Discussão do artigo "3 Métodos de Aceleração de Indicadores através do Exemplo da Regressão Linear"
Honestamente, bajan, isso já tem cinco anos, como se sabe no quarto fórum.
Mas acho que será interessante para iniciantes.
O artigo mostra, mais uma vez, que os métodos estatísticos implementados nos indicadores padrão são fundamentais, portanto, não os subestime.
. a propósito, também há fórmulas de regressão de segunda ordem por meio de mashki.
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Honestamente, bajan, já faz cinco anos que isso é conhecido no quarto fórum.
Mas acho que os recém-chegados terão interesse.
Sim, o artigo é mais voltado para iniciantes.
O artigo mostra, mais uma vez, que os métodos estatísticos implementados nos indicadores padrão são fundamentais, e você não deve subestimá-los.
Isso é certo. Acho que os indicadores incorporados ao terminal (iMA, etc.) funcionam rapidamente não apenas devido ao conhecimento dos desenvolvedores do terminal sobre métodos de otimização, mas também devido ao fato de serem executados como parte de um arquivo exe. Ou seja, ao contrário dos indicadores externos, trata-se de uma compilação completa, não de um código pi. Bem, talvez eles tenham algum acesso direto de alta velocidade aos cronômetros, o que não está disponível para os indicadores externos.
Tentei usar mashas não incorporadas para o método de convolução - embora elas sejam bem otimizadas, são muito mais lentas do que as incorporadas.
Diálogo do autor. Alexander Smirnov. Esta é a segunda discussão sobre esse tópico, a primeira foi em 2006.
. A propósito, também há fórmulas para regressão de segunda ordem por meio de mashki.
Sim, já vi tópicos semelhantes. Mas em nenhum lugar ficou claro, passo a passo, como a convolução foi obtida. Tive que derivar todas as fórmulas por conta própria (escrevi várias folhas de rascunhos) para contar todas as nuances do artigo. Há um ponto complicado com a numeração de barras para LWMA, por exemplo.
Aqui está a prova. Ou seja, um pouco antes de Urain fornecer o link.
Eu não reivindico prioridade :). É, de modo geral, um fato quase trivial.
P.S. Se não me esqueci de tudo, o resultado da comparação de velocidades ainda era favorável ao cálculo clássico - mas significativamente otimizado (a diferença não é grande, mas ainda assim; veja as postagens de Candid' a). No entanto, uma técnica semelhante aplicada a regressões de ordem superior (quadrática, cúbica etc.) parece ser capaz de mostrar a vantagem do método de "convolução" sobre o clássico.
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O artigo é muito bom e útil, mas tenho uma dúvida.
Se usarmos o método Moving Totals, é verdade que o indicador ganhará muita velocidade, mas isso significa adicionar 4 buffers auxiliares, o que aumentará o consumo de memória.
Portanto, a pergunta é: qual método é melhor, o método padrão, que usa menos memória, ou o método de totais móveis, que usa mais memória, mas é mais rápido?
Há algo errado na implementação:
Quando LRMethod == LR_M_Sum
verifica-se que Sx e Sxx são constantes:
Sxx = ExtBufSxx[prevbar];
ExtBufSxx [bar] = Sxx;
Se esse for o caso, por que os buffers?
Talvez seja ainda mais rápido se você contar a SMA e a LWMA usando o método de soma móvel e contar o resultado como uma convolução.
Além disso, seria bom saber a inclinação da regressão, que também pode ser calculada por meio de SMA e LWMA.
Eu o implementei em 4: https://www.mql5.com/pt/code/10642
- votos: 3
- 2012.03.08
- Vladislav Eremeev
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Hi,
Ele cria uma função de regressão em cada barra (de acordo com o número definido das últimas barras) e mostra o valor que ela deve ter naquela barra''
Mas como posso calcular a inclinação da última linha de regressão (conheço apenas o último ponto, que forma a curva)...
Obrigado pela ajuda
Pedro
Olá
Obrigado por este artigo. Mas você poderia me dizer como chamar seus métodos dentro do meu código MQL5? Não entendo como fazer isso, não entendo a lista de parâmetros dentro dos seus métodos. Como posso obter o valor retornado pela regressão linear em um determinado momento dentro do meu código depois de integrar o seu?
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Novo artigo 3 Métodos de Aceleração de Indicadores através do Exemplo da Regressão Linear foi publicado:
O artigo lida com os métodos de otimização de algorítimos computacionais de indicadores. Todos encontrarão um método que seja melhor para suas necessidades. Três métodos são descritos aqui. Um deles é bastante simples, o outro requer conhecimento sólido em matemática e o último requer um pouco de perspicácia. Indicadores ou o design do terminal do MetaTrader 5 são usados para realizar a maioria dos métodos descritos. Os métodos são bastante universais e podem ser usados não apenas para aceleração do cáluclo de regressão linar, mas também para muitos outros indicadores.
Autor: Andrew