Bizim Maşa'mız! - sayfa 5
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Prival писал(а) >>
Daha da iyisi) Bu formüller nelerdir ve bunları nereden alıyorsunuz?
korelasyon katsayısının nasıl hesaplandığını görün https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0% B8 %D0%B5%
D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8
korelasyon katsayısı, örnekler arasında değil, diziler arasında hesaplanır. Lütfen sözlerinizde kesin olun ki başkaları ne söylediğinizi, ne söylediğinizi ve ne düşündüğünüzü anlayabilsin.
Sergey, "kendi" formülüne (Wikipedia'da verilen) göre bir korelogram alıyor ve oluşturuyorsun ve verdiğime göre - aynı sonucu alacaksın. Kullandığım formül daha basit ve yeterli örnek uzunluğu ile tam forma göre sayım hatası sıfıra gidiyor. Bana uyar. Bu soruda daha fazla kesinliğe veya matematiksel titizliğe ihtiyacınız varsa, lütfen bunu gerekçelendirin ve kullanın. Hesaplamalarımda bazen (gerekçeli olduğunda) bir korelogram oluşturmak için tam ifadeyi kullanırım:
soyut pürüzsüz bir modele ihtiyacımız yok, sadece gözler için değil, aynı zamanda bizim için değerli olan başka avantajları da olan bir Masha arıyoruz.
Makineler farklı şekillerde çalışır:
- bir TS koparma için, bir destek/direnç hattı olarak kararlı bir mashka'ya ihtiyacınız var, yani. oldukça düzgün, integral, geciktirilmiş, VR'den ayrılmış.
Fiyat ile kesişme sayısı çok önemlidir, çünkü. bu kavşak bir arızadır = TS için bir sinyal.
Böyle bir MA tanım gereği geç.
- bir ters TS için, önde gelen, tahmine dayalı bir kontrol gereklidir, ... VR'ye göre konumu önemli değildir.
Fiyat ile kesişme sayısı da kritik değildir, çünkü. kafa rotasyonu önemlidir, ancak BP'ye göre fiksasyon değil
Toplam iki tür, iki sınıf Mashek ve + berbat.
Sıfır vardiyada, aynı MA yalnızca bir tür TS için uygundur - arıza veya geri dönüş veya hiçbir şey için uygun değildir.
(Sıfır olmayan bir MA kayması bir yoldur, ancak muhtemelen yalnızca manuel ticaret içindir.)
...
MA'nın tasarımında (arama) gelecekteki kullanımını hesaba katmak gerekli mi? = iki görüş
a) - Genel olarak, hesaba katmak gerekli değildir, asıl şey ona sahip olmaktır))), - yeni bir MA aldık ve şanslı olduğumuz yerde deniyoruz.
b) -Masha ile uzun yıllar deneyim kazandıktan sonra, daha sağlam ve daha az kaygan hain bir şey istiyorum.
...
Bu nedenle, her yeni Mashka ile deneyimli bir MTS geliştiricisi, kendini giderek daha alaycı bir şekilde tartacak,
- daha talepkar.
Ancak, her seferinde önceden belirlenmiş özelliklere sahip yeni bir MA sentezlemenin bu sefer de mümkün olup olmadığı hala büyük bir sorudur.
Daha ileri gidelim!
İşte fonksiyonumuz: S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i] ] -Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->dak . i -inci örneği mevcut örnek olarak kabul ederek yeniden yazalım (üst denklem):
y[0]'a göre türevini alalım (ikinci ifade) ve sıfıra eşitleyelim, y[0] (üçüncü eşitlik) için çözelim, böylece MA'mızın mevcut değerini bilinenden hesaplamak için tekrarlayan bir ifade elde edelim. tırnak x[0], x[1] değerleri ve filmin kendisinin y[0] ve y[1] önceki değerleri. Burada, fonksiyonel ifadesinde, MA'nın düzgünlüğünden ve bölüme yakınlığından sorumlu olan ilk iki terimin, üstel ortalama için benzer bir ifadeyle örtüştüğüne dikkat edilmelidir. Bulashov'un makalesinde tartışılan örneğini takip edersek (konunun önceki sayfasındaki dosya), ayarlanabilir parametrelerden birini w1+w2=1 ayarlayarak hariç tutabiliriz, sonra "ideal" için iki parametreli bir ifadeye ulaşırız. MA:
Ayrıca, w1 parametresi pürüzsüzlükten ve w2 - ihtişamdan sorumludur. Muhtemelen.
Artık kodlamaya başlayabilirsiniz!
Ah ne korku.
S=w1*(X[i]-Y[i])^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1 ])*(X[i]-X[i-1])}^2-->dk
Varyasyonlar hesabına biraz aşina, ancak yalnızca uygun türevlenebilir fonksiyonlar için. Burada başka bir şeyimiz var. Henüz bu sorunu nasıl çözeceğimi bile anlamadım.
İdeal bir MA için temel gereksinimleri hafızamızda tazeleyelim:
1. Orijinal VR'ye yakınlık. Bu gereklilik, X bölümü (şekilde yeşil çizgi) ile düzleştirilmiş Y eğrisi (mavi) arasındaki mesafenin küçüklüğüne eşdeğerdir. Büyük bir örneklem için ortalama olarak aşağıdakilerin yerine getirilmesi gerektiği yazılabilir: (X[i]-Y[i])^2-->min
2. Pürüzsüzlük MA. Bu gereklilik, düzgün bir eğrinin bitişik okumaları arasındaki mesafenin küçüklüğüne eşdeğerdir: (Y[i]-Y[i-1])^2-->min
3. Açılan pozisyonların yönü (işareti) dikkate alınarak (şekildeki dikey çizgiler arasında) ilk VR'den kesilen parçalardan oluşacak Hisse Eğrisi büyümelidir. Pozisyon açılış işareti MA türevinin işaretine eşittir. Notasyon işaretimizde(Y[i]-Y[i-1]). Bu durumda öz sermaye eğrisi, kapatılan pozisyonun işaretine göre uçtan uca birleştirilecek olan bir kotasyonun parçalarından oluşacaktır. Bu şekilde uygulanabilir. d[i]=X[i]-X[i-1] teklifi için bir ilk fark serisi (RDS) oluşturalım, ardından orijinal VR algoritmaya göre RDS'den kolayca geri yüklenebilir: ve ardından hızlı büyüme özsermaye eğrisinin () değeri, ondan ilk türevi maksimize etme gerekliliğine eşdeğerdir: dE[i]/dt=E[i]-E[i-1]= sign(Y[i]-Y[i- 1])*(X[i]-X[i-1]) veya bizim durumumuzda küçük ama kabul edilebilir bir girişimle {(Y[i]-Y[i-1])*(X[i] -X[i-1])}^2-->max Açıkçası, bazı ifadelerin maksimizasyonu, onu zıt işaretle minimize etmeye eşdeğerdir: -{(Y[i]-Y[i-1])*(X[ i]-X[i-1])}^2-->dak.
Her şey. Minimize etmek için ihtiyacımız olan işlevselliği elde ederiz:
S=w1*(XY)^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(X[i] -X[i-1])}^2-->dak
Y[i]'ye göre minimumu, burada i mevcut sayıdır, bulmamız gerekir.
Matematiksel bir bakış açısından, her şey doğru.
Boş zaman verildiğinde benzer bir şeyi farklı bir yöntemle çözmeye çalışırım.
Benim açımdan (doğru olduğu gerçeği değil, yaşayabileceği gerçeği))) Y fonksiyonunu tanımlamaya ve değerlerini hesaplamaya gerek yok. - bir sinir ağı bu Masha'yı çizebilir. Teoride, her nöronun hiperbolik aktivasyon fonksiyonuna sahip üç katmanlı bir algılayıcı, görevle başa çıkabilir. İzin verilen öz kaynak sapması (tek fiyat ile MA arasındaki fark, yani min), grid eğitimi için izin verilen hata değerini ayarlamanıza izin verecektir. Bu durumda min değeri aracın kabul edilebilir risk düzeyine göre belirlenmelidir, ancak 0'a da eğilim gösterir.
Prensip olarak, her şey ilk bakışta basittir, ancak sadece ilk bakışta ...
Ah ne korku.
Tamam, zaten bir çözüm bulduk.
w1, w2 ve w3 katsayılarının belirlendiği alanda pusu vardır. İşlevselliği türetirken, kendimizi hiçbir şekilde değerlerine göre sınırlamadığımız için, bunlardan birini 1'e (w3 olan) özdeş olarak ayarlamak ve diğer ikisini Bulashev'inki gibi bağlamak (muhtemelen) mantıklıdır. . Ardından filtre için tek parametreli bir ifade elde ederiz:
Burada. Oldukça basit ve zevkli! Bu iyi. Artık kesinlikle kodlayabilirsiniz.
PS Genel olarak, DSP'yi ve filtrelemenin temellerini bilen beyefendilerin bu katsayıların tanım alanını belirlememize yardımcı olması güzel olurdu (üçü de). Hatırladığım kadarıyla, burada karakteristik denklemi bulmanız ve köklerinin karmaşık düzlemde birim çemberin içinde olduğunu sağlamanız gerekiyor. Bu, kararlı bir filtreyle çalışmanıza ve üç düğmesinin tümüne ince ayar yapmanıza olanak tanır. Ama şimdilik, basit uygulamasına bağlı kalalım.
Bana göre tam üniform düzleştirmenin bir yolu çift düzleştirmedir.
Mashke'nin yer değiştirmesini ayarlamak için standart sapma kullanımı ile, ancak aynı zamanda hesaplanmış verilere sahip olmayan bir bölüm var
Her MA'nın kendi vardır. Düzleştirme periyoduna bağlı olarak gecikme de artar.
NoLagMA göstergesini kullanırken, bu gecikme 6.8541 katsayısında ifade edilir.
basit bir ifadeyle, bu bir tabloda ifade edilebilir..
ilk başta bu oran, zorunlu bir yer değiştirme yoluyla tamamen görsel bir şekilde elde edildi,
ve ardından RMS kullanırken onaylandı
netlik için, ilk bakışta düzleştirilmiş ve net bir şekilde üst üste bindirilmiş bir resim gösteren son sürüm resimde zaten gösterilmektedir. , ancak bununla periyot ne kadar küçükse, bozulma o kadar küçük olur. Daha yüksek zaman dilimlerinde daha düşük periyodu hesaplama ve ardından eksik noktaları yumuşatarak yaklaşma seçeneğini kullanarak bozulmayı daha yüksek periyotlarda azaltabilirsiniz.
Tamam, zaten bir çözüm bulduk.
w1, w2 ve w3 katsayılarının tanımlandığı alanda bir pusu var. İşlevselliği türetirken, kendimizi hiçbir şekilde değerlerine göre sınırlamadığımız için, bunlardan birini 1'e (w3 olan) özdeş olarak ayarlamak ve diğer ikisini Bulashev'inki gibi bağlamak (muhtemelen) mantıklıdır. . Ardından filtre için tek parametreli bir ifade elde ederiz:
Burada. Oldukça basit ve zevkli! Bu iyi. Artık kesinlikle kodlayabilirsiniz.
PS Genel olarak, DSP'yi ve filtrelemenin temellerini bilen beyefendilerin bu katsayıların tanım alanını belirlememize yardımcı olması güzel olurdu (üçü de). Hatırladığım kadarıyla, burada karakteristik denklemi bulmanız ve köklerinin karmaşık düzlemde birim çemberin içinde olduğunu sağlamanız gerekiyor. Bu, kararlı bir filtreyle çalışmanıza ve üç düğmesinin tümüne ince ayar yapmanıza olanak tanır. Ama şimdilik, basit uygulamasına bağlı kalalım.
o pürüzsüz değil
Bu farklı oranlarda.
Katsayı ne kadar düşükse, fare o kadar yumuşak olur. Hala ilginç.
Tamam, zaten bir çözüm bulduk.
w1, w2 ve w3 katsayılarının belirlendiği alanda pusu vardır. İşlevselliği türetirken kendimizi hiçbir şekilde değerlerine göre sınırlamadığımız için, bunlardan birini 1'e (w3 olan) özdeş olarak ayarlamak ve diğer ikisini Bulashev'deki gibi bağlamak (muhtemelen) mantıklıdır. Ardından filtre için tek parametreli bir ifade elde ederiz:
Burada. Oldukça basit ve zevkli! Bu iyi. Artık kesinlikle kodlayabilirsiniz.
PS Genel olarak, DSP'yi ve filtrelemenin temellerini bilen beyefendilerin bu katsayıların tanım alanını belirlememize yardımcı olması güzel olurdu (üçü de). Hatırladığım kadarıyla, burada karakteristik denklemi bulmanız ve köklerinin karmaşık düzlemde birim çemberin içinde olduğunu sağlamanız gerekiyor. Bu, kararlı bir filtreyle çalışmanıza ve üç düğmesinin tümüne ince ayar yapmanıza olanak tanır. Ama şimdilik, basit uygulamasına bağlı kalalım.
Yanılmıyorsam (eve gidip kontrol edeceğim) Kalman filtrelemesinden bilinen alfa-betta filtresini aldınız.
o pürüzsüz değil
Bu farklı oranlarda.
Katsayı ne kadar düşükse, fare o kadar yumuşak olur. Hala ilginç.
Ah harika!
Tamamen pürüzsüz olmaması önemli değil, az önce olan en önemli şey ve bu, aşırı uçlarda işlem yaparken maksimum kar büyüme oranını vermesi gerektiğidir (yukarıda belirtilen tüm çekincelerle). Vinin ve Mashka'yı test etmek için dağa ve MTS-ku'ya verin.
Bu arada, ekstremin tam olarak kotirin Mashka ile kesiştiği yere düştüğüne dikkat edin. Ben sadece bu kesişimin gerekliliğini teknik analiz kitaplarından hatırlıyorum... Hepsi ilginç.
Yanılmıyorsam (eve gidip kontrol edeceğim) Kalman filtrelemesinden bilinen alfa-betta filtresini aldınız.
Yani, alfa veya beta,-)
...ama bir tuhaflık var, o da son gelen veri için ilk hesaplanan verinin her zaman bozuk ekran bilgisine sahip olması...