作者的对话。亚历山大-斯米尔诺夫。 - 页 42

 
Mathemat:
私下 的。
数学

二次回归MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) )- lwma * ( 12 - 15/( n + 2 ) )

QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) )* sum( Close[i] * (N-i)^2; i = 0...N-1 ) (一个具有二次权重的向导)。

我有其他配方。

其中

完全相同的公式,谢谢你,Prival。给我类似的关于假人的。


给出类似的(答案是相同的)+减少操作次数,这里是最后的表达式

我的意思是,在QWMA计算中,我有i^2,你有(N-i)^2的区别。仔细检查一下。

 
Prival:

如果你知道线性回归中系数A和B的当前值,你能计算出RMS吗?

下面是公式

系数A

系数B

嗯,你的意思是在早上更好,但这里的公式是:): SCR^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2)。它包括SMA、LWMA,以及本方法中尚未开发的价格平方的平均值。 X应该在0到N-1之间变化,这是至关重要的。
私下 的。

我有i^2,你有(N-i)^2。仔细检查这个。

当然,对于另一个方向,X会有不同的A和B。但回归线本身和RMS仍然会重合。当然,如果一切都正确的话。

P.S. 我已将QWMA重定向到LWMA。我继续在术语上混淆 :)
 
Prival: 与我的意思不同,在QWMA的计算中,我有i^2,你有(N-i)^2。仔细检查一下。
这取决于计数(收盘价)的编号。如果和MT4一样,那么公式就像我的一样,如果最后一栏(零)有一个数字N,那么就像你的。
 

先生们ichmo错误--0条总是零,而N在样本中是极端的,不管从右或左哪里算起(这是一个数组),虽然我明白你的意思,我想你也知道我的意思。正确的i^2。在第1条上使用系数(N-1)^2(而不是1^2)是不正确的,这是一个错误还是我的推导有误。

我稍后会把RMS发给你并仔细检查,结果令人失望,但这正是我所说的RMS(Y)与RMS(X)成正比,如果我们不注意X轴的随机值,就会踩到它,至少不止一次(至少对我来说)。一切都是相互关联的 :-(.

数学家,让我们用符号把事情说清楚,你懂英语,我就差多了。这就是为什么我建议反复检查立方体近似值,并使其连贯,因为每个人都理解SMA,但有必要确定如何计算QWMA。这里是一个新的分支。因为斯米尔诺夫现在不是热门话题,同样我们已经在丛林中了:-)

 
嗯,在早上有一个更好的时间是什么意思,但这里是公式:) : СКО^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2) 。它包括SMA、LWMA,以及这个方法中的价格方阵的未学习平均数。X应该在0到N-1之间变化,这是至关重要的。
我认为这就是为什么在公式RMS^2中要除以N-2,即试图获得无偏估计的原因?这样的事情令人困惑,从1到N似乎更容易,除以N-1,那么它似乎是经典的+有一些程序员的计算在0吧不承认:-)(谢天谢地,他们没有使用像MN这样的酒吧进行交易 :-))))。
 
Prival:
我知道RMS^2的公式有一个除以N-2的过程,也就是说,试图得到一个无偏的估计?
不,N-2而不是N实际上是在实际计算中用平均值代替期望值的结果。而 "从0到N-1 "是对X轴的方向和原点的一种选择。根据他们的选择,表达方式可能变得更简单或更复杂。有了这样的选择,RMS的表达式就变成了我写的那样,也就是说,它非常简单,而且非常适合计算滑动LR的提升算法。我想再次强调一件重要的事情,要与之和解 :)回归系数的数值将取决于对X的方向和基准的选择,但图表上的线条最终将是相同的。因此,Y-mu 的有效值将不取决于X的方向和基准点的选择。
P.S.这与零号栏没有关系。我只是假设,对于第一个条形图,X=0。如果我在计算零杠,我会把X=0作为零杠。如果我从第10条开始做LR,我将把X=0分配给第10条。
 
我还要说:如果RMS是Ah+B线的标准偏差,那么要除以N。如果RMS是回归的均方根误差,那么就除以N-2。然而,对于价格图表来说,我认为这是一个无关紧要的微妙问题。
 
lna01:
我还要说:如果RMS是Ah+B线的标准偏差,那么要除以N。如果RMS是回归的均方根误差,那么就除以N-2。然而,对于价格图表,我认为这是一个无关紧要的细微之处。

这可能是最准确的方法。这不是与回归点的数量有关,而是与自由度的数量有关。
 

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LeoV:

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