トレンドラインの傾斜角度の算出。 - ページ 24 1...1718192021222324252627 新しいコメント Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 13:35 #231 Dmitry Fedoseev:決断」とはどういう意味ですか？ケンブリッジから、権威ある著者によって？このようなソリューションは1000種類もあります。納得のいく結果が出るまで、腰を据えてトライするのみです。 検索アルゴリズム探すよりも、簡単な問題で試した方が早いのでは...。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 14:53 #232 Dmitry Fedoseev:CUSUMとは何か、どのように実装されているのか、ご自身の言葉で説明してください。======その方法はもちろん傑作であり、なんと深く考え抜かれたものでしょう。なんだよー、ケンブリッジかよー。皆さんは、算数の公式でさえ、権威ある出版物を参照して初めて自分の頭を使うことができないのでしょうか。===アレクセイ、そして生データが負の値を取ることができれば？それだけで、数学的惨事？ その方法は、おおよそ次のようなイメージです。和集合Xnの平均値をAとし、eを小さな正の数とする。そうすると、系列Xn-A+eは合計すると弱い上昇 傾向を示し、Xn-A-eは 合計 すると弱い下降 傾向を示すことになる。系列の平均がBで｜A-B｜>eであれば、構成した2系列のうち1系列のトレンドの反転があることになります。ある符号を持つ各系列の和を（与えられた閾値まで）蓄積することに興味があるので、各ステップで反対の符号を持つ蓄積をゼロにするだけである。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 15:38 #233 Valeriy Yastremskiy: Wikiより： Sが ある閾値を超えると、値の変化が検出されたことになる。上記の式は、プラス方向の変化のみを検出するものです。負の変化を検出する場合も， 最大値ではなく最小値で， S 値が（負の）しきい値 以下に なったときに変化を 検出する。 真っ先に頭に浮かんだのはそれでした)))おそらくチェックが必要だろう。全範囲の速度差について、最初のスライディングウィンドウでコリドー幅を計算し、次に3～5値のスライディングウィンドウで平均、ノミナル、複数のウィンドウが連続する場合はコリドーを見に行き、次のステップのウィンドウパラメータがオフスケールになると、コリドーなしとなります。 CUSUMはパラメトリック検定です（系列の正規性を意味します）。ノンパラメトリック検定は、Mann-Whitney検定（Alglibから入手可能）に基づいて行うことができる。時間nの瞬間ごとに、すべての系列を1からkまでとk+1からnまでの2つの波形にとり、それらについてMann-Whitney検定を実行する。このような2つの塊が不均等に分布していることが判明した場合、第k+1瞬間を分解の瞬間と考えることができる。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 16:19 #234 隣り合う2本のバーの差から平均値を算出する。平均値がプラスなら上向き、マイナスなら下向きということです。平均値を使うことで、短期的な細かい方向転換をフィルタリングすることができます。また、閾値交差を加えることもできます（いわば高等数学の入門用）。 少し速めの平均と少し遅めの平均の2つを計算することができ、その位置で平均の傾きが決まります。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 16:22 #235 Aleksey Nikolayev:CUSUMはパラメトリック検定です（系列の正規性を仮定しています）。ノンパラメトリック検定はMann-Whitney検定(Alglibで利用可能)をベースにすることができる。時間nの各瞬間について、すべての系列を1からkまでとk+1からnまでの2つのチャンクに分け、それらについてMann-Whitneyを計数する。このような2つの塊が不均等に分布していることが判明した場合、瞬間k+1を分解の瞬間と見なすことができる。 あるいは、自分の頭脳を使い始めることもできる。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 16:38 #236 Dmitry Fedoseev:また、自分の頭を使って始めるだけでもいいのです。 まあ、そうなんだけど、致命的な欠点) Dmitry Fedoseev 2020.10.28 16:50 #237 Aleksey Nikolayev:まあそうなんだけど、致命的な欠点) そして、ここでも自分の言葉はなく、何か権威的なものに言及するのです。しかし、オフトピック。ここは初歩的な問題で、初歩的な手段で十分解決できるのです。 しかし、すべての悪ふざけに当局を介入させるのは...。これは残念なことです。心の危機 Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 17:48 #238 Aleksey Nikolayev:CUSUMはパラメトリック検定です（系列の正規性を仮定しています）。ノンパラメトリック検定はMann-Whitney検定(Alglibで利用可能)をベースにすることができる。時間nの各瞬間について、すべての系列を1からkまでとk+1からnまでの2つのチャンクに分け、それらについてMann-Whitneyを計数する。このような2つの塊が不均等に分布していることが判明した場合、第k+1瞬間を分解の瞬間と考えることができる。 まさに、2つの窓で、変曲点を決定します。ノームありがとうございます) Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 17:51 #239 Dmitry Fedoseev:隣り合う2本のバーの差から平均値を算出する。平均値がプラスなら上向き、マイナスなら下向きということです。平均値を使うことで、短期的な細かい方向転換をフィルタリングすることができます。また、閾値交差を加えることもできます（いわば高等数学の入門用）。少し速めの平均と少し遅めの平均の2つを計算することができ、その位置で平均の傾きが決まります。 その発想はなかった。それが問題だった。変曲点が平均の計算に入り、結果が遅れてしまうのです。右と左では、平均値を算出する必要があります。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 18:48 #240 Valeriy Yastremskiy: その発想はなかった。それが問題だった。変曲点が平均値の計算に入り、結果が遅れてしまった。右も左も平均化しなければならない。 何を理解すればいいのか？線が上向きなら、前の値との差は正、下向きなら差は負になる（モジュロの差が大きいほど、方向が急である）。この方向指示器は、短期的な誤った方向転換を見逃すことが平均的である。当然、平均化すればラグが生じます。何かを除外すると、いずれにせよラグが発生します。 平均化ではなく、NRTRのようなことができる。例えば、線が上向きなら最大値を固定し、最大値から閾値への引き戻しは方向転換となる。この閾値は一定であることもあれば、標準偏差に比例することもある。しかし、この場合、ラグも発生します。必ずラグが発生します。方向転換の判断の誤差が小さいほど、ラグが大きくなり、ラグが小さいほど、誤差が大きくなります。 しかもね、そういう問題を解決するのは、卵がかからない、その場で間髪入れずに解決するんですよ。お前らここで何やってんだ？そのうち、権威ある公式がないと算数ができなくなりますよ。 1...1718192021222324252627 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
決断」とはどういう意味ですか？ケンブリッジから、権威ある著者によって？
このようなソリューションは1000種類もあります。納得のいく結果が出るまで、腰を据えてトライするのみです。
検索アルゴリズム探すよりも、簡単な問題で試した方が早いのでは...。
CUSUMとは何か、どのように実装されているのか、ご自身の言葉で説明してください。
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その方法はもちろん傑作であり、なんと深く考え抜かれたものでしょう。なんだよー、ケンブリッジかよー。皆さんは、算数の公式でさえ、権威ある出版物を参照して初めて自分の頭を使うことができないのでしょうか。
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アレクセイ、そして生データが負の値を取ることができれば？それだけで、数学的惨事？
その方法は、おおよそ次のようなイメージです。和集合Xnの平均値をAとし、eを小さな正の数とする。そうすると、系列Xn-A+eは合計すると弱い上昇 傾向を示し、Xn-A-eは 合計 すると弱い下降 傾向を示すことになる。系列の平均がBで｜A-B｜>eであれば、構成した2系列のうち1系列のトレンドの反転があることになります。ある符号を持つ各系列の和を（与えられた閾値まで）蓄積することに興味があるので、各ステップで反対の符号を持つ蓄積をゼロにするだけである。
Wikiより： Sが ある閾値を超えると、値の変化が検出されたことになる。上記の式は、プラス方向の変化のみを検出するものです。負の変化を検出する場合も， 最大値ではなく最小値で， S 値が（負の）しきい値 以下に なったときに変化を 検出する。
真っ先に頭に浮かんだのはそれでした)))
おそらくチェックが必要だろう。全範囲の速度差について、最初のスライディングウィンドウでコリドー幅を計算し、次に3～5値のスライディングウィンドウで平均、ノミナル、複数のウィンドウが連続する場合はコリドーを見に行き、次のステップのウィンドウパラメータがオフスケールになると、コリドーなしとなります。
CUSUMはパラメトリック検定です（系列の正規性を意味します）。ノンパラメトリック検定は、Mann-Whitney検定（Alglibから入手可能）に基づいて行うことができる。時間nの瞬間ごとに、すべての系列を1からkまでとk+1からnまでの2つの波形にとり、それらについてMann-Whitney検定を実行する。このような2つの塊が不均等に分布していることが判明した場合、第k+1瞬間を分解の瞬間と考えることができる。
隣り合う2本のバーの差から平均値を算出する。平均値がプラスなら上向き、マイナスなら下向きということです。平均値を使うことで、短期的な細かい方向転換をフィルタリングすることができます。また、閾値交差を加えることもできます（いわば高等数学の入門用）。
少し速めの平均と少し遅めの平均の2つを計算することができ、その位置で平均の傾きが決まります。
CUSUMはパラメトリック検定です（系列の正規性を仮定しています）。ノンパラメトリック検定はMann-Whitney検定(Alglibで利用可能)をベースにすることができる。時間nの各瞬間について、すべての系列を1からkまでとk+1からnまでの2つのチャンクに分け、それらについてMann-Whitneyを計数する。このような2つの塊が不均等に分布していることが判明した場合、瞬間k+1を分解の瞬間と見なすことができる。
あるいは、自分の頭脳を使い始めることもできる。
また、自分の頭を使って始めるだけでもいいのです。
まあ、そうなんだけど、致命的な欠点)
まあそうなんだけど、致命的な欠点)
そして、ここでも自分の言葉はなく、何か権威的なものに言及するのです。しかし、オフトピック。ここは初歩的な問題で、初歩的な手段で十分解決できるのです。
しかし、すべての悪ふざけに当局を介入させるのは...。これは残念なことです。心の危機
CUSUMはパラメトリック検定です（系列の正規性を仮定しています）。ノンパラメトリック検定はMann-Whitney検定(Alglibで利用可能)をベースにすることができる。時間nの各瞬間について、すべての系列を1からkまでとk+1からnまでの2つのチャンクに分け、それらについてMann-Whitneyを計数する。このような2つの塊が不均等に分布していることが判明した場合、第k+1瞬間を分解の瞬間と考えることができる。
隣り合う2本のバーの差から平均値を算出する。平均値がプラスなら上向き、マイナスなら下向きということです。平均値を使うことで、短期的な細かい方向転換をフィルタリングすることができます。また、閾値交差を加えることもできます（いわば高等数学の入門用）。
少し速めの平均と少し遅めの平均の2つを計算することができ、その位置で平均の傾きが決まります。
その発想はなかった。それが問題だった。変曲点が平均値の計算に入り、結果が遅れてしまった。右も左も平均化しなければならない。
何を理解すればいいのか？線が上向きなら、前の値との差は正、下向きなら差は負になる（モジュロの差が大きいほど、方向が急である）。この方向指示器は、短期的な誤った方向転換を見逃すことが平均的である。当然、平均化すればラグが生じます。何かを除外すると、いずれにせよラグが発生します。
平均化ではなく、NRTRのようなことができる。例えば、線が上向きなら最大値を固定し、最大値から閾値への引き戻しは方向転換となる。この閾値は一定であることもあれば、標準偏差に比例することもある。しかし、この場合、ラグも発生します。必ずラグが発生します。方向転換の判断の誤差が小さいほど、ラグが大きくなり、ラグが小さいほど、誤差が大きくなります。
しかもね、そういう問題を解決するのは、卵がかからない、その場で間髪入れずに解決するんですよ。お前らここで何やってんだ？そのうち、権威ある公式がないと算数ができなくなりますよ。