1991выпуск C091-3
Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратов
Восстановите смещение начала отсчёта времени на аппроксимации второй степени методом наименьших квадратов, пересчитайте одну сглаженную цену и рассматривайте дивергенцию остатков и цены на последовательных минимумах свингов как условие более высокого приоритета, чем наклон аппроксимированного тренда.
- Аппроксимация второй степени методом наименьших квадратов записывает сглаженную цену как квадратичную функцию времени и оценивает три константы по парным наблюдениям цена–время.
- Восстановите смещение начала отсчёта времени до чтения кривой: в разобранном примере по золоту первое наблюдение использует t = 10, и эта подстановка даёт сглаженную цену 383.35.
- Дивергенция остатков и цены присутствует, когда последовательные минимумы свингов ранжируются одним образом по ряду остатков и противоположным образом по исходной цене; на более позднем размеченном свинге это расхождение есть, а на более раннем — нет, поэтому это отдельные условия.
- Правило приоритета ставит дивергенцию остатков и цены выше ограничения, которое разрешало бы действие только в направлении аппроксимированного тренда, в том числе когда это ограничение указывало бы в другую сторону.
Упражнение на реконструкцию
Соотношение второй степени методом наименьших квадратов записывает сглаженную цену как квадратичную функцию времени. Три константы этой аппроксимации методом наименьших квадратов оцениваются по парным наблюдениям цена–время. Редакционная рамка: используйте аппроксимацию как упражнение на реконструкцию. Восстановите смещение начала отсчёта времени, пересчитайте одну сглаженную цену, затем проверьте дивергенцию остатков и цены на последовательных минимумах свингов.
Восстановите смещение начала отсчёта времени
В разобранном примере по золоту временной индекс смещён так, что первое наблюдение использует t = 10. Подстановка этого значения даёт сглаженную цену 383.35. Построение каждой сглаженной цены против соответствующего временного индекса прочерчивает аппроксимированный тренд, используемый как базовая кривая.
Получите три константы
После того как сформированы необходимые произведения и суммы по n парам цена–время, три неизвестные константы получают, решая три совместных уравнения. Когда суммирование понято, вычисление этих констант использует только сложение, вычитание, умножение и деление. Для выборки из 57 точек для получения трёх констант потребовалось около 1,100 арифметических операций, поэтому компьютер считается необходимым, за исключением самых малых наборов данных.
Дивергенция остатков и цены на минимумах свингов
Остаток — это разность между наблюдаемой ценой и аппроксимированным значением в том же временном индексе. Дивергенция остатков и цены — это расхождение между тем, как последовательные минимумы свингов ранжируются по ряду остатков, и тем, как те же свинги ранжируются по исходному ряду цен. На одном более позднем размеченном свинге предшествующий ему минимум остатка выше, чем минимум остатка, предшествующий более раннему размеченному свингу, тогда как минимумы исходной цены обращают это ранжирование. Это расхождение остаток-против-цены присутствует на более позднем свинге и отсутствует на более раннем, поэтому две точки не рассматриваются как одно и то же условие.
Приоритет правила над направлением тренда
Расхождение остаток-против-цены ранжируется выше ограничения, которое разрешало бы действие только в направлении аппроксимированного тренда. Архив повторяет это ранжирование как действующее даже тогда, когда ограничение указывало бы в другую сторону. Редакционное прочтение: дивергенция остатков и цены — фильтр более высокого приоритета, подлежащий проверке. Наклон аппроксимации методом наименьших квадратов не отменяет это условие.
Все разборы дорожки · 43 разбора
- 1990Построение базовых линий доллара по ставкам, инфляции и остаткам
- 1990Построение номинального значения индекса по форвардным прибылям и подогнанной доходности
- 1990Построение номинальной цены индекса из прибыли и подобранной доходности
- 1990Ценовые траектории с фиксацией конечных точек — это не прогнозы
- 1990Построение полиномиальных сглаживателей методом наименьших квадратов
- 1991Темпы роста по конечным точкам против согласованности линейной регрессии
- 1991Вневыборочные проверки линейных аппроксимаций роста
- 1991Тренд как устойчивость, а не прямая линия
- 1991Квадратичный тренд, осциллятор остатков и вторичный календарь циклов
- 1991Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратов
- 1991Линия тренда наименьших квадратов по упорядоченным ценам
- 1992Построение скринингов лог-линейного роста и надёжности
- 1992Построение лог-линейных базовых линий темпа роста
- 1992Максимум, минимум и закрытие следующей сессии по скользящей линейной регрессии
- 1993Проверка индексного мультипликатора цена/прибыль регрессией на краткосрочную ставку
- 1994Вложенный экспоненциальный ценовой фильтр с регрессионными начальными значениями
- 1994Построение двойного экспоненциального среднего из компенсации лага
- 1994Оценка денежной массы как линейной базовой модели опережающего индекса
- 1995Построение трендовых каналов методом наименьших квадратов
- 1995Holdout-проверки линейного базового прогноза годовых ставок по векселям
- 1995Проекционные полосы по наклонам регрессии максимумов и минимумов
- 1995Оценка скользящей средней по конечной точке метода наименьших квадратов на известном тестовом ряде
- 1996Построение концевой скользящей средней по прямой наименьших квадратов
- 1996Оценка согласованности траектории эквити с оверлеем k-ratio
- 1996Оценка month-end разрывов доходности для режимов рынка акций
- 1996Построение полос стандартной ошибки с сессионным индексом
- 1998Оценка линейных регрессионных базовых моделей для стоимостной оценки индекса
- 1998R-squared как двухсостоятельный трендовый фильтр на основе подгонки цена-время
- 2000Коррекция лага скользящего среднего второго порядка
- 2002Линия регрессии цены против беты при отслеживании индекса
- 2003Наклон регрессии с гейтом уверенности тренда по r-squared
- 2003Построение дивергенции finite-volume-element через сравнение наклонов
- 2004Построение дневного балла из регрессии, коррекции и объёма
- 2004Построение линий тренда методом наименьших квадратов по упорядоченным ценам
- 2007Цели пробоя прямоугольника выше высоты
- 2007Подтверждение ценового тренда наклоном регрессии и r-squared
- 2008Угол линейной регрессии, собранный как один тренд-фильтр
- 2010Свинг-машина с двумя состояниями из четырёх скользящих экстремумов
- 2016Оцените тесноту нефтяного комплекса перед дивергенцией или регрессией
- 2017Межрыночная дивергенция Nikkei–иена как кейс рыночного режима
- 2017Построение коэффициента Калмара и базовых линий линейной регрессии
- 2019Послойное построение pair-trade против управления по средней цене спреда
- 2020Наклон convolution, построенный из вложенной линейной регрессии