Discusión sobre el artículo "Examinamos en la práctica el método adaptativo del seguimiento del mercado" - página 3
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En este caso, lo que se analiza son datos históricos sobre un periodo de tiempo seleccionado, no una muestra de datos. La diferencia entre el muestreo y los datos históricos es que no se toman todos los datos, sino sólo datos seleccionados al azar del conjunto total de datos.
Si ve errores específicos en el artículo, por favor, señálelos. Estoy abierto al debate.
Buenas tardes, Dmitry.
Puede que no haya errores en los cálculos, no quiero menospreciar tus talentos y capacidades como ingeniero de radio, obviamente.
Simplemente, espero, no entiendes con lo que estás trabajando todavía. ¿Qué tipo de función? ¿A qué estás aplicando la transformada de Fourier? Por ejemplo, aplica tu transformada favorita a la función de densidad de probabilidad de la ecuación de Fokker-Planck o a la función de onda de Schrödinger. Y nos alegraremos.
Una vez más digo - los puntos fuertes en un área de la física no dan resultados en otra área.El curso de radioelectrónica, por ejemplo, en las facultades de física, en mis tiempos duraba exactamente 1 semestre, después de lo cual los admiradores de la transformada de Fourier siguieron estudiando en esta especialidad y llegaron a grandes alturas en la ingeniería de radio, estas son personas respetadas y las trato con respeto, pero además no aplicamos esta transformada EN NINGÚN LUGAR y nunca en los cálculos. Aquí es donde sus conocimientos son inútiles. Aquí necesitamos pensamiento abstracto.
No estoy de acuerdo con la fórmula para determinar las frecuencias importantes
En tu ejemplo, basado en datos de mercado, vemos lo siguiente:
Aunque la frecuencia punteada es más alta que las frecuencias vecinas, es mucho más baja que todas las de la izquierda (excepto la vecina), es decir, las de la izquierda son más frecuentes y, por tanto, más importantes, y no deberíamos filtrarlas.
Esencialmente deberíamos tomar la frecuencia desde 0 y hasta la intersección con -40db. 0 no es ciertamente lógico, y muy cerca de 0, porque tendremos que tener en cuenta un número muy grande de barras. Es decir, es necesario determinar la frecuencia más baja de alguna otra manera.
Y si suponemos que puede haber una situación como en el artículo con sinusoides ruidosas:
Es decir, si realmente aparece una frecuencia o frecuencias dominantes - entonces deberíamos buscar extremos comparando cada punto con todos los puntos, no sólo con los vecinos.
Y en general, has hecho una herramienta interesante, gracias.
Lo haré, porque lo sé.
Tú no sólo no sabes, sino que además no crees en lo que escribes, porque si supieras, no escribirías.
El autor escribió un código y un artículo y se espabiló. Cobró y se acercó doscientos dólares al millón. Pero tú y tus estereotipos no.