От теории к практике - страница 518

[Andrei01]

Renat Akhtyamov:

не более 10 минут или до новой достаточно рискованной сделки на рынке

если последней не оказалось, пересчет

Это зависит от таймфрейма, где свои трендовые участки.

[Andrei01]

Novaja:
Хорошо, берём последнюю точку, т.е. мы знаем состояние системы в данной точке, как долго состояние системы будет стабильно в будущем, чтобы иметь возможность прогнозировать?

прогнозировать можно всегда, так как одно состояние переходит в другое и в соответствии с этим можно делать прогноз.

[Andrei01]

Novaja:

У Victor в кодобазе есть пример фильтра с обратным проходом на базе ЕМА, 

https://www.mql5.com/ru/code/192

Что он пишет на этот счёт:

Результат сглаживания при этом будет соответствовать применению фильтра с нулевой задержкой (симметричная импульсная характеристика) за исключением краев последовательности, на которых будет проявляться краевой эффект или как здесь принято называть перерисовка. Выше в качестве примера была использована MA, то есть фильтр с конечной импульсной характеристикой. При использовании фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (например EMA) теоретически краевые эффекты будут распространяться на всю длину последовательности.

Перерисовка по логике это скорее благо чем зло, так как она позволяет произвести систематизацию состояний, которым мешают шумовые компоненты, которые являются состояниями, то есть полезной информацией на меньшем таймфрейме...

[Violetta Novak]

Andrei:

Перерисовка по логике это скорее благо чем зло, так как она позволяет произвести систематизацию состояний, которым мешают шумовые компоненты, которые являются состояниями, то есть полезной информацией на меньшем таймфрейме...

Андрей, Вы гений, мне этого правда не хватало, по - хорошему))

[Evgeniy Chumakov]

В общем в формуле D = Sqrt(c * lambda * t)  явно не хватает ещё чего-то.  Инерции или ускорения. 

[Andrei01]

Novaja:
Андрей, Вы гений, мне этого правда не хватало, по - хорошему))

Да не, это тут уже сто раз растолковывалось разными людьми. ))

[[Удален]]

Andrei:

прогнозировать можно всегда, так как одно состояние переходит в другое и в соответствии с этим можно делать прогноз.

совсем ку-ку?

[Andrei01]

Maxim Dmitrievsky:

совсем ку-ку?

Хотите склоку тут устроить? Мне не интересно...

[[Удален]]

Andrei:

Хотите склоку тут устроить? Мне не интересно...

Нет, взываю к трезвомыслию ) 

[[Удален]]

Smokchi Struck:
х@@@@@во! )))

придумайте как его усовершенствовать.

ну так я и предполагал ;))

1) полиномиальная регрессия применима для аппроксимации зафиксированных (не изменяющихся) данных  (порядок полинома не более 5). Модель может быть использована для интерполяции промежуточных значений. Но неприменима для экстраполяции за пределы интервала аппроксимации.

2) полиномиальная регрессия -- это очень плохая идея для аппроксимации динамических (изменяющихся) данных.