Teoriden pratiğe - sayfa 530
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Ama iğrenç bir şekilde inşa ediyor.) Ancak, birçok uygulama için bu fazlasıyla yeterli.
Bununla birlikte, EMA kesinlikle her bakımdan diğer "standart" MA'lar arasında en iyisi olmaya devam etmektedir. Tek şey, sorunu yumuşatmak için bir dönemi olması - gerçekten hiçbir şeye karşılık gelmiyor. Bu nedenle, EMA'ları aynı T'deki diğer MA'larla karşılaştırmak kesinlikle yanlış ve anlamsızdır.
Bu kütüphanede sadece doğrusal regresyon buldum.
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/
alglib'de kendi işlevinizi ayarlayarak en küçük kareler yöntemini nasıl kullanırsınız?
burada alglib'de herhangi bir fonksiyon üzerinde regresyon yapmanın mümkün olduğunu yazdı.
Bu kütüphanede sadece doğrusal regresyon buldum.
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/
kendi işlevinizi ayarlayarak excel'de en küçük kareler yöntemini nasıl kullanırsınız?
En küçük kareler yöntemini kullanmak için önce işlevinizi doğrusallaştırmanız gerekir.
En küçük kareler yöntemini kullanmak için önce işlevinizi doğrusallaştırmanız gerekir.
gibi?
y=ax 2 +bx+c fonksiyonu nasıl doğrusallaştırılır?
y=ax 2 +bx+c fonksiyonu nasıl doğrusallaştırılır?
Evet, MNC yöntemiyle! Bu kadar zor olan ne? Kendi parabolünüzü belirlersiniz ve bunu Excel'de kullanarak düz bir çizgiye yaklaşırsınız. Teoride, formülü doğrudan bile türetebilirsiniz.
Bir de dostum, o aptal lakabın yerine kendine normal bir isim koymuş olurdun... Yoksa orada nasıl bir yapı içmeyi önerdiğin belli değil...
Evet, MNC yöntemiyle! Bu kadar zor olan ne? Kendi parabolünüzü belirlersiniz ve bunu Excel'de kullanarak düz bir çizgiye yaklaşırsınız. Teoride, formülü doğrudan bile türetebilirsiniz.
ALGLIB kütüphanesini kullanarak mql'de nasıl yapacağımı kastetmiştim.
Bir de dostum, o aptal lakabın yerine kendine normal bir isim koymuş olurdun... Yoksa orada nasıl bir yapı içmeyi önerdiğin belli değil...
dilbilimci? )))
ALGLIB kütüphanesini kullanarak mql'de nasıl yapacağımı kastetmiştim.
dilbilimci? )))
Tam olarak bir dilbilimci değil, ama ilgileniyorum.
Burada, en azından böyle bir takma ad - ve bu çok daha iyi. Sadece eski olanla - yardım etmek bir şekilde ilginç değildi. Ve bu yenisiyle bile, çok daha iyi.
Şahsen, ALGLIB kullanmadan bir regresyon yaptım, o zaman henüz yoktu. LSMCore sınıfını - polinom regresyonundaki katsayıları sıfırdan üçüncü seçim derecesine kadar bir dizi noktadan hesaplayan yaklaşıklık çekirdeği ekliyorum.
Bu sınıftan miras almak ve işlevleri aşırı yüklemek gerekir:
Bundan sonra - _CountLSM(ELSMType ltType); işlevini çağırırsınız.
Düzden kübe kadar bir regresyon tipini kabul eder ve SLSMPowers yapısındaki polinom katsayılarını döndürür.
Kullanın. Yukarıdaki tüm yaklaşım grafikleri bu sınıfı kullanır.
Tam olarak bir dilbilimci değil, ama ilgileniyorum.
Burada, en azından böyle bir takma ad - ve bu çok daha iyi.
Şahsen, ALGLIB kullanmadan bir regresyon yaptım, o zaman henüz yoktu. LSMCore sınıfını - polinom regresyonundaki katsayıları sıfırdan üçüncü seçim derecesine kadar bir dizi noktadan hesaplayan yaklaşıklık çekirdeği ekliyorum.
Bu sınıftan miras almak ve eleman sayısı ve XY çiftleri almak için fonksiyonları aşırı yüklemek gerekir.
Yazarlar.)) DLL aracılığıyla üçüncü taraf kitaplıklarını aramak daha kolaydır ve bununla asla uğraşmayın.
Tam olarak bir dilbilimci değil, ama ilgileniyorum.
Burada, en azından böyle bir takma ad - ve bu çok daha iyi. Sadece eski olanla - yardım etmek bir şekilde ilginç değildi. Ve bu yenisiyle bile, çok daha iyi.
Şahsen, ALGLIB kullanmadan bir regresyon yaptım, o zaman henüz yoktu. LSMCore sınıfını - polinom regresyonundaki katsayıları sıfırdan üçüncü seçim derecesine kadar bir dizi noktadan hesaplayan yaklaşıklık çekirdeği ekliyorum.
Bu sınıftan miras almak ve işlevleri aşırı yüklemek gerekir:
Bundan sonra - _CountLSM(ELSMType ltType); işlevini çağırırsınız.
Düzden kübe kadar bir regresyon tipini kabul eder ve SLSMPowers yapısındaki polinom katsayılarını döndürür.
Kullanın. Yukarıdaki tüm yaklaşım grafikleri bu sınıfı kullanır.
dairenin hangi noktada trende dönüşeceğini bilemezsiniz.