비지연 필터를 만들기 위해 오랜 시간 동안 노력한 결과 다음과 같은 결론에 도달했습니다. 해당 필터의 값은 해당 순간 Ti의 가격 값에 의해서만 결정되는 경우에만 비지연 필터가 될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, EURUSD를 필터링하는 것이 목표이므로 i 번째 순간에 비지연 필터의 값은 NZDCHF를 포함하여 모든 것을 지향할 수 있지만 i 번째 순간의 값에 대해서만 지향할 수 있습니다.
제 생각에는 0.00001%의 확률로 비지연 필터를 사용할 수 있습니다.
기사에서:
클러스터 필터는 비고정 시계열을 실시간으로, 즉 스트리밍 데이터를 분석할 때 편리합니다. 즉, 이러한 필터의 가장 큰 관심사는 예를 들어 이미 알려진 시계열의 값을 평활화하는 것이 아니라 실시간으로 얻은 새로운 주어진 값의 가장 가능성 있는 평활화 값을 얻는 것입니다.
같지 않습니다. 죄송합니다만, 저는 지금까지 기사를 대각선으로만 읽었습니다. 그러나 분석 대상은 가격 값 자체가 아니라 다양한 필터의 출력 집합이라는 점을 지적하셨습니다. 즉, 이미 지연이 있는 데이터를 분석하는 것입니다. 저는 전처리 없이 고려 중인 시점의 통화쌍의 값만을 새로운 (현재) 평활화된 값으로 변환해야 한다고 말씀드리는 것입니다.
MAIS: ...그러나 분석 대상은 가격 값 자체가 아니라 다양한 필터의 출력 집합이라는 점을 지적하셨습니다. 즉, 이미 지연이 있는 데이터를 분석하고 있다는 것입니다. 전처리 없이 고려 중인 시점의 통화 쌍의 값만 새로운 (현재) 평활화된 값으로 변환해야 한다는 뜻입니다.
분석된 데이터에 반드시 지연이 있는 것은 아닙니다. 또한 가격 자체가 분석에 참여합니다(필터 체계를 참조하세요).
1. 이 글의 목적은 스트리밍 데이터로 작업하는 접근 방식 중 하나를 보여드리는 것입니다. 클러스터에서 필터는 신호를 결정하는 것이 아니라 비고정 계열의 특성 변화를 추적하고 신호의 가능한 값을 형성하기 위해 결합됩니다. 지연 지표뿐만 아니라 지연되지 않지만 다시 그려지는 모든 지표도 필터로 사용할 수 있습니다. 또는 웨이블릿 변환과 같은 다양한 변환을 사용할 수도 있습니다. 신호 자체는 마지막 순간에 결정됩니다(계획 참조).
2. 이론적 배경은 백서의 맨 처음에 거의 제공되지 않습니다.
3. 저자의 주관주의가 없습니다. "선행 평활화의 효과"섹션에서 기사를 다시 읽으십시오. 동영상을 시청하세요. 완전한 객관주의. GMomentum_test 게시 후 모든 것을 직접 시도해 볼 수 있습니다.
요컨대, 주제에 대한 모든 귀중한 정보는 시장에 게시되기를 기다리는 지표에 있습니다.
즉, 그것은 모두 암호에 있습니다 (c) Julian Semyonov, 봄의 열일곱 순간.
내가 틀렸을 수도 있지만 컴파일 된 MQL 코드로 기사를 설명하는 사람은 당신이 처음 인 것 같습니다. .
전혀 의미가 없는 과학적인 단어의 집합입니다. 클러스터는 어디에 있을까요? 미래 가치는 어디에 있을까요?
물론 제 생각에 이 기사는 인터넷 판매자가 사용하는 광고 트릭의 결과물입니다. 기사 제목이나 본문에 기사 자체의 내용과 무관한 단어를 사용하여 독자(또는 검색 엔진)가 이 기사를 검색 결과로 가져올 것을 기대하는 경우입니다. 인터넷에서는 그냥 건너뛰고 ... 뭐라고 불러야 할지 모르겠습니다. 그리고 한때 진지한 자원과 그런 "걸작"에 대해 여기에 있습니다.
메타 쿼트! 아야!
이 말도 안되는 말을 미리 읽은 사람이 있습니까? 그려진 사각형 ( "클러스터")은 부드럽게 평균으로 바뀌고 그 후 가격에 대한 확률 적 예측이 있습니다 (!?). 웃기지 마세요.
포럼은 이미 절제 부족으로 인해 합리적인 생각을 거의 찾을 수없는 덤프로 변했습니다. 그리고 그러한 작업으로 기사 섹션을 쓰레기 덤프로 바꿀 수 있습니다.
저는 다음과 같은 중요한 아이디어를 공식화하고자 합니다.
비지연 필터를 만들기 위해 오랜 시간 동안 노력한 결과 다음과 같은 결론에 도달했습니다. 해당 필터의 값은 해당 순간 Ti의 가격 값에 의해서만 결정되는 경우에만 비지연 필터가 될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, EURUSD를 필터링하는 것이 목표이므로 i 번째 순간에 비지연 필터의 값은 NZDCHF를 포함하여 모든 것을 지향할 수 있지만 i 번째 순간의 값에 대해서만 지향할 수 있습니다.
제 생각에는 0.00001%의 확률로 비지연 필터를 사용할 수 있습니다.
기사에서:
클러스터 필터는 비고정 시계열을 실시간으로, 즉 스트리밍 데이터를 분석할 때 편리합니다. 즉, 이러한 필터의 가장 큰 관심사는 예를 들어 이미 알려진 시계열의 값을 평활화하는 것이 아니라 실시간으로 얻은 새로운 주어진 값의 가장 가능성 있는 평활화 값을 얻는 것입니다.
기사에서 발췌한 내용입니다:
같은 생각 아닌가요?... 죄송합니다만, 지금까지 대각선으로만 기사를 읽었습니다 ....
...그러나 분석 대상은 가격 값 자체가 아니라 다양한 필터의 출력 집합이라는 점을 지적하셨습니다. 즉, 이미 지연이 있는 데이터를 분석하고 있다는 것입니다. 전처리 없이 고려 중인 시점의 통화 쌍의 값만 새로운 (현재) 평활화된 값으로 변환해야 한다는 뜻입니다.
1. 이 글의 목적은 스트리밍 데이터로 작업하는 접근 방식 중 하나를 보여드리는 것입니다. 클러스터에서 필터는 신호를 결정하는 것이 아니라 비고정 계열의 특성 변화를 추적하고 신호의 가능한 값을 형성하기 위해 결합됩니다. 지연 지표뿐만 아니라 지연되지 않지만 다시 그려지는 모든 지표도 필터로 사용할 수 있습니다. 또는 웨이블릿 변환과 같은 다양한 변환을 사용할 수도 있습니다. 신호 자체는 마지막 순간에 결정됩니다(계획 참조).
2. 이론적 배경은 백서의 맨 처음에 거의 제공되지 않습니다.
3. 저자의 주관주의가 없습니다. "선행 평활화의 효과"섹션에서 기사를 다시 읽으십시오. 동영상을 시청하세요. 완전한 객관주의. GMomentum_test 게시 후 모든 것을 직접 시도해 볼 수 있습니다.
요컨대, 주제에 대한 모든 귀중한 정보는 시장에 게시되기를 기다리는 지표에 있습니다.
즉, 그것은 모두 암호에 있습니다 (c) Julian Semyonov, 봄의 열일곱 순간.
내가 틀렸을 수도 있지만 컴파일 된 MQL 코드로 기사를 설명하는 사람은 당신이 처음 인 것 같습니다.
.
요컨대, 주제에 대한 모든 귀중한 정보는 마켓에 게시되기를 기다리는 지표에 있습니다.
즉, 모든 것이 암호로 되어 있습니다(c) Julian Semyonov, 봄의 열일곱 순간.
내가 틀렸을 수도 있지만 컴파일 된 MQL 코드로 기사를 설명하는 것은 당신이 처음 인 것 같습니다.
.
전혀 의미가 없는 과학적인 단어의 집합입니다. 클러스터는 어디에 있을까요? 미래 가치는 어디에 있을까요?
물론 제 생각에 이 기사는 인터넷 판매자가 사용하는 광고 트릭의 결과물입니다. 기사 제목이나 본문에 기사 자체의 내용과 무관한 단어를 사용하여 독자(또는 검색 엔진)가 이 기사를 검색 결과로 가져올 것을 기대하는 경우입니다. 인터넷에서는 그냥 건너뛰고 ... 뭐라고 불러야 할지 모르겠습니다. 그리고 한때 진지한 자원과 그런 "걸작"에 대해 여기에 있습니다.
메타 쿼트! 아야!
이 말도 안되는 말을 미리 읽은 사람이 있습니까? 그려진 사각형 ( "클러스터")은 부드럽게 평균으로 바뀌고 그 후 가격에 대한 확률 적 예측이 있습니다 (!?). 웃기지 마세요.
포럼은 이미 절제 부족으로 인해 합리적인 생각을 거의 찾을 수없는 덤프로 변했습니다. 그리고 그러한 작업으로 기사 섹션을 쓰레기 덤프로 바꿀 수 있습니다.
신뢰를 잃어가는 것이 안타깝습니다.
전혀 의미가 없는 과학 같은 단어들의 집합.....
전혀 의미가 없는 과학적인 단어의 집합입니다. 클러스터는 어디에 있을까요? 미래 가치는 어디에 있을까요?
비판을 받은 후 기사를 다시 읽어보니 매우 틀렸다는 것을 깨달았습니다.
필터 작성자는 자신의 개발 과정을 알기 쉽게 설명했을 뿐만 아니라 작동 방식에 대한 시각적 클립도 제공했습니다.
그리고 나는 그것이 매우 인상적이라고 말해야합니다. 오프닝이 1-2 바 더 일찍 (적어도 MA에 따르면) 이익에 큰 +가 될 것입니다.
리자르: 이 필터는 모든 인디케이터에 부착할 수 있다고 하셨나요?
리자르: 그럼 이 필터는 모든 인디케이터에 부착할 수 있나요?