Кто может на словах объяснить, как устроена ARIMA(без сложных формул)? У меня есть желание и возможность сделать индикатор на этом алгоритме. - страница 2

[forexman77]

Что-то застрял на авторегрессии второго порядка

Первого порядка посчитал, из примера увиденного в интернете, просто вместо x(номеров баров) поставил значения цен сдвинутых на один бар

(MQL5 индексация баров наоборот, чем в MQL4).

Расчеты совпали с примером. По сути это тот же алгоритм, что в линейной регрессии для получения a,b,c.

//расчет авторегрессии первого порядка

for(int k=i; k>i-hist; k--)
        {
         sY+=close[k];//close[k] это ряд Y, close[k-sdvig] это ряд X
         sXY+=close[k]*close[k-sdvig];
         sX+=close[k-sdvig];
         sX2+=close[k-sdvig]*close[k-sdvig];
        }

      c=sX2*hist-sX*sX;
      if(c==0.0){Alert("c==0.0");}
      b=(sXY*hist-sX*sY)/c;
      a=(sY-sX*b)/hist;//hist количество элементов для расчета
      m[i]=a+(b*close[i-sdvig]);

Попробовал считать по разному с добавлением второго ряда X2(сдвинутым на два бара назад).

Ну, никак не сходится с расчетом в эксель. А формулу в пакете "анализ данных" не достать из экселя, в интернете полно математических, но конкретного алгоритма, что на что умножить, разделить и пр. не нашел.

[Maxim Dmitrievsky]

forexman77:

Что-то застрял на авторегрессии второго порядка

Первого порядка посчитал, из примера увиденного в интернете, просто вместо x(номеров баров) поставил значения цен сдвинутых на один бар

(MQL5 индексация баров наоборот, чем в MQL4).

Расчеты совпали с примером. По сути это тот же алгоритм, что в линейной регрессии для получения a,b,c.

Попробовал считать по разному с добавлением второго ряда X2(сдвинутым на два бара назад).

Ну, никак не сходится с расчетом в эксель. А формулу в пакете "анализ данных" не достать из экселя, в интернете полно математических, но конкретного алгоритма, что на что умножить, разделить и пр. не нашел.

мб попробуйте достать из alglib, там есть множественная лин. регрессия, просто кол-во признаков добавляете в матрицу

[forexman77]

Два дня не спал из-за соседей сверху опять устроили проходной двор на головой, ночами гремят, бегают всякие подозрительный личности.

Нашел ресурс где по порядку раскладывается алгоритм множественной регрессии.https://math.semestr.ru/regress/corel.php

Может есть и короче пути, но пока сделал такой вариант. Теперь нужно слепить авторегрессии первого и второго порядка и сравнивать корреляцию R2 и использовать, тот порядок, где она больше.

[forexman77]

Кто знает, как рассчитываются коэффициенты в ARIMA для моделей МА>2. Для моделей МА формулы не линейны и для каждого порядка разные.

[Roman Kutemov]

forexman77:
Кто знает, как рассчитываются коэффициенты в ARIMA для моделей МА>2. Для моделей МА формулы не линейны и для каждого порядка разные.

Посмотри: использование метода Бокса-Дженкинса для прогнозирования временных рядов. Автор Демьянов Руслан

[Roman Kutemov]

Вот ещё:

https://www.mql5.com/ru/forum/137712

[forexman77]

Roman Kutemov:
Вот ещё:

https://www.mql5.com/ru/forum/137712

Много чего читал. В первоисточнике Бокса и Дженкинса описывается два метода:

1.Линейно-сходящийся процесс.

2.Квадратически сходящийся процесс.

Остановился на первом. Вот здесь есть описание стр.61 https://dlib.rsl.ru/viewer/01002804041#?page=62

Дисперсию белого шума рассчитал так:

for(i=Period_-1;i>=0;i--)//m-(Close[i]-Close[i+1), ma -простое скользящее среднее серии (m) c периодом Period_, на текущем баре
     {
      ma1+=(m[i]-ma[0])*(m[i]-ma[0]);
     }
   ma1=ma1/Period_;
   sigma=(MathSqrt(MathAbs(ma1)))*(MathSqrt(MathAbs(ma1)));

с2 нашел так:

for(i=Period_-3;i>=0;i--)
     {
      ma2+=(m[i+2]-ma[0])*(m[i]-ma[0]);
     }
   c`2=ma2/Period_-2;

Теперь пробую подставить значения, как в формуле:

θ2=c`2/дисперсия белого шума в квадрате

Получаются значения явно не коэффициенты, а acf.

Может чего не понял. Но, судя по названию все-таки коэффициенты подгоняются так же циклами, а вычисления ковариаций нужны для получения числителя из формулы нахождения белого шума.

Было бы хорошо обойтись прямыми формулами, чем циклами. Но, с формулами знаю только, как вычислить коэффициент процесса МА(1).

[forexman77]

Roman Kutemov:
Посмотри: использование метода Бокса-Дженкинса для прогнозирования временных рядов. Автор Демьянов Руслан

Хотите прикол. https://machinelearningmastery.com/arima-for-time-series-forecasting-with-python/

Очень похоже. Даже картинки одни и теже. В интернете практически все одно и тоже, как попугаи повторяют. Как стих выучат совершенно не понимая, что там на самом деле.

Или только теорию знают, когда касается практического применения впадают в ступор.

[Roman Kutemov]

Вот ещё 

http://masters.donntu.org/2007/fvti/karpunova/diss/index.html

[forexman77]

Интернетом пользоваться умею, ссылок достаточно. Если есть, что по теме, а именно, как находятся коэффициенты для различных порядков МА(q), то можно и ссылку разместить.

Если хотите написать, что-то вроде "да это же очевидно",  "проще простого",  "что там сложного не пойму" и в довершение еще кучу ссылок прилепть, типа вот читай)

То лучше ничего не пишите, не засоряйте ветку. Мне уже достаточно лет, не надо мне морочить голову и поддаваться на эти игры не буду))