不关马什卡的事！ - 页 11

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最初的结果可能看起来很 "梦幻"，但实际上是一个 "残酷 "的现实。未来的一切都没有被窥视到。但我发现我的优化器有一个 "缺陷"。当系统找不到稳定的MA 过程（即滑动窗口长度）的情况没有得到正确的处理，窗口长度被分配为零值（我认为这种情况是不可能的）。如果窗口为0，结果不是MA，而是价格系列本身。在被调查的范围内出现了这样一个区域。


让我提醒你：欧元兑美元，小时，（H+L）/2，我们在24到600的滑动窗口范围内寻找一个稳定的MA。


预测结果（前500个样本）

向前预测一栏

实际值和预测值之间的误差图。你可以看到系统未能找到正确的解决方案，并将移动窗口的长度分配为零（预测不应该被生成）的那一段。


在这个部分有一个 "喋喋不休"，出现明显的错误--Burg方法预测的来源--价格系列本身，这证实了其使用的做法和建议（BP应该是平稳的）。


我的优化器所选择的滑动窗口长度的动态变化。


完整的预测模型

事实与预测值之间的误差。



预测样本的最小数量 - 2

预测样本的最大数量 - 3


初步结论

这真的很有效（Burg的方法和我的优化器），而且可以实际使用。所有的预测值都在+/-2分的范围内（如果你不包括活体排泄物的预测，那是初级的）。大约百分之八十的错误都在+/-1分的范围内。我将完成这项研究，并可能 在另一个主题中发表更详细的内容，为了不破坏主机，有可能有人会对这种方法感兴趣。

 
grasn:
初步结论

所有预测值都在+/-2点的范围内

2便士，不是20便士？图表上的误差值是0.002

 
goldtrader:
格拉斯恩。
初步结论

所有预测值都在+/-2点的范围内

2便士，不是20便士？该图的误差值为0.002


我们正在研究一个500个样本的区域。红色的水平线 画的是+/-0.0001，大部分预测点都符合这个范围。 最大的分散性（确实非常大）是在大约50个样本的区域内观察到的，在那里根本找不到一个稳定的MA，价格是直接预测的。我没有计算数字（后来），但通过眼睛我们可以看到，大约有450个点符合+/-0.0002的范围......。

(以防万一:）。


在Expert Advisor中排除这些点是很容易的，你应该做的是当优化器返回的滑动窗口长度值等于 "0 "时不要进行预测。只是不要做预测，等待 :o)

 

形象地说，你的方法可以归结为这个比喻。

你把石头扔进水里，并试图通过世界海洋中水位的上升来预测下一瞬间会扔出哪块石头。那是代替了看石头:-)

 
Neutron:

形象地说，你的方法可以归结为这个比喻。

你把石头扔进水里，并试图通过世界海洋中水位的上升来预测下一瞬间会扔出哪块石头。那是代替了看石头:-)


(乐呵呵地)Seryoga，你在 "胡闹 "或耍小聪明，这基本上是同一件事。我的优化器和Burg工作，这实际上是一个事实，还有一些样本需要计算。而用什么来比喻它是一个概括性的问题。我又不是引用老弗洛伊德来对你的方法和模式进行形象的比较。:о)


而如果一个人熟悉了线性预测的一般模型，就不可能对石头、水和水平面有更多了解。尽管水平--作为一个概念性的概念，是相当重要的。在此，举例来说，考虑一下杯子里的啤酒的波动水平。你能 告诉我们这个过程有多大的可预测性吗？

 

你这是在讽刺我!

坐在桑拿房的池边，在水中扭动你的脚，仔细观察池底的图案--乍一看是杂乱无章的光反射。但如果你看的是游泳池的确切几何形状，你会发现你的脚的位置和相位，其精确程度相当于最短波的周期。所以，这个过程是可以预测的，但不清楚为什么要把有用的信号稀释在噪声的海洋中，以便通过间接的迹象来重建（预测）它？

 
Neutron:

你这是在讽刺我!

坐在桑拿房的池边，在水中扭动你的脚，仔细观察池底的图案--乍一看是杂乱无章的光反射。但如果你看的是游泳池的确切几何形状，你会发现你的脚的位置和相位，其精确程度相当于最短波的周期。所以，这个过程是可以预测的，但不清楚为什么要把有用的信号稀释在噪声的海洋中，以便通过间接的迹象来重建（预测）它？


我不是在讽刺你，我只是不理解你，哪里是有用的信号，为什么你需要一个有腿的游泳池？总之，我又要去出差了，再过几个星期就到了，如果我有心情，就继续吧。

 

请忽略图片。它不在那里--这是一个故障。

 

中子

好的故障，a=10和b=0.9+分析窗口深度是什么意思？

 

我告诉你--没有照片!如果你能看到它，那么你需要帮助 :-)

说真的，这是最常见的休闲递归过滤器，其形式是。

y[i]=a*x[i]+b*y[i-1]，其中a=0.1，b=0.9

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