Dialogo con l'autore. Alexander Smirnov. - pagina 40
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Io, invece, ho usato dividere la somma per N. In questo caso tutte le somme incrociate spariscono e le formule sono molto compatte.
Compensazione rispetto a cosa? Alla definizione classica? O a una distribuzione normale? Secondo me non fa differenza, né con piccoli N, né con grandi N.
È solo per i partecipanti fedeli di questo argomento o altri (intendo me stesso) possono unirsi...(prendete un vestito).
Se vi interessa, ecco un indicatore di regressione lineare senza cicli. Conta la regressione di un gran numero di barre, in una frazione di secondo.
Ed è solo per i membri dedicati di questo argomento o altri (voglio dire io) possono unirsi a ...(ottenere un vestito).
Grazie mille... È davvero bello avere questo atteggiamento... L'ho già preso e lo sto studiando.
Questo può essere giustificato. La stima è distorta, ma se non si lavora con LR molto brevi, la precisione è adeguata.
Compensazione rispetto a cosa? Alla definizione classica? O a una distribuzione normale? Secondo me non fa differenza, né con piccoli N, né con grandi N.
P.S. Ma per quanto riguarda i grafici dei prezzi questo è irrilevante, ed è per questo che ho concordato sopra che tale semplificazione è giustificata
Se vi interessa, ecco un indicatore di regressione lineare senza cicli. Conta la regressione di un gran numero di barre, in una frazione di secondo.
Se si disabilita la colorazione, conta 1,5 volte più velocemente. Accedere agli array richiede molto tempo. E se avete bisogno di un tipo di record di velocità, potreste usare altri trucchi. Ma non avrò un bonus per questo.
A proposito, ho guardato brevemente nel codice di MovingLR_2, e non ho visto nessuna funzione interessante per misurare la velocità del trend - è possibile costruire una funzione angolare in questo caso. Al contrario, a_LR0 sono calcolati su ogni barra. Significa che puoi calcolare l'RMS su ogni barra. E MovingLR_2 non mostrerà la regressione lineare pura, ma qualcosa di simile. Quando è solo la posizione della fine, non è molto importante, ma ci sono casi in cui avete bisogno di una regressione lineare esatta.
LR(Bar i) = a*i + b
LR(Bar i-1) = a*(i-1) + b
Da dove
a = LR(Bar i) - LR(Bar i-1)
b = LR(Bar i) - a*i
O ho fatto qualcosa di sbagliato? Naturalmente, a e b dipendono da i, come è giusto che sia.
O ho fatto qualcosa di sbagliato?
Sei ancora sveglio...?
O ho fatto qualcosa di sbagliato? Naturalmente, a e b dipendono da i, come è giusto che sia.
Certo che l'hai fatto. Non puoi pensarla in questo modo. a e b sono una funzione dello scarto quadratico minimo lungo tutto il periodo. a è l'angolo di pendenza della linea lungo tutto il periodo. E l'incremento nella posizione finale LR, non darà l'angolo dell'intera regressione, ma solo il cambiamento del coefficiente b, che incidentalmente è la coordinata della posizione finale della linea.
Se si disabilita la colorazione, conta 1,5 volte più velocemente. Ci vuole molto tempo per accedere agli array.
E se avete bisogno di calcoli di tipo record di velocità, potreste usare altri trucchi.
A proposito, ho dato un'occhiata veloce al codice di MovingLR_2 e non ho visto alcun calcolo dei coefficienti delle linee a e b,
...
E MovingLR_2 non fa regressione lineare pura. Quando si tratta solo di disegnare la posizione finale, non è un grosso problema, ma ci sono casi in cui avete bisogno di una regressione lineare totalmente accurata.
A = (SumXY - N3*SumY)*N4;
B = (N1*SumY - SumXY)*N2;
Per illustrazione, allego la versione MovingLR_2, che disegna solo la regressione lineare attuale. Soprattutto perché c'era un errore nel precedente, quando si calcolava N4 :)
MovingLR_2 dà una regressione lineare pura ed è abbastanza facile assicurarsene. In at_LR0 c'è l'imprecisione del passaggio dal periodo in ore al periodo in barre. Se sostituiamo Close con (High+Low)/2 e prendiamo un periodo di 1 in at_LR0 e specifichiamo il periodo non 60 ma 61 in MovingLR_2 e lo applichiamo al grafico a minuti, i risultati saranno assolutamente coincidenti.
P.S. A proposito, Mathemat, at_LR0 è un buon esempio di come calcolare la barra zero in questo tipo di algoritmo