Diálogo del autor. Alexander Smirnov. - página 12
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Mientras el Sr. Smirnov piensa, me permito retroceder un poco.
Por cierto, un indicador de regresión lineal (sin canales; sólo una predicción del siguiente punto a lo largo de una línea recta trazada a través de algún número de LWMAs anteriores) es simplemente una combinación lineal de dos guiones con los mismos períodos:
LRMA = 3*LWMA - 2*MA
Creo que voy a publicar este resultado en la Base de Código, para que no haya ilusiones sobre la diferencia fundamental entre la regresión lineal y los barridos. Pero hay que encontrar la prueba o recordarla...
La prueba sería interesante. Creo que hay una diferencia (aunque lo dudo mucho ahora que me lo dices) ¿Tomo la regresión lineal para 100 barras y la MA para 100 barras y coincidirán en una viñeta?
Hace tiempo, cuando experimentaba con LR, también inventé LRMA. Probablemente a casi todo el mundo le pasó esto, así como a ZigZag. Como nunca me metí en los paños, eché un vistazo, noté la sensibilidad y el pequeño lag para mí, y lo abandoné. Y ahora, cuando vi esta proporción de Mathemat'ik, no podía creerlo.
Y resulta que Mathemat tiene razón. La relación LRMA = 3*LWMA - 2*MA es cierta y se puede demostrar fácilmente. Sólo que el LRMA no es la predicción del siguiente punto, sino el valor del LR en el último (enésimo) punto, donde N es el período de los tres macerados.
Para la prueba sólo es necesario elegir correctamente el origen X en la regresión Y=A*X+B, es decir, que en la ventana deslizante X tome los valores [1,2,...,N]. Esto puede hacerse siempre, ya que los valores Y de la regresión no dependen del punto de partida de la variable X. Y luego sólo hay que añadir a la ecuación de regresión las fórmulas para el cálculo de las constantes A y B por ANC. Hay que tener en cuenta que LWMA es la convolución de los vectores X e Y con el factor de normalización adecuado y MA es la media de Y.
Por lo tanto, esta relación es válida sólo porque en LWMA la ponderación lineal se realiza con coeficientes que representan la secuencia de números de una serie natural, un caso muy especial de ponderación lineal. Si los coeficientes de la LWMA implementan una función lineal pero no son una serie de este tipo, la relación tampoco se mantendrá.
¿No hay un algoritmo de rastreo SSA en MT4? Puedo darle el enlace http://www.gistatgroup.com/gus/. Sólo este algoritmo sobregira. Y tenemos que inventar algún truco para que no se redibuje. Creo que es muy prometedor.
Aquí están, por ejemplo, JMA y SSA con un período de 50. Pero tengo CSSA basado en SSA pero no redibujo. Muy rápido. Recomiendo este algoritmo .....
¿No hay un algoritmo de rastreo SSA en MT4? Puedo darle el enlace http://www.gistatgroup.com/gus/. Sólo este algoritmo sobregira. Y tenemos que inventar algún truco para que no se redibuje. Creo que es muy prometedor.
¿Dónde debo soltar la dll o tal vez el indicador no funciona?
Bueno, eso es un poco fuera de lugar, en mi opinión.....
Puede que no te hayas dado cuenta de mi primer post en este hilo. Me gustaría sugerir que, de nuevo, al menos publique fotos. Donde los filtros Jurik junto con su filtro, y las señales de prueba se aplican (preferiblemente varias imágenes que muestran todas las propiedades). Entonces, al menos tendrá una evaluación visual. Como científico deberías conocer métodos de evaluación cuantitativa, quizás me he perdido algo pero no los he visto en "VS" №01(75) 2006. Comparación de Djuric (y no a regañadientes la suya) con su algoritmo.
Alexander, no puedes hacer esto. Has venido al foro con preguntas. Permítanme recordárselos.
Sus respuestas a estas preguntas son importantes para mí:
1. ¿Qué algoritmo es mejor: el mío o el de Djurica? ¿Cuánto mejor?
2. ¿Tienes el algoritmo de Djurica?
3. ¿En qué se diferencian?
Te han dado un enlace al algoritmo de Juric. Hay un hombre que compró este algoritmo por dinero y está dispuesto a ayudarle a responder a las preguntas que hizo. Pero no somos magos, no podemos comparar lo desconocido, porque no tenemos su algoritmo (indicador). Y las respuestas a las preguntas de cómo y qué piensas son ignoradas por ti.
Para ayudarte, tenemos que definir el criterio de cómo determinar quién es mejor. Supongamos que un indicador se suaviza mejor y el segundo se retrasa menos. ¿Qué indicador es mejor? Podemos discutir sobre ello hasta la segunda venida si no nos decidimos por los indicadores y el criterio. Y el artículo no contiene 2 indicadores, sino al menos 4 (y algunos de ellos no están claros, sobre todo la forma de calcularlos).
Al menos haz lo siguiente (ya que te quedas con tus conocimientos y no se los das a nadie). Tome una MA simple, y compare su indicador con ella. Calcule y muestre en números cuánto mejor es su indicador de una MA simple (muestre lo que afirma en el artículo en palabras - en fórmulas y números).
Ejemplo de diseño
Publicar aquí una matriz de números por el que se compara + figura. Y el foro le ayudará - publicar los mismos cálculos en la misma matriz de datos y comparar sus resultados con sus cálculos y los indicadores favoritos (Djuric también piensan en aparecer).
Y tus ataques a los miembros de este foro son ridículos. Aportas referencias y las lees y dices que aquí estamos "hablando mal". Está bien, déjelos, pero usted es un hombre y cumple su palabra. Has dicho que tu indicador es mejor. Demuéstralo con números y fórmulas (el artículo sólo contiene palabras). Tienes que responsabilizarte de tu "discurso" :-). Compara con el MA. Vea arriba un ejemplo de diseño.
Z.U. Espero que se trate de una pregunta concreta o hay que aclarar algo en la pregunta?
No... Definitivamente no es el único. Definitivamente es el equivocado... Y el nuestro también es un poco más alto... ....
Debo estar haciendo algo mal. Decidí comprobarlo dos veces. Aquí están los dos indicadores juntos. No parecen coincidir en ningún punto.
La línea recta en MNC siempre se redibuja, pero LRMA no parece hacerlo.
Una línea recta ISC siempre se redibujará, pero LRMA parece que no.
LRMA, que en realidad es trazado por MNA (no 3*LWMA - 2*MA), es el valor de la regresión lineal en la barra actual, cuando la regresión es trazada en N barras, incluyendo la barra actual. Resulta que la barra actual es la enésima barra de la ventana deslizante, es decir, la última. Por lo tanto, aunque la línea de regresión siempre cambia de posición, pero sólo se toma siempre el último punto de ella para el indicador y, por lo tanto, no se redibuja el LRMA.
Yurixx, muchas gracias por el inesperado apoyo y la valiosa aclaración. Sí, claro, cuando me puse a revisar mis apuntes, estaba convencido de que era exactamente así. Pero lo había olvidado, han pasado más de dos años y medio... Queda algo más - sobre las regresiones de orden superior; todo es similar.
No, gracias. Yo, en mi ingenuidad, seguía creyendo que había inventado algo original y de mayor calidad que los mash-ups tradicionales. Pero resulta ser sólo una combinación lineal de ellos. Se aprende durante mucho tiempo, como legó el gran Lenin. :-)))