Vladislav, 나는 이것이 계산 오류라고 생각합니다 (막대가 충분하지 않음). 나는 H1을, 당신은 M30을 믿었습니다. 나는 M30으로 전환했고 이제 마지막 채널에 > 0.5의 계수가 있습니다. 여기 사진이 있습니다. 따라서 더 정확한 계산을 위해 M30으로 전환해야 합니다(바가 더 많으면 - 30바는 Hurst의 계산에 충분한 품질을 제공하지 않음) https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip
Vladislav, 나는 이것이 계산 오류라고 생각합니다 (막대가 충분하지 않음). 나는 H1을, 당신은 M30을 믿었습니다. 나는 M30으로 전환했고 이제 마지막 채널에 > 0.5의 계수가 있습니다. 여기 사진이 있습니다. 따라서 더 정확한 계산을 위해 M30으로 전환해야 합니다(바가 더 많으면 - 30바는 Hurst의 계산에 충분한 품질을 제공하지 않음) https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip
이것은 채널이 (RMS_full_sample <= RMS2/3 기준에 따라) 한 시간 프레임에 구축되고 Hurst가 다른 시간 프레임에 계산된다는 것을 의미합니까? 나는 단지 다른 많은 것을 가정하지 않았다. 샘플의 최소 막대 수를 45(2/3은 30)로 설정하고 기준을 충족하는 채널을 찾습니다. 종종 이러한 채널은 바로 이 45개의 막대와 동일한 것으로 판명되며, 이는 현재 막대에서 채널을 구축할 수 없음을 나타냅니다. 이 경우 결국 그런 채널을 찾기 위해 역사 속으로 슬라이드를 삽입할 계획이었습니다. 예를 들어, 내가 어제 게시한 시간별 채널은 오늘 이미 고장났고 마지막 45개 막대로 조정하려고 합니다. 이는 이 채널이 부적합함을 나타냅니다(즉, 이 경우 이 방법이 적합함).
그리고 Hirst의 경우 - 끝이 뾰족하고 뭉툭한 상황이 있습니다. 나에게 명확하지 않은 몇 가지 이유로 계산 알고리즘이 대체되고 있습니다. 나는 이것이 실제로 새로운 기준을 계산하는 새로운 방법이지만 허스트 지수가 아님을 인정합니다. 즉, 나는 이 방법이 효과가 있다는 것을 부정하지는 않지만, 지금까지는 그 표시의 물리적(또는 수학적) 의미를 이해할 수 없습니다. 즉, N 측정에 대한 누적 바이어스 오류를 고려하는 이 변동의 최대 절대 채널과 특정 제로 라인에 대한 변동 간의 관계입니다.
즉, 나는 이 방법이 효과가 있다는 것을 부정하지는 않지만, 지금까지는 그 표시의 물리적(또는 수학적) 의미를 이해할 수 없습니다.
잠시 공식 자체를 잊어 버리십시오. 다음을 수행하십시오. 회귀선을 기준으로 계산된 오류의 RMS가 있으며, 이는 Vladislava 방법에 따라 계산할 때 약간 앞뒤로 이동합니다(계산된 막대를 포함하지 않는 이전 샘플의 회귀). ALL Hi-Lo 가격 샘플의 일반적인 범위도 있습니다. 이 양들 사이의 관계를 취하고 분석하십시오. 비율이 거의 같으면 채널이 우연히 선택될 수 있으며 가까운 장래에 사라질 것이라고 말할 수 있습니다. 이 값 사이의 비율이 크면 채널이 무작위가 아니며 앞으로도 계속될 것이라고 말합니다. 이것이 더 명확하다면 허스트 계수와 결정 계수 (Bulashev) 사이에 어떤 유추를 그릴 수 있다고 생각합니다. 즉, 이 비율이 클수록 채널에 오류가 가득 차 있을 가능성이 줄어듭니다.
То есть, я не отрицаю что этот метод работает, но пока не могу понять физический(или математичекий) смысл его показания.
잠시 공식 자체를 잊어 버리십시오. 다음을 수행하십시오. 회귀선을 기준으로 계산된 오류의 RMS가 있으며, 이는 Vladislava 방법에 따라 계산할 때 약간 앞뒤로 이동합니다(계산된 막대를 포함하지 않는 이전 샘플의 회귀). ALL Hi-Lo 가격 샘플의 일반적인 범위도 있습니다. 이 양들 사이의 관계를 취하고 분석하십시오. 비율이 거의 같으면 채널이 우연히 선택될 수 있으며 가까운 장래에 사라질 것이라고 말할 수 있습니다. 이 값 사이의 비율이 크면 채널이 무작위가 아니며 앞으로도 계속될 것이라고 말합니다. 이것이 더 명확하다면 허스트 계수와 결정 계수 (Bulashev) 사이에 어떤 유추를 그릴 수 있다고 생각합니다. 즉, 이 비율이 클수록 채널에 오류가 가득 차 있을 가능성이 줄어듭니다.
괜찮은. 처음에는 일반적으로 허스트 지수 라고도 하는 통계의 R\S 지표를 고려한다고 썼습니다. 이 관계에서 S는 표준편차이고 R은 표본의 범위입니다. 수평 채널의 경우 모든 것이 모호하지 않으며 경사 채널의 경우 스팬을 계산하는 몇 가지 방법이 있습니다. Hurst 지수와 같은 일반적인 의미는 결정성(허스트 지수의 관점에서 국부적 지속성)의 정도를 추정하는 것입니다.
Peters에 따르면 Hurst 지수 는 RMS({Log(Close[i]/Close[i+1]})(i - MT의 막대 번호)를 사용합니다. RMS({Close[i]-Close[i+1]})를 사용하는 것도 가능합니다. Solandr가 설명했듯이 RMS({Close[i]-Approx[i]})를 사용합니다. 여기서 Approx[i]는 선택한 막대의 모든 막대 근사치를 기반으로 한 예측값입니다.
연속 닫기의 차이(비율의 로그도 작동함)는 범위 누적의 기초가 되는 동일한 값입니다.
그러나 Close[i]-Approx[i] 값은 누적 범위의 기초가 아니라 회귀 예측 오류를 나타냅니다. 즉, 이 값의 표준편차에 대한 범위의 비율이 근사의 품질을 나타내야 합니다.
그럼에도 불구하고 회귀에 의한 예측 오차의 누적은 다른 값, 즉 (Close[i]-Approx[i]) - (Close[i+1]-Approx[i+1])에 의해 형성되며, IMHO는 다음을 허용합니다. 우리는 근사치의 "예측 능력"에 의해 감소된 원래 시리즈의 RMS를 얻습니다. 그리고 IMHO, 취해야 할 오류의 범위가 아니라 초기 일련의 가격 범위입니다. 그런 다음 이러한 RMS와 R/S 통계 지표의 범위를 정확하게 사용하면 회귀에서 제외된 추세로 가격 시리즈의 품질을 평가할 수 있으며 원래 가격 시리즈에 대한 유사한 값과 각각 비교가 가능합니다. 우리는 근사의 품질을 평가합니다.
여기 사진이 있습니다. 따라서 더 정확한 계산을 위해 M30으로 전환해야 합니다(바가 더 많으면 - 30바는 Hurst의 계산에 충분한 품질을 제공하지 않음)
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip
확인. 따라서 사진에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이전글 삭제합니다 ;)
행운을 빕니다.
여기 사진이 있습니다. 따라서 더 정확한 계산을 위해 M30으로 전환해야 합니다(바가 더 많으면 - 30바는 Hurst의 계산에 충분한 품질을 제공하지 않음)
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip
이것은 채널이 (RMS_full_sample <= RMS2/3 기준에 따라) 한 시간 프레임에 구축되고 Hurst가 다른 시간 프레임에 계산된다는 것을 의미합니까?
나는 단지 다른 많은 것을 가정하지 않았다. 샘플의 최소 막대 수를 45(2/3은 30)로 설정하고 기준을 충족하는 채널을 찾습니다. 종종 이러한 채널은 바로 이 45개의 막대와 동일한 것으로 판명되며, 이는 현재 막대에서 채널을 구축할 수 없음을 나타냅니다. 이 경우 결국 그런 채널을 찾기 위해 역사 속으로 슬라이드를 삽입할 계획이었습니다. 예를 들어, 내가 어제 게시한 시간별 채널은 오늘 이미 고장났고 마지막 45개 막대로 조정하려고 합니다. 이는 이 채널이 부적합함을 나타냅니다(즉, 이 경우 이 방법이 적합함).
그리고 Hirst의 경우 - 끝이 뾰족하고 뭉툭한 상황이 있습니다. 나에게 명확하지 않은 몇 가지 이유로 계산 알고리즘이 대체되고 있습니다. 나는 이것이 실제로 새로운 기준을 계산하는 새로운 방법이지만 허스트 지수가 아님을 인정합니다. 즉, 나는 이 방법이 효과가 있다는 것을 부정하지는 않지만, 지금까지는 그 표시의 물리적(또는 수학적) 의미를 이해할 수 없습니다. 즉, N 측정에 대한 누적 바이어스 오류를 고려하는 이 변동의 최대 절대 채널과 특정 제로 라인에 대한 변동 간의 관계입니다.
잠시 공식 자체를 잊어 버리십시오. 다음을 수행하십시오. 회귀선을 기준으로 계산된 오류의 RMS가 있으며, 이는 Vladislava 방법에 따라 계산할 때 약간 앞뒤로 이동합니다(계산된 막대를 포함하지 않는 이전 샘플의 회귀). ALL Hi-Lo 가격 샘플의 일반적인 범위도 있습니다. 이 양들 사이의 관계를 취하고 분석하십시오. 비율이 거의 같으면 채널이 우연히 선택될 수 있으며 가까운 장래에 사라질 것이라고 말할 수 있습니다. 이 값 사이의 비율이 크면 채널이 무작위가 아니며 앞으로도 계속될 것이라고 말합니다. 이것이 더 명확하다면 허스트 계수와 결정 계수 (Bulashev) 사이에 어떤 유추를 그릴 수 있다고 생각합니다. 즉, 이 비율이 클수록 채널에 오류가 가득 차 있을 가능성이 줄어듭니다.
잠시 공식 자체를 잊어 버리십시오. 다음을 수행하십시오. 회귀선을 기준으로 계산된 오류의 RMS가 있으며, 이는 Vladislava 방법에 따라 계산할 때 약간 앞뒤로 이동합니다(계산된 막대를 포함하지 않는 이전 샘플의 회귀). ALL Hi-Lo 가격 샘플의 일반적인 범위도 있습니다. 이 양들 사이의 관계를 취하고 분석하십시오. 비율이 거의 같으면 채널이 우연히 선택될 수 있으며 가까운 장래에 사라질 것이라고 말할 수 있습니다. 이 값 사이의 비율이 크면 채널이 무작위가 아니며 앞으로도 계속될 것이라고 말합니다. 이것이 더 명확하다면 허스트 계수와 결정 계수 (Bulashev) 사이에 어떤 유추를 그릴 수 있다고 생각합니다. 즉, 이 비율이 클수록 채널에 오류가 가득 차 있을 가능성이 줄어듭니다.
괜찮은. 처음에는 일반적으로 허스트 지수 라고도 하는 통계의 R\S 지표를 고려한다고 썼습니다. 이 관계에서 S는 표준편차이고 R은 표본의 범위입니다. 수평 채널의 경우 모든 것이 모호하지 않으며 경사 채널의 경우 스팬을 계산하는 몇 가지 방법이 있습니다. Hurst 지수와 같은 일반적인 의미는 결정성(허스트 지수의 관점에서 국부적 지속성)의 정도를 추정하는 것입니다.
행운을 빕니다.
Peters에 따르면 Hurst 지수 는 RMS({Log(Close[i]/Close[i+1]})(i - MT의 막대 번호)를 사용합니다.
RMS({Close[i]-Close[i+1]})를 사용하는 것도 가능합니다.
Solandr가 설명했듯이 RMS({Close[i]-Approx[i]})를 사용합니다. 여기서 Approx[i]는 선택한 막대의 모든 막대 근사치를 기반으로 한 예측값입니다.
연속 닫기의 차이(비율의 로그도 작동함)는 범위 누적의 기초가 되는 동일한 값입니다.
그러나 Close[i]-Approx[i] 값은 누적 범위의 기초가 아니라 회귀 예측 오류를 나타냅니다. 즉, 이 값의 표준편차에 대한 범위의 비율이 근사의 품질을 나타내야 합니다.
그럼에도 불구하고 회귀에 의한 예측 오차의 누적은 다른 값, 즉 (Close[i]-Approx[i]) - (Close[i+1]-Approx[i+1])에 의해 형성되며, IMHO는 다음을 허용합니다. 우리는 근사치의 "예측 능력"에 의해 감소된 원래 시리즈의 RMS를 얻습니다. 그리고 IMHO, 취해야 할 오류의 범위가 아니라 초기 일련의 가격 범위입니다.
그런 다음 이러한 RMS와 R/S 통계 지표의 범위를 정확하게 사용하면 회귀에서 제외된 추세로 가격 시리즈의 품질을 평가할 수 있으며 원래 가격 시리즈에 대한 유사한 값과 각각 비교가 가능합니다. 우리는 근사의 품질을 평가합니다.
이러한 추론에 오류가 있습니까? 결과 비교를 적용하여 문제를 해결할 수 있습니까? 왜요?
미리 감사드립니다.
저것들. 차트에 던지면 필요한 모든 것이 그려지지만 마우스로 채널을 잡고 끌 수는 없습니다.
그런 다음 Ctrl-B -> LR -> 속성 , 날짜 중 하나를 변경했습니다. 확인, 닫기
그 후에 모든 것이 제자리에 떨어집니다.
빌드 pre194.
OBJ_TREND 를 사용하여 회귀를 그렸습니다. 나는 표준 회귀를 사용하지 않았습니다.
그러나 이 스크립트가 컴퓨터를 멈추는 방법! 게다가 오랫동안 터미널의 자원이 어디로 갔는지 이해할 수 없어 모든 창을 통과해야했습니다.