フーリエに関するヘルプ - ページ 9 12345678910111213141516...19 新しいコメント Slobodov Gleb 2006.12.22 12:33 #81 ANG3110 писал (а): フーリエ分解のバックボーンを作れば、悪い結果にはならない。特に、回帰を前方に外挿し、それに対するフーリエをプロットすることが容易にできる。ムービングをサポートとしてフィットさせ、あたかもムービングが直線的に続いているかのように、倍音の合計を別のウィンドウにプロットすることが可能です。T3のように滑らかに変化する平均値をベースに、データにぴったり合うように半周期後ろにずらして、RMSが最小になるように調整した放物線で端を外挿し、この外挿と相対的に、フーリエを構築すればいいのです。しかし、いずれにしても、周期の異なる複数のフーリエ外挿のバリエーションを構築し、最小RMSに関して各バリアントを最適化すれば、高い確率でサイクルを繰り返すことができるのです。複数の変種の読みが一致する場合は、確率が高いと考えることができる。さらに進みや遅れがあれば、自動チューニングや再計算に使用できる補正差分信号が生成されます。これは、ラジオ受信機のFATF検出器が、最も効率がよく、干渉を受けないことを連想させる。 実は、終わりを近づけるために、時間を考えずにフーリエ級数を出力することは、それほど大きな問題ではありません。 面白いのは、未来の相場のフーリエを出力することなのです。現実とよく一致する未来時間のフーリエ級数をプロットしたインジケーターのスクリーンショットが掲載されていますね。どのような原理で動いているのか？ ANG3110 2006.12.22 13:11 #82 shobvas писал (а): まあ、実際には、時間を先取りせずにフーリエ級数を出力することはそれほど大きな問題ではないので、終わりは級数に近かったのですが。 将来の相場のフーリエを出力するのは面白いですね。現実とよく一致する未来時間のフーリエ級数をプロットしたインジケーターのスクリーンショットが掲載されていますね。どのような原理で動いているのか？ そこではLinearRegressinに対して分解が行われる。ラジオと同じように、最高の聴感を得るためには、最小のノイズと最大の信号、すなわち最小の実効値でチューニングすることが望ましい。簡単に周期を変更するために、直線または回帰チャネルスクリプトが適用されます。エンドデータを取り込み、表示器に送信します。そのため、線を動かすことで瞬時に周期を変え、全体像を再計算することができる。コメントには実効値が表示され、最小の実効値に加え、高域と低域ができるだけ一致するように目分量で少しずつずらしながら調整します。また、GetAsyncKeyState(int nVirtKey)という関数で倍音数を変更できるようにし、キーボードの適当な矢印を押すことで倍音数を素早く足したり引いたりすることができるようにしました。同じことを、すべてを描くスクリプトという手段で行っています。設定やバリアントについては、以前にも少し書きましたね。異なる周期と異なる妥当性のために、高調波の数は異なる方法で取られます。 しかし、最小高調波が12～24時間、最小周期が2～3日以上であれば、多かれ少なかれ満足のいく結果を得ることができる。日間予報の場合です。世界予測でも手法は同じですが、期間はもちろん長くなります。規模にもよるが、月や年の長期予報は現実のデータと非常によく一致し、特にいくつかの周波数では、非常に高い確率で周期的に繰り返される。これらの周波数について統計を取るために、賢いスペクトルアナライザーが作られ、全時間範囲にわたってドラッグすることも可能です。 Slobodov Gleb 2006.12.23 21:54 #83 ANG3110 писал (а): そこでの分解は、LinearRegressinに対して行われる。テールはラジオと同じで、最高の聴感を得るためには、最小のノイズと最大の信号、すなわち最小の実効値に従ってチューニングすることが望ましい。簡単に周期を変更するために、直線または回帰チャネルスクリプトが適用されます。エンドデータを取り込み、表示器に送信します。したがって、線を動かすことで瞬時に周期を変え、全体を再計算することができるのです。コメントには実効値が表示され、最小の実効値に加え、高域と低域ができるだけ一致するように目分量で少しずつずらしながら調整します。また、GetAsyncKeyState(int nVirtKey)という関数で倍音数を変更できるようにし、キーボードの適当な矢印を押すことで倍音数を素早く足したり引いたりできるようにしています。同じことを、すべてを描くスクリプトという手段で行っています。設定やバリアントについては、以前にも少し書きましたね。異なる周期と異なる妥当性のために、高調波の数は異なる方法で取られます。 しかし、最小高調波が12～24時間、最小周期が2～3日以上であれば、多かれ少なかれ満足のいく結果を得ることができる。日間予報の場合です。世界予測でも手法は同じですが、期間はもちろん長くなります。規模にもよるが、月や年の長期予報は現実のデータと非常によく一致し、特にいくつかの周波数では、非常に高い確率で周期的に繰り返される。これらの周波数について統計を取るために、賢いスペクトルアナライザーが作られ、全時間範囲にわたってドラッグすることも可能です。 これがよくわからないんです...。 フーリエ級数は、価格差と回帰直線の値から作られていますね。 でも、テールについてはあまりはっきりしないですね...。最小RMSの調整とは？ 回答よろしくお願いします =) ANG3110 2006.12.24 10:12 #84 shobvas писал (а): よくわからないんですけど...。 フーリエ級数は、価格差と回帰直線の値から構成されますよね？ 尻尾の部分はあまりはっきりしませんが...。最小RMSの調整とは？ 回答よろしくお願いします =) まず、LR[i]の座標を計算します。そして、配列dc[i]=Close[i]-LR[i]; 配列dc[i]からフーリエfx[i]を構築します。そして、LR[i]の座標を追加する。 fx[i]=fx[i]+LR[i] または fx[i]+=LR[i]; 外挿する場合は、i=0の前後のLR[i]とfx[i]を計算します（自分で拾ってきてください）。 テール」とは、i=Tからi=0まででわかっていることである。スクリプトで推定期間（T）をシフト、縮小、拡大できるので、シフトごとに「テール」のRMSを自動的に再計算している。 つまり sq=0.0; for (int n=0; n<T; n++) sq+=(Close[i0+n]-fx[n])*(Close[i0+n]-fx[n]); sq=MathSqrt(sq/T); と最小実効値分設定されるのです。 私のスクリーンショットでは、「テール」は黄色と緑で、「外挿」は赤と青で表示されています。 一般的に、最初はどのような構造でも多くの時間と精神的な労力を必要としますので、もしあなたがまだ準備ができていないと感じたら、成熟するまで待ってください。そうでないと、かえって疲れてしまい、満足のいく結果が得られないかもしれません。 Slobodov Gleb 2006.12.24 10:47 #85 ANG3110 писал (а): まず、LR[i]の座標を計算します。そして、配列dc[i]=Close[i]-LR[i]; 配列dc[i]からフーリエfx[i]を構築します。そして、LR[i]の座標を追加する。 fx[i]=fx[i]+LR[i] または fx[i]+=LR[i]; 外挿する場合は、i=0の前後のLR[i]とfx[i]を計算します（自分で拾ってきてください）。 テール」とは、i=Tからi=0までで分かっていることである。スクリプトで推定期間（T）をシフト、縮小、拡大できるので、シフトごとに「テール」のRMSを自動で再計算している。 つまり sq=0.0; for (int n=0; n<T; n++) sq+=(Close[i0+n]-fx[n])*(Close[i0+n]-fx[n]); sq=MathSqrt(sq/T); と最小実効値分設定されるのです。 私のスクリーンショットでは、「テール」は黄色と緑で、「外挿」は赤と青で表示されています。 一般的に、最初はどれも時間がかかるので、「まだ早い」と思う人は、大人になるまで待ちましょう。 そうしないと、疲れてしまったり、満足のいく結果が得られないかもしれません。 つまり、RMSの最小値はTで設定されるわけですが、これで合っていますか？ あるいは、フーリエ分解における高調波周波数の数を最小実効値で調整するのでしょうか。 しかし、最も興味深いのは、フーリエ関数の外挿がどのように行われるかということですが、まだ教えてくれませんね =)。 ANG3110 2006.12.24 11:32 #86 shobvas писал (а): つまり、最小RMSはTに設定されている、ということでよろしいでしょうか？ あるいは、フーリエ分解における高調波周波数の数を最小実効値で調整するのでしょうか。 しかし、一番面白いのは、フーリエ関数の外挿がどのように行われているかです =)。 線形回帰を計算した結果、LR[i]=b+a*iという式が得られます。 フーリエ計算の結果、高調波の数 N、係数 ak[k],bk[k] (k は高調波数 (k=0. ..N) に対応)、フーリエ計算の式 sum=0.0; for(k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i); fx[i]=sum.Fourier 計算の式が得られる。 ここで、例えば半期先に外挿したい場合は、次のように計算します。 Tから-T/2までのデータ; for(int i=T; i>=-T/2; i--)ですが、配列は正のインデックスだけを含む必要があるので、-1から-T/2までのものを第2配列に入れます。あるいは、すべての要素を+T/2だけ後ろにずらして2配列に分割することを回避し、このずれを考慮して描画するトリックも存在します。残りの記述は、すでにこのような構文の経験がある場合にのみ意味があります。 スクリプトでは、前方への描画で全く問題がありません。 インジケータでは、SetIndexShift( )を使用する必要があります。 Slobodov Gleb 2006.12.24 12:23 #87 つまり、i<0におけるfx[i]を数式で計算するのである。 sum=0.0; for(k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i); fx[i]=sum; こんな感じ？ そして、何周期のフーリエ関数を構築するのですか？[T,0]? ANG3110 2006.12.24 12:51 #88 shobvas писал (а): つまり、i<0におけるfx[i]を数式で計算するのである。 sum=0.0; for(k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i); fx[i]=sum; こんな感じ？ そして、何周期のフーリエ関数を構築するのですか？[T,0]? SetIndexShift(0,T/2)を設定します。 for (i=T; i>=-T/2; i--) { sum=0.0; for(int k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i)とする。 fx[i+T/2]=sum+b+a*i; } Slobodov Gleb 2006.12.24 17:37 #89 係数ak,bkは具体的にどのように計算されているのでしょうか？ 積分はTから0までのどの区間にかかるのでしょうか？ ANG3110 2006.12.24 18:05 #90 shobvas писал (а): 係数ak,bkは具体的にどのように計算されているのでしょうか？ 積分はTから0までのどの区間にかかるのでしょうか？ for (int k=0; k<=N; k++) { sum_cos=0.0; sum_sin=0.0; for (int i=0; i<T; i++) { sum_cos+=(Close[i]-b-a*i)*MathCos(w*k*i); sum_sin+=(Close[i]-b-a*i)*MathSin(w*k*i); } ak[k]=sum_cos*2/Tとする。 bk[k]=sum_sin*2/Tとする。 } ak[0]=ak[0]/2です。 12345678910111213141516...19 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
フーリエ分解のバックボーンを作れば、悪い結果にはならない。特に、回帰を前方に外挿し、それに対するフーリエをプロットすることが容易にできる。ムービングをサポートとしてフィットさせ、あたかもムービングが直線的に続いているかのように、倍音の合計を別のウィンドウにプロットすることが可能です。T3のように滑らかに変化する平均値をベースに、データにぴったり合うように半周期後ろにずらして、RMSが最小になるように調整した放物線で端を外挿し、この外挿と相対的に、フーリエを構築すればいいのです。しかし、いずれにしても、周期の異なる複数のフーリエ外挿のバリエーションを構築し、最小RMSに関して各バリアントを最適化すれば、高い確率でサイクルを繰り返すことができるのです。複数の変種の読みが一致する場合は、確率が高いと考えることができる。さらに進みや遅れがあれば、自動チューニングや再計算に使用できる補正差分信号が生成されます。これは、ラジオ受信機のFATF検出器が、最も効率がよく、干渉を受けないことを連想させる。
まあ、実際には、時間を先取りせずにフーリエ級数を出力することはそれほど大きな問題ではないので、終わりは級数に近かったのですが。 将来の相場のフーリエを出力するのは面白いですね。現実とよく一致する未来時間のフーリエ級数をプロットしたインジケーターのスクリーンショットが掲載されていますね。どのような原理で動いているのか？
しかし、最小高調波が12～24時間、最小周期が2～3日以上であれば、多かれ少なかれ満足のいく結果を得ることができる。日間予報の場合です。世界予測でも手法は同じですが、期間はもちろん長くなります。規模にもよるが、月や年の長期予報は現実のデータと非常によく一致し、特にいくつかの周波数では、非常に高い確率で周期的に繰り返される。これらの周波数について統計を取るために、賢いスペクトルアナライザーが作られ、全時間範囲にわたってドラッグすることも可能です。
そこでの分解は、LinearRegressinに対して行われる。テールはラジオと同じで、最高の聴感を得るためには、最小のノイズと最大の信号、すなわち最小の実効値に従ってチューニングすることが望ましい。簡単に周期を変更するために、直線または回帰チャネルスクリプトが適用されます。エンドデータを取り込み、表示器に送信します。したがって、線を動かすことで瞬時に周期を変え、全体を再計算することができるのです。コメントには実効値が表示され、最小の実効値に加え、高域と低域ができるだけ一致するように目分量で少しずつずらしながら調整します。また、GetAsyncKeyState(int nVirtKey)という関数で倍音数を変更できるようにし、キーボードの適当な矢印を押すことで倍音数を素早く足したり引いたりできるようにしています。同じことを、すべてを描くスクリプトという手段で行っています。設定やバリアントについては、以前にも少し書きましたね。異なる周期と異なる妥当性のために、高調波の数は異なる方法で取られます。
しかし、最小高調波が12～24時間、最小周期が2～3日以上であれば、多かれ少なかれ満足のいく結果を得ることができる。日間予報の場合です。世界予測でも手法は同じですが、期間はもちろん長くなります。規模にもよるが、月や年の長期予報は現実のデータと非常によく一致し、特にいくつかの周波数では、非常に高い確率で周期的に繰り返される。これらの周波数について統計を取るために、賢いスペクトルアナライザーが作られ、全時間範囲にわたってドラッグすることも可能です。
これがよくわからないんです...。
フーリエ級数は、価格差と回帰直線の値から作られていますね。
でも、テールについてはあまりはっきりしないですね...。最小RMSの調整とは？
回答よろしくお願いします =)
よくわからないんですけど...。
フーリエ級数は、価格差と回帰直線の値から構成されますよね？
尻尾の部分はあまりはっきりしませんが...。最小RMSの調整とは？
回答よろしくお願いします =)
まず、LR[i]の座標を計算します。そして、配列dc[i]=Close[i]-LR[i]; 配列dc[i]からフーリエfx[i]を構築します。そして、LR[i]の座標を追加する。 fx[i]=fx[i]+LR[i] または fx[i]+=LR[i]; 外挿する場合は、i=0の前後のLR[i]とfx[i]を計算します（自分で拾ってきてください）。
テール」とは、i=Tからi=0まででわかっていることである。スクリプトで推定期間（T）をシフト、縮小、拡大できるので、シフトごとに「テール」のRMSを自動的に再計算している。
つまり sq=0.0; for (int n=0; n<T; n++) sq+=(Close[i0+n]-fx[n])*(Close[i0+n]-fx[n]); sq=MathSqrt(sq/T); と最小実効値分設定されるのです。
私のスクリーンショットでは、「テール」は黄色と緑で、「外挿」は赤と青で表示されています。
一般的に、最初はどのような構造でも多くの時間と精神的な労力を必要としますので、もしあなたがまだ準備ができていないと感じたら、成熟するまで待ってください。そうでないと、かえって疲れてしまい、満足のいく結果が得られないかもしれません。
まず、LR[i]の座標を計算します。そして、配列dc[i]=Close[i]-LR[i]; 配列dc[i]からフーリエfx[i]を構築します。そして、LR[i]の座標を追加する。 fx[i]=fx[i]+LR[i] または fx[i]+=LR[i]; 外挿する場合は、i=0の前後のLR[i]とfx[i]を計算します（自分で拾ってきてください）。
テール」とは、i=Tからi=0までで分かっていることである。スクリプトで推定期間（T）をシフト、縮小、拡大できるので、シフトごとに「テール」のRMSを自動で再計算している。
つまり sq=0.0; for (int n=0; n<T; n++) sq+=(Close[i0+n]-fx[n])*(Close[i0+n]-fx[n]); sq=MathSqrt(sq/T); と最小実効値分設定されるのです。
私のスクリーンショットでは、「テール」は黄色と緑で、「外挿」は赤と青で表示されています。
一般的に、最初はどれも時間がかかるので、「まだ早い」と思う人は、大人になるまで待ちましょう。 そうしないと、疲れてしまったり、満足のいく結果が得られないかもしれません。
あるいは、フーリエ分解における高調波周波数の数を最小実効値で調整するのでしょうか。
しかし、最も興味深いのは、フーリエ関数の外挿がどのように行われるかということですが、まだ教えてくれませんね =)。
つまり、最小RMSはTに設定されている、ということでよろしいでしょうか？
あるいは、フーリエ分解における高調波周波数の数を最小実効値で調整するのでしょうか。
しかし、一番面白いのは、フーリエ関数の外挿がどのように行われているかです =)。
フーリエ計算の結果、高調波の数 N、係数 ak[k],bk[k] (k は高調波数 (k=0. ..N) に対応)、フーリエ計算の式 sum=0.0; for(k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i); fx[i]=sum.Fourier 計算の式が得られる。
ここで、例えば半期先に外挿したい場合は、次のように計算します。
Tから-T/2までのデータ; for(int i=T; i>=-T/2; i--)ですが、配列は正のインデックスだけを含む必要があるので、-1から-T/2までのものを第2配列に入れます。あるいは、すべての要素を+T/2だけ後ろにずらして2配列に分割することを回避し、このずれを考慮して描画するトリックも存在します。残りの記述は、すでにこのような構文の経験がある場合にのみ意味があります。 スクリプトでは、前方への描画で全く問題がありません。 インジケータでは、SetIndexShift( )を使用する必要があります。
つまり、i<0におけるfx[i]を数式で計算するのである。
sum=0.0; for(k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i); fx[i]=sum;
こんな感じ？
そして、何周期のフーリエ関数を構築するのですか？[T,0]?
つまり、i<0におけるfx[i]を数式で計算するのである。
sum=0.0; for(k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i); fx[i]=sum;
こんな感じ？
そして、何周期のフーリエ関数を構築するのですか？[T,0]?
for (i=T; i>=-T/2; i--)
{
sum=0.0;
for(int k=0; k<=N; k++) sum+=ak[k]*MathCos(w*k*i)+bk[k]*MathSin(w*k*i)とする。
fx[i+T/2]=sum+b+a*i;
}
係数ak,bkは具体的にどのように計算されているのでしょうか？
積分はTから0までのどの区間にかかるのでしょうか？
係数ak,bkは具体的にどのように計算されているのでしょうか？
積分はTから0までのどの区間にかかるのでしょうか？
for (int k=0; k<=N; k++)
{
sum_cos=0.0;
sum_sin=0.0;
for (int i=0; i<T; i++)
{
sum_cos+=(Close[i]-b-a*i)*MathCos(w*k*i);
sum_sin+=(Close[i]-b-a*i)*MathSin(w*k*i);
}
ak[k]=sum_cos*2/Tとする。
bk[k]=sum_sin*2/Tとする。
}
ak[0]=ak[0]/2です。