Teoría de los flujos aleatorios y FOREX - página 34
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Sí, escribí y escribí y traté de explicar. Pero el resultado es sorprendente.
Uno piensa que estoy hablando de fractales y buscando un gato negro (no veo dónde he dicho lo de los fractales, debo estar ciego).
Y esto es simplemente genial.
Y después de tales afirmaciones recomendar un libro en inglés sobre wavelets.
Te voy a abrir un gran secreto entonces, si el teorema de Kotelnikov no se cumple, entonces las wavelets no funcionan. Te recomiendo que vuelvas a mirar de cerca este.
Si desea utilizar la fórmula Fd>2*fmax y calcular en un papel, cuál es el componente de alta frecuencia durante el hueco y compararlo con la frecuencia de muestreo (si es difícil, sólo comparar el período de hueco y el período de llegada de datos). ¿Tal vez estos valores son iguales? Si es así, entonces lo siento, el dispositivo no está funcionando correctamente
Tal vez usted se perdió el párrafo "¿Cómo se mide el precio?" y por lo que cree que la naturaleza de este fenómeno es desconocido para mí. O bien piensas erróneamente que el DSP tiene una naturaleza, yo he pensado toda mi vida que es una herramienta inventada por el hombre, que le ayuda a analizar muchos fenómenos de la naturaleza.En cuanto a los zoólogos, biólogos, ..... o incluso ginecólogos. Si las técnicas desarrolladas por ellos ayudan a crear un modelo y permiten predecir el "comportamiento" del precio en el futuro. Lo utilizaré con mucho gusto.
P.D. Tal vez sea más fácil para mí crear un tema. Ayuda! Busco un script (indicador, procedimiento) que recoja los ticks, elimine de ellos los falsos ticks, aproxime el precio por 5 ticks utilizando el método de mínimos cuadrados (el número de ticks se puede cambiar) y refleje el precio como un punto con un intervalo de confianza de evaluación. No escribir 555 páginas aquí por lo que se trata.
P.P.D. Por alguna razón pensé que al escribir este gran texto (el anterior). Llamo su atención sobre el problema de la precisión de las mediciones indirectas, sobre el que pensaron Laplace, Legendre y Gauss. Sobre el principio fundamental de todas las ciencias naturales: la medición de la magnitud sin la precisión que la acompaña no tiene sentido.
Y resulta que no es lo que dice :-(, una pena. Me esforcé por escribir con lucidez, pero creo que nunca aprendí a exponer bien y correctamente mis pensamientos. Lo siento.
a Prival
Lo dice bien, recomiendo pensar en ello. Entiendo que el teorema de Kotelnikov ayuda a derribar la AF enemiga, pero me temo que para crear TC no ayudará, la naturaleza de este teorema es diferente. Error al principio: el forex no es un vuelo de aviones enemigos y no hay forma de hacer defensa aérea.
No me lo digas - tiene un nervio.
Funcionan incluso para series que se obtienen violando el teorema de Kotelnikov. Esto sucede por la sencilla razón (ahora me toca abrir secretos) de que son sólo matemáticas y les importa un bledo la precisión con la que se digitaliza una señal y si es posible reconstruir la señal original.
Creo que he explicado claramente la causa de la brecha y NUNCA podrás eliminarla, recuerda tu plano en el suelo y mi ejemplo elemental. Y ninguna recomendación ridícula de DC ayudará.
Todos lo sabéis :o).
Si escuchas a los antiguos chinos, todo tiene una naturaleza, incluso la piedra. Cada herramienta tiene su propia naturaleza y sus propias limitaciones. Por cierto, me refería a la naturaleza del forex, no al DSP. Tienes demasiada fe en el DSP, ese es el error. ¿Cree que una brecha indica una violación del teorema? ¿Y le preguntas a los magnates de los negocios por qué necesitan el teorema?
Me alegra que la fila de "Laplace, Legendre", haya sido ampliada por otro pensador, un matemático... Privado - lo que escribiste es claro, "medir más a menudo - será más preciso" o "dar el cumplimiento del teorema". Lo que intento decirte es que trabajes con lo que tienes y no lo inventes. Por cierto, ¿para qué se necesita una serie tan precisa con una frecuencia de muestreo tan desorbitada? ¿De verdad crees que esta es la clave de un TS exitoso? Escuchemos juntos a un ginecólogo sobre esto.
Uno piensa que estoy hablando de fractales y buscando un gato negro (no veo dónde he dicho lo de los fractales, debo estar ciego).
Probablemente se trate de mí otra vez. Acerca de los fractales me correspondió con Candid, no con usted (si se lee cuidadosamente), tenemos vieja discusión, lo siento, que en su rama, y absolutamente no en un tema. Te adjunto un libro de todo corazón, muy amable, por cierto.
Lo has conseguido, te recuerdo tus propias palabras: "Desea que te digan algunas cosas aparentemente indiscutibles. Cuestiona siempre todo. Este es el único camino verdadero de un investigador. Intento estar a la altura del deseo, querido Prival. ¿He cumplido mi deseo?
P.D.: Prival, si crees que no debo estar aquí, dame una pista, no jugaré tu oposición. Y lo más importante, no te enfades. DSP tan DSP - depende de ti implementarlo, no de mí. He dicho prácticamente todo lo que pienso al respecto. En un par de días la siguiente prueba terminará de funcionar, y no interferiré en la búsqueda de tu gato negro en la habitación, espero sinceramente que esté allí al menos.
La cuestión es que el problema es muy complejo. Y los demás tardan en darse cuenta. Y hay que tener paciencia para explicar poco a poco el problema y su importancia. Intenta explicar qué es una frecuencia de muestreo variable, con qué se come y si esa vista sirve para algo.
Por cierto, y ya me gusta el libro sobre wavelets. Gracias, grasn. Un enfoque tan sólido y unificador del problema general del DSP.
P.D. Prival, ¿cómo crees que se trataban aquí las redes neuronales hace un año?
a grasn
La mayoría de las veces se habla de la transformada wavelet continua. http://www.basegroup.ru/filtration/wavelet_for_bussines.htm Todo está bien allí. Pero cuando se pasa de continuo a discreto, lo que realmente importa es la frecuencia de muestreo. Imagina que tienes un proceso continuo (sombrero mexicano) e imagina que la transformada wavelet debería funcionar bien, pero si el ADC es malo (tasa de muestreo = 1 Hz) y el tiempo durante el cual existe este sombrero mexicano (1 seg), entonces en lugar deseries de números obtienes un número - digamos 5.
La palabra clave aquí es fila.
Por lo tanto esta frase tuya IHMO es errónea
Они работают даже на рядах, которые получены с нарушением теоремы Котельникова. А происходит это по той простой причине, (теперь моя очередь открывать тайны) что это просто математика и ей по барабану, на сколько точно оцифрован сигнал и можно ли по нему восстановить исходный.
La cuestión de la frecuencia de muestreo es aún más grave para la aplicación de la transformada wavelet; lo ideal es que sea igual a infinito. Desgraciadamente no es suficiente en el FOREX, por eso las brechas están ahí. La única manera de reducir la brecha (para llegar a ser no 40 puntos, sino digamos 38) es conseguir un gran montón de proveedores de cotizaciones (escribí sobre ello). Pero de todos modos los huecos existirán, tal vez su valor sea un poco menor.
Tal vez sea más claro lo que estaba diciendo.
P.D. No abandones un foro, como resultado de las disputas a veces nace la verdad. Sólo que no te preocupes por los militares como Budyonny que envió la caballería a los tanques en 1941. A veces se puede encontrar gente inteligente y competente entre ellos.
La cuestión es que la tarea que se ha propuesto es muy difícil. Se necesita tiempo para que los demás lo entiendan. Y hay que tener paciencia para explicar poco a poco el problema y su importancia. Intenta explicar qué es una frecuencia de muestreo variable, con qué se come y si esa vista sirve para algo.
Por cierto, y ya me gusta el libro sobre wavelets. Gracias, grasn. Un enfoque tan sólido y unificador del problema general del DSP.
P.D. Prival, ¿cómo crees que se trataban aquí las redes neuronales hace un año?
Los wavelets son buenos e incluso muy buenos, permiten hacer muchas cosas. Pero allí no todo es tan sencillo, nada se da gratis, siempre hay que dar algo a cambio. Y debe aplicarlos con una buena comprensión de lo que está haciendo. Se trata de una herramienta de análisis (como el bisturí de un cirujano) y hay que saber utilizarla, al igual que la NS, por cierto. Siempre consideré a NS como un algoritmo tonto, que no es ni de lejos la inteligencia que se le atribuye.
Sí, me gustaría llamar su atención una vez más sobre el modelo de mercado que propongo, tiene las propiedades que Peters escribe en "Caos y Orden" p. 21-25. También tiene las propiedades del movimiento browniano (el modelo de incrementos independientes). Lo que ocurre es que usted y yo nos confundimos a menudo con las diferentes denominaciones y los diferentes términos de los diferentes libros. No pretendo que este modelo sea algo desconocido en la ciencia, me parece que (el modelo) aún no se ha aplicado al mercado o no lo he encontrado en fuentes abiertas.
Pero de eso hablaremos más adelante, cuando comprobemos la idoneidad del modelo. Lo principal ahora es obtener un rango cualitativo de datos.
El algoritmo es tonto, privado, y el 90% de la inteligencia es de los autores, es decir, uno que ha dirigido este NS a los datos debidamente preparados, e incluso la elección de la arquitectura correcta. Sin embargo, mira qué alboroto ha levantado Better... Y el algoritmo de ajuste de escalas difícilmente puede ser llamado una búsqueda tonta también, de acuerdo.
Esa es la cuestión: el 90%, en mi opinión el 99% en absoluto. La NS es una herramienta de la teoría del reconocimiento. En cuanto a la construcción de NS, quiero construir una arquitectura de red y consistirá en modelos de "comportamiento" de precios con diferentes parámetros. Voy a introducir sólo las comillas y usted sabe acerca de la salida. Pero este algoritmo no puede llamarse NS.
Y Mejor es bueno, y tiene esos elementos necesarios (correctos) desde mi punto de vista.
¡Hola a todos! Habéis escrito mucho en tres días...
Sergey, ¿por qué no funciona este enlace http://grasn.narod.ru/002.djvu?
Yo también estoy interesado en ese libro, pero no lo he encontrado en los paseos.