Как обозначить операцию вычисления производной в MQL4 - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Поясните, силь ву пле: что такое h? Если это интервал (табличного, или как модно говорить "сеточного") задания функции - то это просто каждая соседняя точка и мы в Вашем пункте 2 просто тупо смотрим в таблицу - чтобы узнать значение функции. Если же это ДРУГОЕ ЧИСЛО, то нам надо сначала проинтерполировать нашу функцию по (внутри) заданным точкам - чтобы узнать (приблизить) её примерное поведение - это опять же будет очередное промежуточное приближение.
Для всех - на всякий случай напоминаю, что производная - это не "приращение функции", а ПРЕДЕЛ ПРИРАЩЕНИЯ функции, если аргумент (у нас это - время) мы устремляем каким-либо образом к нулю. Разница между этими определениями есть и порой бывает существенной. Мы не можем НАПРЯМУЮ наш аргумент "устремлять" к нулю - у нас ведь функция задана ТАБЛИЧНО, в дискретных точках ("на сетке").
да-да, h это достаточно маленькая величина, по сравнению
с аргументом X, теретически h,бесконечно малая величина,
ведь производная это предел, так вот мы и берем h
ну скажем 0.0001*X
выч.производной по тому алгоритму что я привел выше предполагает наличие НЕ ТАБЛИЧНЫХ значений а
вычисление F(x+h)-F(x0)/(2*h), то есть необходимо иметь формулу F - функции производную которой надо взять от
ее аргументов X. Если же формулы нет, то да, надо вычислять "на сетке"
исправлю, а то как то со скобками нехорошо получилось(F(x+h)-F(x0))/(2*h)
Еще можно функцию приблизить линейной или полиномиальной регрессией. Если производную считаем в точке нуль, то производная равна коэффициенту при x^1.
Еще можно функцию приблизить линейной или полиномиальной регрессией. Если производную считаем в точке нуль, то производная равна коэффициенту при x^1.
при приближении функции полиномной регресией возникает ошибка аппроксимации на концах полиномной регресии, и чем выше степень полинома тем она более существенна.. в литературе описано что минимальная ошибка аппроксимации на конечных участках возможна лишь при степени регресионного полинома 4 степени, мною же к тому же установленно что кол-во точек, для одного участка аппроксимации,около 8-10..при этом пересечение двух соседних участков не гарантирует гладкости в точке пересечения..но добиваясь смещением расчтного полинома можно добиться минимальной ошибки при пересечении точки расчета
еще добавлю, что производная имеет смысл когда ф-ия достаточно гладкая, непрерывная
чего в случае с котировками(временным рядом) категорически не наблюдается, следовательно нужно
как то регуляризироваться, ну скажем при помощи суммы квадратов ошибок при измененении того или
иного параметра(переменной) или применяя прямой поиск, вроде симплекс-поиска(нелдер-Мид)