6th Degree Poly Help! - ページ 3

[rocketman99]

I am thinking r² might have something to do with variance ? Can anyone say what r² is for sure ?

r2 はデータが曲線にどれだけフィットするかということですhttps://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination

[Ian Venner]

rocketman99:

r2 はデータが曲線にどれだけフィットするかということですhttps://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination

rocketmanさん、y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6について 何かご意見はありますか？6次多項回帰線の正しい形だと思いますか？また、線形回帰と同じように傾き切片でaとbを計算すべきですか？何か足りないような気がします。

[Carl Schreiber]

SDC:

rocketmanさん、y=a+b1X+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6について どう思われますか？6次多項回帰線の正しい形だと思いますか？また、線形回帰と同じように傾き切片でaとbを計算すべきでしょうか？何か足りないような気がします。

SDCでは、X==0とするとy=a.

で、任意の点 y' での傾き - これは数学では関数の 傾きを表し、より正確には1次導関数

y'^{=b1+2b2X1+3b3X2+4b4X3+5b5X4+6b6X5}

もし興味があれば、さらに進んでy" = 2番目の導出式を作ることができる。これで関数の曲がりがわかる。

y">0の場合、傾きが大きくなっているか、上昇トレンドが発生しようとしているか、または強まっていることを示しています。

y"<0の場合、傾きが減少しているか、下降トレンドが起ころうとしているか、強まっ ている：より速く下降する。

y"=2b2^{+6b3X1+12b4X2+20b5X3+30b6X4}

しかし、SDCは、TimeStampからX値をどのように計算するか、すでに決めているのだろうか？0はどこに置くのでしょうか？

グーリー

[Ian Venner]

タイムスタンプを使うつもりはなかったのですが、整数のバーナンバーを使えると思ったのですが......？

[graziani]

思ったとおり、i_regrはうまくいって、真の多項式回帰を作ることができました。それは生成された曲線の形状から明らかでした。前の投稿でリンクしたものと同じ、方程式系を解くための標準的なアルゴリズムを使っています。

チャンネルの大きさも標準偏差に 比例しており、kstdは比例係数として使われています。

LIVEST()の結果と異なるのは、単に向きの問題です。

[Dennis Jorgenson]

SDC:
これがコーディングに必要なことかもしれません。著者がy=ax2+bx+cの代わりにy=a+b1X+b2X 2と書いていることに気づいていますか？cは全く別の係数でなければならないと思っていました。この記事から、y=ax6+bx5+cx4+dx3+ex2+fx+g の係数 c,d,e,f,g は、線形回帰 ですでに知っている b と直接関係しているようです（勾配です）。

gはY切片で、傾斜係数と合計すると、あるx（指数）に対するY軸の値（価格）になる基準値です。

SDC です。

それはさておき、この記事ではr2がデータ曲線にどれだけフィットしているかを測定するために使用できることを示唆しているようですが、私たちはポリライン方程式の増加を度によってテストしているので、r2は分散と関係があるのではないかと思っているのですが？どなたか、r2が何であるかを明確に言える方はいらっしゃいませんか？

例えば、データが3次で最もよくフィットする場合、r^2値は最も低い値、すなわち2次、4次などのr^2値より低くなります。誤差要因は、プロットされた直線から与えられた(x,y)座標の分散の平均または平均(仮定)に基づいています。 私は、市場が今何をしているかを基に多項式フィットの次数を調整する自己最適化としてr^2を使うことを検討します。おそらく、これは横ばいパターンを検出するために実装することができます。おそらく第二段階のトピックになるでしょう。

この数学がわかる人を見つけたので、今週彼と数時間過ごす予定です。もっと詳しく知りたい。

Edit: 考え直して、各次数のr^2値をnまで（現在nは6）計算して保持することを考えましょう - この尺度に何らかの価値があるかもしれないと思います。

[Dennis Jorgenson]

graziani:

思ったとおり、i_regrはうまくいって、真の多項式回帰を作ることができました。それは生成された曲線の形状から明らかでした。前の投稿でリンクしたものと同じ、方程式系を解くための標準的なアルゴリズムを使っています。

チャンネルの大きさも標準偏差に比例しており、kstdは比例係数として使われています。

LIVEST()の結果と異なるのは、単に向きの問題です。

Grazi - あなたの言うとおり、I-regrは実際に多項式回帰を行います。しかし、このインジケータが使用する回帰方法はガウス消去法です。しかし、この指標で使われている回帰法はガウス消去法です。私が見たところ、この指標は軽度から中程度の市場修正に過度に反応します。そして、正確なエントリー/エグジットポイントを決定するために、より短期間のインジケータが必要であるということにも同意します。この点については、すでに説明しました。poly6指標は、エントリー/イグジットポイントではなく、取引の方向、期間、サイズに使用される予定です。このインディケータはトレンド分析インディケータであり、日中オシレーターではありま せん。すでに開発された他の短期指標と組み合わせて使用します - 私は利益を最大化するために必要なものを持つことになります。

I-regrとLINEST()関数の 違いは、スロープ係数を計算する方法です。Guass法 vs. 最小二乗法。私はちょうどこのトピックに関するスタンフォード大学の教授の講義を聞いていたのですが、その中で、最小二乗法が再び最も広く信頼される回帰手法になりつつあり、微積分のアプローチがより理論的になってきていると（非常に強調されて）指摘されていました。

[Dennis Jorgenson]

SDC:
タイムスタンプを使うつもりはなかったのですが、整数のバーナンバーを使えると思ったのですが......？

全くその通りです。0/currentからN/rangeまで、おそらく逆順でしょう。

[Dennis Jorgenson]

gooly:

SDC, if X == 0 y = a.

Goolyさん、ちょっと時間がかかりましたが、その通りです。上の例の係数aは、「x = 0のときのyの値」、つまり座標(0,a)として定義されるY切片 です。さらに、あなたが提案する2次式は、「カップ」と呼ばれる放物線を 描きますが、これは「上」か「下」かの2項問題を解く以外にはあまり実用的ではありません。

[graziani]

dennisj2:

Grazi - おっしゃるとおり、I-regrは真の多項式回帰を行います。しかし、この指標で使われている回帰方法はガウス消去法です。しかし、この指標で使われている回帰法はガウス消去法です。私が見たところ、この指標は軽度から中程度の市場修正に過度に反応します。また、エントリー/エグジットポイントを正確に決定するために、より短期のインジケータが必要であることにも同意します。この点については、すでに説明しました。poly6指標は、エントリー/イグジットポイントではなく、取引の方向、期間、サイズに使用される予定です。このインディケータはトレンド分析インディケータであり、日中オシレーターではありま せん。すでに開発された他の短期指標と組み合わせて使用することで、利益を最大化するために必要なものを手に入れることができるのです。

I-regrとLINEST()関数の違いは、傾き係数を計算する方法です。Guass法とLeast Squares法です。スタンフォード大学の教授の講義を聞いたところ、最小二乗法が再び最も広く信頼される回帰手法になりつつあり、微積分法がより理論的になってきていると（非常に強調されて）指摘されました。

ガウスジョーダンを使っていますが、どの方法を使うかは全く関係なく、すべての方法（ガウスジョーダン、最小二乗法、グラムシュミット、あるいは他の方法？結果はエキスパートタブに表示され、エクセルからの入力はソースにハードコードされています。

しかし、検討すべきは、適用価格、X軸の開始点、X軸の伸び、ポイント数、TFなど、他の要因が曲線にどのような影響を与えるかということです。

そして、あなたのP6の使い方は、ポジティブな意味で革新的であり、私が批判している標準的なアプローチと一致していますね。