Уточняю: гармоники есть всегда, только живут они обычно недолго и вообще время их жизни неопределенно. Нашел гармонику, а она взяла и померла или не померла. Мы какую обсуждаем, ту что померла или ту что не померла?
bliznec1986>>: тут один человек вроде как я понял уже построил адаптивный фильтр на основе алгоритма Герцеля еще человек на основе ких если я не ошибаюсь а у каго еще получалось сделать адаптивный фильтр может на основе калмана или еще какие?????
Я сделал когда то на основе оптимального фильтра Винера. Эталонный сигнал для каждого "сейчас" получал на основе статистического анализа "родственных" процессов в истории. Определить "сродство" - задача оказалась нетривиальная.
価格チャートに合わせて高調波を制限すると、大きな周期を持つ大きな高調波は、大きな高調波の一部である小さな高調波（これも変動によって制限される）に分解することができ、これらの制限の許す範囲内で、それぞれ同じ大きな高調波の動きを予測することができます。
各高調波には寿命がある（それは傾向である）。ウェーブレットは、周波数-時間座標で高調波を与える。この凸凹がどのように生まれ、成長し、枯れていくのかがわかります。もしかしたら、ここにあなたのアイデアが実装されているのでは？Уточняю: гармоники есть всегда, только живут они обычно недолго и вообще время их жизни неопределенно. Нашел гармонику, а она взяла и померла или не померла. Мы какую обсуждаем, ту что померла или ту что не померла?
全く同感です。見積もりプロセスの調和的分解は、情報を持ちません。重要なのは、何が死んだか/生き残ったかではなく、これらの高調波が完全にランダムで何の役にも立たないということです。パワースペクトルを考えるのは、情報を伝えるという意味で理にかなっている。
DSPについて書かせていただきます。ラジオ、テレビ、ロケ地など常に信号源があり、その信号について一定の、先験的な知識を持っています。
一般論として、信号は情報であり、ソースが人工物か自然物かは関係ない。あなたは、その起源について何もよく知られていない膨大な数の信号（まさに信号）を見つけるでしょう（放射線物理学、天体物理学、地質学、核物理学、生物学....................）。DSPには「信号検出」という正式なセクションがあるくらいです。ちなみに、これらの研究結果は、宇宙で「意味のある信号」を検出するために大真面目に使われています :o)"ランダム信号 "のセクションがあります。
たくさんありますね...。
価格がシグナルだとしたら、それは何なのか？
EURUSDなどと書いてある。:о)ソケットの電圧の状態についての信号は混乱しないが、引用としての信号は何かおかしいということですか？
BPという価格配列は、マーケットポジションのシグナルを与えてくれるはずです。 ノイズを分離しても市場のポジションは得られない。そのためのアルゴリズムもなければ、数学もない。古典的なアプローチは、BPを特定し（いくつかのパラメータを取得）、アルゴリズムによってBPを特定した後、位置を取得することである。
マーケット・ポジション」の意味がよくわからないのですが。今」「昨日」の相場プロセスの位置ということであれば、すべての情報はそこにあります。取引の判断ということであれば、そうですね、プロセスを特定する必要がありますが、それはそう簡単なことではありません。
そのようなトレンドの特定は不可能であることが証明されている記事を見たことがあります。
ちょっと違いますね。今は反論しませんが、少し後に反論して来ます:o)
тут один человек вроде как я понял уже построил адаптивный фильтр на основе алгоритма Герцеля еще человек на основе ких если я не ошибаюсь а у каго еще получалось сделать адаптивный фильтр может на основе калмана или еще какие?????
最適なWienerフィルターに基づいて一度行いました。それぞれの「今」の基準信号は、歴史上の「関連する」プロセスの統計的分析から導き出されたものである。この「親和性」を見極めるのは、決して簡単なことではないことがわかった。
市場における位置づけ - イン、アウト、アウト。信号の場合、例えば身体であれば、ノイズの多い画像になります。地球物理学でいうところの信号であれば、BPの前に信号（鉱床）のモデルを作っておいて、それを探そうとする。私が考えるに、市場でのシグナルはポジションです。
全く同感です。見積もりプロセスの調和的分解では、何の情報も得られません。重要なのは、何が死んだか/生き残ったかではなく、これらの高調波が完全にランダムであり、何の役にも立たないということです。パワースペクトルを考えるのは、情報を伝えるという意味で理にかなっている。
先ほど書いたことはすべて、ベルクの「パワー密度スペクトル」のことを指しています。
Я сделал когда то на основе оптимального фильтра Винера. Эталонный сигнал для каждого "сейчас" получал на основе статистического анализа "родственных" процессов в истории. Определить "сродство" - задача оказалась нетривиальная.
ネットワークとの「親和性」も確認してみたのでしょうか？分類作業のようなもの。