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已发布:
2016.03.29 10:46
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斯皮尔曼相关等级是一种非参量方法, 用于统计研究变量之间的关系。在此情况下, 将会检测两组数字序列之间的实际平行度。

斯皮尔曼相关等级的实际计算包括以下阶段:
   
    1) 每一对以它们的数字 (等级) 指示, 且等级由高到低或反之;
    2) 每一对减去两组等级值进行比较;
    3) 计算平方差并加入所获值;
    4) 按照以下公式计算相关等级:

,
   此处 是等级的平方差, 是观测对的号码。

当利用相关等级时, 评估相关率的附带条件, 若数值等于或小于 0.3 表示低相关, 若数值在 0.4 和 0.7 之间表示中度相关, 数值高于 0.7 表示高度相关。

斯皮尔曼相关等级比之参量相关的能力略低。


当可观察的数量比较少时, 使用相关等级较为合理。这种方法既可用于数字数据, 以及一些情况下, 由不同强度属性检测到的注册数据。以上描述的来源可在 此处 找到。


指标是一种振荡器。不过, 与随机震荡器比较, 它更平滑。此外, 它不会在轴点上有延迟。


仅有的影响算法计算的外部参数是  rangeN。它设置柱线数量, 我们将在此范围内尝试发现规律。如果 rangeN = 14, 则我们取收盘价序列 Close[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1], 并从它们当中构建等级序列, 即, 我们要从已排序的序列里找到每个收盘价的位置。在此情况下, 一个实际图表轮流与其它单调递增图表进行比较。

参数 direction 意味着排序方向, 从最高到最低 (true), 或从最低到最高 (false)。数值 true 显示更多有用图片, 而 false 生成反置图像。参数 CalculatedBars 用来限制计算的柱线数量, 以便节省 CPU 资源 (尽管这没必要)。此参数为零表示计算所有可用历史。参数 Maxrange = 30 设置最大计算周期。此参数是为了节省资源, 也许有人需要它。

由MetaQuotes Ltd译自俄语
原代码: https://www.mql5.com/ru/code/7065

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