também que a administração do dinheiro é o fator mais importante para qualquer EA - e também concordo que um indicador de prazo mais curto é necessário para determinar pontos precisos de entrada/saída. Já tenho isto coberto - o indicador poly6 não vai ser usado para pontos de entrada/saída, mas para a direção, duração e tamanho de uma determinada profissão. Este indicador é um indicador de análise de tendência, não um oscilador intradiário. Usado em conjunto com os outros indicadores de curto prazo já desenvolvidos - terei o que preciso para maximizar o lucro.
A diferença entre a função I-regr e a função LINEST() é o método pelo qual os coeficientes de inclinação são calculados. O método Guass vs. o método dos mínimos quadrados. Acabei de assistir a uma palestra sobre este tópico de um professor da Universidade de Stanford que indicou (muito enfaticamente) que o método dos mínimos quadrados está novamente se tornando o método de regressão mais amplamente confiável e que as abordagens de cálculo estão se tornando mais teóricas.
Sim, ela usa Gauss-Jordan, mas é completamente irrelevante qual método é usado, já que todos eles (Gauss-Jordan, menos quadrados, Gram-Schmidt ou talvez algum outro?) oferecem soluções únicas. Você pode verificar isto através do arquivo anexo, os resultados são impressos na guia de especialistas, e a entrada do seu Excel é codificada na fonte.
Entretanto, o que deve ser examinado é como outros fatores afetam a curva: preço aplicado, ponto de partida do eixo x, crescimento do eixo x, número de pontos, TF etc.
E sua maneira de usar o P6 é definitivamente inovadora de forma positiva, e de acordo com meus críticos das abordagens padrão.