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In den "guten alten Zeiten" versuchten die Programmierer, alles zu optimieren, was optimiert werden konnte. Ein solches Beispiel war die Optimierung der Liner-Regressionsberechnung. Ein Programmierer mit dem Namen "mathemat" (wenn ich mich richtig erinnere, korrigieren Sie mich bitte, wenn ich falsch liege) kam auf eine vereinfachte Formel für den linearen Regressionswert: 3*lwma - 2*sma
Und da sowohl lwma als auch sma auf einen so genannten "loop less mode" optimiert werden können, wurde diese Formel als optimale Berechnungsmethode angenommen, die korrekte Werte liefert. Aber dieser Berechnung fehlt das, was die "normale" lineare Regressionswertberechnung als Zwischenwerte hat:
- der Achsenabschnitt der linearen Regression
- und die Steigung der linearen Regressionsgeraden
Hier ist also eine andere Art der Berechnung der linearen Regression (optimal: verwendet den so genannten "loop less mode"), die aber sowohl den Achsenabschnitt als auch die Steigung enthält
Übersetzt aus dem Englischen von MetaQuotes Ltd.
Originalpublikation: https://www.mql5.com/en/code/50492
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