Аппроксимация
Изначально извиняюсь за математическую неграмотность.
Да, вопрос скользкий, но....
Есть ли у кого-либо алгоритм в коде или в другом формате, для (наверно) "линейной аппроксимации" ценового графика:
- допустим есть первоначальная точка отсчета (локальный мин. или максимум), от которой, "визуально", по ценовому формированию графика строится линия аппроксимации (начало в локальном мин/максе).
Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в соответствующем разделе математики или статистики, или теории вероятности ( прошу прощения - не силен в этом).
Если есть готовые решения - то какие данные говорят о степени качества этой аппроксимации?
Заранее всем откликнувшимся - спасибо.
Помоему вам нужен ZigZag
Если есть готовые решения - то какие данные говорят о степени качества этой аппроксимации?
Имхо стоит расчитать стандартное отклонение (или что-то в этом роде) данных от вашей аппроксимации. Если значение велико - неплохо было бы попробовать иной способ аппроксимации (или поменять параметры текущего: для полиномиальной регрессии, например, степень полинома. но увлекаться не нужно).
Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в соответствующем разделе математики или статистики, или теории вероятности ( прошу прощения - не силен в этом).
Заранее всем откликнувшимся - спасибо.
Аппроксимация сигналов и функций
Кратенько описано)
2. Интерполяция и экстраполяция сигналов. Линейная и квадратичная интерполяция. Полиномиальная интерполяция. Кривые Безье.
3. Сплайновая интерполяция.
4. Спектральный метод интерполяции. Спектр дискретного сигнала. Интерполяционный ряд Котельникова-Шеннона.
5. Децимация и интерполяция цифровых сигналов. Децимация с целым шагом. Интерполяция с целым шагом. Преобразование частоты дискретизации с нецелым шагом.
6. Методика аппроксимации эмпирических данных. Мера приближения. Аппроксимирующая функция. Порядок модели. Оценка качества приближения.
Вот, в качестве "на-посмотреть":
Программка строит линейную или квадратичную (параметр к=1 или 2 в настройках) аппроксимацию (красным цветом на рис.) и экстраполяцию (синим) методом наименьших квадратов и "рисует" примерчики по заданому числу точек (параметр n). Мне показалось, что такой вариант представления качества "прогноза" наиболее информативен. Что касается его (метода) применимости на рынках, то моё мнение - это всё беспонтово, т.к. метод эксплуатирует свойство положительной корреляции между соседними отсчётами в ряде первой разности котира (начатое движение скорее продолжится, чем развернётся), что для ценовых рядов в принципе не свойственно (коэффициент корреляции как правило отрицателен).
На рис. красными отрезками выделены участки на которых вычисляются коэффициенты регрессии, синим - прогноз в будущее. Видно, что по ожиданиям метода, цена "должна" идти дальше по импульсу, а она, по факту, никому ничего не должна:-)Спасибо за ответы.
Не прогноз требуется.
После многочисленных ответов, понял как сформулировать задачу более конкретно:
- необходимо на определенном промежутке данных (графика) получить коэфициент в уравнении прямой, максимально приближенной (аппроксимированной) к ценовому графику на выбранном участке...
Спасибо за ответы.
Не прогноз требуется.
После многочисленных ответов, понял как сформулировать задачу более конкретно:
- необходимо на определенном промежутке данных (графика) получить коэфициент в уравнении прямой, максимально приближенной (аппроксимированной) к ценовому графику на выбранном участке...
Поищи LRMA или линейную регрессию
Вот, в качестве "на-посмотреть":
Программка строит линейную или квадратичную (параметр к=1 или 2 в настройках) аппроксимацию (красным цветом на рис.) и экстраполяцию (синим) методом наименьших квадратов и "рисует" примерчики по заданому числу точек (параметр n). Мне показалось, что такой вариант представления качества "прогноза" наиболее информативен. Что касается его (метода) применимости на рынках, то моё мнение - это всё беспонтово, т.к. метод эксплуатирует свойство положительной корреляции между соседними отсчётами в ряде первой разности котира (начатое движение скорее продолжится, чем развернётся), что для ценовых рядов в принципе не свойственно (коэффициент корреляции как правило отрицателен).
На рис. красными отрезками выделены участки на которых вычисляются коэффициенты регрессии, синим - прогноз в будущее. Видно, что по ожиданиям метода, цена "должна" идти дальше по импульсу, а она, по факту, никому ничего не должна:-)Добрый день, Сергей! скажите, пожалуйста, этот алгоритм "МНК"...кем он разработан или где можно найти полное его описание?
Заранее благодарен, с уважением Михаил
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Изначально извиняюсь за математическую неграмотность.
Да, вопрос скользкий, но....
Есть ли у кого-либо алгоритм в коде или в другом формате, для (наверно) "линейной аппроксимации" ценового графика:
- допустим есть первоначальная точка отсчета (локальный мин. или максимум), от которой, "визуально", по ценовому формированию графика строится линия аппроксимации (начало в локальном мин/максе).
Интересует как алгоритм в МКЛ4 так и в соответствующем разделе математики или статистики, или теории вероятности ( прошу прощения - не силен в этом).
Если есть готовые решения - то какие данные говорят о степени качества этой аппроксимации?
Заранее всем откликнувшимся - спасибо.