De la teoría a la práctica - página 518

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Renat Akhtyamov:

no más de 10 minutos o hasta que se produzca una nueva operación de suficiente riesgo en el mercado

si este último no está disponible, vuelva a calcular

Depende del marco temporal, que tiene sus propias secciones de tendencia.

 
Novaja:
Bien, tomando el último punto, es decir, conocemos el estado del sistema en este momento, ¿cuánto tiempo se mantendrá estable el estado del sistema en el futuro para poder predecirlo?

siempre es posible predecir, ya que un estado transita a otro y se puede hacer una predicción en función de ello.

 
Novaja:
Victor tiene un ejemplo de un filtro passback basado en EMA en su kodobase,
https://www.mql5.com/ru/code/192

Lo que escribe sobre el tema:
El resultado del suavizado será el mismo que si se utilizara un filtro de retardo cero (respuesta al impulso simétrica), excepto en los bordes de la secuencia, donde se producirá el efecto de borde o, como se denomina aquí, el rebasamiento. Antes se utilizó como ejemplo el MA, es decir, el filtro con respuesta al impulso finita. Si se utilizan filtros con respuesta de impulso infinita (EMA, por ejemplo), teóricamente los efectos de borde se extenderán a lo largo de toda la secuencia.

El redibujado por la lógica es más una ventaja que un mal, ya que permite producir la sistematización de los estados que están interferidos por componentes de ruido, que son estados, es decir, información útil en un plazo menor...

 
Andrei:

La reescritura es, lógicamente, más un beneficio que un mal, ya que permite sistematizar los estados que se ven obstaculizados por componentes de ruido, que son estados, es decir, información útil en un plazo menor...

Andrey, eres un genio, realmente me lo perdí, en el buen sentido))
 
En general, a la fórmula D = Sqrt(c * lambda * t) le falta claramente algo más: la inercia o la aceleración.
 
Novaja:
Andrei, eres un genio, realmente me lo perdí, en el buen sentido))
No, se ha explicado aquí cientos de veces por diferentes personas. ))
 
Andrei:

siempre se pueden hacer predicciones a medida que se produce la transición de un estado a otro y se pueden hacer predicciones en consecuencia.

¿completamente coo-coo?

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Estás totalmente chiflado?

¿Intentas iniciar una disputa aquí? No me interesa...

 
Andrei:

¿Quieres empezar una disputa aquí? No me interesa...

No, estoy llamando a la sobriedad).

 
Smokchi Struck:
¡x@@@@@vo! )))

averiguar cómo mejorarla.

Bueno, eso es lo que supuse ;)))

1) La regresión polinómica es aplicable para aproximar datos fijos (no variables) (orden polinómico de 5 o menos). El modelo puede utilizarse para interpolar valores intermedios. Pero no es aplicable para la extrapolación más allá del intervalo de aproximación.

2) la regresión polinómica es una muy mala idea para aproximar datos dinámicos (cambiantes).

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