Espectros del ERUUSD: ¿es una prueba de no estacionariedad? - página 11
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No hay frecuencias sostenibles, por supuesto. Pero, ¿realmente importa?
Por supuesto que es importante, de lo contrario la gente no estaría atrayendo diversas técnicas de optimización para su TS con las que cuenta para obtener beneficios en este momento. Así que no hay garantía de ningún tipo de beneficio planificado, también es una utopía. Es decir, de hecho, todos estos pams con cifras de ganancias locas son también una casualidad, suerte, si se quiere. Pero sin embargo no excluye la rentabilidad de la CT, si se gana poco y de forma constante. De hecho se expresa en sostener enormes detracciones, en caso de activación de un stop, debido a lo cual el depósito en su conjunto conservará la posibilidad de crecimiento futuro, cuando el cambio de las condiciones del mercado no obligue al depósito a llamar a su más fiel amigo kolyan en busca de ayuda.
faa1947
Gracias. Voy a echar un vistazo.
Siga leyendo aquí.
Si no hay otras ideas para detectar un evento (que es el punto de partida del evento), es posible tomar un zigzag por ejemplo.
El espectro se buscará hasta que se alcance un nuevo extremo del zigzag, los parámetros se pueden seleccionar con el probador.
Una vez que se haya establecido un nuevo extremo, se abrirá una nueva ventana y se iniciará una nueva búsqueda. Al fin y al cabo, el espectro está flotando, así que ¿por qué debería molestarme con el que ya ha sido cancelado?
Antes de buscar el espectro recomiendo restar una regresión lineal con la misma ventana del extremo a cero de las cotizaciones.
entonces se sorteará el teorema de Kotelnikov-Nyquist.
Gracias por el enlace. Leo con mucho interés la disputa de LProgrammer con Prival o de Prival con LProgrammer(ambas son en su mayoría irrelevantes).
Pero sólo que no entendí qué es "Prival-schooled" y cómo se puede sortear el teorema de Kotelnikov-Nyquist.
¿Podría explicarlo con más detalle?
Por cierto, el teorema de Kotelnikov tiene que ver con la recuperación de la señal tras el muestreo. Ya tenemos una señal discreta.
¿Por qué reconstruirlo? Creo que estábamos hablando de medir el espectro de esa señal. Son cosas diferentes.
¿Por qué la regresión lineal? Quiere un resultado más estacionario, es decir, eliminar la tendencia.
Pero eso puede no ser esencial para medir el espectro. ¿Qué más va a dejar (junto con la sustracción de la regresión) del espectro que va a medir?
Será esencial cuando vayas a utilizar el espectro que consigas.
¿Puedo preguntar?
¿Debemos anticipar la estacionariedad (o viceversa...) en las series de datos en las que hay una tendencia en la media?
En caso afirmativo, ¿dónde?
Si no, ¿por qué?
------ La verdad tiene que ser conocida - para mí.
Adjunto los espectros de los rangos de cotización para H1. Dos secuenciales en el tiempo y luego uno común para ellos. Nada en común. Y eso en un plazo corto de tiempo.