Dialogo con l'autore. Alexander Smirnov. - pagina 12
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Mentre il signor Smirnov pensa, mi permetto di tornare un po' indietro.
A proposito, un indicatore di regressione lineare (nessun canale; solo una previsione del prossimo punto lungo una linea retta disegnata attraverso un certo numero di LWMA precedenti) è semplicemente una combinazione lineare di due trattini con gli stessi periodi:
LRMA = 3*LWMA - 2*MA
Penso che posterò questo risultato nella Code Base, in modo che non ci siano illusioni sulla differenza fondamentale tra la regressione lineare e i wipes. Ma la prova deve essere trovata o ricordata...
La prova sarebbe interessante. Penso che ci sia una differenza (anche se ne dubito seriamente ora che l'hai dimostrato). Prendo la regressione lineare per 100 barre e la MA per 100 barre e sono una corrispondenza perfetta?
Una volta, quando ho sperimentato LR, ho anche inventato LRMA. Probabilmente quasi tutti ci sono passati, così come ZigZag. Dato che non mi sono mai occupato di wipes, ho dato un'occhiata, ho notato la sensibilità e il piccolo lag per me stesso, e l'ho abbandonato. E ora, quando ho visto questo rapporto Mathemat'ik, non potevo crederci.
E si scopre che Mathemat ha ragione. La relazione LRMA = 3*LWMA - 2*MA è effettivamente vera e può essere dimostrata abbastanza facilmente. Solo LRMA non è la previsione del punto successivo, ma il valore LR nell'ultimo (Nesimo) punto, dove N è il periodo di tutte e tre le masse.
Per la prova è solo necessario scegliere correttamente l'origine X nella regressione Y=A*X+B, cioè in modo che nella finestra scorrevole X assuma valori [1,2,...,N]. Questo può sempre essere fatto, poiché i valori Y della regressione non dipendono dal punto di partenza della variabile X. E poi basta aggiungere le formule per il calcolo delle costanti A e B di ANC all'equazione di regressione. Bisogna tener conto che LWMA è la convoluzione dei vettori X e Y con il fattore di normalizzazione appropriato e MA è la media di Y.
Così, questa relazione è valida solo perché in LWMA la ponderazione lineare è fatta con coefficienti che rappresentano la sequenza di numeri di una serie naturale, un caso molto speciale di ponderazione lineare. Se i coefficienti della LWMA implementano una funzione lineare ma non sono una tale serie, allora la relazione non regge.
Non c'è un algoritmo di crawler SSA in MT4? Posso darti il link http://www.gistatgroup.com/gus/. Solo questo algoritmo si sovraccarica. E dobbiamo inventare qualche trucco per non farlo ridisegnare. Penso che sia molto promettente.
Ecco per esempio JMA e SSA con un periodo di 50. Ma ho il CSSA basato su SSA ma non il ridisegno. Molto veloce. Raccomando questo algoritmo .....
Non c'è un algoritmo di crawler SSA in MT4? Posso darti il link http://www.gistatgroup.com/gus/. Solo questo algoritmo si sovraccarica. E dobbiamo inventare qualche trucco per non farlo ridisegnare. Penso che sia molto promettente.
Dove devo scaricare la dll o forse l'indicatore non funziona?
Beh, questo è un po' fuori luogo, secondo me.....
Forse non avete notato il mio primo post in questo thread. Vorrei suggerirvi di nuovo di postare almeno delle foto. Dove Jurik filtra insieme al tuo filtro, e i segnali di prova sono applicati (preferibilmente diverse immagini che mostrano tutte le proprietà). Allora sarà possibile almeno una valutazione visiva. Come scienziato dovresti conoscere i metodi di valutazione quantitativa, forse mi sono perso qualcosa ma non li ho visti in "VS" №01(75) 2006. Confronto di Djuric (e non con riluttanza il suo) con il tuo algoritmo.
Alexander, non puoi farlo. Sei venuto nel forum con delle domande. Lasciate che ve li ricordi.
Le vostre risposte a queste domande sono importanti per me:
1. Quale algoritmo è migliore: il mio o quello di Djurica? Quanto meglio?
2. Avete l'algoritmo di Djurica?
3. In cosa differiscono?
Ti è stato dato un link all'algoritmo di Juric. C'è un uomo che ha comprato questo algoritmo per soldi ed è disposto ad aiutarti a rispondere alle domande che hai posto. Ma noi non siamo maghi, non possiamo confrontare l'ignoto, perché non abbiamo il vostro algoritmo (indicatore). E le risposte alle domande su come e cosa pensi sono ignorate da te.
Per aiutarvi, dobbiamo definire il criterio di come determinare chi è migliore. Supponiamo che un indicatore si attenui meglio e che il secondo ritardi meno. Quale indicatore è migliore? Possiamo discuterne fino alla seconda venuta se non decidiamo gli indicatori e il criterio. E l'articolo contiene non 2 indicatori, ma almeno 4 (e alcuni di essi non sono chiari, soprattutto come calcolarli).
Almeno fai quanto segue (visto che ti tieni il tuo know-how e non lo dai a nessuno). Prendete una semplice MA, e confrontate il vostro indicatore con essa. Calcolate e mostrate in numeri quanto sia migliore il vostro indicatore di una semplice MA (mostrate ciò che affermate nell'articolo a parole - in formule e numeri).
Esempio di layout
Posta qui un array di numeri con cui si confronta + figura. E il forum vi aiuterà - postare gli stessi calcoli sulla stessa matrice di dati e confrontare i vostri risultati con i loro calcoli e indicatori preferiti (Djuric anche pensare di apparire).
E i vostri attacchi ai membri di questo forum sono ridicoli. Lei ci dà dei link per leggerli e dice che qui stiamo "parlando di spazzatura". Va bene, lasciali fare, ma tu sei un uomo e mantieni la tua parola. Hai detto che il tuo indicatore è migliore. Dimostralo con numeri e formule (l'articolo contiene solo parole). Devi assumerti la responsabilità delle tue "chiacchiere" :-). Fate un confronto con il MA. Vedi sopra per un esempio di design.
Z.U. Spero che questa sia una domanda specifica o qualcosa deve essere chiarito nella domanda?
No... Sicuramente non è quello giusto. Sicuramente quello sbagliato... E anche il nostro è un po' più alto... ....
Devo fare qualcosa di sbagliato. Ho deciso di ricontrollare. Ecco i due indicatori insieme. Non sembrano coincidere in nessun punto.
La linea retta sul LOC si ridisegna sempre, ma l'LRMA non sembra farlo.
Una linea retta ISC sarà sempre ridisegnata, ma LRMA non sembra esserlo.
LRMA, che è effettivamente tracciato da MNA (non 3*LWMA - 2*MA), è il valore della regressione lineare sulla barra corrente, quando la regressione è tracciata su N barre, compresa la barra corrente. Si scopre che la barra corrente è l'ennesima barra della finestra scorrevole, cioè l'ultima. Quindi, anche se la linea di regressione cambia sempre la sua posizione, ma solo l'ultimo punto è sempre preso da essa per l'indicatore e quindi LRMA non viene ridisegnato.
Yurixx, grazie mille per il sostegno inaspettato e il prezioso chiarimento. Sì, certo, quando ho iniziato a guardare i miei appunti, ero convinto che fosse esattamente così. L'avevo dimenticato, però - sono passati più di 2 anni e mezzo... C'è un'altra cosa - sulle regressioni di ordine superiore; è tutto simile.
No, grazie. Io, nella mia ingenuità, credevo ancora di aver inventato qualcosa di originale e di qualità superiore ai mashup tradizionali. Ma si scopre che è solo una combinazione lineare di loro. Si impara a lungo, come ha lasciato in eredità il grande Lenin. :-)))