По просьбе Prival'a создаю новую абсолютно бесполезную ветку, чтобы разговоры о регрессии говорить только здесь, не трогая ветку ASmirnoff'a.
Предалагю все теоретические и ненужное, связанное с регрессиями, выкладывать здесь.
Константин, поясни мысль какими-то рисунками или формулами. Не очень понятно.
Делюсь идеей : например у нас есть локальный хай и локальный минимум и разворот на новый поход вверх, разность между первыми хай и лоу была достигнута за определённое колличество баров...при этом ищем период усреднения машки на этом участке чтобы он показывал максимально быстрое и без ложных сигналов разворот на новый хай.если мы будем считать простые машки, то эффекта не будет так как здесь вмешиваются предидущие бары и мешают корректному обсчёту. а если считать с каждого максимума до разворота и учитывать процентное изменение цены, то есть подозрение о наличии некоего золотого сечения.
Позволю себе заметить - это описание идеи пока очень далеко от кода. Ниасилил. Может правда картинку?
Позволю себе заметить - это описание идеи пока очень далеко от кода. Ниасилил. Может правда картинку?
Если вопрос был ко мне, то пока воздержусь от дальнейших пояснений. Скажу лишь что это и есть идея именно вычисления так называемой средней для тренда, какой бы длинны или скорости он не был. Картинку, зачем ?..Откройте часовики евро доллар, сожмите до максимума и посмотрите историю...Полагаю вы увидите немало интересных совпадеений и закономерностей, причём не стоит ожидать что получая среднюю мы будем знать где и когда в будущем закончится текущий ход цены...Мы всего лишь будем обладать (при удачном варианте написания кода и при том что это вообще не моя ошибка) оперативным инструментом и знать заранее его возможные отклонения в пределах уже просчитанного диапазона...Пока так. В качестве анализа хай и лоу нужно думаю применять прнципы ZZ. т.е. выбирать минимальное отклонение цены и минимальный временной промежуток...дальше уже считать через код( если кто-то любезно напишет его).
P.S. 2 Prival: формулы для CRMA и QQRMA (кубической и биквадратной) регрессий у меня есть (без Maple тут уже не обойтись), но они совсем некрасивые - да и вряд ли они того стоят...
Ну да, через ZZ, наверно, это и надо делать. ZZ будет задавать оптимальный период. О золотом сечении... наверно, ты имел в виду что-то типа пропорций Фибо, Константин? Ну тогда вообще легче писать сразу большой советник по Фибам на основе ZZ без всяких мувингов. Но это работа на месяцы. Здесь очень много разных нюансов, не видных сразу.
Просто собрал из ветки то, что сделали по алгоритмам расчета регрессии
Обозначение
Линейная регрессия ( LR ) полученная с помощью мувингов -> LRMA
Квадратичная регрессия Quadratic Regression MA сокращение -> QRMA
Формулы расчета
Рис показывающий в какой точке они совпадают
По исследованиям проведенным VBAG предложенный алгоритм, превосходит по времени расчета стандартный (МНК) в 4 раза.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
По просьбе Prival'a создаю новую абсолютно бесполезную ветку, чтобы разговоры о регрессии говорить только здесь, не трогая ветку ASmirnoff'a.
Итак, по аналогии с LWMA, считаю целесообразным считать QWMA только таким способом:
QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * sum( Close[j] * (N-j)^2; j = i..i+N-1 ) (машка с квадратичными весами).
При этом максимальный вес в этой МА приобретает последняя сформировавшаяся цена в окне, минимальный - цена на баре с номером на N-1 больше (цена в начале окна). Это приводит к еще меньшей задержке этой МА в сравнении с LWMA, чем-то приближая ее к EMA. Обратный порядок весов на окне регрессии, на мой взгляд, нецелесообразен.
Соответственно, исходя именно из такого порядка вычисления,
Quadratic Regression MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )
Как считать LWMA и SMA, нам уже известно.
Теперь по поводу того, как я понимаю индикатор полиномиальной регрессии любой степени:
Def. Индикатор скользящей полиномиальной регрессии порядка M на окне N представляет собой значение полинома степени M на последнем по времени формирования баре окна регрессии, проведенного так, чтобы на всем скользящем окне регрессии это был оптимальный в смысле МНК полином степени M.
Повторюсь: я говорю именно об индикаторе регрессии, а не о самом полиноме регрессии. Как только мы начинаем говорить собственно о полиноме регрессии (на особой ценности которого настаивает ANG3110), у нас появляются к-ты этого полинома и с.к.о.
Предлагаю все теоретические и ненужное, связанное с регрессиями, выкладывать здесь.