단순한 Mashka와 선형 LSM의 세그먼트 중간점에 구축된 곡률은 동일합니다. 음, 즉, 예를 들어 11개 포인트에 대한 선형 OLS를 취하고, 구축하고, 6번째 포인트를 기억하고, 1포인트 앞으로 이동하고, 다시 11포인트에 대해 LLS를 구축하고, 6번째 포인트를 기억하고, 음, 계속해서, 전체 행. 결과는 정확히 Masha입니다. 그리고 krivulina는 11개 점에 대한 Savitsky-Halley 필터의 선형 버전입니다. 분광학에서 이 필터의 비선형 변형(3차 또는 더 높은 거듭제곱)은 예비 데이터 준비를 위한 근사에 때때로 사용됩니다.
링크 주셔서 감사합니다. 관련 아이디어를 찾고 있었습니다. R 기능의 관점에서 그런 질문에 접근할 필요는 없다고 생각합니다. 기존 접근 방식:
측정 단위(숫자, 방향, 거리)의 의미 손실을 무시하고 중심 좌표가 Xc, Yc인 반지름이 R인 원의 방정식에서 직접
R^2 = (X-Xc)^2 + (Y-Yc)^2
숫자 i(Xi = i)가 있는 점에서 잔차 함수를 만듭니다. 이것은 점(Xi, Yi)에서 중심 Xc, Yc까지의 거리와 반지름 R 사이의 차이입니다.
Di = ((Xi-Xc)^2 + (Yi-Yc)^2)^0.5 - R.
우리는 제곱 Di를 더하고 목적 함수가 최소화되도록 합니다. R, Xc, Yc의 세 가지 필수 변수 매개변수가 있습니다. 극단 (첫 번째 및 마지막) 점은 중간 점 (인접 점 없음)보다 영향이 적으므로 해당 Di ^ 2에 2를 곱하는 것이 좋습니다. 그리고 마지막 포인트에 중점을 두고 피팅하기 위해 가중치에 대해 다른 열을 추가하여 마지막 몇 포인트의 가중치로 재생할 수도 있습니다.
비뚤어지면 측정 단위를 고려해야합니다. 거리를 계산할 때 X와 Y의 영향이 거의 같게 하려면(R은 두 가지 영향을 모두 받습니다), X에 대해 숫자 i가 아니라 동일한 숫자에 평준화 척도를 곱한 값을 취해야 합니다. 그래서 X와 Y의 범위는 크기가 가깝습니다.
추신 sernam.ru는 저작권 침해 혐의를 매우 교활하게 제거하여 책의 텍스트를 부분적으로만 출판하고 인쇄물, 특히 책 제목을 지정하지 않은 것으로 나타났습니다. sernam.ru에서는 인터넷 어디에서도 찾을 수 없는 텍스트를 찾을 수 있습니다.
단순한 Mashka와 선형 LSM의 세그먼트 중간점에 구축된 곡률은 동일합니다.
글쎄, 누가 거기에서 다국적 기업을 사용하고 있습니까?
결국 LSM은 두 지점마다가 아니라 여러 지점에서 수행됩니다. 자체 세그먼트 ... LSM을 두 번째 또는 세 번째로 더 높은 수준으로 가져올 수 있다는 사실은 말할 것도 없습니다.
Duc, 이것을 위해 모델링하고 즉시 자동 전화 교환기를 작성하지 않습니다.
약 6개월 동안 이전 PBX를 모델링했습니다. 결과적으로 오케이. 간단하고 아름다운 시스템. 하지만 그 과정에서 어려움은 충분했다.)
시각화가 거의 없습니다. 모든 로그는 Access 데이터베이스에 기록됩니다.
동의하고 싶지만 ...하지만 주장하고 싶습니다 ..))
작업을 기본(끔찍하게 간단한!) 작업으로 공식화해야 합니다.
- ATS를 작성한 결과가 그대로 - 대차대조표를 얻는 중!
- 이상적으로는 45도 위쪽의 균형 선이 필요합니다. 이러한 선을 위해 노력하려면 다음을 알아야 합니다.
a) 교통 예측
b) 예측의 신뢰성
저것들. 깊은 추론으로 우리는 비디오에 왔습니다: https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page525#comment_8564120
작업): 우리는 무엇을 예측해야 합니까? 가격 이동 모델이 필요합니다.
- 추세 = 선
- 채널 = 2 라인
- 레벨 = ??? , 그러나 나는 이것을 예측하고 싶습니다, 나는 이것들이 시장에서 포지션이 유지되는 시간에 따라 그들의 가치를 변화시킬 몇 개의 수평선이라고 의심합니다
작업 b)는 전략 테스터와 통계적 관찰에 의해 해결됩니다.
이와 같은 것, 그것은 적어도 남아 있습니다 - 문제를 다루기 위해)
동의하고 싶지만 ...하지만 주장하고 싶습니다 ..))
작업을 기본(끔찍하게 간단한!) 작업으로 공식화해야 합니다.
- ATS를 작성한 결과가 그대로 - 대차대조표를 얻는 중!
- 이상적으로는 45도 위쪽의 균형 선이 필요합니다. 이러한 선을 위해 노력하려면 다음을 알아야 합니다.
a) 교통 예측
b) 예측의 신뢰성
저것들. 깊은 추론으로 우리는 비디오에 왔습니다: https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page525#comment_8564120
작업): 우리는 무엇을 예측해야 합니까? 가격 이동 모델이 필요합니다.
- 추세 = 선
- 채널 = 2 라인
- 레벨 = ??? , 그러나 나는 이것을 예측하고 싶습니다, 나는 이것들이 시장에서 포지션이 유지되는 시간에 따라 그들의 가치를 변화시킬 몇 개의 수평선이라고 의심합니다
작업 b)는 전략 테스터와 통계적 관찰에 의해 해결됩니다.
이와 같은 것, 그것은 적어도 남아 있습니다 - 문제를 다루기 위해)
거부됨:
- 가격 움직임 패턴(말하자면 거의 포기됨),
- 예측을 거부했습니다(거의). 모든 것은 통계와 확률에서 나옵니다. 즉, 수익성이 없는 거래의 존재는 이미 초기에 시스템의 속성입니다.
- 최대 이익을 위한 최적화를 거부했습니다. 결과는 다양한 기준이 있지만 모든 하위 시스템은 대부분 별도로(독립적으로) 구성됩니다.
글쎄, 나는 다항식을 사용하고 있는데, 이것은 " 포물선 의 다른 부분들"을 의미합니다.
당신은 여전히 호를 사용하려고 시도할 수 있지만, 나는 그것에 대해 회귀하는 방법을 모릅니다.
여기에서 호 방정식을 파생하여 Excel에서 점수를 매길 수 있습니까?
http://sci.sernam.ru/book_geom.php?id=39
링크 주셔서 감사합니다. 관련 아이디어를 찾고 있었습니다. R 기능의 관점에서 그런 질문에 접근할 필요는 없다고 생각합니다. 기존 접근 방식:
측정 단위(숫자, 방향, 거리)의 의미 손실을 무시하고 중심 좌표가 Xc, Yc인 반지름이 R인 원의 방정식에서 직접
R^2 = (X-Xc)^2 + (Y-Yc)^2
숫자 i(Xi = i)가 있는 점에서 잔차 함수를 만듭니다. 이것은 점(Xi, Yi)에서 중심 Xc, Yc까지의 거리와 반지름 R 사이의 차이입니다.
Di = ((Xi-Xc)^2 + (Yi-Yc)^2)^0.5 - R.
우리는 제곱 Di를 더하고 목적 함수가 최소화되도록 합니다. R, Xc, Yc의 세 가지 필수 변수 매개변수가 있습니다. 극단 (첫 번째 및 마지막) 점은 중간 점 (인접 점 없음)보다 영향이 적으므로 해당 Di ^ 2에 2를 곱하는 것이 좋습니다. 그리고 마지막 포인트에 중점을 두고 피팅하기 위해 가중치에 대해 다른 열을 추가하여 마지막 몇 포인트의 가중치로 재생할 수도 있습니다.
비뚤어지면 측정 단위를 고려해야합니다. 거리를 계산할 때 X와 Y의 영향이 거의 같게 하려면(R은 두 가지 영향을 모두 받습니다), X에 대해 숫자 i가 아니라 동일한 숫자에 평준화 척도를 곱한 값을 취해야 합니다. 그래서 X와 Y의 범위는 크기가 가깝습니다.
추신 sernam.ru는 저작권 침해 혐의를 매우 교활하게 제거하여 책의 텍스트를 부분적으로만 출판하고 인쇄물, 특히 책 제목을 지정하지 않은 것으로 나타났습니다. sernam.ru에서는 인터넷 어디에서도 찾을 수 없는 텍스트를 찾을 수 있습니다.
나는 작은 TF에서 일하는 것을 좋아하지만 그런 단점은 좋아하지 않습니다.
어떻게 예측할 수 있습니까?
나는 작은 TF에서 일하는 것을 좋아하지만 그런 단점은 좋아하지 않습니다.
어떻게 예측할 수 있습니까?
"예측"해야 하는 이유 - 올바르게 "해결"되어야 합니다! 그들에 대해 특별한 것은 없으며 적시에 "결정"되어야 하고 적절하게 "제공"되어야 합니다.
나는 작은 TF에서 일하는 것을 좋아하지만 그런 단점은 좋아하지 않습니다.
어떻게 예측할 수 있습니까?
그런 방법은 없다
왜냐하면 절대적으로
모든 마더마타 평균
"예측"해야 하는 이유 - 올바르게 "해결"되어야 합니다! 그들에 대해 특별한 것은 없으며 적시에 "결정"되어야 하고 적절하게 "제공"되어야 합니다.
그것을 정의하기에는 항상 너무 늦습니다. 그리고 이것은 당신이 예측해야 하는 것입니다.
그것을 정의하기에는 항상 너무 늦습니다. 그리고 이것은 당신이 예측해야 하는 것입니다.
근거가 없다고 예측하면 예, 문제가 없습니다. 그리고 정당하게 - 그럴 가능성은 거의 없습니다. "정의"가 항상 늦는 것은 아닙니다. 오히려 "앞서서"가 더 좋습니다!