Bu Mashkino'nun işi değil! - sayfa 7
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
Bir deney kurma
Yanlış anlamayı ortadan kaldırmak için, (modelimin yeteneklerini dikkate alarak anladığım kadarıyla) kelime bilgim dahilinde deneyi kurma hakkında daha fazla bilgi vermeye karar verdim. Her şey oldukça basit, test için bir site alınır ve sistem bu alandaki tüm okumaları sırayla geçer. Her örnekte, sabit uzunluklu W olan bir geçmiş veri seçimi gerçekleştirilir. Bu veriler analiz edilir ve en uygun şekilde seçilir:
Edebi kelimeyi sanatsal olanla pekiştirerek, resmi elinden geldiğince tasvir etti:
Bir tahmin yapılır, tahminle ilgili veriler ve belirli bir tahminin "ortam parametreleri" kaydedilir ve sistem bir sonraki örneğe kaydırılır. Böylece, saymadan saymaya, tahmin noktalarının sayısı değişir ve tahmin noktalarının hesaplandığı belirli bir kayar pencerenin değeri.Serega, anlaşılan bu yüzden bir yanlış anlaşılma olmuş. Muhtemelen, MA'yı düzeltirsiniz ve yalnızca tüm segment için tahmin edersiniz ve bunun için güvenli bir şekilde artışlara geçebilirsiniz. Bunu böyle yapamam, MA her zaman değişir ve bu nedenle artışlar sıfır tahmin okumaları etrafında “konsantre olur”.
Tahminin ilk sonuçları
Tahmin, çalışılan alanda 100 okuma, EURUSD fiyatı, saat, ( H + L )/2 üzerinde yapılmıştır. Resim bu grafiği H , L ve ( H + L )/2 fiyatlarıyla göstermektedir:
Tahmin edilen her fiyat değeri için kayan pencerenin uzunluğunu değiştirme (umarım neden tahmin alanının uzunluğundan daha fazla örnek olduğu açıktır)
Her tahmin değeri için tahmin ufkunun değerini değiştirme
Tahmini ve gerçek fiyatların dağılım diyagramı, “ x ” ekseni boyunca tahmin edilir, “ y ” ekseni boyunca ise gerçektir. b katsayısı lineer regresyon denkleminde y = a + b * x 0,9983'tür.
Yine, burada hata yok. Gerçek doğru ve doğrulandı. Sadece tahmin için parametreleri optimize etmeye odaklanılıyor. Bu arada, tahmini 1000 okumalık iyi bir makinede test etmek için, operatörün kendisi bir saniyeden daha kısa sürede çalışırken yaklaşık yirmi saat beklemem gerekecek. Ayrıca kodu optimize ettim.
not :
Seryoga, neden şüpheli bir şekilde boş bir yazı var? Git ve beni bir numaralar dizisi gibi mi arayacaksın? :hakkında)
to Prival
Kenelerle ilgili belirli zorluklar vardır - tercihen deliksiz, vb. Geniş bir geçmişe ihtiyaç vardır. Saatler veya dakikalar içeren bir arşiv için bu gereksinimlerin karşılanması daha kolaydır.
İdeal eğriye gelince, iki geçişli MEMA'yı (bu benim kullandığım şey) ve Fourier yumuşatmanın vereceğini karşılaştıralım. Bir "iyilik" kriteri olarak, tekliften standart sapmanın değerini ve eğrinin kendisinin düzgünlüğünü seçmeyi öneriyorum - hız ne kadar düşük ve eğri o kadar pürüzsüz - o kadar dik!
SCO nasıl hesaplanır (tırnaklardan sapma değeri) açıktır, öneriler düzgünlük nasıl hesaplanır?
...
SCO nasıl hesaplanır (tırnaklardan sapma değeri) açıktır, öneriler düzgünlük nasıl hesaplanır?
peki bu pürüzsüzlük bize ne verecek? Yukarıda tarif ettim - bir sürü MA tahminim var ve her örnek için aynı MA öngörülebilirlik açısından en iyi şekilde seçildi
Yukarıda bir yazı yazdım ama bir süre sonra kayboldu :-(
Büyükanne , bir yanlış anlaşılma var. Devam etmenin bir anlamı yok!
Fiyatların mutlak değerlerine ve tahmine dayalı bir tahmin bulutu oluşturursak, entegre beyaz gürültü için bile tanjant=1 olan düz bir çizgi elde ederiz. Bu açık olmalıdır, her iki seri de sıfır olan sabit bir değer bileşeni içerir ve değerlendirme bu bileşene yanıt verecektir. Sana bunu söylüyorum. Bunu düşün.
Özel'e
Как посчитать ско (величину отклонения от котировок) понятно, предложения как считать гладкость ?
X ve Y serilerinin t zamanındaki yakınlığının bir ölçüsü olarak, (y[i]-x[i])^2 fonksiyonunu ve serinin düzgünlüğünün bir ölçüsü olarak (y[] fonksiyonunu seçiyoruz. ben]-y[i-1])^2 . Bu fonksiyonların toplamının değerini tahmin edeceğiz, yani S=(y[i]-x[i])^2+(y[i]-y[i-1])^2
(S. Bulashev'den alınmıştır)
Yukarıda bir yazı yazdım ama bir süre sonra kayboldu :-(
Büyükanne , bir yanlış anlaşılma var. Devam etmenin bir anlamı yok!
Fiyatların mutlak değerlerine ve tahmine dayalı bir tahmin bulutu oluşturursak, entegre beyaz gürültü için bile tanjant=1 olan düz bir çizgi elde ederiz. Bu açık olmalıdır, her iki seri de sıfır olan sabit bir değer bileşeni içerir ve değerlendirme bu bileşene yanıt verecektir. Sana bunu söylüyorum. Bunu düşün.
TAMAM. MA'yı tahmin edip ondan artışlara geçersem ne olur? her şey yolunda? :o) Ve belki "Devam etmenin anlamı yok" yerine bir kriter bulabiliriz? Belki objektif kriterler vardır?
nötron için
Hata analizi (gerçek ile tahmin edilen değer arasındaki fark), çok objektif bilgi (hatırlatmama izin verin, bu EURUSD) yönüne bakmak bana mantıklı geliyor:
Bu zaman serisinin analizinin objektif olacağını düşünüyor musunuz?
PS (düzeltildi):
Если строить прогнозное облако по абсолютным значениям цен и прогнозу, то мы получим прямую с тангенсом=1 даже для интегрированного белого шума. Это длжно быть понятно, оба ряда содержат постоянную составляющую ценность которой нулевая, а именно на эту составляющую и отреагирует оценка. Об этом я тебе и толдычу. Подумай об этом.
Artışlar için BENZER OLARAK, bu anlamda farklı değiller. Bu kriter (LR seti) her iki durumda da en iyisi değil
Seryoga, tüm sözlerine rıza ile cevap verilebilir - bunlar temel değildir. Bir regresyon tahmini istemiyorsanız, sko kullanalım. MA'yı tahmin etmek ve ardından orijinal seriye gitmek istiyorsanız - yapın!
Temel nokta bir sorudur: SADECE 1 (bir) bar ilerisi için bir tahmin verebilir misiniz?
Seryoga, tüm sözlerine rıza ile cevap verilebilir - bunlar temel değildir. Bir regresyon tahmini istemiyorsanız, sko kullanalım. MA'yı tahmin etmek ve ardından orijinal seriye gitmek istiyorsanız - yapın!
Temel nokta bir sorudur: SADECE 1 (bir) bar ilerisi için bir tahmin verebilir misiniz?
Elbette bir bar ilerisi için bir tahmin verebilirim, kestirmek zor değil. Bu, daha fazla sayıda çubuk için tahminde bulunmanın anlamsız olduğunu düşündüğünüz anlamına mı geliyor?
Doğal olarak!
Sonuçta, 1 bar ilerisi için bir tahmin yayınlayabiliyorsanız, o zaman iki için bir tahmin vermek için özyinelemeyi ve ardından tümevarımla kullanabilirsiniz. Ancak tahmin hatası ufkun büyümesiyle katlanarak büyüyecektir, bu nedenle temel bir tahminin doğruluğu (bar başına) ile tahmin ufkunun bir fonksiyonu olarak güven aralığının genişliği arasındaki ilişkiyi incelemekle ilgilenmiyoruz. Bırakın amatörler yapsın. Sen ve ben, tahminin temelinin kalitesini inceleyeceğiz - 1 BAR ileride ve bu kadar! Doğru, başlamak için, her seferinde 1 çubuk öngörerek ve bir adım ileri giderek, vb. 10.000 kez istatistik toplayalım. Özgünlük için. Onlar. Sonunda, yenilerinin gelmesi de dahil olmak üzere o anda mevcut tüm verilerin hesaplanmasıyla her biri 1 bar için bir tahmin olan 10.000 öğe uzunluğunda bir tahmin vektörü elde edeceğiz.