Нейросети,как их освоить с чего начать? - страница 18

Небольшой камушек

for(int i=1;i<=100;i++) {

HL=HL+(High[i] -Low[i] )*(High[i] -Low[i] ); //Эти значения умножаются друг на друга, 
                                             //чтобы в случае если значение будет отрицательным
CO=CO+(Close[i]-Open[i])*(Close[i]-Open[i]); //при умножении оно стало положительным?

}

Ну нету еще нулевого бара.

Нет, это стандартная математическая процедура нахождения среднеквадратичного отклонения.

Не среднее, а среднеквадратичное.

Определил подпрограмму функцию th и её аргумент х.

Это вычисленное и возвращаемое в основную программу значение функции th.

Это значит мы собираемя работать с действительными числами, а не только с целыми.

Правильно, он ещё не сформирован! Значит его нет.

Вроде средне-квадратичное отклонение по другому считается. В самом определении сидит "отклонение ", то есть отклонение от среднего. Расчет среднего я не заметил

Мы работаем с рядом первой разности (РПР) Open[i]-Open[i+1] исходного ВР Open[i]. Можно показать, что матожидание (среднее) для РПР равно нулю. Пэтому, я считаю отклонение от "нуля", следовательно противоречия нет и средне-квадратичное отклонение считается в данном случае корректно.

Для разности High[i]-Low[i] я бы так не сказал. Вряд ли будет равно нулю.

Точно. Я прогнался!

Мы считаем не СК-Отклонение, а среднеквадратичную амплитуду.

Интересно исследовать, насколько допущение о нулевости среднего - в случае, если оно все-таки не равно нулю, - искажает значение с.к.о.

Vinin, хорош прикапываться, давай тестер для МАшки.

Mathemat, а где это может быть интересно?

Neutron, а что не правильного в коде, который я выложил, он компелируется с ошибками?

А вы возьмите какой-нибудь готовый шаблон и всё станет ясно (или наоборот).