フーリエに関するヘルプ - ページ 12 1...5678910111213141516171819 新しいコメント Prival 2007.11.05 14:46 #111 Zhunko: PFの使い分けを知る必要があります。 本来の目的以外の用途で使用すること。つまり、ダイナミクスでPFを使うことの意味合いです。 本物のスペクトラムフィルターを手に入れた寄生する高調波を自動的にカットします。 私自身、この結果には驚いています。PFのデメリットをメリットに変えることができました。 1.PFにはさまざまな用途があります。直接割り当て（または間接割り当て）とは、例えば2次元のPFとすると、どういうことでしょうか？ 2. 「実スペクトル」のスプリアス高調波をカットできるのは、決定的なルール（通常、閾値と呼ばれる）だけである。 あるいは、「実スペクトル」の概念が一般に知られている解釈と異なっている。 以下、wikipediaより引用 "離散フーリエ変換は 特殊なケースである（近似に使われることもある）。" Vadim Zhunko 2007.11.05 19:42 #112 用語の混乱がある。FFTやDFTではなく、調和級数展開という意味です。 Александр 2008.03.25 12:02 #113 Zhunko: なんて古いスレッドなんだ 今まで読まなくてよかったと思う。そうでなければ、のめりこまない。どんなテーマでもアマチュアであることは良いことです。垣根も、先入観もない。 PFは静的なアプリケーションでの予測には適さない。これは、そのままクリアです。 サンプルの両端の価格差から発生する寄生ハーモニックの問題は誰も提起していない。 90度の角度なんです!!!そんな前線には、自然界に存在するあらゆるハーモニクスが存在するのです そして、ダイナミクスでPFを使った人は、klotを除いてほとんどいません。 私もビジュアライザーを作りました。そして、驚くべき結果を得ることができました。 あとは予測器を書くだけです。もちろん、遠くまで予測することはないでしょう。しかし、結果はサンプルの半分以内でほぼ絶対となる。 最終的な結果が出たら、ぜひ公開したいと思います。そして、それが何になるかは問題ではありません。ネガティブな結果も結果です。 では、成果はいかがでしょうか、教えてください。 Vadim Zhunko 2008.03.25 21:47 #114 これまでのところ、結果は良好です。まだまだ、やるべきことはたくさんあります。 Andrew Shelkovenko 2008.11.16 16:01 #115 では、結果はどうでしょうか。 Andrew Shelkovenko 2009.01.11 15:58 #116 lsv писал(а)>> トレンドは切り離すことができる。しかし、フーリエには一つ欠点がある、それはすでに上に書いたとおりだ。正弦波は連続的なので、一定の間隔をとり、この間隔を両方向に無限大にかけると、結果として無限大の時間の連続信号（レート）が得られます。例：価格スライスが10, 11, 12, 13, 12の場合、変換を行うには連続した系列を作る必要があります ...10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ...その結果、将来の価格ははっきりわかっている、10だ、だからフーリエは効かないんだ。周波数の考え方を応用するには、別の分解方法を見つける必要があります。例えば、いくつかの周波数を明確に設定し、誤差を最小限に抑えながら列挙し、その中から振幅と位相の値を選択すれば、トレンドが得られますが、そのためには非常に強力なコンピュータが必要です。 解釈は少し違います。関数の一部をフーリエ級数（高調波の集合）に分解し、その高調波を和算すると、元の関数を無限大に乗算したものが得られる。 1024本のバーをサンプルとすると、フーリエは1024本が第一高調波の周期であると考える。 1024本のサンプルの中に256本の周期を持つ波があれば、その4倍波がスペクトルに描かれることになります。512本の小節を切り取ってフーリエ変換すると、2倍波としてスペクトルに現れます。などなど。 サンプルにトレンド成分が含まれている場合、つまり最終価格が初期価格と等しくない場合、フーリエ変換はこのトレンドの斜めの直線を倍音のセットを使って表現しようとします（！）。 と、チャート上のどの波にも対応しない高調波の束がスペクトルに現れます。したがって、価格チャートから何らかの周期的な成分を抽出することが課題である場合、変換前にトレンド成分を除去する必要があります。 編集する。トレンドの波ではなく、低周波の波を差し引く、つまり低周波を除去することができるのです。 例えば、ニュースイベントなどによる価格のジャンプも同様です。 Neutron 2009.01.11 17:06 #117 Zhunko писал(а)>> 今のところ、結果は良好です。>> まだまだ課題は山積みです。 興味と真実のために、統合されたランダムな変数を取り出して、それにあなたの方法を適用し、結果が有望 であれば、あなたが作り上げたすべてをゴミ箱に捨てればいいのです。もし、結論が出ないのであれば、遠慮なく作品をシェアしてください以下は、CBを添付したファイルです。 チェックしてみてください。 ファイル: rnd.zip 2536 kb Andrew Shelkovenko 2009.01.12 01:30 #118 klot писал(а)>> フーリエの勉強に使った例題（インジケーター）はこちら...。 そこにあるコードを見てください。難しいことではありません。 それを見直して、少し手を加えた。テスト機能では、動作します。 ファイル: fftspectr.mq4 5 kb Vadim Zhunko 2009.01.12 12:23 #119 Neutron >> : 興味と真実のために、統合されたランダムな変数を取り出して、それにあなたの方法を適用し、結果が有望であれば、あなたが作り上げたすべてをゴミ箱に捨てればいいのです。もし、結論が出ないのであれば、遠慮なく作品をシェアしてください以下は、CBを添付したファイルです。 シラミがいないかどうか、方法を確認する。 セルゲイさん、あなたは、ランダムなプロセスが常に、そして不可逆的にランダムであると本気で信じているのでしょうか？科学的なドグマがお好きなのでしょうか？ ランダムな2次元、3次元のプロセスを4次元、5次元、それ以上の次元で考えてみてください。そこは全然ランダムじゃないんです。 私が考案した方法は、理論的には、どんなランダムな過程も規則的なものに還元することができる。しかし、それを実用化することはほとんど不可能です。コンピュータの性能が不足している。 ================ 残念ながら、このテーマでの仕事は1年間ストップしてしまいました。今、私は再びそれを行っています。必ず写真を載せますね。 Neutron 2009.01.12 15:42 #120 Zhunko писал(а)>> セルゲイさん、ランダムなプロセスが常に、そして不可逆的にランダムであると本気で言っているのでしょうか？科学的なドグマがお好きなのでしょうか？ はい、そうです。だからランダムと言われるのです。そうでなければ、準乱数過程などということになるはずです。 ランダムな2次元、3次元のプロセスを4次元、5次元、それ以上の次元で考えてみてください。そこは全然ランダムじゃないんです。 この潜在的な規則性（BPの情報次元）を明らかにする方法は、準ランダム過程に適用可能であり、真のランダム過程では、この方法の次元は分析空間の次元と一致する。私が投稿したシリーズを、このような推定方法や他の推定方法で分析すれば、そのランダム性に納得していただけると思います。 私が考案した方法は、理論的には、どんなランダムな過程も規則的なものに還元 することができます。 周子 ここは控えめに、慎重に。謙虚さは単なる飾りであり、注意深さは、現実に即していないことを声高に主張しても、その尻を公然と蹴り返されないようにするためのものだ:-)。 もし、偶発的なBPから非偶発的なBPを得る方法があるのなら、それは少し騙されているか（例えば、未来を見る）、少し妄想しているか（適宜下線）、3番目はない。 1...5678910111213141516171819 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
PFの使い分けを知る必要があります。
本来の目的以外の用途で使用すること。つまり、ダイナミクスでPFを使うことの意味合いです。
本物のスペクトラムフィルターを手に入れた寄生する高調波を自動的にカットします。
私自身、この結果には驚いています。PFのデメリットをメリットに変えることができました。
1.PFにはさまざまな用途があります。直接割り当て（または間接割り当て）とは、例えば2次元のPFとすると、どういうことでしょうか？
2. 「実スペクトル」のスプリアス高調波をカットできるのは、決定的なルール（通常、閾値と呼ばれる）だけである。 あるいは、「実スペクトル」の概念が一般に知られている解釈と異なっている。
以下、wikipediaより引用 "離散フーリエ変換は 特殊なケースである（近似に使われることもある）。"
なんて古いスレッドなんだ
今まで読まなくてよかったと思う。そうでなければ、のめりこまない。どんなテーマでもアマチュアであることは良いことです。垣根も、先入観もない。
PFは静的なアプリケーションでの予測には適さない。これは、そのままクリアです。
サンプルの両端の価格差から発生する寄生ハーモニックの問題は誰も提起していない。
90度の角度なんです!!!そんな前線には、自然界に存在するあらゆるハーモニクスが存在するのです
そして、ダイナミクスでPFを使った人は、klotを除いてほとんどいません。
私もビジュアライザーを作りました。そして、驚くべき結果を得ることができました。
あとは予測器を書くだけです。もちろん、遠くまで予測することはないでしょう。しかし、結果はサンプルの半分以内でほぼ絶対となる。
最終的な結果が出たら、ぜひ公開したいと思います。そして、それが何になるかは問題ではありません。ネガティブな結果も結果です。
では、成果はいかがでしょうか、教えてください。
トレンドは切り離すことができる。しかし、フーリエには一つ欠点がある、それはすでに上に書いたとおりだ。正弦波は連続的なので、一定の間隔をとり、この間隔を両方向に無限大にかけると、結果として無限大の時間の連続信号（レート）が得られます。例：価格スライスが10, 11, 12, 13, 12の場合、変換を行うには連続した系列を作る必要があります ...10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ...その結果、将来の価格ははっきりわかっている、10だ、だからフーリエは効かないんだ。周波数の考え方を応用するには、別の分解方法を見つける必要があります。例えば、いくつかの周波数を明確に設定し、誤差を最小限に抑えながら列挙し、その中から振幅と位相の値を選択すれば、トレンドが得られますが、そのためには非常に強力なコンピュータが必要です。
解釈は少し違います。関数の一部をフーリエ級数（高調波の集合）に分解し、その高調波を和算すると、元の関数を無限大に乗算したものが得られる。
1024本のバーをサンプルとすると、フーリエは1024本が第一高調波の周期であると考える。
1024本のサンプルの中に256本の周期を持つ波があれば、その4倍波がスペクトルに描かれることになります。512本の小節を切り取ってフーリエ変換すると、2倍波としてスペクトルに現れます。などなど。
サンプルにトレンド成分が含まれている場合、つまり最終価格が初期価格と等しくない場合、フーリエ変換はこのトレンドの斜めの直線を倍音のセットを使って表現しようとします（！）。
と、チャート上のどの波にも対応しない高調波の束がスペクトルに現れます。したがって、価格チャートから何らかの周期的な成分を抽出することが課題である場合、変換前にトレンド成分を除去する必要があります。
編集する。トレンドの波ではなく、低周波の波を差し引く、つまり低周波を除去することができるのです。
例えば、ニュースイベントなどによる価格のジャンプも同様です。
今のところ、結果は良好です。>> まだまだ課題は山積みです。
興味と真実のために、統合されたランダムな変数を取り出して、それにあなたの方法を適用し、結果が有望 であれば、あなたが作り上げたすべてをゴミ箱に捨てればいいのです。もし、結論が出ないのであれば、遠慮なく作品をシェアしてください以下は、CBを添付したファイルです。
チェックしてみてください。
フーリエの勉強に使った例題（インジケーター）はこちら...。
そこにあるコードを見てください。難しいことではありません。
それを見直して、少し手を加えた。テスト機能では、動作します。
興味と真実のために、統合されたランダムな変数を取り出して、それにあなたの方法を適用し、結果が有望であれば、あなたが作り上げたすべてをゴミ箱に捨てればいいのです。もし、結論が出ないのであれば、遠慮なく作品をシェアしてください以下は、CBを添付したファイルです。
シラミがいないかどうか、方法を確認する。
セルゲイさん、あなたは、ランダムなプロセスが常に、そして不可逆的にランダムであると本気で信じているのでしょうか？科学的なドグマがお好きなのでしょうか？
ランダムな2次元、3次元のプロセスを4次元、5次元、それ以上の次元で考えてみてください。そこは全然ランダムじゃないんです。
私が考案した方法は、理論的には、どんなランダムな過程も規則的なものに還元することができる。しかし、それを実用化することはほとんど不可能です。コンピュータの性能が不足している。
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残念ながら、このテーマでの仕事は1年間ストップしてしまいました。今、私は再びそれを行っています。必ず写真を載せますね。
セルゲイさん、ランダムなプロセスが常に、そして不可逆的にランダムであると本気で言っているのでしょうか？科学的なドグマがお好きなのでしょうか？
はい、そうです。だからランダムと言われるのです。そうでなければ、準乱数過程などということになるはずです。
ランダムな2次元、3次元のプロセスを4次元、5次元、それ以上の次元で考えてみてください。そこは全然ランダムじゃないんです。
この潜在的な規則性（BPの情報次元）を明らかにする方法は、準ランダム過程に適用可能であり、真のランダム過程では、この方法の次元は分析空間の次元と一致する。私が投稿したシリーズを、このような推定方法や他の推定方法で分析すれば、そのランダム性に納得していただけると思います。
私が考案した方法は、理論的には、どんなランダムな過程も規則的なものに還元 することができます。
周子 ここは控えめに、慎重に。謙虚さは単なる飾りであり、注意深さは、現実に即していないことを声高に主張しても、その尻を公然と蹴り返されないようにするためのものだ:-)。
もし、偶発的なBPから非偶発的なBPを得る方法があるのなら、それは少し騙されているか（例えば、未来を見る）、少し妄想しているか（適宜下線）、3番目はない。