Как правильно сравнивать два непересекающихся ряда?

 


Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

 
Evgeniy Chumakov:


Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

А что именно вы понимаете под "сравнением" этих рядов?

Если сдвигать на величины среднего значения, то масштабировать, как мне кажется, есть смысл на СКО.
 
PapaYozh:
В что именно вы понимаете пож "сравнением" этих рядов?


Нужно наилучшим образом совместить ряды в 'одной плоскости' чтобы выборка меньше всего влияла на результат.

 

Женя, а что за единицы измерения, что за кривые? Почему их нужно совмещать? Чтобы было легче понять.

 
Evgeniy Chumakov:


Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

Приведи начала двух графиков к нулю.

Тогда они будут пересекать его и друг друга соответственно. 

Это опять таки, если размерности эквивалентные.
Интересно зачем это нужно, я думал раздвижки и тщетные попытки поймать расхождения уже давно канули в лету.
 
Evgeniy Chumakov:

Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

Вариант 1. Нормализовать оба ряда = убрать постоянную составляющую из каждого ряда = найти среднее значение и опустить каждую точку на эту величину

Вариант 2. Построить график разности и нормализовать его

 
Evgeniy Chumakov:


Нужно наилучшим образом совместить ряды в 'одной плоскости' чтобы выборка меньше всего влияла на результат.

Сравнивайте отношения их короткой и длинной машек. Типа macd, только отношение вместо разности. 
 
Evgeniy Chumakov:


Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

Зачем их совмещать? Какая разница на каких графиках вообще берутся данные? Вы ведь всё равно будете пользоваться массивами данных. Например:

https://www.mql5.com/ru/docs/standardlibrary/mathematics/stat/mathsubfunctions/statmathcorrelationpearson

bool  MathCorrelationPearson(
   const double&  array1[],  // первый массив значений
   const double&  array2[],  // второй массив значений
   double&        r          // коэффициент корреляции
   )



Документация по MQL5: Стандартная библиотека / Математика / Статистика / Вспомогательные функции / MathCorrelationPearson
Документация по MQL5: Стандартная библиотека / Математика / Статистика / Вспомогательные функции / MathCorrelationPearson
  • www.mql5.com
MathCorrelationPearson(const double&,const double&,double&) - Вспомогательные функции - Статистика - Математика - Стандартная библиотека - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
Evgeniy Chumakov:


Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

По минимуму среднеквадратичного отклонения обычно совмещают. Линейной регрессией называется, методом наименьших квадратов.

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:

Приведи начала двух графиков к нулю.

Тогда они будут пересекать его и друг друга соответственно. 

Это опять таки, если размерности эквивалентные.
Интересно зачем это нужно, я думал раздвижки и тщетные попытки поймать расхождения уже давно канули в лету.

тогда разлетятся в разные стороны и в ближайшем будущем не пересекутся

 
Evgeniy Chumakov:


Есть два не пересекающихся ряда которые на 'разных уровнях'  (Примерно как на картинке выше).

Как их правильно 'совместить' чтобы они были рядом и пересекались?

Можно в каждом ряде высчитать среднюю за некий период потом ряд_1 = знач_1/средний_1 и т.д. Но правильно ли так? Влияет ли размер выборки на адекватность результатов... или нужно по другому делать? Или через нормализацию Max и Min ? Опять же выборка периода? Собственно как правильно?  

Думаю понятно о чём я...

стандартизация временных рядов - есть во всех статистических пакетах

Причина обращения: