作者的对话。亚历山大-斯米尔诺夫。 - 页 40

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lna01:
尤里克斯。

而我则采用了将总和除以N的方法。在这种情况下，所有的交叉求和都会消失，而且公式也非常紧凑。

这可能是有道理的。估计是有偏差的，但如果你不与很短的LR打交道，准确性是足够的。

与什么有关的抵销？对经典的定义？还是正态分布？在我看来，无论是小N，还是大N，都没有区别。
 
Lord_Shadows:

是不是只有这个话题的忠实参与者才可以参加，还是其他人（我指的是我自己）也可以参加......（买件衣服）。
预先感谢你。
那么，ANG（-el的星系M31--"仙女座星云"）怎么能拒绝主呢。据我所知，地址就在PM里？
 
ANG3110:
如果感兴趣，这里有一个没有周期的线性回归指标。在几分之一秒的时间内，对大量条形图的回归进行计数。
是的，它与MovingLR_2非常接近，按历史计算的周期（注释了上升和下降的颜色）是1219毫秒，但MovingLR_2（加入了A的计算）是1078。
 
ANG3110:
Lord_Shadows:

是否只有这个主题的专门成员才能参加，还是其他人（我指的是我）也能参加......（穿上西装）。
预先感谢你。
那么，ANG（-el来自M31星系--"仙女座星云"）怎么能对主说不呢。据我所知，地址就在PM里？

非常感谢......有这种态度真的很好......已经得到了，我正在学习。
再次感谢ANG-el。
 
Yurixx:
lna01:
这可能是有道理的。估计是有偏差的，但如果你不与很短的LR打交道，准确性是足够的。

与什么有关的抵销？对经典的定义？还是正态分布？在我看来，无论是小N，还是大N，都没有区别。
相对于真实的，它是有偏见的。具体来说，你的RMS被低估了。

P.S. 但对于价格图表来说，这并不重要，这就是为什么我在上面同意这样的简化是合理的
 
lna01:
ANG3110:
如果感兴趣，这里有一个没有周期的线性回归指标。在几分之一秒的时间内，对大量条形图的回归进行计数。
是的，它与MovingLR_2非常接近，历史周期（注释了上升/下降的颜色）得到1219毫秒，但MovingLR_2（添加了计算A）得到1078。


如果你禁用着色，它的计数会快1.5倍。访问数组需要大量的时间。而如果你需要一个速度记录型，你可以使用一些其他的技巧。但我不会因此得到奖金。

顺便说一下，我简单看了一下MovingLR_2的代码，没有看到任何有趣的函数来测量趋势的速度--在这种情况下，有可能建立角度函数。相比之下，在_LR0，它们是在每一个柱子上计算的。这意味着你可以计算每根柱子的有效值。而MovingLR_2不会显示纯粹的线性回归，而是接近于线性回归的东西。当它只是终点的位置时，它不是很重要，但有些情况下你需要精确的线性回归。

 
ANG3110 писал (а): 我没有看到线条系数a和b的计算方法
k值a和b可以直接用公式LR=（3*LW-2*S）MA来计算。那么，只要第i条是 "当前 "条，即当前回归线的最后一条条。

LR(Bar i) = a*i + b
LR(Bar i-1) = a*(i-1) + b

来自哪里

a = LR(Bar i) - LR(Bar i-1)
b = LR(Bar i) - a*i

还是我做错了什么？当然，a和b取决于i，它们应该如此。
 
Mathemat:

还是我做错了什么？

你还醒着吗...？
听着阿列克谢，你的论战有什么实际作用吗？ 40 !!! 页。
P.S. 我们已经有一段时间没有联系了......情况怎么样了？
 
Mathemat:

还是我做错了什么？当然，a和b取决于i，它们应该如此。

你当然会这样做。你不能这样想。a和b是沿整个时期的最小平方偏差的函数。a是直线沿整个周期的斜率角。而LR终点位置的增量，将不会给出整个回归的角度，而只是b系数的变化，这顺便也是线终点位置的坐标。
 
ANG3110:


如果你禁用着色功能，它的计数速度会提高1.5倍。访问数组需要很长的时间。

这就是为什么我在测试中禁用了它--数字是用于禁用的 着色。


而如果你需要速度记录类型的计算，你可以使用一些其他技巧。

事实上，这些算法非常接近。在at_LR0中，你可以更省心地处理索引。此外，我还使用了循环指针，实际上速度比较的主要动机是为了评估其效率。

顺便说一下，我看了一下MovingLR_2的代码，没有看到任何a和b线系数的计算。

...

而MovingLR_2并不做纯线性回归。当你只是画出末端的位置时，这不是什么大问题，但有些情况下你需要一个完全准确的线性回归。

线路系数a和b在这些线路中被计算出来。
A = (SumXY - N3*SumY)*N4;
B = (N1*SumY - SumXY)*N2;
为了说明问题，我附上MovingLR_2版本，它只是绘制当前的线性回归。特别是，因为之前在计算N4的时候，有一个错误:)

MovingLR_2给出的是纯线性回归，要确保这一点非常容易。在at_LR0中，从以小时为单位的周期到以条为单位的周期的变化是不准确的。如果我们用(High+Low)/2代替Close，在at_LR0中采取1的周期，在MovingLR_2中指定的周期不是60而是61，并将其应用于分钟图，结果将是绝对吻合的。

P.S. 顺便说一下，Mathemat， at_LR0是一个很好的例子，说明在这种算法中如何计算零条
附加的文件：
movinglr_2_3.mq4  5 kb
1...333435363738394041424344
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