顺便说一下，这是对我学习编程的一个刺激，我非常相信这个想法......。(Progragrammed, trashed probably more than a year this idea in different ways and realized that not works nigra))然后发现在论坛上有几个人也这么做了，得到了同样的结果，然后发现有一个完整的方法早就被科学家发明了，叫做 "LA"（局部近似），Ivakhnenko "MGUA "也有类似的东西 "Method complexing analogues"，色情都在我们之前被想出来了))
Метод k-ближайших соседей (k-NN, k-Nearest Neighbor algorithm) ищет k прошлых паттернов (соседей), которые наиболее похожи на текущий паттерн и вычисляет будущие цены на основе взвешенного голосования этих соседей. Данный индикатор находит только одного ближайшего соседа. По сути, это алгоритм 1-NN. Он использует коэффициент корреляции Пирсона...
告诉我，是否以及为什么要把趋势从价格中剔除？
哦，你有一张大嘴巴......
如果由我来决定，我会永久禁止你，这样你就不会毁了一个体面的论坛的形象。
如果你再等几分钟，像往常一样开始清理你的帖子，你就会恢复到正常状态。
他能如此准确地描述你，没有一个字，只有本质，这很搞笑。
你应该在一个家庭主妇论坛上，而不是一个正常的人
我不是老师，我自己也不知道）））。计量经济学家进行分解等，并预测趋势和噪音等。
我向博士展示了如何通过mo来预测vola比arima更好，只要做一堆功能就可以了)))
从1个VP你可以做几千个，其中一些会比ar有优势。如果你把
到摇铃中--标准化是可取的，但不是所有的东西......你可以去另一个
功能空间，等等。简而言之--只要能带来最好的结果就是好的。如果你有一个假设，
- 只要检查一下就可以了...并且不屑于倾听或询问任何人。我没有趋势，没有瞬态
，根本没有头。只是模型的时机。你可以从我发布的代码
，从VR中分配出1个垃圾，并尝试预测它或你正在做的任何事情。
不要把拨浪鼓称为...
好吧，计量经济学家无论如何都会把它删除，如果你做预测器，你可能也应该这样做，但在这里我有一个稍微不同的情况......
几年前，当我听到相关性这个词时，我有了一个 "修复 "的想法，我突然想到，如果我在历史上寻找与当前情况相似的模式，看看它们在过去是如何结束的。这个想法很有趣，最重要的是没有经典意义上的参数，相似性决定通过皮尔逊的相关性来寻找，好在它是绿色的一般))))。
顺便说一下，这是对我学习编程的一个刺激，我非常相信这个想法......。(Progragrammed, trashed probably more than a year this idea in different ways and realized that not works nigra))然后发现在论坛上有几个人也这么做了，得到了同样的结果，然后发现有一个完整的方法早就被科学家发明了，叫做 "LA"（局部近似），Ivakhnenko "MGUA "也有类似的东西 "Method complexing analogues"，色情都在我们之前被想出来了))
因此，底线是它在市场上不起作用，但在我看来，我设法使这个方法起作用，只是所有的作者和我都犯了一个根本性的错误，我将在星期一在真实的市场上验证它，然后我将分享更多的结构化信息......
所以，我走神了，所以如果你想看 "局部逼近 "的方法，就在这本小册子的最后，但那里没有什么内容......并告诉我你的意见，是否有必要在这种方法中去除趋势？
从第103页开始阅读 20 自然起源时间序列 的预测
你应该明白的一点是，删除一个趋势是为了在另一个趋势开始时，模型中没有偏见，而你是在另一个趋势上训练的。如果你能让它不存在偏见，你就不必删除它。
他们迟早会出现，因为市场在变化。问题是要找到平衡点，使一些东西能在一段时间内发挥作用。
TS的良好周期是3个月，即合同。一半是培训，一半是交易。这是来自培训和测试的结果。这是针对外汇的期货。在其他乐器上可能有所不同。
阅读那本小册子的结尾，我抛出了（（局部近似）），我明白你的意思，但在这个特定的方法中可能不可行。
只是想听听其他的意见和论点看了我扔的小册子的结尾（（局部近似）），我明白你的意思，但在这种方法中可能不起作用
有一个指标躺在代码库中，由弗拉基米尔我想。通过最近的邻居方法（或类似的方法）进行局部近似，也是在历史上寻找类似的网站。我想，这并不可行。
https://www.mql5.com/ru/code/133在代码库中，有一个指标躺在那里，我想是由弗拉基米尔。通过近邻法进行局部逼近，也是为了寻找历史上的类似区域。似乎并不奏效。
https://www.mql5.com/ru/code/133是的，它不起作用，但现在说还为时过早....。
问题是，是否应该消除这种趋势它不起作用，它不起作用，但....，现在说这些还太早。
问题是，是否应该消除这种趋势在这种情况下，是的，因为皮尔逊对不稳定数据的搜索就像......逆风或顺风，你需要低气压。
在这种情况下，是的，因为皮尔逊对非平稳数据的搜索就像......逆风或顺风。
好吧，有一个意见...但这些距离有一堆，有Kandel's rank correlation，还有一堆，有Euclidean distance，也有10个亚种，最后都是同一个DTW算法。
好吧，有一个意见...但是有一堆这样的距离，有Kandel's rank correlation，有Euclidean distance，也有各种各样的子类型，最终有相同的DTW算法
这不是一个意见，而是一个事实:)等级相关不会保存，那么欧氏距离呢，不知道。
这不是一个意见，而是一个定论:)等级相关不会拯救，欧几里得距离与它有什么关系？
好吧，接近/相似性，你可以衡量远远超过一个相关性，有远远超过20种其他方式
SZ
伊瓦赫宁科还写道，有必要消除这种趋势，但他说，这没有必要
引述。