Elliot Dalga Teorisine dayalı ticaret stratejisi - sayfa 86

Yeni yorum
 
2Roş

Zorunlu algoritma hakkında soru. Tabii ki, aynı döngüde, a ve b katsayılarına ek olarak, RMS'yi de nasıl bulabileceğinizi düşündüğünüze inanmak istiyorum, ancak henüz düşünmedim (genel olarak, ben tam olarak düşündüğünüz gibi tahmin ettiğim varsayımdan yola çıkarak, t .e bir döngüde, dizilerde depolanan önceki kanallar için hesaplamayı kullanarak sonrakini hesaplayın, bunun gibi bir yerde) gerçekten, bu algoritmaya göre, prensipte , sadece bir en büyük kanalı düşünüyoruz ve geri kalanı yol boyunca elde ediliyor, ancak RMS'yi aynı döngüde karıştırmak imkansız çünkü tüm çubuk sayısı boyunca çalışan her kanal için saymak gerekiyor ve bu tekrar artacak zaman ve 3000 bar için 100-300 ms civarında olacağını düşünüyorum.
Burada bir hatanız olmadığına ve CO2'yi bu döngüye sokmanın hala bir yolu olduğuna dair beni temin etmenizi istiyorum.
 
2 Johnny
Elbette aynı döngüde olduğu gibi ortaya çıkan şeye inanmak istiyorum, a ve b katsayılarına ek olarak RMS'yi de bulabilirsiniz.

Seni rahatlatabilir ve sana ucuz bir sır satabilirim: D(E) = D(Y) - a^2*D(X)
Burada X ve Y, regresyonun oluşturulduğu rastgele değişkenlerdir Y = a*X + b
E - regresyon hatası, yani Y'nin regresyon çizgisinden sapması.
D(E), D(Y) ve D(X) karşılık gelen niceliklerin varyanslarıdır. Ve bu arada, hata standart sapması = D(E)'nin karekökü.
Bu nedenle, RMS'yi hesaplamak için bir dizi hata oluşturmak ve kafa kafaya toplama ile hesaplamak gerekli değildir. Daha tembel olmalısın.

Sadece bundan başka kimseye bahsetme! :-)
İyi şanlar.
 
Sadece bundan başka kimseye bahsetme! :-)


:-D Peki, söylemeyeceğim. Çok teşekkürler.
 
çift direk
 
:-D Peki, söylemeyeceğim. Çok teşekkürler.


:))
 
RMS, varyansın kare köküdür. RMS[N]=(D[N])^0.5 , burada N örnekteki eleman sayısıdır (Student'in düzeltme faktörlerini hatırlamıyoruz, önemli değil).
S[N]'yi belirtin - Si kare sapmalarının toplamı, burada i=1,...N, sonra D[N]=S[N]/N.
SD2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
Tüm katsayılar ( doğrusal regresyon için, bir parabol için, RMS, kinetik ve potansiyel enerji, bir parabolden RMS, bir parabolden gradyanların toplamı ve diğer henüz düşünülmemiş kanal özellikleri) herhangi bir çubuk için hesaplanır (belirli bir uzunluktaki bir kanalı okuyun) ) basit analitik formüller kullanarak.
Tüm bu parametre grubu tek geçişte hesaplanır.
Hurst üslerini hızlandırılmış algoritmalar kullanarak hesaplamak için çok tembeldim ve bunların seçili kanallarım için hesaplandığını iddia ettim.
Doğru, yine bir yerde bir hata var, sonuçlar şu ana kadar çok büyük.
 
Durumun nasıl biteceğini görmeliyiz.



Eh, küçük bir geri dönüş oldu

 
Birkaç dakika sonra

 
Rosh , senin dibine indiğim için beni bağışla, ama bana öyle geliyor ki, tüm örnek için bulunan A ve B katsayılarını kullanarak 2 /3'lük standart sapmayı bulmak doğru değil.
StDev=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar, a_CH, b_CH);///RMS, ilk ve son çubukları ve A ve B katsayılarını hesaplayan bir fonksiyon kendisine iletilir
n=k_bar-lastBar;
tempBar=k_bar-n*2.0/3.0;
lastBar2=MathRound(tempBar);//burada 2/3 için ilk ve son çubuğu yeniden hesapladınız
StDev23=GetStDevFromArraysZ(k_bar,lastBar2,a_CH,b_CH);// ve fonksiyondaki tüm seçim için bulunan A ve B'yi değiştirin



Belki de Vladislav'ın açıklamasını bu şekilde yorumlamak gerekiyor.
Ben de başka bir şey yapıyorum - yaklaşıklığı oluşturmak için süreyi seçiyorum (tüm örneklemi değil, yaklaşık 2/3'ü, son üçte birini tahmin ediyorum ve güvenden düşmezsek, elde edilen gerçek fiyatlar ile karşılaştırıyorum) aralığı, sonra bu yaklaşımı daha fazla ekstrapolasyon için kullanırız, ancak bu zaten yinelemeli algoritmaların kararlılığını iyileştirmeye yönelik uygulama ve yöntemler için geçerlidir).


Ama kanalın 2/3 üzerine kurulduğunu ve buna son üçte birinin verileri gibi göründüğünü fark ettim ve eğer uyuyorlarsa, kanal tüm uzunluk boyunca inşa ediliyor.
 
Bir kanal için olasılıkları olan resim. Kırmızı çizgi yukarı hareket içindir, mavi çizgi aşağı hareket içindir. Tüm kanallar için böyle bir resme gelince, gösterge ya hatalarla dolu ya da kanal seçim yöntemlerini ciddi şekilde gözden geçirmek gerekiyor :).




D(E) = D(Y) - a^2*D(X)

Hmm, bu formülü bilmiyordum. Ama kağıtlı ve kağıtsız bir kalem yardımcı olur :)
1...798081828384858687888990919293...309
Yeni yorum
Neden: