記事"適応型相場の実用的評価法"についてのディスカッション - ページ 3

[Alexander_K]

Dmitriy Gizlyk:

この場合、分析されるのは、データのサンプルではなく、選択された期間の履歴データである。サンプリングとヒストリカルデータの違いは、全データを採取するのではなく、全データから無作為に選択したデータのみを採取する点である。

記事に具体的な誤りがあれば、指摘してほしい。議論に応じます。

こんにちは、ドミトリー！

おそらく計算に間違いはないでしょう。私は、明らかに無線エンジニアとしてのあなたの才能と能力を貶めたいわけではありません。

ただ、あなたはまだ自分が取り組んでいることを理解していないのだと思います。どんな関数ですか？フーリエ変換を何に適用しているのか？例えば、フォッカー・プランク方程式の確率密度 関数やシュレーディンガーの波動関数に あなたの好きな変換を適用してみてください。そうすれば我々は喜ぶだろう。

もう一度言うが、物理学のある分野での強みが、別の分野での結果を生むわけではない。例えば、私の時代の物理学部のラジオエレクトロニクスのコースはちょうど1学期でしたが、フーリエ変換の崇拝者たちはその後もこの専門分野の研究を続け、ラジオ工学の分野で高みに達しました。ここが彼らの知識が役に立たないところだ。ここでは抽象的な思考が必要なのだ。

[Aleksei Kuznetsov]

私は、重要な頻度を決定する公式には同意できない。

if((cad_Spectr[i]-cad_Spectr[i+1])>=0 && (cad_Spectr[i]-cad_Spectr[i-1])>0)

あなたの例では、市場データに基づくと、このようになる：

点線の周波数は隣接する周波数よりも高いが、左側の周波数（隣接する周波数を除く）よりもはるかに低い。つまり、左側の周波数はより頻度が高く、したがってより重要であり、それらをフィルタリングすべきではない。
本来は、0から-40dbとの交点までの周波数を取るべきである。0は確かに論理的でなく、0に非常に近いが、これは非常に多くのバーを考慮しなければならないからである。

また、ノイズの多い正弦波の記事のような状況があると仮定する：

すなわち、支配的な周波数/周波数が本当に存在する場合、各点を隣接する点だけでなく、すべての点と比較して極値を探索する必要があります。

一般的に、あなたは興味深いツールを作ってくれました。ありがとうございます。

[Serhii Lendych]

Ibragim Dzhanaev:

私は知っている。

あなたは知らないだけでなく、自分の書いたものを信じていない。知っていたら書かないだろうから。

著者はコードと記事を書き、賢くなった。彼は報酬を得て、200ドルを100万ドルに近づけた。しかし、あなたとあなたの固定観念は違う。

[削除済み]

この情報をありがとう。