Yazarın diyalogu. Alexander Smirnov. - sayfa 42

Yeni yorum
 
Mathemat :
Özel :
matematik :

İkinci Dereceden Regresyon MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )

QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * toplam( Kapat[i] * (Ni)^2; i = 0..N-1 ) (işaret ikinci dereceden ağırlıklar ile).

Başka formüller buldum.

nerede

Tam olarak aynı formüller, teşekkürler Prival . Arabalarla ilgili benzerlerini verin.


Benzerlerini verdim (cevap aynı) + işlem sayısını azalttım, işte son ifade

Fark, ben i^2'de, sana (Ni)^2'de QWMA hesaplamasında kastetmiştim. Bunu tekrar kontrol edin.

 
Prival :

Doğrusal regresyonda A ve B katsayılarının mevcut değerini biliyorsanız, RMS'yi hesaplamak mümkün mü?

işte formüller

A katsayısı

B katsayısı

Hmm, sabah akşamdan daha akıllıca ne demek ama işte formül :) : RMS^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/( N-2) . SMA, LWMA ve bu yaklaşımda henüz uzmanlaşmamış olan fiyatların karelerinin ortalamasını içerir. X'in 0 ile N-1 arasında değişmesi esastır.
Özel :

Bende i^2 var, sende (Ni)^2 var. Bunu tekrar kontrol edin.

Elbette, farklı bir X yönü için farklı A ve B olacaktır. Ancak regresyon çizgisinin kendisi ve standart sapma yine çakışacaktır. Tabii her şey doğruysa.

PS QWMA'yı LWMA'ya Yönlendirdi. sürekli karıştırıyorum :)
 
Prival : QWMA hesaplamasındaki farkı kastetmiştim, bende i^2 var, sende (Ni)^2 var. Bunu tekrar kontrol edin.
Okumaların numaralandırılmasına bağlıdır ( kapanış fiyatları ). MT4'teki gibiyse, formül benimki gibidir ve son çubukta (sıfır) N sayısı varsa, o zaman sizin gibi.
 

Beyler, bu bir hata - 0 bar her zaman sıfırdır ve N, sağdan veya soldan nereden sayılacağına bakılmaksızın örnekteki sonuncudur (bu bir dizidir), neden bahsettiğinizi anlasam da, ve sanırım neden bahsettiğimi anlıyorsunuz. doğru i^2. 1. çubukta (1^2 yerine) (N-1)^2 (1^2 yerine) katsayısını kullanmak yanlış olur, bu bir hatadır veya yanlış bir şey çıkardım.

Biraz sonra RMS için göndereceğim, iki kez kontrol edeceğim, kurnazca ortaya çıktı, sonuç cesaret kırıcı, ancak bir keresinde RMS (Y) hakkında söylediğim şey RMS ile doğru orantılı ( X) ve X ekseninin de rastgele bir değişken olduğuna dikkat etmezseniz, bir tırmıkla ilerliyoruz ve ilk defa değil (en azından ben öyleyim). Her şey birbiriyle bağlantılı :-(.

Matematikçi, notasyonlu bir şey yapalım, sen İngilizce biliyorsun, ben çok daha kötüyüm. Bu nedenle, kübik yaklaşımı iki kez kontrol etmeyi ve bir şekilde bütünsel olarak ortaya koymayı öneriyorum, çünkü herkes SMA'nın ne olduğunu anlıyor, ancak QWMA'nın nasıl hesaplanacağına karar vermeniz gerekiyor. İplik yeni. Ve sonra Smirnov artık alakalı değil, yine vahşi doğaya taşındık :-)

 
Hmm, sabah akşamdan daha akıllıca ne demek ama işte formül :) : СКО^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2) . SMA, LWMA ve bu yaklaşımda henüz uzmanlaşmamış olan fiyatların karelerinin ortalamasını içerir. X'in 0 ile N-1 arasında değişmesi esastır.
0'dan N-1'e ? ve anladığım kadarıyla, RMS ^ 2 formülünde N-2 ile bir bölme var, yani. tarafsız bir tahmin elde etmeye mi çalışıyorsunuz? Bir şekilde kafa karıştırıcı bir şey var, 1'den N'ye daha basit görünüyor ve bölme N-1, o zaman bir klasik gibi + burada 0 çubuğunda hesaplamaları tanımayan bazı programcılar var :-) (Tanrıya şükür, çubuklar MN gibi ticaret için kullanılmaz :-)) ))),
 
Prival :
0'dan N-1'e ? ve anladığım kadarıyla, RMS ^ 2 formülünde N-2 ile bir bölme var, yani. tarafsız bir tahmin elde etmeye mi çalışıyorsunuz?
Numara. N yerine N-2, gerçek hesaplamalarda matematiksel beklentilerin ortalamalarla değiştirilmesinin bir sonucudur. Ve "0'dan N-1'e" X ekseninde yön ve orijin seçimidir.Seçimlerine bağlı olarak ifadeler daha basit veya daha karmaşık hale gelebilir. Bu seçimle, RMS ifadesi yazdığımla aynı olur, yani çok basittir ve hareketli LR'yi hesaplamak için zorunlu algoritmaya mükemmel şekilde uyar. Bir kez daha, anlamanız için katlanmanız gereken önemli bir şeyi vurgulayacağım :) : Regresyon katsayılarının değerleri, X için yön seçimine ve referans noktasına bağlı olacaktır, ancak grafikteki çizgi bitecektir. kadar aynı olmak. Ve buna göre, Y-mu için RMS, X için yön ve referans noktası seçimine bağlı olmayacaktır.
PS Sıfır çubuğu ile ilgisi yoktur. Ben sadece ilk çubuk için X=0 olduğunu varsayıyorum. Sıfır çubuğu hesaplıyor olsaydım, sıfır çubuğu için X=0 alırdım. LR'yi 10. çubuktan başlatsaydım, 10. çubuğa X=0 atardım.
 
Şunu da söyleyeceğim: Eğer RMS, Ax + B doğrusundan standart sapma ise, o zaman N'ye bölmeniz gerekir. Eğer RMS, regresyon için standart hata ise, o zaman N-2'ye bölmeniz gerekir. Ancak, fiyat çizelgeleri için bence bu önemsiz bir incelik.
 
lna01 :
Şunu da söyleyeceğim: Eğer RMS, Ax + B doğrusundan standart sapma ise, o zaman N'ye bölmeniz gerekir. Eğer RMS, regresyon için standart hata ise, o zaman N-2'ye bölmeniz gerekir. Ancak, fiyat çizelgeleri için bence bu önemsiz bir incelik.

Bu muhtemelen en doğru olanıdır. Yani, regresyon noktalarının sayısıyla değil, serbestlik derecelerinin sayısıyla ilgili olarak.
 

Yazar Alexander Smirnov ile bir şekilde iletişim kurmak mümkün mü? ICQ'm 311652834

 
LeoV :

Yazar Alexander Smirnov ile bir şekilde iletişim kurmak mümkün mü?

Muhtemelen e-posta ile: smirnov_dntu@ukr.net
1...35363738394041424344
Yeni yorum