Bu Mashkino'nun işi değil! - sayfa 2
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ağırlıkların tarihte nasıl davrandığına bakardım. Yani, üç tamponlu bir gösterge yapardım: w1, w2 ve w3.
Sorun yok. Sadece bize ne verecek? Kübik bir denklemin çözümü olduklarından, daha küçük bir makinenin dalgalanma periyodu ile düzenli davranacakları açıktır.
Böyle bir programa dayanarak, tahmin edilebilirlikleri ve bazı kalıpların var olma olasılığı hakkında görsel bir izlenim yaratmaya çalışırdım.
Not Eğer izlenim olumsuz olsaydı - büyük olasılıkla devam etmeyi reddederdi.
seryoga, Bunu anlamıyorsanız: “ Zaman serisini öngörülen ortalamaya göre geri yüklerseniz, bundan hiçbir şey çıkmaz, büyük hatalar”, o zaman her şey basit. N üzerindeki MA eğrisini tahmin ettiyseniz demek istedim. ileriye doğru sayarak ve orijinal VR'yi bilerek, gelecekteki VR'yi kolayca geri yükleyebilirsiniz.
5+ için Nötron
Kendi başına, "doğrusal" och ayıklama yöntemi. iyi.
Ve sonra bazı insanlar onu tavandan alır veya mistisizmle meşgul olurlar 5, 8, 13.
Aslında, iyi bir eşik, aşağılık bir% 60-70 değil, onunla iyi bir şey yapılamaz. Her nasılsa, NS ile uğraşırken, s.c.o.'nun nasıl olduğunu görmeye çalıştım. birkaç tahmin serisinin korelasyonuna bağlı olarak tahmin. Sonuç şuydu: korelasyon varsa ve pozitifse, RMS'deki azalmanın bir sınırı vardır, yani. satır sayısının köküyle ters orantılı olarak hiç düşmez.
Aslında, iyi bir eşik, aşağılık bir% 60-70 değil, onunla iyi bir şey yapılamaz. Her nasılsa, NS ile uğraşırken, s.c.o.'nun nasıl olduğunu görmeye çalıştım. birkaç tahmin serisinin korelasyonuna bağlı olarak tahmin. Sonuç şuydu: korelasyon varsa ve pozitifse, RMS'deki azalmanın bir sınırı vardır, yani. satır sayısının köküyle ters orantılı olarak hiç düşmez.
Burada her şey o kadar düzgün değil. AK'yi hesaplamak için sıranın uzunluğu çok önemlidir, ancak aslında değerlerin alınacağı tavana eşdeğerdir: o(
Ağırlıkların tarihte nasıl davrandığına bakardım. Yani, üç tamponlu bir gösterge yapardım: w1, w2 ve w3.
Sorun yok. Sadece bize ne verecek? Kübik bir denklemin çözümü olduklarından, daha küçük bir makinenin dalgalanma periyodu ile düzenli davranacakları açıktır.
Böyle bir programa dayanarak, tahmin edilebilirlikleri ve bazı kalıpların var olma olasılığı hakkında görsel bir izlenim yaratmaya çalışırdım.
Not Eğer izlenim olumsuz olsaydı - büyük olasılıkla devam etmeyi reddederdi.
Evet, anladım! Gerçekten de, katsayıların karakteristik türbülans periyodu, ortalama N penceresinden daha az olduğu ortaya çıkarsa, o zaman tahmin unutulabilir. Ve tam olarak bu olacak. Teşekkürler Candid, bana çok zaman ve emek kazandırdın. Bu formülasyonda sorunun çözülemeyeceği görülmektedir.
10.04.2008 14:19
seryoga, Bunu anlamıyorsanız: “Zaman serisini öngörülen ortalamaya göre geri yüklerseniz, bundan hiçbir şey çıkmaz, büyük hatalar”, o zaman her şey basit. N üzerindeki MA eğrisini tahmin ettiyseniz demek istedim. ileriye doğru sayarak ve orijinal VR'yi bilerek, gelecekteki VR'yi kolayca geri yükleyebilirsiniz.
İşin aslı, orijinal VR'yi "kolayca geri yüklemenin" bir yolunu bulamadım. VR'nin sağ kenarına yaklaşırken bildiğim tüm yöntemler parçalanıyor. Hatta bir keresinde bu forumda, tahmin serisinin olay ufkuna yaklaşma sürecini gösteren bir karikatür yayınlamıştım. Gerçek şu ki, orijinal VR'yi (MA oluşturma) entegre ederek, işlenmekte olan verilere esasen yeni bir şey getirmiyoruz ve sonuç olarak tahmin açısından ilerleme kaydedmiyoruz. Doğrusal olmayan VR bağımlılıklarını analiz edebilecek bir araca ihtiyacımız olduğunu düşünüyorum...
Kore 10.04.2008 14:26
5+ için Nötron
Teşekkür ederim!
nötron için
Seryoga, biraz anlamadım (dikkat etme. Biradan arta kalan :) MA arasındaki çapraz korelasyonu nasıl hesapladığınızı açıklar mısınız? [ MA ( n ) ve MA ( n + 1)] sonra [ MA ( n + 1) ve MA ( n +2)] veya başka bir şey?
Eğer öyleyse ve grafiğin kendi trendini gözlemleyerek:
Bu değerlerin nereden geldiği çok net değil. Sonuçta, 20 ve üzeri uzunluktaki bir pencereden başlayarak, MA'lar arasındaki korelasyon çok güçlüdür ve neden %20 oranında farklılık gösterirler? ve sonra Windows 6, 80 ve 300'ü nasıl edindiniz. Bu pek mümkün değil! Ama örneğin [ MA ( n ) ve MA ( n + k )]'yi hesapladıysanız, o zaman bu k'yi (inceltme koşulları) neye göre seçtiniz? Sonuç k seçimine göre değişir mi?
В том-то и дело, что я не смог найти способа "легко восстановить" исходный ВР. Все известные мне методы рассыпаются при приближении к правому краю ВР. Я даже как-то мультяшку выкладывал на этом форуме где показан процесс приближения прогнозного ряда к горизонту событий. Дело в том, что интегрируя исходный ВР (строя МА) мы по сути ничего нового не привносим в обрабатываемые данные и, как следствие, не продвигаемся в плане прогнозирования. Думаю, тут нужен инструмент способный к анализу нелинейных зависимостей ВР...
TAMAM. Mütevazı görüşümü daha sonra yayınlayacağım :o)