差分微积分，例子。 - 页 3

[Aleksey Panfilov]

尼古拉-森科。

我不是这个意思。我没有说"当插值时，它是一个'跟踪器'，根本不是回归"。

说实话，我甚至不明白这句话的含义。
我的意思是，所有类型的插值都是可重绘的（而你的版本也是可重绘的）。而不可重绘只是这些插值函数的追踪痕迹，比我说的由动画GIF支持的要好。我建议再一次研究它们。在这些GIF中，追踪的痕迹是一条蓝紫色的双色线。但它不是一个插值函数。蓝色意味着这一点上的插值函数是向上的，而紫色的是向下的。
如果多项式的度数=0，这个轨迹只是一个移动平均数。

这些缓冲区不会被重新绘制。第一个是内插法，第二个是外推法。你可以从代码中看到，每个柱子上都有一个值。

 
      a1_Buffer[i]=((open[i] - Znach)    +5061600*a1_Buffer[i+1 ]-7489800   *a1_Buffer[i+2 ]+4926624*a1_Buffer[i+3 ]-1215450*a1_Buffer[i+4 ])/1282975;

      a2_Buffer[i]=  3160*a1_Buffer[i]   -6240   *a1_Buffer[i+1 ]    +  3081*a1_Buffer[i+2 ];

[Maxim Kuznetsov]

尼古拉-森科。

我不是这个意思。我没有说"当插值时，它是一个'跟踪器'，根本不是回归"。

说实话，我甚至不明白这句话的含义。
我的意思是，所有类型的插值都是可重绘的（而你的版本也是可重绘的）。而不可重绘只是这些插值函数的追踪痕迹，比我说的由动画GIF支持的要好。我建议再一次研究它们。在这些GIF中，追踪的痕迹是一条蓝紫色的双色线。但它不是一个插值函数。蓝色意味着这一点上的插值函数是向上的，而紫色的是向下的。
如果多项式的度数=0，这个轨迹只是一个移动平均数。

你是用什么以及如何拍摄视频的？
(永远折磨人的问题，因为对于任何 "非艺术家 "来说，为市场设计一个软件是非常痛苦的 :-) 写作更容易)

[Aleksey Panfilov]

我增加了更多可重绘的建筑线条：第一（红色）、第二（灰色）和第三（绿色）度。

      a1_Buffer[i]=((open[i] - Znach)    +5061600*a1_Buffer[i+1 ]-7489800   *a1_Buffer[i+2 ]+4926624*a1_Buffer[i+3 ]-1215450*a1_Buffer[i+4 ])/1282975;

      a2_Buffer[i]=  2701*a1_Buffer[i]   -5328   *a1_Buffer[i+1 ]    +  2628 *a1_Buffer[i+2 ];

      a4_Buffer[i+92]=a1_Buffer[i];   if(i<=1) { for(z=92-1;z>=0;z--){        a4_Buffer[i+0+z]=  5*a4_Buffer[i+1+z]  -  10*a4_Buffer[i+2+z]   +   10* a4_Buffer[i+3+z]  -  5*a4_Buffer[i+4+z]  +  1*a4_Buffer[i+5+z];  }}

      a3_Buffer[i+92]=a1_Buffer[i];   if(i<=1) { for(z=92-1;z>=0;z--){        a3_Buffer[i+0+z]=  4*a3_Buffer[i+1+z]  -  6*a3_Buffer[i+2+z]   +   4*a3_Buffer[i+3+z]  -  1*a3_Buffer[i+4+z] ;  }}

      a5_Buffer[i+92]=a1_Buffer[i];   if(i<=1) { for(z=92-1;z>=0;z--){        a5_Buffer[i+0+z]=  3*a5_Buffer[i+1+z]  -  3*a5_Buffer[i+2+z]   +   1*a5_Buffer[i+3+z]   ;  }}

      a6_Buffer[i+92]=a1_Buffer[i];   if(i<=1) { for(z=92-1;z>=0;z--){        a6_Buffer[i+0+z]=  2*a6_Buffer[i+1+z]  -  1*a6_Buffer[i+2+z]     ;  }}

//----
   SetIndexShift(2,-72);
   SetIndexShift(5,20);
   SetIndexShift(4,20);
   SetIndexShift(0,20);
   SetIndexShift(1,20);

明白了。

二度多项式（灰色）在最后一点接触到了外推线，这是它应该做的。

[[删除]]

阿列克谢-潘菲洛夫。

我提议在这个线程中收集关于差分计算的指标和专家，在开放源代码中。

如果会有兴趣，我们最终会建立或绘制一些有用的东西。:)

我试图以更清晰的形式重写该指标，作为一个例子。

比较儒略历和公历与中国新年。

[Aleksey Panfilov]

弗拉基米尔-祖博夫。

比较儒略历和公历与中国新年。

有趣的是。为什么？)))

你是在与差分和微积分相提并论吗？

我认为这是很有道理的。)))

[[删除]]

尤苏夫霍贾-苏尔托诺夫。

你试过这个配方吗？

Y = a0 + a1X + a2X^2 + a3X^3 + a4X^4

用这个公式试试。

Y = a0 + a1X + a2X^3 + a3X^5

[Yousufkhodja Sultonov]

彼得-多罗申科。

试试用这个公式。

Y = a0 + a1X + a2X^3 + a3X^5

我也可以Y=a0+a1X+a2X^3+a3X^5+a4X^7，但是，意义何在？你如何证明这种特殊的方法是正确的？

目前正在做。

X5＝a0＋a1X1＋a2X2＋a3X3＋a4X4

也就是说，我检查最后一个条形图（X5）的价格对之前4个条形图（X1，X2，X3，X4）的价格的依赖性，并查看a0，a1，a2，a3，a4比率的变化。有趣的事情出现了，我将很快报告结果。

[Nikolai Semko]

Maxim Kuznetsov:
你是如何拍摄这段视频的？
(这总是一个痛苦的问题，因为对于任何 "非艺术家 "来说，为市场制作一个软件是非常痛苦的 :-) 写作比较容易 )

视频是从屏幕上抓取的，并用Camtasia 9生成一个gif文件。YouTube上有很多信息。

[Nikolai Semko]

阿列克谢-潘菲洛夫。

这些缓冲区不会被重新绘制。前者是内插，后者是外推。你可以从代码中看到，每个条形图都有一个值。

是的，我错了。我以为你真的在用近似法。我仔细看了一下你的代码，意识到这不是一个近似值，而只是一个微不足道的平均数，尽管非常不寻常。之后，你把紫线和红线向左移72条，完成92条的红尾巴的绘制，而且每一个新的条形都会重新绘制。蓝线是由移位的紫线形成的。顺便说一下，使用收盘价而不是开盘价更正确。如果你改成收盘，你可以立即看到，每一个刻度线的红色尾巴92条都会跳动。

将移动平均线 向左移动，没有任何用处和实际应用。它只为美丽、适合和魅力服务。

我需要了解近似和平滑之间的区别。近似时，函数（多项式、傅里叶式、贝塞尔式、样条式等）的系数是在给定的数据区间上计算的，这些系数通常在至少一个数据值改变时全部改变，因此函数在整个观察数据区间上被重新绘制。但在平均化的情况下，只考虑在以前的数据基础上的一个当前点；因此，平均化（平滑化）不会重绘，但总是滞后于数据，这与近似化不同。
而且我不明白，如果代码中甚至没有度数，那么某个度数的多项式和牛顿的二项式有什么关系。

[BobiThec]

你们好，孩子们。

不，这一切都很有趣，当然了。从就业的角度来看。 但是！在过去的一段时间里，各种带着结果和画线的花招？在你的例子中{（如）a4_Buffer[i+0+z]=5*a4_Buffer [i+1+z]和TD。} 它能导致什么？正确的!为了在最后一个tick上得到结果，并能够只在图表上使用它。以完全惊人的图片的形式。