Canal de régression linéaire - page 2

 
Nikolai Semko:

HH j'ai écrit que la boucle n'est nécessaire qu'une fois lors de l'initialisation.

Au départ, il s'agit de la chaîne. Les tampons en anneau vous permettent de calculer le milieu d'un canal en une seule passe. Mais pas la largeur.

 
fxsaber:

Au départ, il s'agit de la chaîne. Les tampons en anneau vous permettent de calculer le milieu d'un canal en une seule passe. Mais pas la largeur.

Mis en œuvre avec la largeur également

 
Nikolai Semko:

Ne le croyez pas du tout.
Rashid a jeté les articles. Lisez-les attentivement. Il y a un lien vers un autre article :
https://www.mql5.com/ru/articles/270

Si vous utilisez vos compétences en mathématiques de 7ème-8ème année, vous pouvez obtenir l'écart type pour obtenir un canal, et pas seulement une moyenne glissante, de manière similaire sans cycle. Je l'ai implémenté pour un polynôme de n'importe quel degré, pas seulement du premier degré (régression linéaire). Vous pouvez le sentir dans la version de démonstration sur la place de marché.

SZY J'ai écrit que la boucle est nécessaire une fois à l'initialisation.

Des milliers de fois plus rapide, y compris pour le calcul de l'écart-type (c'est-à-dire la largeur du canal).

Recommencez et lisez attentivement la question.

 
"Nikolai Semko:

mis en œuvre avec la largeur également.

Prenons un LR classique. Soit a[i] et b[i] les coefficients de la ligne LR. Ces valeurs sont obtenues par le biais des anneaux "précédents".

Mais RMS[i] n'est pas obtenu par les anneaux de quelque manière que ce soit.

 
Dmitry Fedoseev:

Lisez à nouveau et attentivement la question.

Définissez-le :

Dmitry Fedoseev:

Et même sans la boucle de sommation x*y ? Et si x et y ne sont pas des lignes droites ?

 
fxsaber:

Prenons la LR classique. Soit a[i] et b[i] les coefficients de la ligne LR. Ces valeurs sont obtenues à travers les précédentes par le biais des anneaux.

Mais RMS[i] n'est pas obtenu par les anneaux de quelque manière que ce soit.

Oui. Ça aussi.

Il est possible de tricher dans les calculs. Calculer les carrés de la différence entre ma et les données nous pouvons utiliser la différence entre les données et notre ma... comment puis-je expliquer cela rapidement))) Le résultat final ressemble à un véritable RMS... On peut faire de même avec la corrélation. Mais ce ne serait pas les mêmes formules.

 
Nikolai Semko:

Déchiffrez ça :

C'est ce qui aurait dû être prouvé

 
fxsaber:

Prenons la LR classique. Soit a[i] et b[i] les coefficients de la ligne LR. Ces valeurs sont obtenues par des anneaux traversants "précédents".

Mais RMS[i] n'est pas obtenu par les anneaux de quelque manière que ce soit.

ils le font.
Je ne peux pas faire de lien vers les produits du marché selon les règles du forum, mais téléchargez la version DEMO gratuite. Appuyez sur shift et déplacez la souris pour changer la période et vous verrez ce que vous obtiendrez. Même sile nombre de barres dans la fenêtre est illimité.

 
Dmitry Fedoseev:

C'est ce qui aurait dû être prouvé

comment une variable peut-elle être une ligne droite ?
Veuillez vous exprimer correctement.

 
Dmitry Fedoseev:

Oui. Ça aussi.

En calculant, vous pouvez tricher. En calculant les carrés de la différence entre ma et les données, utilisez la différence entre les données et votre ma... comment puis-je expliquer cela rapidement ?)) Le résultat final ressemble à un véritable RMS... On peut faire de même avec la corrélation. Mais ce ne serait pas les mêmes formules.

Pearson, en effet, est facilement accéléré. Mais pas la largeur du canal LR, malheureusement.

Raison: