理論から実践へ - ページ 521

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ダッシュボードはどうしたんですか？

グラフの平均値を表示します。マーク0からマーク10まで上昇したグラフの平均値はどうなるでしょうか？
5.
つまり、今までの尺度は5になるわけです。グラフはすでに10になっているのに。


線形回帰が役に立ちます。
線形回帰線は価格チャネルの中心を通り、この線の最後のポイントは10になります。



しかし、チャンネルは常にまっすぐとは限りません。円弧状のチャネルもあります。この場合、LRはうまく機能しません。


そこで、多項式回帰が活躍する。
OR プロットはチャンネルの中心をまっすぐ進み、その最後のポイントもチャンネルの中心になります。


そして、そのような円弧に沿ってPRがどのように進むか（正弦波のスライスに忠実な場合）、次のようになります。


デメリットも考えないと...。

 
Smokchi Struck:

ダッシュボードはどうしたんだ？

グラフの平均値を表示します。マーク0からマーク10まで上昇したグラフの平均値はどうなるでしょうか？
5.
つまり、今までの尺度は5になるわけです。グラフはすでに10になっているのに。


線形回帰が役に立ちます。
線形回帰線は価格チャネルの中心を通り、この線の最後のポイントは10になります。



しかし、チャンネルは必ずしもまっすぐではありません。円弧状のチャネルもあります。この場合、LRはうまく機能しません。


そこで、多項式回帰が活躍する。
PRグラフはチャンネルの中心をまっすぐ進み、その最終ポイントもチャンネルの中心になります。


ここで、もうひとつのアーク。(つまり正弦波のスライス)。


デメリットも考えないと...。

 
Maxim Dmitrievsky:

しかし、基本は同じで、カーネル変換を使って新しい次元にマッピングを導入することで依存関係を再構築し、その上にさらに別のものを追加しているのです

ちなみに、Victorは確率 密度のカーネル推定に関する記事を掲載しています。
https://www.mql5.com/ru/articles/396
 
Maxim Dmitrievsky:
欠陥？）

この方がもっといい。


それを解決する方法を考える。
 

Maxim Dmitrievsky:


予測についてはどうでしょうか？))

 
Smokchi Struck:
欠陥？）

それを解決する方法を考える。

を今の次元で解決することはできない、それが問題なのです。あなたの回帰は、そのような事象が発生する可能性について何も知りません

 
Novaja:
ちなみに、ビクターはカーネル確率密度について、こちらの記事を掲載しています。
https://www.mql5.com/ru/articles/396

カーネルのトリックではなく、特徴ベクトルを他の空間にマッピングすることだと思うのですが

少なくとも私見では...未読です。

 
Maxim Dmitrievsky:

を今の次元で解決することはできない、それが問題なのです。あなたの回帰は、そのような事象が発生する可能性について何も知りません

まあ、そのために私たちはここにいるわけで、問題を解決するためにね))
 
Smokchi Struck:
欠点？）

こんな感じです。


それを解決する方法を考える。

通常はこのようなものです。


 
Maxim Dmitrievsky:

を今の次元で解決することはできない、それが問題なのです。あなたの回帰は、そのような事象が発生する可能性について何も知りません

グラフを1点刻みで表示することもできます。 グラフが1点上がった→1点刻みを上に、グラフが1点下がった→1点刻みを下に、とすると、点数がたくさん出てきます。

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