从理论到实践 - 页 530

 
Yuriy Asaulenko:

但它建得很恶心)。然而,对于许多应用来说,这已经足够了。

然而,在其他 "标准 "MAs中,EMA在绝对所有的参数中仍然是最好的。其平滑期的唯一问题是,它真的不适合任何东西。正因为如此,将EMA与其他MA在同一T下进行比较是绝对不正确的,也是没有意义的。

在同一时期比较多项式指标和挥发性指标也是不正确的。
 
这里 写到,你可以对algibe中的任何函数进行回归。

我在这个库里只找到了线性回归。
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/

我如何通过指定自己的函数来使用alglib中的MNC方法?
 
Smokchi Struck:
这里 写到,你可以对alglib中的任何函数进行回归。

我在这个库里只找到了线性回归。
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/

你如何通过指定你的函数在excel中使用rnc方法?

为了使用ANC,你必须事先将你的函数线性化。

 
Yousufkhodja Sultonov:

为了使用ISC,你必须事先将你的函数线性化。

怎样?


如何使函数y=ax2+bx+c线性化?

 
Smokchi Struck:

如何使函数y=ax2+bx+c线性化?

有什么难的?定义你的抛物线,用它来近似Excel中的直线。甚至有可能直接推导出这个公式。

还有,伙计,你应该有一个正常的名字,而不是你那愚蠢的绰号......我不知道你建议的是什么样的结构...

 
Georgiy Merts:

有什么难的?定义你的抛物线,并在Excel中用它来近似计算直线。甚至有可能直接推导出这个公式。

我的意思是如何在mql中,通过ALGLIB 来做这件事。

格奥尔基-梅尔茨

还有,我的朋友,你应该给自己一个正常的名字,而不是你那愚蠢的绰号......不清楚你建议的是哪种绳子...

语言学家?)))

 
RRR5:

我的意思是在mql中如何做,使用ALGLIB

语言学家还是什么?)))

好吧,不是说我是个语言学家,但我很感兴趣。

在这里,至少这样的绰号要好得多。对于你的旧的,它没有兴趣去帮助。即使有了这个新的,它也要好得多。

我个人做了一个回归,没有使用ALGLIB,它还没有出现。 我附上LSMCore类--近似的内核,它在多项式回归中通过选择计算系数,从零到三次方,使用一个数组的点。

你需要继承这个类并重载这些函数。

virtual uint   _N() = 0;                // Число точек
virtual double _X(uint uiIdx) = 0;      // Значение X точки с индексом uiIdx
virtual double _Y(uint uiIdx) =0;       // Значение Y точки с индексом uiIdx

之后--你调用_CountLSM(ELSMType ltType)函数。

它接受一个回归类型--从平面到立方体,并返回SLSMPowers结构中的多项式系数。

使用它,上面所有的近似图--使用这个非常类。

附加的文件:
LSMCore.mqh  14 kb
LSMCore.mq5  36 kb
 
Georgiy Merts:

好吧,不完全是一个语言学家,但有兴趣。

在这里,至少这样的绰号要好得多。

我个人做了一个回归,没有使用ALGLIB,它还没有出现。 我附上LSMCore类--近似核,在多项式回归中按选择计算系数,从零到三度,按点的阵列计算。

有必要继承这个类并重载元素数量和获取X-Y对的函数。

作家们。))通过DLL调用第三方库,然后不再理会它,这是比较容易的。

 
Georgiy Merts:

好吧,不完全是一个语言学家,但有兴趣。

在这里,至少有一个这样的绰号要好得多。只是你以前的那个人不太喜欢帮忙。即使有了这个新的,也要好得多。

我个人做了一个回归,没有使用ALGLIB,它还没有出现。 我附上LSMCore类--近似的内核,它在多项式回归中通过选择计算系数,从零到三次方,使用一个数组的点。

你需要继承这个类并重载这些函数。

之后--你调用_CountLSM(ELSMType ltType)函数。

它接受一个回归类型--从平面到骰子--并返回SLSMPowers结构中的多项式系数。

上面的所有近似图都使用这个类。

它很复杂,我希望它在ALGLIB中。
 
RRR5:

你不知道在什么时候平淡会变成一种趋势。

我确实知道。