6-я степень Поли Помогите! - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
I am thinking r2 might have something to do with variance ? Can anyone say what r2 is for sure ?
r2 - насколько хорошо данные соответствуют кривой https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination.
r2 - насколько хорошо данные соответствуют кривой https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination.
Спасибо, rocketman, есть мысли по поводу y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Как вы думаете, это правильная форма для линии полиномиальной регрессии 6-й степени, и мы должны вычислять a и b по такому же наклону-перехвату, как и в линейной регрессии? Мне кажется, что я что-то упускаю.
Спасибо, rocketman, есть мысли по поводу y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6? Как вы думаете, это правильная форма для линии полиноминальной регрессии 6-й степени, и мы должны вычислять a и b по такому же наклону-перехвату, как и в линейной регрессии? Мне кажется, что я что-то упускаю.
SDC, если X == 0 y = a.
а наклон в любой точке y' - это обозначает в математике наклон(ы) функции или точнее 1-е производное
y'=b1+2b2X1+3b3X2+4b4X3+5b5X4+6b6X5
Если вам интересно, вы можете пойти дальше и построить y" = 2-ю производную. Это даст вам наклон функции.
Если y">0, то наклон увеличивается, восходящий тренд вот-вот возникнет или усиливается: через некоторое время его можно назвать чашкой.
Если y"<0, то наклон уменьшается, либо намечается или усиливается нисходящий тренд: быстрее вниз.
y"=2b2+6b3X1+12b4X2+20b5X3+30b6X4
Но SDC, вы уже решили, как вы будете вычислять значения X из TimeStamp? Где вы разместите 0?
Gooly
Как я и предполагал, i_regr работает хорошо и делает истинную полиномиальную регрессию. Это было очевидно по форме генерируемой кривой. Он использует стандартный алгоритм для решения системы уравнений, идентичный тем, на которые я ссылался в предыдущем сообщении.
Даже размер канала пропорционален стандартному отклонению, причем kstd используется как коэффициент пропорциональности, так что этот бесплатный индикатор на самом деле очень хорош.
Это просто вопрос ориентации, который вызывает отличие от результатов LIVEST().
Это может быть все, что нам нужно знать, чтобы закодировать его, обратите внимание, как автор пишет y=a+b1X+b2X2 вместо y=ax2+bx+c? Именно это меня и сбивало с толку, я думал, что c должен быть совершенно другим коэффициентом. Из этой статьи следует, что коэффициенты c,d,e,f,g в y=ax6+bx5+cx4+dx3+ex2+fx+g напрямую связаны с b, который, как мы уже знаем из линейной регрессии, является наклоном.
В приведенном выше уравнении коэффициенты a и f являются коэффициентами наклона - g является Y-интерцептом, базовым значением, которое при суммировании с коэффициентами наклона дает значение оси y (цена) для данного x (индекс).
SDC:
Помимо этого, в статье подразумевается, что r2 можно использовать для измерения того, насколько хорошо линия подходит к кривой данных, в то время как мы проверяем увеличение уравнения полилинии на степень, я думаю, что r2 может иметь отношение к дисперсии? Может ли кто-нибудь точно сказать, что такое r2?
r^2 - это коэффициент ошибки, используемый для определения наилучшего соответствия, который затем используется для определения наилучшей степени регрессии. Например, если данные лучше всего соответствуют 3-й степени, значение r^2 будет иметь наименьшее значение, т.е. ниже, чем r^2 2-й степени, 4-й степени и так далее. Коэффициент ошибки основан на среднем или среднем (я предполагаю) значении дисперсии данной координаты (x,y) от построенной линии. Я бы рассмотрел возможность использования r^2 в качестве самооптимизатора, который бы регулировал степень соответствия нашего полинома, основываясь на том, что делает рынок сейчас. Возможно, это можно было бы реализовать для обнаружения боковых моделей диапазона. Возможно, это тема второго этапа.
Я нашел человека, который разбирается в математике - планирую провести с ним несколько часов на этой неделе. Дальше будет больше.
Edit: Если подумать, давайте рассмотрим возможность вычисления и хранения значения r^2 для каждой степени до n (где n сейчас 6) - я думаю, что в этой мере может быть какая-то ценность.
Как я и предполагал, i_regr работает хорошо и делает истинную полиномиальную регрессию. Это было очевидно по форме генерируемой кривой. Он использует стандартный алгоритм для решения системы уравнений, идентичный тем, на которые я ссылался в предыдущем сообщении.
Даже размер канала пропорционален стандартному отклонению, причем kstd используется как коэффициент пропорциональности, так что этот бесплатный индикатор на самом деле очень хорош.
Это просто вопрос ориентации, который вызывает отличие от результатов LIVEST().
Grazi - вы правы, I-regr, на самом деле, делает истинную полиномиальную регрессию - однако, метод регрессии, используемый этим индикатором - это Gaussian Elimination. Из того, что я видел - индикатор слишком остро реагирует на слабые и умеренные коррекции рынка. Что касается вашего предыдущего сообщения, я также согласен с тем, что управление капиталом является наиболее важным фактором для любого советника - и я также согласен с тем, что для определения точных точек входа/выхода необходим более краткосрочный индикатор. Я уже рассказал об этом - индикатор poly6 будет использоваться не для определения точек входа/выхода, а для определения направления, продолжительности и размера данной сделки. Этот индикатор является индикатором анализа тренда, а не внутридневным осциллятором. Используя его в сочетании с другими уже разработанными краткосрочными индикаторами, я буду иметь все необходимое для максимизации прибыли.
Разница между I-regr и функцией LINEST() заключается в методе, с помощью которого рассчитываются коэффициенты наклона. Метод Гуасса против метода наименьших квадратов. Я только что прослушал лекцию на эту тему профессора Стэнфордского университета, который указал (очень категорично), что метод наименьших квадратов снова становится самым популярным методом регрессии, а подходы, основанные на вычислениях, становятся все более теоретическими.
Я не собирался использовать временную метку, я думал, что мы можем использовать целочисленные числа бара?
Совершенно верно - от 0/текущий до N/диапазон, возможно, в обратном порядке.
SDC, если X == 0 y = a.
Gooly, мне потребовалось некоторое время, но вы попали в точку! Коэффициент a из примера выше - это Y-перехват, определяемый как "значение y при x = 0" или координата (0,a). Далее, предложенная вами квадратичная форма (2-й степени) действительно создает "чашку", или параболу, которая не имеет большого практического применения, кроме как для решения биномиального вопроса "вверх" или "вниз".
Grazi - вы правы, I-regr действительно делает истинную полиномиальную регрессию - однако, метод регрессии, используемый этим индикатором - это Gaussian Elimination. Из того, что я видел - индикатор слишком остро реагирует на слабые и умеренные коррекции рынка. Что касается вашего предыдущего сообщения, я также согласен с тем, что управление капиталом является наиболее важным фактором для любого советника - и я также согласен с тем, что для определения точных точек входа/выхода необходим более краткосрочный индикатор. Я уже рассказал об этом - индикатор poly6 будет использоваться не для определения точек входа/выхода, а для определения направления, продолжительности и размера данной сделки. Этот индикатор является индикатором анализа тренда, а не внутридневным осциллятором. Используя его в сочетании с другими уже разработанными краткосрочными индикаторами, я получу все необходимое для максимизации прибыли.
Разница между I-regr и функцией LINEST() заключается в методе, с помощью которого рассчитываются коэффициенты наклона. Метод Гуасса против метода наименьших квадратов. Я только что прослушал лекцию на эту тему профессора Стэнфордского университета, который указал (очень категорично), что метод наименьших квадратов снова становится самым популярным методом регрессии, а подходы, основанные на вычислениях, становятся все более теоретическими.
Да, он использует метод Гаусса-Жордана, но совершенно неважно, какой метод используется, поскольку все они (Гаусса-Жордана, наименьших квадратов, Грама-Шмидта или, возможно, какой-то другой?) предлагают уникальные решения. Вы можете проверить это через прикрепленный файл, результаты выводятся на вкладке эксперт, а входные данные из вашего excel жестко закодированы в источнике.
Однако необходимо изучить, как другие факторы влияют на кривую: применяемая цена, начальная точка оси x, рост оси x, количество точек, TF и т.д.
И ваш способ использования P6, безусловно, инновационный в положительном смысле, и в согласии с моими критиками стандартных подходов.