Se si conosce il valore attuale dei coefficienti A e B in una regressione lineare, si può calcolare l'RMS
ecco le formule
coefficiente A
coefficiente B
Hm, cosa vuoi dire che è meglio la mattina, ma ecco la formula :) SCO^2 = (Somma(Y*Y) - A*Somma(X*Y) - B*Somma(Y))/(N-2). Include SMA, LWMA, e una media dai quadrati dei prezzi non ancora sviluppata in questo approccio. È essenziale che X vari da 0 a N-1.
Privato:
Io ho i^2, voi avete (N-i)^2. Ricontrolla questo.
Naturalmente, per un'altra direzione X saranno diversi A e B. Ma la linea di regressione stessa e l'RMS coincideranno ancora. Se tutto è corretto, naturalmente.
P.S. Ho reindirizzato QWMA a LWMA. Continuo a confondere i termini :)
Prival: a differenza di quello che intendevo nel calcolo QWMA io ho i^2, voi avete (N-i)^2. Ricontrolla questo.
Dipende dalla numerazione dei conteggi(prezzi di chiusura). Se come in MT4, allora la formula è come la mia, e se l'ultima barra (zero) ha un numero N, allora come la tua.
Signori errore ichmo - 0 bar è sempre zero, e N è estremo nel campione, indipendentemente da dove contare da destra o sinistra (questo è un array), anche se capisco cosa vuoi dire, e penso che tu sappia cosa voglio dire. corretto i^2. Non sarebbe corretto usare il fattore (N-1)^2 (invece di 1^2) sulla prima barra, è un errore o sto derivando qualcosa di sbagliato.
Ti mando l'RMS più tardi e lo ricontrollo, il risultato è deludente, ma è quello che dicevo RMS(Y) è direttamente proporzionale a RMS(X) e se non facciamo attenzione al valore casuale dell'asse X ci passiamo sopra, almeno per più di una volta (almeno per me). Tutto è interconnesso :-(.
Matematico, chiariamo qualcosa con la notazione, tu conosci l'inglese, io sono molto peggio. Ecco perché suggerisco di ricontrollare l'approssimazione cubica e renderla coerente, dato che tutti capiscono la SMA, ma è necessario determinare come calcolare la QWMA. Ecco un nuovo ramo. Perché Smirnov non è attuale ora, ancora una volta siamo già nel boschetto :-)
Hmmm, cosa significa avere un tempo migliore al mattino, ma ecco la formula :) : СКО^2 = (Sum(Y*Y) - A*Sum(X*Y) - B*Sum(Y))/(N-2). Include SMA, LWMA, e la media non appresa dai quadrati dei prezzi in questo approccio. È essenziale che X vari da 0 a N-1.
Immagino che questo sia il motivo per cui nella formula RMS^2 c'è la divisione per N-2, cioè un tentativo di ottenere una stima imparziale? Una cosa del genere è confusa, sembra più facile da 1 a N, e dividendo per N-1, poi sembra classico + ci sono alcuni programmatori calcoli a 0 bar non riconoscere :-) (grazie al cielo non usano bar come MN per il trading :-)))),
Prival: da 0 a N-1? E suppongo che sia per questo che la formula RMS^2 ha una divisione per N-2, cioè per cercare di ottenere una stima imparziale?
No. N-2 invece di N è in realtà una conseguenza della sostituzione dell'aspettativa con la media nei calcoli reali. E "da 0 a N-1" è una scelta di direzione e origine per l'asse X. A seconda della loro scelta, le espressioni possono diventare più semplici o più complesse. Con una tale scelta, l'espressione per RMS diventa come ho scritto, cioè è molto semplice e si adatta perfettamente all'algoritmo potenziato per il calcolo della LR scorrevole. Ancora una volta vorrei sottolineare una cosa importante con cui riconciliarsi :) I valori dei coefficienti di regressione dipenderanno dalla scelta della direzione e del dato per X, ma la linea sul grafico sarà alla fine la stessa. E, di conseguenza, l'RMS per Y-mu non dipenderà dalla scelta della direzione e del dato per X. P.S. Non ha niente a che vedere con la barra zero. Suppongo semplicemente che per la prima barra X=0. Se calcolassi la barra zero, prenderei X=0 per la barra zero. Se iniziassi LR dalla decima barra, assegnerei X=0 alla decima barra.
Dirò anche questo: se l'RMS è la deviazione standard dalla linea Ah+B, allora dividete per N. Se l'RMS è l'errore quadratico medio della regressione, allora dividere per N-2. Per i grafici dei prezzi, tuttavia, penso che questa sia una sottigliezza insignificante.
lna01: Dirò anche questo: se l'RMS è la deviazione standard dalla linea Ah+B, allora dividete per N. Se l'RMS è l'errore quadratico medio della regressione, allora dividere per N-2. Tuttavia, per i grafici dei prezzi, penso che sia una sottigliezza insignificante.
Questo è probabilmente il modo più accurato. Questo non è in relazione al numero di punti di regressione, ma in relazione al numero di gradi di libertà.
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Regressione quadratica MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )
QWMA( i; N ) = 6/( N*(N+1)(2*N+1) ) * somma( Close[i] * (N-i)^2; i = 0...N-1 ) (il mago dei pesi quadrati).
Ho altre formule.
dove
Date quelle simili (la risposta è la stessa) + ridotto il numero di operazioni, ecco l'espressione finale
La differenza che intendevo nel calcolo QWMA è che io ho i^2, voi avete (N-i)^2. Ricontrolla questo.
Se si conosce il valore attuale dei coefficienti A e B in una regressione lineare, si può calcolare l'RMS
ecco le formule
coefficiente A
coefficiente B
Io ho i^2, voi avete (N-i)^2. Ricontrolla questo.
P.S. Ho reindirizzato QWMA a LWMA. Continuo a confondere i termini :)
Signori errore ichmo - 0 bar è sempre zero, e N è estremo nel campione, indipendentemente da dove contare da destra o sinistra (questo è un array), anche se capisco cosa vuoi dire, e penso che tu sappia cosa voglio dire. corretto i^2. Non sarebbe corretto usare il fattore (N-1)^2 (invece di 1^2) sulla prima barra, è un errore o sto derivando qualcosa di sbagliato.
Ti mando l'RMS più tardi e lo ricontrollo, il risultato è deludente, ma è quello che dicevo RMS(Y) è direttamente proporzionale a RMS(X) e se non facciamo attenzione al valore casuale dell'asse X ci passiamo sopra, almeno per più di una volta (almeno per me). Tutto è interconnesso :-(.
Matematico, chiariamo qualcosa con la notazione, tu conosci l'inglese, io sono molto peggio. Ecco perché suggerisco di ricontrollare l'approssimazione cubica e renderla coerente, dato che tutti capiscono la SMA, ma è necessario determinare come calcolare la QWMA. Ecco un nuovo ramo. Perché Smirnov non è attuale ora, ancora una volta siamo già nel boschetto :-)
da 0 a N-1? E suppongo che sia per questo che la formula RMS^2 ha una divisione per N-2, cioè per cercare di ottenere una stima imparziale?
P.S. Non ha niente a che vedere con la barra zero. Suppongo semplicemente che per la prima barra X=0. Se calcolassi la barra zero, prenderei X=0 per la barra zero. Se iniziassi LR dalla decima barra, assegnerei X=0 alla decima barra.
Dirò anche questo: se l'RMS è la deviazione standard dalla linea Ah+B, allora dividete per N. Se l'RMS è l'errore quadratico medio della regressione, allora dividere per N-2. Tuttavia, per i grafici dei prezzi, penso che sia una sottigliezza insignificante.
Questo è probabilmente il modo più accurato. Questo non è in relazione al numero di punti di regressione, ma in relazione al numero di gradi di libertà.
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