標本相関がゼロでも、線形関係がないとは限らない - ページ 7

 
hrenfx:

理解できない。

そこで、ここではUSDJPYを紹介します。
そして、ユーラシアの範囲は1.31から1.37です。
USDJPYをEURレンジに変換するにはどうすればよいのでしょうか?
USDJPY ' = EURUSD.min + (Var - USDJPY.min) / (USDJPY.max - USDJPY.min)*(EURUSD.max-EURUSD.min)である。

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線形回帰と RMSでは、正規化は正しいようです。(?)

 
jartmailru:

そこで、ここではUSDJPYを紹介します。
そして、ユーラシアの範囲は1.31から1.37です。
USDJPYをEURレンジに変換するにはどうすればよいのでしょうか?
USDJPY ' = EURUSD.min + (Var - USDJPY.min) / (USDJPY.max - USDJPY.min)*(EURUSD.max-EURUSD.min)である。

理論的には可能です。実際には、各ウィンドウで最小値と最大値を検索し、サンプル全体の長さに沿って毎回変換することは、ほとんど自殺行為です。単純にONE timeをプロラガリズム化した方が楽なのでは?

線形回帰とRMSで、私は正規化を正しく書いたと思います。(?)

線形回帰が 最大値と最小値で定義されると考えるのはなぜか?そして、このことが実際にどのような意味を持つのか。
 
hrenfx:

理論的には可能です。現実的には、各ウィンドウで最小値と最大値を探し、サンプル全体の長さに沿って毎回変換を行うのは、ほとんど自殺行為です。ONE time prolagarithmだけの方が楽なのでは?

機械がカウントしてくれる。彼の頭は鉄です :-)。
hrenfx:

線形回帰が最大値と最小値で定義されると考えるのはなぜか?そして、その実質的な効果は?

これが2つ目の方法です。線形回帰は y = kx + bなので、係数kとbを求めます。
ここで疑問なのは、「なぜ対数より悪いのか」ということです。

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追伸:正常化の方法が3通りあるとします。どちらが優れているかを数値化する方法 ;-)?

 
jartmailru:
クルマは数えるほどしかない。彼の頭は鉄なのです :-)
これが2つ目の方法です。線形回帰は y = kx + b であり、係数 k, b が求まる。
ここで疑問なのは、対数的にどう悪くなるのか、ということです。

リグレッションはMNCで検索するのであって、あなたの書き方ではありません。
 
hrenfx:

リグレッションはISCが探すのであって、あなたが書いたようなものではありません。
リグレッションの探し方は書いてません。
2つの方法を挙げました。
1つ目は、minとmaxを使ったものです。
2つ目は、リニアレグです。計算方法についてはどこにも書いていない。
 
jartmailru:
リグレッションの探し方は書いてません。
2つの方法を挙げました。
1つ目は、minとmaxを使ったものです。
2つ目は、リニアレグです。計算方法についてはどこにも書いていない。


等価で書いているのでは?

回帰のオプションは間違っています。変換オプションの方が良いが、悪いとも言える。

 
jartmailru:

何が言いたいの?開発手法を教えてください。
Mq4-indicatorがMathcadと一致した場合、何が論点になり得るのでしょうか?
インジケータが同じものを示したということは、明確な診断結果です。"健康 "です。

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できれば、hrenfx さんがおっしゃっている計算について、どう思われるか書いてください。
オフセットウィンドウを2つ取り、その中でラインとRMSを別々にカウントし、その相関をとる場合 -
この方法は素朴だが、なぜか共感を呼ぶ)。


hrenfxさんがおっしゃるように(私の理解が正しければ)、トレーダー用語でいうところの履歴のパターン検索ということになるのでしょう。歴史的に準備された窓の集合(パターン)と現在の窓を比較し、一致すれば、歴史は繰り返すと仮定すれば、何をすべきかはなんとなくわかる...。
 
Prival:

hrenfxが言うように(もちろん私が正しく理解していれば)、それはトレーダーの用語である可能性があります。
BPのサンプル特性を計算することである。
 
hrenfx:
BPのサンプル特性を計算することです。

これは当たり前のことです :-)- グラフを手に入れる - そして、その上で「プラグイン」する。
自己相関の 期待値を構築する。

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パターンについての考え方は、別の次元にあります。
だから、この2つの考え方は矛盾しないのです。

 
jartmailru:

自己相関の期待値を構築する。

相関と自己相関の 先読みを実装...
理由: