Discusión sobre el artículo "3 Métodos de Aceleración de Indicadores según el Ejemplo de Regresión Lineal"
Sinceramente bajan, sobre esto ya hace cinco años como se sabe en el cuarto foro.
Pero creo que será interesante para los principiantes.
El artículo muestra una vez más que los métodos estadísticos implementados en indicadores estándar regla, no subestimarlas.
. por cierto, también hay fórmulas de regresión de segundo orden a través de mashki.
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Sinceramente bajan, sobre esto ya hace cinco años como se sabe en el cuarto foro.
Pero creo que a los recién llegados les interesará.
Sí, el artículo está orientado más en los principiantes.
El articulo demuestra una vez mas que los metodos estadisticos implementados en los indicadores estandar mandan, no hay que subestimarlos.
Eso es seguro. Creo que los indicadores integrados en el terminal (iMA, etc.) funcionan rápido no sólo debido al conocimiento de los métodos de optimización por parte de los desarrolladores del terminal, sino también debido al hecho de que se ejecutan como parte de un archivo exe. Es decir, a diferencia de los indicadores externos, se trata de una compilación en toda regla, no de un pi-code. Bueno, tal vez, tienen algún acceso directo de alta velocidad a los temporizadores, que no está disponible para los indicadores externos.
He intentado usar mashas no embebidos para el método de convolución - aunque están bien optimizados, son mucho más lentos que los embebidos.
Diálogo del autor. Alexander Smirnov. esta es la segunda discusión de este tema, la primera fue en algún lugar en 2006.
. por cierto, también hay fórmulas para la regresión de segundo orden a través de mashki.
Sí, he visto temas similares. Pero en ningún sitio estaba claro paso a paso cómo se obtenía la convolución. Tuve que derivar yo mismo todas las fórmulas (escribí varias hojas de borrador) para contar todos los matices en el artículo. Hay un punto peliagudo con la numeración de las barras para LWMA, por ejemplo.
Aquí está la prueba. Es decir, un poco antes de Urain dio el enlace.
No reivindico la prioridad :). En general, es casi un hecho trivial.
P.D. Si no lo he olvidado todo, el resultado de la comparación de velocidades seguía siendo favorable al cálculo clásico - pero significativamente optimizado (la diferencia no es grande, pero aún así; véanse los posts de Candid' a). Sin embargo, una técnica similar aplicada a regresiones de orden superior (cuadrática, cúbica, etc.) parece poder mostrar la ventaja del método de "convolución" sobre el clásico.
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Muy bueno y útil el artículo pero tengo una duda.
Si utilizamos el método de Totales Móviles es cierto que el indicador gana mucha velocidad pero esto significa añadir 4 buffers auxiliares lo que aumentará el consumo de memoria.
Entonces la pregunta es ¿que método es mejor el Standard que consume menos memoria o el Moving Totals que consume más memoria pero es más rápido?
Algo falla en la implementación:
Cuando LRMethod == LR_M_Sum
resulta que Sx y Sxx son constantes:
Sxx = ExtBufSxx[prevbar];
ExtBufSxx[bar] = Sxx;
Si es así, ¿para qué los buffers?
Quizás sea aún más rápido si cuentas SMA y LWMA usando el método de la suma móvil y cuentas el resultado como una convolución.
Además, sería bueno conocer la pendiente de la regresión, que también se puede calcular mediante SMA y LWMA.
Lo he implementado en 4: https://www.mql5.com/es/code/10642
- votos: 3
- 2012.03.08
- Vladislav Eremeev
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Hola,
,,Crea función de regresión en cada barra (según el número definido de las últimas barras) y muestra qué valor debe tener en esa barra''
Pero como puedo calcular la pendiente de la última línea de regresión (solo conozco el último punto, que forma la curva)....
Gracias por la ayuda
Petr
Hola
Gracias por este artículo. Pero, ¿podría decirme cómo llamar a sus métodos dentro de mi código MQL5? No entiendo cómo hacerlo, no entiendo la lista de parámetros dentro de sus métodos. ¿Cómo puedo obtener el valor devuelto por la regresión lineal en un momento dado dentro de mi código después de integrar el suyo?
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Artículo publicado 3 Métodos de Aceleración de Indicadores según el Ejemplo de Regresión Lineal:
Este artículo trata sobre los métodos de optimización computacional de algoritmos de indicadores. Todos podrán encontrar un método que se adapte a sus necesidades. Aquí se describirán tres métodos. Uno de ellos es muy sencillo, el siguiente requiere conocimientos sólidos de matemáticas, y el último requiere ingenio. Para poner en práctica la mayoría de los métodos descritos, se usarán indicadores o elementos del diseño de terminal de MetaTrader5. Los métodos son bastante universales y se puden usar no solo para la aceleración del cálculo de regresión lineal, sino también para muchos otros indicadores.
Autor: Andrew