计算趋势线的斜率角。 - 页 24 1...1718192021222324252627 新评论 Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 13:35 #231 Dmitry Fedoseev:你说的 "决定 "是什么意思？来自剑桥大学，由权威机构授权？这些解决方案有1000多种。你只需坐下来尝试，直到你看到一个满意的结果。 蛮力的算法。与其说是寻找，不如说是在简单的问题上进行尝试... Aleksey Nikolayev 2020.10.28 14:53 #232 Dmitry Fedoseev:您能用自己的话解释一下什么是CUSUM以及它是如何实现的吗？======这个方法当然是一个杰作，而且是多么深思熟虑的杰作啊!什么是地狱--剑桥！？难道你们都不能用自己的脑子，甚至连算术中的公式都要参考权威的出版物？===阿列克谢，如果原始数据可以取负值？就这样，一个数学灾难？ 我想象的方法大致如下。假设求和数列Xn的平均值为A，而e是一个小的正数。那么系列Xn-A+e在加起来时将给出一个微弱的上升趋势，而Xn-A-e 在加起来 时将给出一个 微弱的下降 趋势。如果系列的平均数是B，并且|A-B|>e，那么我们所构建的两个系列中的一个系列的趋势将发生逆转。由于我们感兴趣的是累积具有某种符号的每个系列的总和（达到给定的阈值），我们只需在每一步将具有相反符号的累积值清零。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 15:38 #233 Valeriy Yastremskiy: 来自Wiki：当 S 的值 超过某个阈值时，已经检测到值的变化。上述公式只检测正方向的变化。当需要发现负的变化时， 也应使用最小操作，而不是最大操作，这时， 当 S 值 低于 （负的）阈值时，已经检测到了变化。 这是我脑子里出现的第一件事））））。我可能要做一些检查。对于整个范围内的速度差，如果超过第一个滑动窗口计算出的走廊宽度，然后滑动窗口的3-5个值去看平均值、标称值，如果几个窗口依次进行，则为走廊，如果下一步的窗口参数超出尺度，则没有走廊。 CUSUM是一个参数测试（意味着系列的正态性）。非参数检验可以在曼-惠特尼检验的基础上进行（可从Alglib获得）。对于时间n的每一个瞬间，我们把所有系列分成从1到k和从k+1到n的两个波形，并对它们进行曼-惠特尼检验。如果这样的两个大块变成了不平等的分布，那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 16:19 #234 我们从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率，负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你还可以添加阈值交叉（可以说是高等数学的入门）。 你可以计算出两个平均数，一个稍快，一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 16:22 #235 Aleksey Nikolayev:CUSUM是一个参数测试（假设系列的正态性）。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验（可在Alglib上找到）。对于每一个时间点n，我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块，对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布，那么时刻k+1可以被视为分解的时刻。 另外，人们可以直接开始使用自己的大脑。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 16:38 #236 Dmitry Fedoseev:你也可以直接开始使用你自己的大脑。 嗯，是的，一个致命 的缺陷) Dmitry Fedoseev 2020.10.28 16:50 #237 Aleksey Nikolayev:嗯，是的，一个致命 的缺陷) 即使在这里，也没有他们自己的话语，而是参考某种权威性的东西。但是偏离主题。这里要解决的是一个基本的问题，基本的手段足以解决它。 但要为每一个诡计推出一个当局...这是一个无奈之举。思想的危机。 Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 17:48 #238 Aleksey Nikolayev:CUSUM是一个参数测试（假设系列的正态性）。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验（可在Alglib上找到）。对于每一个时间点n，我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块，对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布，那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。 确切地说，两个窗口 ，我们确定拐点。规范。谢谢) Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 17:51 #239 Dmitry Fedoseev:从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率，负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你也可以增加跨越门槛（可以说是对高等数学的介绍）。你可以计算出两个平均数，一个稍快，一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。 我没有明白这个意思。这就是问题所在。拐点会进入平均数的计算，结果会滞后。左右两边应该是平均的。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 18:48 #240 Valeriy Yastremskiy: 我没有明白这个意思。这就是问题所在。拐点进入了平均数的计算，结果滞后了。在右边和左边，你必须要平均。 有什么好理解的呢？如果线的方向是向上的，它与之前的值的差值是正的，如果是向下的，差值是负的（而且模数的差值越大，方向越陡峭）。这种方向性指标平均来说会错过一些错误的短期方向变化。当然，如果使用平均法，会有一个滞后。如果你排除了一些东西，在任何情况下都会有一个滞后。 你可以做一些类似NRTR的事情，而不是平均数。例如，当线的方向是向上的，我们固定了最大值，从最大值到阈值的回撤将是一个方向的改变。这个阈值可以是常数，也可以与标准值成正比。但在这种情况下，也会有一个滞后。总是会有一个滞后。确定方向变化的误差越小，滞后越大，滞后越小，误差越大。 而且你知道，解决这样的问题不需要花费一个鸡蛋，它们是在飞速发展之间解决的。你们这里发生了什么事？很快，如果没有一个权威的公式，你将无法进行算术。 1...1718192021222324252627 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你说的 "决定 "是什么意思？来自剑桥大学，由权威机构授权？
这些解决方案有1000多种。你只需坐下来尝试，直到你看到一个满意的结果。
蛮力的算法。与其说是寻找，不如说是在简单的问题上进行尝试...
您能用自己的话解释一下什么是CUSUM以及它是如何实现的吗？
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这个方法当然是一个杰作，而且是多么深思熟虑的杰作啊!什么是地狱--剑桥！？难道你们都不能用自己的脑子，甚至连算术中的公式都要参考权威的出版物？
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阿列克谢，如果原始数据可以取负值？就这样，一个数学灾难？
我想象的方法大致如下。假设求和数列Xn的平均值为A，而e是一个小的正数。那么系列Xn-A+e在加起来时将给出一个微弱的上升趋势，而Xn-A-e 在加起来 时将给出一个 微弱的下降 趋势。如果系列的平均数是B，并且|A-B|>e，那么我们所构建的两个系列中的一个系列的趋势将发生逆转。由于我们感兴趣的是累积具有某种符号的每个系列的总和（达到给定的阈值），我们只需在每一步将具有相反符号的累积值清零。
来自Wiki：当 S 的值 超过某个阈值时，已经检测到值的变化。上述公式只检测正方向的变化。当需要发现负的变化时， 也应使用最小操作，而不是最大操作，这时， 当 S 值 低于 （负的）阈值时，已经检测到了变化。
这是我脑子里出现的第一件事））））。
我可能要做一些检查。对于整个范围内的速度差，如果超过第一个滑动窗口计算出的走廊宽度，然后滑动窗口的3-5个值去看平均值、标称值，如果几个窗口依次进行，则为走廊，如果下一步的窗口参数超出尺度，则没有走廊。
CUSUM是一个参数测试（意味着系列的正态性）。非参数检验可以在曼-惠特尼检验的基础上进行（可从Alglib获得）。对于时间n的每一个瞬间，我们把所有系列分成从1到k和从k+1到n的两个波形，并对它们进行曼-惠特尼检验。如果这样的两个大块变成了不平等的分布，那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。
我们从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率，负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你还可以添加阈值交叉（可以说是高等数学的入门）。
你可以计算出两个平均数，一个稍快，一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。
CUSUM是一个参数测试（假设系列的正态性）。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验（可在Alglib上找到）。对于每一个时间点n，我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块，对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布，那么时刻k+1可以被视为分解的时刻。
另外，人们可以直接开始使用自己的大脑。
你也可以直接开始使用你自己的大脑。
嗯，是的，一个致命 的缺陷)
嗯，是的，一个致命 的缺陷)
即使在这里，也没有他们自己的话语，而是参考某种权威性的东西。但是偏离主题。这里要解决的是一个基本的问题，基本的手段足以解决它。
但要为每一个诡计推出一个当局...这是一个无奈之举。思想的危机。
CUSUM是一个参数测试（假设系列的正态性）。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验（可在Alglib上找到）。对于每一个时间点n，我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块，对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布，那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。
从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率，负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你也可以增加跨越门槛（可以说是对高等数学的介绍）。
你可以计算出两个平均数，一个稍快，一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。
我没有明白这个意思。这就是问题所在。拐点进入了平均数的计算，结果滞后了。在右边和左边，你必须要平均。
有什么好理解的呢？如果线的方向是向上的，它与之前的值的差值是正的，如果是向下的，差值是负的（而且模数的差值越大，方向越陡峭）。这种方向性指标平均来说会错过一些错误的短期方向变化。当然，如果使用平均法，会有一个滞后。如果你排除了一些东西，在任何情况下都会有一个滞后。
你可以做一些类似NRTR的事情，而不是平均数。例如，当线的方向是向上的，我们固定了最大值，从最大值到阈值的回撤将是一个方向的改变。这个阈值可以是常数，也可以与标准值成正比。但在这种情况下，也会有一个滞后。总是会有一个滞后。确定方向变化的误差越小，滞后越大，滞后越小，误差越大。
而且你知道，解决这样的问题不需要花费一个鸡蛋，它们是在飞速发展之间解决的。你们这里发生了什么事？很快，如果没有一个权威的公式，你将无法进行算术。