计算趋势线的斜率角。 - 页 24 1...1718192021222324252627 新评论 Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 14:35 #231 Dmitry Fedoseev:你说的 "决定 "是什么意思?来自剑桥大学,由权威机构授权?这些解决方案有1000多种。你只需坐下来尝试,直到你看到一个满意的结果。 蛮力的算法。与其说是寻找,不如说是在简单的问题上进行尝试... Aleksey Nikolayev 2020.10.28 15:53 #232 Dmitry Fedoseev:您能用自己的话解释一下什么是CUSUM以及它是如何实现的吗?======这个方法当然是一个杰作,而且是多么深思熟虑的杰作啊!什么是地狱--剑桥!?难道你们都不能用自己的脑子,甚至连算术中的公式都要参考权威的出版物?===阿列克谢,如果原始数据可以取负值?就这样,一个数学灾难? 我想象的方法大致如下。假设求和数列Xn的平均值为A,而e是一个小的正数。那么系列Xn-A+e在加起来时将给出一个微弱的上升趋势,而Xn-A-e 在加起来 时将给出一个 微弱的下降 趋势。如果系列的平均数是B,并且|A-B|>e,那么我们所构建的两个系列中的一个系列的趋势将发生逆转。由于我们感兴趣的是累积具有某种符号的每个系列的总和(达到给定的阈值),我们只需在每一步将具有相反符号的累积值清零。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 16:38 #233 Valeriy Yastremskiy: 来自Wiki:当 S 的值 超过某个阈值时,已经检测到值的变化。上述公式只检测正方向的变化。当需要发现负的变化时, 也应使用最小操作,而不是最大操作,这时, 当 S 值 低于 (负的)阈值时,已经检测到了变化。 这是我脑子里出现的第一件事))))。我可能要做一些检查。对于整个范围内的速度差,如果超过第一个滑动窗口计算出的走廊宽度,然后滑动窗口的3-5个值去看平均值、标称值,如果几个窗口依次进行,则为走廊,如果下一步的窗口参数超出尺度,则没有走廊。 CUSUM是一个参数测试(意味着系列的正态性)。非参数检验可以在曼-惠特尼检验的基础上进行(可从Alglib获得)。对于时间n的每一个瞬间,我们把所有系列分成从1到k和从k+1到n的两个波形,并对它们进行曼-惠特尼检验。如果这样的两个大块变成了不平等的分布,那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 17:19 #234 我们从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率,负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你还可以添加阈值交叉(可以说是高等数学的入门)。 你可以计算出两个平均数,一个稍快,一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 17:22 #235 Aleksey Nikolayev:CUSUM是一个参数测试(假设系列的正态性)。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验(可在Alglib上找到)。对于每一个时间点n,我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块,对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布,那么时刻k+1可以被视为分解的时刻。 另外,人们可以直接开始使用自己的大脑。 Aleksey Nikolayev 2020.10.28 17:38 #236 Dmitry Fedoseev:你也可以直接开始使用你自己的大脑。 嗯,是的,一个致命 的缺陷) Dmitry Fedoseev 2020.10.28 17:50 #237 Aleksey Nikolayev:嗯,是的,一个致命 的缺陷) 即使在这里,也没有他们自己的话语,而是参考某种权威性的东西。但是偏离主题。这里要解决的是一个基本的问题,基本的手段足以解决它。 但要为每一个诡计推出一个当局...这是一个无奈之举。思想的危机。 Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 18:48 #238 Aleksey Nikolayev:CUSUM是一个参数测试(假设系列的正态性)。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验(可在Alglib上找到)。对于每一个时间点n,我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块,对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布,那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。 确切地说,两个窗口 ,我们确定拐点。规范。谢谢) Valeriy Yastremskiy 2020.10.28 18:51 #239 Dmitry Fedoseev:从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率,负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你也可以增加跨越门槛(可以说是对高等数学的介绍)。你可以计算出两个平均数,一个稍快,一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。 我没有明白这个意思。这就是问题所在。拐点会进入平均数的计算,结果会滞后。左右两边应该是平均的。 Dmitry Fedoseev 2020.10.28 19:48 #240 Valeriy Yastremskiy: 我没有明白这个意思。这就是问题所在。拐点进入了平均数的计算,结果滞后了。在右边和左边,你必须要平均。 有什么好理解的呢?如果线的方向是向上的,它与之前的值的差值是正的,如果是向下的,差值是负的(而且模数的差值越大,方向越陡峭)。这种方向性指标平均来说会错过一些错误的短期方向变化。当然,如果使用平均法,会有一个滞后。如果你排除了一些东西,在任何情况下都会有一个滞后。 你可以做一些类似NRTR的事情,而不是平均数。例如,当线的方向是向上的,我们固定了最大值,从最大值到阈值的回撤将是一个方向的改变。这个阈值可以是常数,也可以与标准值成正比。但在这种情况下,也会有一个滞后。总是会有一个滞后。确定方向变化的误差越小,滞后越大,滞后越小,误差越大。 而且你知道,解决这样的问题不需要花费一个鸡蛋,它们是在飞速发展之间解决的。你们这里发生了什么事?很快,如果没有一个权威的公式,你将无法进行算术。 1...1718192021222324252627 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
你说的 "决定 "是什么意思?来自剑桥大学,由权威机构授权?
这些解决方案有1000多种。你只需坐下来尝试,直到你看到一个满意的结果。
蛮力的算法。与其说是寻找,不如说是在简单的问题上进行尝试...
您能用自己的话解释一下什么是CUSUM以及它是如何实现的吗?
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这个方法当然是一个杰作,而且是多么深思熟虑的杰作啊!什么是地狱--剑桥!?难道你们都不能用自己的脑子,甚至连算术中的公式都要参考权威的出版物?
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阿列克谢,如果原始数据可以取负值?就这样,一个数学灾难?
我想象的方法大致如下。假设求和数列Xn的平均值为A,而e是一个小的正数。那么系列Xn-A+e在加起来时将给出一个微弱的上升趋势,而Xn-A-e 在加起来 时将给出一个 微弱的下降 趋势。如果系列的平均数是B,并且|A-B|>e,那么我们所构建的两个系列中的一个系列的趋势将发生逆转。由于我们感兴趣的是累积具有某种符号的每个系列的总和(达到给定的阈值),我们只需在每一步将具有相反符号的累积值清零。
来自Wiki:当 S 的值 超过某个阈值时,已经检测到值的变化。上述公式只检测正方向的变化。当需要发现负的变化时, 也应使用最小操作,而不是最大操作,这时, 当 S 值 低于 (负的)阈值时,已经检测到了变化。
这是我脑子里出现的第一件事))))。
我可能要做一些检查。对于整个范围内的速度差,如果超过第一个滑动窗口计算出的走廊宽度,然后滑动窗口的3-5个值去看平均值、标称值,如果几个窗口依次进行,则为走廊,如果下一步的窗口参数超出尺度,则没有走廊。
CUSUM是一个参数测试(意味着系列的正态性)。非参数检验可以在曼-惠特尼检验的基础上进行(可从Alglib获得)。对于时间n的每一个瞬间,我们把所有系列分成从1到k和从k+1到n的两个波形,并对它们进行曼-惠特尼检验。如果这样的两个大块变成了不平等的分布,那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。
我们从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率,负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你还可以添加阈值交叉(可以说是高等数学的入门)。
你可以计算出两个平均数,一个稍快,一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。
CUSUM是一个参数测试(假设系列的正态性)。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验(可在Alglib上找到)。对于每一个时间点n,我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块,对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布,那么时刻k+1可以被视为分解的时刻。
另外,人们可以直接开始使用自己的大脑。
你也可以直接开始使用你自己的大脑。
嗯,是的,一个致命 的缺陷)
嗯,是的,一个致命 的缺陷)
即使在这里,也没有他们自己的话语,而是参考某种权威性的东西。但是偏离主题。这里要解决的是一个基本的问题,基本的手段足以解决它。
但要为每一个诡计推出一个当局...这是一个无奈之举。思想的危机。
CUSUM是一个参数测试(假设系列的正态性)。非参数检验可以基于Mann-Whitney检验(可在Alglib上找到)。对于每一个时间点n,我们把所有的系列分成从1到k和从k+1到n的两个块,对它们进行曼-惠特尼计数。如果这样的两个大块变成了不平等的分布,那么可以把时刻k+1看作是分解的时刻。
从两个相邻的柱子上的差值计算出平均数。正的平均数意味着上升的斜率,负的平均数意味着下降的斜率。使用平均值可以过滤掉短期的微小方向变化。你也可以增加跨越门槛(可以说是对高等数学的介绍)。
你可以计算出两个平均数,一个稍快,一个稍慢--它们的位置将决定平均数的斜率。
我没有明白这个意思。这就是问题所在。拐点进入了平均数的计算,结果滞后了。在右边和左边,你必须要平均。
有什么好理解的呢?如果线的方向是向上的,它与之前的值的差值是正的,如果是向下的,差值是负的(而且模数的差值越大,方向越陡峭)。这种方向性指标平均来说会错过一些错误的短期方向变化。当然,如果使用平均法,会有一个滞后。如果你排除了一些东西,在任何情况下都会有一个滞后。
你可以做一些类似NRTR的事情,而不是平均数。例如,当线的方向是向上的,我们固定了最大值,从最大值到阈值的回撤将是一个方向的改变。这个阈值可以是常数,也可以与标准值成正比。但在这种情况下,也会有一个滞后。总是会有一个滞后。确定方向变化的误差越小,滞后越大,滞后越小,误差越大。
而且你知道,解决这样的问题不需要花费一个鸡蛋,它们是在飞速发展之间解决的。你们这里发生了什么事?很快,如果没有一个权威的公式,你将无法进行算术。