Скачать MetaTrader 5
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Есть вопросы к автору программы - задай их в разделе Обсуждение
Юрий Покутний
295
Юрий Покутний 2009.08.09 23:34 

Изначально извиняюсь за математическую неграмотность.

Да, вопрос скользкий, но....

Есть ли у кого-либо алгоритм в коде или в другом формате, для (наверно) "линейной аппроксимации" ценового графика:

- допустим есть первоначальная точка отсчета (локальный мин. или максимум), от которой, "визуально", по ценовому формированию графика строится линия аппроксимации (начало в локальном мин/максе).

Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в соответствующем разделе математики или статистики, или теории вероятности ( прошу прощения - не силен в этом).

Если есть готовые решения - то какие данные говорят о степени качества этой аппроксимации?

Заранее всем откликнувшимся - спасибо.

Илья
2546
Илья 2009.08.09 23:50  
Аппроксимация - она строится по числовому ряду. Да, график цены - это нечто похожее. Но для того, чтобы программа смогла саппроксимировать некоторые будущие значения, нужно как-то "подготовить" исходные данные - например взять цены закрытия. Вообще эта задача довольно просто решается в Neuro Solutions, в Neuro Shell лично для меня посложнее. Правда от применения в лоб толку мало. Какой-то гибридный полином не может предсказать поведение цены хотя бы ближайший бар, а на последующие бары вероятность "прогноза" будет катастрофически падать. Это даже посчитать можно.
Vladimir
5875
Vladimir 2009.08.10 00:52  
vizit >>:

Изначально извиняюсь за математическую неграмотность.

Да, вопрос скользкий, но....

Есть ли у кого-либо алгоритм в коде или в другом формате, для (наверно) "линейной аппроксимации" ценового графика:

- допустим есть первоначальная точка отсчета (локальный мин. или максимум), от которой, "визуально", по ценовому формированию графика строится линия аппроксимации (начало в локальном мин/максе).

Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в соответствующем разделе математики или статистики, или теории вероятности ( прошу прощения - не силен в этом).

Если есть готовые решения - то какие данные говорят о степени качества этой аппроксимации?

Заранее всем откликнувшимся - спасибо.

Помоему вам нужен ZigZag

Evgeniy Logunov
716
Evgeniy Logunov 2009.08.10 01:00  
vizit писал(а) >>

Если есть готовые решения - то какие данные говорят о степени качества этой аппроксимации?

Имхо стоит расчитать стандартное отклонение (или что-то в этом роде) данных от вашей аппроксимации. Если значение велико - неплохо было бы попробовать иной способ аппроксимации (или поменять параметры текущего: для полиномиальной регрессии, например, степень полинома. но увлекаться не нужно).

lotos4u
30
lotos4u 2009.08.10 01:11  
Наверно, Вам нужен канал линейной регрессии (если нужна именно прямая). Но он строится не от мин-макс, а по заданной глубине истории.
Aleksey Lebedev
6047
Aleksey Lebedev 2009.08.10 02:02  
vizit >>:

Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в соответствующем разделе математики или статистики, или теории вероятности ( прошу прощения - не силен в этом).

Заранее всем откликнувшимся - спасибо.

Аппроксимация сигналов и функций

Кратенько описано)

1. Приближение сигналов рядами Тейлора.
2. Интерполяция и экстраполяция сигналов. Линейная и квадратичная интерполяция. Полиномиальная интерполяция. Кривые Безье.
3. Сплайновая интерполяция.
4. Спектральный метод интерполяции. Спектр дискретного сигнала. Интерполяционный ряд Котельникова-Шеннона.
5. Децимация и интерполяция цифровых сигналов. Децимация с целым шагом. Интерполяция с целым шагом. Преобразование частоты дискретизации с нецелым шагом.
6. Методика аппроксимации эмпирических данных. Мера приближения. Аппроксимирующая функция. Порядок модели. Оценка качества приближения.
Neutron
2826
Neutron 2009.08.10 08:34  
vizit писал(а) >>

Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в ...

Вот, в качестве "на-посмотреть":


Программка строит линейную или квадратичную (параметр к=1 или 2 в настройках) аппроксимацию (красным цветом на рис.) и экстраполяцию (синим) методом наименьших квадратов и "рисует" примерчики по заданому числу точек (параметр n). Мне показалось, что такой вариант представления качества "прогноза" наиболее информативен. Что касается его (метода) применимости на рынках, то моё мнение - это всё беспонтово, т.к. метод эксплуатирует свойство положительной корреляции между соседними отсчётами в ряде первой разности котира (начатое движение скорее продолжится, чем развернётся), что для ценовых рядов в принципе не свойственно (коэффициент корреляции как правило отрицателен).

На рис. красными отрезками выделены участки на которых вычисляются коэффициенты регрессии, синим - прогноз в будущее. Видно, что по ожиданиям метода, цена "должна" идти дальше по импульсу, а она, по факту, никому ничего не должна:-)
Файлы:
mnk1_2.mq4 2 kb
Юрий Покутний
295
Юрий Покутний 2009.08.10 08:47  

Спасибо за ответы.

Не прогноз требуется.

После многочисленных ответов, понял как сформулировать задачу более конкретно:

- необходимо на определенном промежутке данных (графика) получить коэфициент в уравнении прямой, максимально приближенной (аппроксимированной) к ценовому графику на выбранном участке...

Victor Nikolaev
Модератор
14365
Victor Nikolaev 2009.08.10 10:32  
vizit писал(а) >>

Спасибо за ответы.

Не прогноз требуется.

После многочисленных ответов, понял как сформулировать задачу более конкретно:

- необходимо на определенном промежутке данных (графика) получить коэфициент в уравнении прямой, максимально приближенной (аппроксимированной) к ценовому графику на выбранном участке...

Поищи LRMA или линейную регрессию

Михаил
7
Михаил 2013.05.17 09:50  
Neutron:

Вот, в качестве "на-посмотреть":


Программка строит линейную или квадратичную (параметр к=1 или 2 в настройках) аппроксимацию (красным цветом на рис.) и экстраполяцию (синим) методом наименьших квадратов и "рисует" примерчики по заданому числу точек (параметр n). Мне показалось, что такой вариант представления качества "прогноза" наиболее информативен. Что касается его (метода) применимости на рынках, то моё мнение - это всё беспонтово, т.к. метод эксплуатирует свойство положительной корреляции между соседними отсчётами в ряде первой разности котира (начатое движение скорее продолжится, чем развернётся), что для ценовых рядов в принципе не свойственно (коэффициент корреляции как правило отрицателен).

На рис. красными отрезками выделены участки на которых вычисляются коэффициенты регрессии, синим - прогноз в будущее. Видно, что по ожиданиям метода, цена "должна" идти дальше по импульсу, а она, по факту, никому ничего не должна:-)

Добрый день, Сергей! скажите, пожалуйста, этот алгоритм "МНК"...кем он разработан или где можно найти полное его описание?

Заранее благодарен, с уважением Михаил
anonymous
363
anonymous 2013.05.17 10:47  
N1ze:
 
"МНК"

"метод наименьших квадратов".

Найти можно в google/wikipedia/любой книге по эконометрике. 

/ /12
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий