Construction d'un système de négociation à l'aide de filtres passe-bas numériques - page 5

[[Supprimé]]

Prival:

mql4-codage

Je l'ai déjà fait et à plusieurs reprises. Je veux juste vous montrer quelque chose, sinon vous ne me croirez pas.

Avez-vous le fichier GBS csv ? Quelle est la manière la plus simple de l'implémenter pour qu'il puisse être capté par l'analyseur de spectre ?

[Prival]

voici 1 000 valeurs générées

[[Supprimé]]

BGS

[Roman Kramar]

Pour paraphraser une phrase d'un célèbre dessin animé : "C'est une sorte de mauvais BGS" :)

[[Supprimé]]

bstone:
Pour paraphraser une phrase d'un célèbre dessin animé : "C'est une sorte de mauvais BGS" :)

d'accord

[Prival]

Je peux affirmer que, selon le critère du Khi-deux, il s'agit d'un BSH, générez-le vous-même et vérifiez. Je pense simplement que vous allez maintenant vous demander d'où viennent les cycles dans le BGS. En théorie, ils ne peuvent pas être là.

J'ai également expliqué cela au Français sur le forum Alpari. Je lui ai donné le lien ci-dessus.

[Roman Kramar]

Je faisais juste allusion au caractère douteux des résultats de l'analyse spectrale.

[Prival]

bstone:
Je faisais juste allusion au caractère douteux des résultats de l'analyse spectrale.

L'analyse spectrale ne peut pas donner de résultats douteux, ce sont des mathématiques (on ne dira pas que le théorème de Pythagore est douteux), il en est donc de même ici. Il existe un théorème et il fonctionne, mais il est nécessaire d'appliquer et d'interpréter correctement ses résultats.

[[Supprimé]]

Il semble que j'ai fait le BGS un peu mal ; je l'ai fait correctement - l'analyseur raccroche. Je réfléchirai au pourquoi demain. Je ne pense pas que la spectroanalyse soit une méthode discutable.

[Khristian Piligrim]

Vinin:

Piligrimm:
À une époque, j'ai dû travailler avec des processus aléatoires, et la tâche consistait à obtenir au moins une prédiction approximative des séries temporelles avec 90% de la composante du processus aléatoire. Pour transformer un processus aléatoire en un processus quasi aléatoire, j'ai inventé une méthode simple, j'ai multiplié le processus aléatoire par un processus déterministe ayant des caractéristiques fréquence-temps proches, une onde sinusoïdale dans le cas le plus simple, mais mieux vaut utiliser un signal plus complexe. En conséquence, la prévisibilité du processus a augmenté de plusieurs ordres de grandeur.

Pouvez-vous nous en dire plus ? Si vous êtes prêt à partager, bien sûr.

L'essence de l'idée est simple, lorsque vous créez la covariance d'un processus aléatoire et d'un processus déterministe, le processus résultant hérite des signes des deux et devient quasi aléatoire. Et si nous utilisons plusieurs processus déterministes, différents dans leurs caractéristiques, pour la covariance, et que nous créons des covariances avec un processus aléatoire, et que nous sélectionnons ensuite les caractéristiques les plus informatives du groupe résultant en utilisant des algorithmes génétiques, et que nous faisons ensuite une prévision en utilisant les signaux reçus, et que par conséquent, nous soustrayons un processus déterministe de la prévision obtenue, alors nous aurons une prévision d'un processus aléatoire dans le résidu, et la précision de la prévision sera beaucoup plus élevée que dans toute tentative de faire cette prévision directement à partir des signaux.