6. Derece Çoklu Yardım! - sayfa 3
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
I am thinking r 2 might have something to do with variance ? Can anyone say what r 2 is for sure ?
r2, verilerin eğriye ne kadar iyi uyduğudur https://en.wikipedia.org/wiki/Coective_of_determination
r2, verilerin eğriye ne kadar iyi uyduğudur https://en.wikipedia.org/wiki/Coective_of_determination
Teşekkürler roket adam, y=a+b1X+b2X 2 +b3X 3 +b4X 4 +b5X 5 +b6X 6 hakkında bir fikriniz var mı? Bunun 6. derece polinom regresyon doğrusu için doğru form olduğunu düşünüyor musunuz ve a ve b'yi lineer regresyonda olduğu gibi aynı eğim kesişimi ile mi hesaplamalıyız? Bir şeyleri kaçırıyormuşum gibi hissediyorum.
Teşekkürler roket adam, y=a+b1X+b2X 2 +b3X 3 +b4X 4 +b5X 5 +b6X 6 hakkında bir fikriniz var mı? Bunun 6. derece polinom regresyon doğrusu için doğru form olduğunu düşünüyor musunuz ve a ve b'yi lineer regresyonda olduğu gibi aynı eğim kesişimi ile mi hesaplamalıyız? Bir şeyleri kaçırıyormuşum gibi hissediyorum.
SDC, eğer X == 0 y = a.
ve herhangi bir y' noktasındaki eğim - bu matematikte ifade eder. bir fonksiyonun eğim(ler)i veya daha kesin 1. türetme
y'=b1+2b2X 1 +3b3X 2 +4b4X 3 +5b5X 4 +6b6X 5
Eğer ilgileniyorsanız, daha ileri gidebilir ve y" = 2. türev oluşturabilirsiniz. Size fonksiyonun bükülmesini verir.
Eğer y">0 ise eğim artıyor veya bir yükseliş trendi meydana gelmek üzere veya güçleniyor: bir süre sonra buna kupa denilebilir.
y"<0 ise, eğim azalıyor veya bir düşüş trendi meydana gelmek üzere veya güçleniyor: daha hızlı aşağı.
y"=2b2 +6b3X 1 +12b4X 2 +20b5X 3 +30b6X 4
Ama SDC, Zaman Damgasından X değerlerini nasıl hesaplayacağınıza zaten karar verdiniz mi? 0'ı nereye koyuyorsun?
güzel
Tahmin ettiğim gibi, i_regr iyi çalışıyor ve gerçek polinom regresyonu yapıyor. Oluşturulan eğri şeklinden belliydi. Denklem sistemini çözmek için önceki gönderide bağlantı kurduğumlarla aynı standart algoritmayı kullanır.
Kanal boyutu bile standart sapma ile orantılıdır, kstd orantı faktörü olarak kullanılır, bu nedenle bu ücretsiz gösterge aslında çok iyi bir göstergedir.
LIVEST() sonuçlarından farklılığa neden olan sadece bir yönelim meselesidir.
Bunu kodlamak için bilmemiz gereken tek şey bu olabilir, yazarın y=ax 2 +bx+c yerine y=a+b1X+b2X 2 nasıl yazdığına dikkat edin? Beni ürküten de buydu, c'nin tamamen farklı bir katsayı olması gerektiğini düşündüm. Bu makaleden y=ax 6 +bx 5 +cx 4 +dx 3 +ex 2 +fx+g'deki c,d,e,f,g katsayıları, lineer regresyondan zaten bildiğimiz b ile doğrudan ilişkilidir. , eğimdir.
Yukarıdaki denklemde, a'dan f'ye katsayılar eğim katsayılarıdır - g Y-Kesme noktasıdır, eğim katsayılarıyla toplandığında belirli bir x (endeks) için y ekseninin (fiyat) değerini üreten temel değerdir.
SDC :
Bunun dışında, makale, biz çoklu çizgi denklemindeki artışları derece olarak test ederken, çizginin veri eğrisine ne kadar iyi uyduğunu ölçmek için r 2'nin kullanılabileceğini ima ediyor gibi görünüyor, r 2'nin varyansla bir ilgisi olabileceğini düşünüyorum? Biri kesin olarak r 2'nin ne olduğunu söyleyebilir mi?
r^2, daha sonra regresyonun en iyi derecesini belirlemek için kullanılan en iyi uyumu belirlemek için kullanılan hata faktörüdür. örneğin, veri 3. derecede en iyi uyuyorsa, r^2 değeri en düşük değere sahip olacaktır, yani 2. derece, 4. derece vb.nin r^2 değerinden daha düşük olacaktır. Hata faktörü, çizilen hattan verilen (x,y) koordinatının varyansının ortalamasını veya ortalamasını (sanırım) temel alır. r^2'yi, piyasanın şu anda ne yaptığına bağlı olarak polinom uyumumuzu ayarlayacak bir kendi kendine iyileştirici olarak kullanmayı düşünürdüm. Belki bu, yana doğru değişen kalıpları tespit etmek için uygulanabilir. Belki bir II. Aşama konusu.
Matematiği anlayan birini buldum - bu hafta onunla birkaç saat geçirmeyi planlıyorum. Gelmek için daha fazla.
Düzenleme: Bir kez daha düşününce, her derecenin r^2 değerini n'ye kadar hesaplamayı ve tutmayı düşünelim (burada n şu anda 6'dır) - Bu ölçümde bir değer olabileceğini düşünüyorum.
Tahmin ettiğim gibi, i_regr iyi çalışıyor ve gerçek polinom regresyonu yapıyor. Oluşturulan eğri şeklinden belliydi. Denklem sistemini çözmek için önceki gönderide bağlantı kurduğumlarla aynı standart algoritmayı kullanır.
Kanal boyutu bile standart sapma ile orantılıdır, kstd orantı faktörü olarak kullanılır, bu nedenle bu ücretsiz gösterge aslında çok iyi bir göstergedir.
LIVEST() sonuçlarından farklılığa neden olan sadece bir yönelim meselesidir.
Grazi - haklısınız, I-regr aslında gerçek bir polinom regresyonu yapıyor - ancak bu gösterge tarafından kullanılan regresyon yöntemi bir Gauss Eliminasyonu. Gördüğüm kadarıyla - gösterge hafif ila orta piyasa düzeltmelerinde aşırı reaktif. Daha önceki yazınızla ilgili olarak, para yönetiminin herhangi bir EA için en önemli faktör olduğuna ve ayrıca kesin giriş/çıkış noktalarını belirlemek için daha kısa vadeli bir göstergenin gerekli olduğuna katılıyorum. Bunu zaten ele aldım - poly6 göstergesi giriş/çıkış noktaları için değil, belirli bir ticaretin yönü, süresi ve boyutu için kullanılacak. Bu gösterge, bir gün içi osilatörü değil, bir trend analizi göstergesidir. Halihazırda geliştirilmiş olan diğer kısa vadeli göstergelerle birlikte kullanılır - Karı maksimize etmek için ihtiyacım olan her şeye sahip olacağım.
I-regr ve DOT() işlevi arasındaki fark, eğim katsayılarının hesaplandığı yöntemdir. Guass yöntemi ve En Küçük Kareler yöntemi. Stanford Üniversitesi'nden bir profesörden bu konuyla ilgili bir konferansa oturdum. bu (çok vurgulu bir şekilde), en küçük kareler yönteminin bir kez daha en çok güvenilen regresyon yöntemi haline geldiğini ve kalkülüs yaklaşımlarının daha teorik hale geldiğini gösterdi.
Zaman damgasını kullanmayacaktım, tamsayı çubuk numaralarını kullanabileceğimizi düşündüm?
Kesinlikle doğru - 0/akımdan N/aralığına, belki ters sırada.
SDC, eğer X == 0 y = a.
Gooly, biraz zamanımı aldı ama sen çok iyisin! Yukarıdaki örnekteki a katsayısı, "x = 0 olduğunda y'nin değeri" veya koordinat (0,a) olarak tanımlanan Y kesme noktasıdır . Ayrıca, önerdiğiniz ikinci dereceden (2. derece) form, "yukarı" veya "aşağı" binom sorusunu çözmek dışında pek pratik uygulaması olmayan bir "kupa" yani bir parabol oluşturur.
Grazi - haklısınız, I-regr aslında gerçek bir polinom regresyonu yapıyor - ancak bu gösterge tarafından kullanılan regresyon yöntemi bir Gauss Eliminasyonu. Gördüğüm kadarıyla - gösterge hafif ila orta piyasa düzeltmelerinde aşırı reaktif. Daha önceki yazınızla ilgili olarak, para yönetiminin herhangi bir EA için en önemli faktör olduğuna ve ayrıca kesin giriş/çıkış noktalarını belirlemek için daha kısa vadeli bir göstergenin gerekli olduğuna katılıyorum. Bunu zaten ele aldım - poly6 göstergesi giriş/çıkış noktaları için değil, belirli bir ticaretin yönü, süresi ve boyutu için kullanılacak. Bu gösterge, bir gün içi osilatörü değil, bir trend analizi göstergesidir. Halihazırda geliştirilmiş olan diğer kısa vadeli göstergelerle birlikte kullanılır - Karı maksimize etmek için ihtiyacım olan her şeye sahip olacağım.
I-regr ve DOT() işlevi arasındaki fark, eğim katsayılarının hesaplandığı yöntemdir. Guass yöntemi ve En Küçük Kareler yöntemi. Stanford Üniversitesi'nden bir profesörden bu konuyla ilgili bir konferansa oturdum. bu (çok vurgulu bir şekilde), en küçük kareler yönteminin bir kez daha en çok güvenilen regresyon yöntemi haline geldiğini ve kalkülüs yaklaşımlarının daha teorik hale geldiğini gösterdi.
Evet, Gauss-Jordan'ı kullanır, ancak tümü (Gauss-Jordan, en küçük kareler, Gram-Schmidt veya belki başka?) benzersiz çözümler sunduğundan, hangi yöntemin kullanıldığı tamamen ilgisizdir. Bunu ekteki dosya aracılığıyla doğrulayabilirsiniz, sonuçlar uzman sekmesinde yazdırılır ve excel'inizden gelen girdi kaynakta sabit kodlanır.
Ancak incelenmesi gereken diğer faktörlerin eğriyi nasıl etkilediğidir: uygulanan fiyat, x ekseni başlangıç noktası, x ekseni büyümesi, puan sayısı, TF vb.
Ve P6'yı kullanma şekliniz kesinlikle olumlu bir şekilde yenilikçi ve standart yaklaşımları eleştirenlerle aynı fikirde.