Morlet 웨이블릿은 매우 개인적입니다! 수학적 관점에서도 좋은 웨이블릿입니다. 걱정하지 마세요. 여기서 요점은 다릅니다. DWT에는 적합하지 않습니다. 컴팩트하지 않고 스케일링 기능이 없기 때문에 제한이 없지만 CWT에는 적합합니다. 나는 당신이 그것으로 무엇을했는지 잘 이해하지 못했습니다. 데이터와 웨이블릿 함수의 컨볼루션일 뿐이라면 고정 가우시안 윈도우를 사용하여 데이터에 윈도우 푸리에 변환을 수행한 것입니다. 그것이 당신에게 필요한 것이라면, 괜찮습니다. 교훈으로 삼지 말고, 단지 명확히 하십시오.
행운을 빕니다 그리고 추세를 유지하십시오!
이 함수의 평균값이 0이 아니므로 Morlet 웨이블릿이 엄밀히 말하면 웨이블릿은 아니지만 그 속성에 상당히 만족했습니다. 내가 쓴 것처럼, 아마도 나는 당신에게 더 자세히 말할 것입니다(도덕적으로 아직 준비되지 않았습니다). 도덕적 측면은 매우 간단합니다. 그러한 예측을 어떻게 관련시킬 수 있습니까? (clock, eurusd) 맞나요 안 맞나요?
이게 쓰레기인줄 알면 자세히 말씀드리겠습니다. 잠재 고객이 있다는 것을 이해하면 말씀드리지만 전부는 아닙니다. 어떤 의미에서 나는 Candid 의 예를 든다. :에 대한))))
나는 웨이블릿을 사용하는 것을 포함하여 오래 전에 데이터 필터링을 포기했습니다( Solandr 의 경우 실시간 필터링 자체에는 기술적인 문제가 없으며 거래에 문제가 있음을 알려드립니다 :o). 이 혼란으로부터 최소한의 이익을 얻으려면 적응형 필터링을 구축해야 하지만 적어도 문제가 있습니다.
Neutron 이 설명한 바로 그 이유 때문에 나는 Hurst를 포함하여 예측 속성이 있는 것들에 집중했고 내가 간략하게 썼던 웨이블릿(필터가 아닌)에 대한 약간 다른 응용 프로그램을 찾기 시작했습니다.
[인용]그리고..? 그림을 보면 선형 또는 이차 다항식으로 등거리가 아닌 숫자 시리즈(임시 EUR/USD에서 어떤 식으로든 가져옴)를 보간하는 특정 방법에 대해 이야기할 수 있습니다. [인용문]
왜 시리즈를 등거리가 아닌 것으로 간주하는지 이해가 되지 않습니까? 시간 척도는 균일 합니다. 거의... 아니면 주말을 의미합니까?
그러나 우리는 외삽이 필요합니다. 이 전환은 어떻게 이루어집니까? 그리고 나는 거래자로서 우리가 항상 숫자 계열의 오른쪽 가장자리에서 작업해야 하고 인과 관계의 결과로 우리 구성의 위상 지연이 필연적으로 발생하여 가치가 하락할 것이라는 사실에 즉시 주목하겠습니다. 결과는 어느 정도. 따라서 다음과 같이 질문할 수 있습니다. 일반 회로에 대한 웨이블릿 변환 방법은 이상적인(이런 의미에서) 저역 통과 필터에 비해 위상 지연이 더 낮습니까? IFNP를 사용하여 구현된 TS는 현대 시장에서 DC보다 통계적 이점을 제공하지 않습니다.
첫 문장에 전적으로 동의합니다. 실제로, 우리는 외삽이 필요하고 그것만 필요하지만 이것을 달성하는 것은 그리 쉽지 않습니다! 그것은 간단합니다 - 문제가 없을 것입니다!
웨이블릿 방식에 관해서는 이것이 일종의 만병 통치약이나 새로운 Grail이라고 말하는 것이 아닙니다. 결코 아니다! 그리고 누구에게도 뒤돌아보지 않고 이 방향으로 서두르라고 촉구하지 않습니다. 그것은 단지 나에게 시장 분석을 위한 이해하기 쉽고, 편리하고, 저렴한 도구라는 것입니다. 뿐만 아니라 아마도 당신을 위한 통계적 방법일 것입니다. 기본적으로 개인 취향의 문제. 그리고 더. 나는 통계적 방법의 가치와 유효성을 충분히 알고 있으며 내 TS를 구축할 때 확실히 사용할 것입니다. 이 주제에 대한 흥미로운 게시물에 감사드립니다! 웨이블릿 방법으로 돌아가서 - 사실, 이들은 동일한 필터, 보다 정확하게는 특정 방식으로 구성된 서브밴드 필터 세트입니다. 물론 위상 지연이 있을 것입니다. 그녀가 없었다면 어디였을까. 불행히도 이상적인 필터는 자연에 존재하지 않습니다(인과 관계의 원칙으로 인해). 좋은 필터와 나쁜 필터가 있습니다. 필터의 위상 지연은 필터 커널 길이의 절반과 같습니다. (여기서 뭔가 의문이 들었습니다... 글쎄, 아마도 같지는 않지만 정확히 비례합니다.) 이것은 짧은 단순 필터가 이런 의미에서 이점이 있음을 의미합니다. 웨이블릿 필터 커널 크기는 2(Haar 웨이블릿)에서 시작합니다. 내가 사용한 것은 5와 8입니다. 웨이블릿이 이와 관련하여 이점을 제공합니까? 나는 아직 모른다. 특정 구현을 비교할 필요가 있습니다. 그리고 이상적인 필터에 관해서는 ... - 실제로는 없으며 Butterworth 필터는 확실히 이 제목을 가져오지 않습니다. 얼마 전에 나는 그것을 사용했습니다. 이제 커널의 크기는 기억나지 않지만 확실히 2 이상입니다. 웨이블릿과 비교하십시오. 아직 이야기하지 않은 웨이블릿 분해의 또 다른 방법이 있습니다. 간격 및 리프팅 알고리즘에 대한 웨이블릿입니다. 확장 간격 외부의 함수 동작에 대한 가정이 필요하지 않다는 점에서 주목할 만합니다. 아직 시도하지 않았습니다. 아마도 여기서 최소한의 "위상 지연"을 달성하는 것이 가능할 것입니다. 이것에 대한 "위상 지연"이라는 용어는 그다지 정확하지 않습니다.
안드레69에게 월 10%, 이것은 스프레드와 2개월의 이력을 고려한 것입니다. 샘플은 신뢰할 수 없습니다. 통계 수집을 위해 실제 계정이 개설됩니다.
И, кроме того, меня интересовало как применять вейвлеты в принципе, а не как применять их для работы на форексе. Объект для исследования у меня есть и инструмент я выбрал. Вот только не знаю как им пользоваться. :-))
А что за инструмент, если не коммерческая тайна? Кстати, рекомендую обратить внимание на скелетоны, полезная штука, по крайне мере свои коэффициенты я вычисляю на их основе.
solandr 미래 가격이 움직이기 전에 올바른 방향으로 안정적 으로 구부러지는 지표에 대해 무엇을 알고 있습니까? 다음은 성배입니다!
아니, 난 몰라. 이러한 지표는 이론적으로도 존재할 수 없습니다. 그러나 우리가 웨이블릿의 사용에 대해 이야기하고 있기 때문에 언뜻보기에는 아직 정보를 표시하는 다른 방법에 비해 특별한 이점을 보여주지 않는다는 점에 유의하고 싶습니다. 그리고 웨이블릿 단독으로는 어떤 종류의 전략도 세우는 것이 거의 불가능합니다.
to solandr А что Вы знаете индикатор, который достоверно загибается в правильную сторону раньше будущего хода цены? Тогда это Грааль!
아니, 난 몰라. 그러한 지표는 이론적으로 존재할 수도 없습니다. 그러나 우리가 웨이블릿의 사용에 대해 이야기하고 있기 때문에 언뜻보기에는 아직 정보를 표시하는 다른 방법에 비해 특별한 이점을 보여주지 않는다는 점에 유의하고 싶습니다. 그리고 웨이블릿 단독으로는 어떤 종류의 전략도 세우는 것이 거의 불가능합니다.
웨이블릿만으로는 TS를 구축하기에 충분하지 않다는 당신의 생각이 절대적으로 옳습니다. 난 그렇게하지 않을거야. 그러나 시장 분석 도구 중 하나가 매우 유용할 것이라고 확신합니다. 지금까지 아무도이 주제를 진지하게 다루지 않았기 때문에 아무 것도주지 않는 것 같습니다. 지금은... 아직 내가 현재 디자인하고 있는 TS에서 웨이블릿이 어떤 몫을 차지할지 모릅니다. 70% 또는 10% - 차이점은 무엇입니까 - 이익을 위해 유용한 한.
시장 정보를 제공하는 방식의 장점에 관해서는 귀하의 의견에 동의하지 않습니다. 가지다. 거래할 때 서로 다른 시간대에 여러 가격 차트를 사용합니다. 즉, 무의식적일 수 있지만 동시에 다중 척도 분석을 하고 있습니다. 그리고 웨이블릿의 핵심은 구현 세부 사항과 알고리즘이 아니라 다중(다중) 규모에 있습니다. 그리고 이 사실 아래에 강력한 철학적 아이디어가 있다고 장담합니다. 웨이블릿이 항공기 엔진 설계, 천체 사진 처리, 의료 진단에 큰 성공을 거두었다면 - 나는 이러한 예를 잘 알고 있다 - 그리고 다양한 분야의 셀 수 없이 많은 다른 분야에서, 그렇다면 그들이 왜 시장에 진입해야 합니까? 나는 다르게 본다.
아직 이야기하지 않은 웨이블릿 분해의 또 다른 방법이 있습니다. 간격 및 리프팅 알고리즘에 대한 웨이블릿입니다. 확장 간격 외부의 함수 동작에 대한 가정이 필요하지 않다는 점에서 주목할 만합니다.
이것이 제가 특히 관심을 갖는 것입니다. 그러나 지금까지 당신은 많은 이야기를 하지 않았습니다. 나는 이것이 단지 지금이고 속편이 이어지기를 정말로 바랍니다. :-)
웨이블릿에 대한 정보를 많이 축적했다고 말씀하셨습니다. 여기에 원하는 것을 게시할 수 있습니까? Policar의 "웨이블릿 변환 소개", Daubechies의 "웨이블릿에 대한 10가지 강의", Vorobyov-Gribunin의 "웨이블릿 변환 이론 및 실습" 및 기타 작은 것들도 있습니다. 나는 천천히 Daubechies를 읽었다.
문제는 초기 수준에서 이해하는 이론이 너무 많지만 실제로는 아무것도 할 수 없다는 것입니다. 따라서 특정 작업의 구현을 위해 설계된 다소간 단순한 것이 필요합니다. 여기서 특정 작업에 대한 체계와 알고리즘을 이해할 수 있습니다.
DSP가 아닌 것이 바람직합니다. 나는 DSP에 대해 반대하는 바가 없으며 일련의 따옴표를 포함한 모든 시계열 이 신호이며 DSP 방법으로 연구할 수 있다는 것을 매우 잘 이해합니다. 그러나 나는 이 분야와 거리가 멀고 거기에서 채택된 전문용어와 전문가들 사이에서 일반적으로 통용되는 개념으로 늪에 빠진 것처럼 가라앉고 있다.
왜 시리즈를 등거리가 아닌 것으로 간주하는지 이해가 되지 않습니까? 시간 척도는 균일합니다. 거의... 아니면 주말을 의미합니까?
나는 선형 다항식의 중단에 초점을 맞추었는데, 그것들은 등거리가 아닙니다. 비록 내가 틀릴 수도 있지만, 결국 노드는 인접한 노드를 연결하는 라인에 있을 수 있습니다.
웨이블릿 방법으로 돌아가서 - 사실, 이들은 동일한 필터, 보다 정확하게는 특정 방식으로 구성된 서브밴드 필터 세트입니다. 물론 위상 지연이 있을 것입니다. 그녀가 없었다면 어디였을까. 불행히도 이상적인 필터는 자연에 존재하지 않습니다(인과 관계의 원칙으로 인해). 좋은 필터와 나쁜 필터가 있습니다. 필터의 위상 지연은 필터 커널 길이의 절반과 같습니다. (여기서 뭔가 의문이 들었습니다... 글쎄, 아마도 같지는 않지만 정확히 비례합니다) 이것은 짧은 단순 필터가 이런 의미에서 이점이 있음을 의미합니다. 웨이블릿 필터 커널 크기는 2(Haar 웨이블릿)에서 시작합니다. 내가 사용한 것은 5와 8입니다. 웨이블릿이 이런 의미에서 이점을 제공합니까? 나는 아직 모른다. 특정 구현을 비교할 필요가 있습니다. 그리고 이상적인 필터에 관해서는 ... - 실제로는 없으며 Butterworth 필터는 확실히 이 제목을 가져오지 않습니다. 얼마 전에 나는 그것을 사용했습니다. 지금은 코어의 크기가 기억나지 않지만 분명히 2개 이상입니다.
샘플링 윈도우가 좁아짐에 따라 FZ가 감소하는 것이 분명하지만, 동시에 오퍼레이터의 평활화 특성이 악화됩니다. 우리는 평활화와 지연의 품질 사이에서 절충안을 찾아야 합니다. 따라서 오퍼레이터의 FZ를 주파수 응답의 동일하거나 가까운 매개변수(통과대역의 균일성, 차단 급경사)와 비교하는 것이 옳습니다. 이와 관련하여 Butterworth 필터는 통과대역에서 최소(0이 아님!) FZ를 가지며 차단 주파수에서 현저하게 증가합니다. 이러한 관점에서 웨이블릿 변환에 기반한 필터링 방법과 고전적인 필터링 방법을 비교하는 것은 흥미로운 일입니다.
아직 이야기하지 않은 웨이블릿 분해의 또 다른 방법이 있습니다. 간격 및 리프팅 알고리즘에 대한 웨이블릿입니다. 확장 간격 외부의 함수 동작에 대한 가정이 필요하지 않다는 점에서 주목할 만합니다. 아직 시도하지 않았습니다. 아마도 여기서 최소한의 "위상 지연"을 달성하는 것이 가능할 것입니다. 이것에 대한 "위상 지연"이라는 용어는 그다지 정확하지 않습니다.
우리가 어딘가에 무언가를 외삽하려고 한다면 연방법이 필연적으로 생길 것입니다. 실제로 시계열의 오른쪽 끝에 앉아서 한 단계 앞으로 외삽하면 연구 중인 시리즈의 가능한 값을 얻을 수 있습니다. 다음 카운트에서 수신된 값을 실제 값과 비교하고 수신된 오류를 기억합니다. 두 번째 점에 대한 입력 데이터 업데이트 등을 고려하여 이 절차를 한 번 더 반복합니다. 등. 결과적으로 초기 및 예측의 두 가지 시계열이 있습니다. 그것들이 정확히 일치하지 않는다는 것은 분명하지만 많이 발산하지도 않고 FZ에 의해서만 서로 상대적으로 이동합니다! 따라서 이 경우에는 FZ라는 용어가 적절하다고 생각합니다.
이제 동료들이여, 저를 비난하십시오. 나는 모든 외삽이 시계열(TS)이 선택한 방향을 "따라가는" 속성이 있음을 의미한다고 주장합니다. 실제로, n 차 다항식으로 한 단계 앞서 외삽하면 최소한 이 단계에서는 1차 도함수의 연속성, 두 번째 ... n-1 원본 시리즈의 연속성을 가정합니다. 내가 이끌고 있어? 1차 도함수의 준영구성은 선택된 시간 프레임(TF)에서 VR의 양의 자기상관 계수(CA)에 불과합니다. 브라운형 VR에 외삽을 적용하는 것은 무의미하다고 알려져 있다. 왜요? 예, 그러한 시리즈의 CA는 동일하게 0입니다! 그러나 결국, 음수 KA를 가진 VR이 있습니다... 거기에 외삽을 적용하는 것은 단순히 올바르지 않습니다(내가 옳다면) - 가격은 예측된 방향과 반대 방향으로 갈 가능성이 더 큽니다. 그리고 간식으로: Forex 시장의 거의 모든 VR에는 음의 자기상관 함수가 있습니다(이것은 모든 종류의 시간 프레임에 대해 KA에서 구축한 함수입니다) - 이것은 의학적 사실입니다! 예외는 짧은 기간의 일부 통화 상품과 주간 시간대의 Sberbank 및 RAO EU 주식입니다. 이것은 특히 이동 평균 의 작동을 기반으로 한 현대 TS 시장의 작동 불가능성을 설명합니다. 동일한 외삽 시도입니다. 내가 틀리지 않는다면, 웨이블릿은 선험적으로 자신의 기능을 올바르게 수행할 수 없는 영역에 있음을 알게 됩니다.
이것이 제가 특히 관심을 갖는 것입니다. 그러나 지금까지 당신은 많은 이야기를 하지 않았습니다. 나는 이것이 단지 지금이고 속편이 이어지기를 정말로 바랍니다. :-)
웨이블릿에 대한 정보를 많이 축적했다고 말씀하셨습니다. 여기에 원하는 것을 게시할 수 있습니까? Polikar의 "웨이블릿 변환 소개", Daubechies의 "웨이블릿에 대한 10개의 강의", Vorobyov-Gribunin의 "웨이블릿 변환 이론 및 실습" 및 기타 작은 것들도 있습니다. 나는 천천히 Daubechies를 읽었다.
문제는 초기 수준에서 이해하는 이론이 너무 많지만 실제로는 아무것도 할 수 없다는 것입니다. 따라서 특정 작업의 구현을 위해 설계된 다소간 단순한 것이 필요합니다. 여기서 특정 작업에 대한 체계와 알고리즘을 이해할 수 있습니다.
DSP가 아닌 것이 바람직합니다. 나는 DSP에 반대하는 것이 없으며 일련의 따옴표를 포함한 모든 시계열이 신호이며 DSP 방법으로 연구할 수 있다는 것을 완벽하게 이해합니다. 그러나 나는 이 분야와 거리가 멀고 거기에서 채택된 전문용어와 전문가들 사이에서 일반적으로 통용되는 개념으로 늪에 빠진 것처럼 가라앉고 있다.
계속됩니다. 요리하고 있어요. 언제나처럼 시간이 부족합니다. 아마 오늘 포스팅하게 될 것 같습니다.
정보에 대해. 리뷰 기사가 포함된 pdf 파일이 여러 개 있다고 이미 말씀드린 바 있습니다. 그 중 몇 가지는 Gribunin의 번역으로 보이며 꽤 유명합니다. 아마 당신이 가지고 있습니다. 나머지는 더 심각합니다. 이메일을 보내드리는 것이 더 편리합니다. 내 것은 andre69 [at] land [dot] ru입니다.
리프팅 알고리즘에 대한 정보는 영어로만 제공됩니다. 방법의 저자와 추종자의 원본 기사. 괜찮으시다면 제가 뭔가를 찾아드릴 수 있습니다.
도베샤에 대해 당신은 거인입니다! 나는 책의 절반만 참을 수 있었다. 물론 수학은 좋지만 스테핑 및 스테핑 연습 전에. 거기에서 글로벌 아이디어 만 가져갈 가치가 있습니다.
DSP에 대한 설명. DSP와 웨이블릿은 매우 밀접한 관련이 있습니다. 불행하게도 다행스럽게도 나는 모릅니다.
나는 모든 외삽이 시계열(TS)이 "следования" выбранному направлению 갖는다는 것을 의미한다고 주장합니다. 실제로, n 차 다항식으로 한 단계 앞서 외삽하면 최소한 이 단계에서는 1차 도함수의 연속성, 두 번째 ... n-1 원본 시리즈의 연속성을 가정합니다. 내가 이끄는? 1차 도함수의 준영구성은 선택된 시간 프레임(TF)에서 VR의 양의 자기상관 계수(CA)에 불과합니다. 브라운형 VR에 외삽을 적용하는 것은 무의미하다고 알려져 있다. 왜요? 예, 그러한 시리즈의 CA는 동일하게 0입니다! 그러나 결국, 음수 KA를 가진 VR이 있습니다... 거기에 외삽을 적용하는 것은 단순히 올바르지 않습니다(내가 옳다면) - 가격은 예측된 방향과 반대 방향으로 갈 가능성이 더 큽니다.
여기에는 확실히 상식이 있습니다. 그러나 "하지만"도 있습니다. 외삽이 단조성의 속성을 갖는다면 그 가치는 실제로 매우 낮습니다. MA는 이러한 외삽만 제공할 수 있으므로 이러한 목적으로 사용되지 않습니다. 그러나 예를 들어 2차 다항식과 같이 더 복잡한 것을 취하면 모든 것이 옳지 않습니다. 나는 분명히 할 것입니다 : 우리는 가까운 장래에 대한 외삽에 대해 이야기하고 있습니다. 따라서 일반적인 2차 함수의 도움으로(수열이 본질적으로 이를 허용한다면) 전환점의 접근을 예측하는 것이 가능합니다. 그리고 그것이 바로 모든 사람에게 필요한 것입니다. 특히 - 더 높은 차수의 다항식. 따라서 외삽 은 거의 항상 방향을 유지합니다. 그러나 그것은 전체 그림을 거의 바꿉니다. 그리고 KA는 올바르게 언급했듯이 선택한 TF에 따라 다릅니다. 이것은 연구 중인 시리즈가 어떤 식으로든 조각 단위로 단조롭다는 사실을 반영합니다. CA가 몇 가지 결정을 내리는 것을 가능하게 하는 TF를 선택하거나 가까운 장래에 상대적으로 신뢰할 수 있는 외삽을 제공할 수 있는 보간 방법을 선택하는 것이 어떤 차이가 있습니까?
Morlet 웨이블릿은 매우 개인적입니다! 수학적 관점에서도 좋은 웨이블릿입니다. 걱정하지 마세요. 여기서 요점은 다릅니다. DWT에는 적합하지 않습니다. 컴팩트하지 않고 스케일링 기능이 없기 때문에 제한이 없지만 CWT에는 적합합니다. 나는 당신이 그것으로 무엇을했는지 잘 이해하지 못했습니다. 데이터와 웨이블릿 함수의 컨볼루션일 뿐이라면 고정 가우시안 윈도우를 사용하여 데이터에 윈도우 푸리에 변환을 수행한 것입니다. 그것이 당신에게 필요한 것이라면, 괜찮습니다.
교훈으로 삼지 말고, 단지 명확히 하십시오.
행운을 빕니다 그리고 추세를 유지하십시오!
이 함수의 평균값이 0이 아니므로 Morlet 웨이블릿이 엄밀히 말하면 웨이블릿은 아니지만 그 속성에 상당히 만족했습니다. 내가 쓴 것처럼, 아마도 나는 당신에게 더 자세히 말할 것입니다(도덕적으로 아직 준비되지 않았습니다). 도덕적 측면은 매우 간단합니다. 그러한 예측을 어떻게 관련시킬 수 있습니까? (clock, eurusd) 맞나요 안 맞나요?
이게 쓰레기인줄 알면 자세히 말씀드리겠습니다. 잠재 고객이 있다는 것을 이해하면 말씀드리지만 전부는 아닙니다. 어떤 의미에서 나는 Candid 의 예를 든다. :에 대한))))
나는 웨이블릿을 사용하는 것을 포함하여 오래 전에 데이터 필터링을 포기했습니다( Solandr 의 경우 실시간 필터링 자체에는 기술적인 문제가 없으며 거래에 문제가 있음을 알려드립니다 :o). 이 혼란으로부터 최소한의 이익을 얻으려면 적응형 필터링을 구축해야 하지만 적어도 문제가 있습니다.
Neutron 이 설명한 바로 그 이유 때문에 나는 Hurst를 포함하여 예측 속성이 있는 것들에 집중했고 내가 간략하게 썼던 웨이블릿(필터가 아닌)에 대한 약간 다른 응용 프로그램을 찾기 시작했습니다.
추신: 지나가는 추세에 대해 특별히 감사드립니다. :에 대한)))
중성자 에게
저자를 인용 http://monetarism.ru/article.pl?sid=05/03/13/0625201&mode=flat , 나는 그 책이 정말 훌륭하다는 것을 알았습니다! 나는 이 작업을 DjVu 형식으로 2권, 각 4미터를 가지고 있습니다. 대중이 관심을 보이면 게시할 수 있습니다.
물론 레이아웃을 지정하면 다운로드할 준비가 됩니다. :에 대한))))
그리고 무엇보다 웨이블릿을 어떻게 사용하는가에 관심이 있었고, FX에서 사용하는 방법에 관심이 없었습니다. 연구 대상이 있고 도구를 선택했습니다. 나는 그것을 사용하는 방법을 모른다. :-))
영업 비밀이 아니라면 어떤 종류의 도구입니까? 그건 그렇고, 나는 유용한 것인 해골에주의를 기울이는 것이 좋습니다. 적어도 그것들을 기반으로 계수를 계산합니다.
웨이블릿!!! :-)))
[인용]그리고..?
그림을 보면 선형 또는 이차 다항식으로 등거리가 아닌 숫자 시리즈(임시 EUR/USD에서 어떤 식으로든 가져옴)를 보간하는 특정 방법에 대해 이야기할 수 있습니다.
[인용문]
왜 시리즈를 등거리가 아닌 것으로 간주하는지 이해가 되지 않습니까? 시간 척도는 균일 합니다. 거의... 아니면 주말을 의미합니까?
그리고 나는 거래자로서 우리가 항상 숫자 계열의 오른쪽 가장자리에서 작업해야 하고 인과 관계의 결과로 우리 구성의 위상 지연이 필연적으로 발생하여 가치가 하락할 것이라는 사실에 즉시 주목하겠습니다. 결과는 어느 정도. 따라서 다음과 같이 질문할 수 있습니다. 일반 회로에 대한 웨이블릿 변환 방법은 이상적인(이런 의미에서) 저역 통과 필터에 비해 위상 지연이 더 낮습니까?
IFNP를 사용하여 구현된 TS는 현대 시장에서 DC보다 통계적 이점을 제공하지 않습니다.
첫 문장에 전적으로 동의합니다. 실제로, 우리는 외삽이 필요하고 그것만 필요하지만 이것을 달성하는 것은 그리 쉽지 않습니다! 그것은 간단합니다 - 문제가 없을 것입니다!
웨이블릿 방식에 관해서는 이것이 일종의 만병 통치약이나 새로운 Grail이라고 말하는 것이 아닙니다. 결코 아니다! 그리고 누구에게도 뒤돌아보지 않고 이 방향으로 서두르라고 촉구하지 않습니다. 그것은 단지 나에게 시장 분석을 위한 이해하기 쉽고, 편리하고, 저렴한 도구라는 것입니다. 뿐만 아니라 아마도 당신을 위한 통계적 방법일 것입니다. 기본적으로 개인 취향의 문제. 그리고 더. 나는 통계적 방법의 가치와 유효성을 충분히 알고 있으며 내 TS를 구축할 때 확실히 사용할 것입니다. 이 주제에 대한 흥미로운 게시물에 감사드립니다!
웨이블릿 방법으로 돌아가서 - 사실, 이들은 동일한 필터, 보다 정확하게는 특정 방식으로 구성된 서브밴드 필터 세트입니다. 물론 위상 지연이 있을 것입니다. 그녀가 없었다면 어디였을까. 불행히도 이상적인 필터는 자연에 존재하지 않습니다(인과 관계의 원칙으로 인해). 좋은 필터와 나쁜 필터가 있습니다. 필터의 위상 지연은 필터 커널 길이의 절반과 같습니다. (여기서 뭔가 의문이 들었습니다... 글쎄, 아마도 같지는 않지만 정확히 비례합니다.) 이것은 짧은 단순 필터가 이런 의미에서 이점이 있음을 의미합니다. 웨이블릿 필터 커널 크기는 2(Haar 웨이블릿)에서 시작합니다. 내가 사용한 것은 5와 8입니다. 웨이블릿이 이와 관련하여 이점을 제공합니까? 나는 아직 모른다. 특정 구현을 비교할 필요가 있습니다. 그리고 이상적인 필터에 관해서는 ... - 실제로는 없으며 Butterworth 필터는 확실히 이 제목을 가져오지 않습니다. 얼마 전에 나는 그것을 사용했습니다. 이제 커널의 크기는 기억나지 않지만 확실히 2 이상입니다. 웨이블릿과 비교하십시오.
아직 이야기하지 않은 웨이블릿 분해의 또 다른 방법이 있습니다. 간격 및 리프팅 알고리즘에 대한 웨이블릿입니다. 확장 간격 외부의 함수 동작에 대한 가정이 필요하지 않다는 점에서 주목할 만합니다. 아직 시도하지 않았습니다. 아마도 여기서 최소한의 "위상 지연"을 달성하는 것이 가능할 것입니다. 이것에 대한 "위상 지연"이라는 용어는 그다지 정확하지 않습니다.
월 10%, 이것은 스프레드와 2개월의 이력을 고려한 것입니다. 샘플은 신뢰할 수 없습니다. 통계 수집을 위해 실제 계정이 개설됩니다.
답변 해주셔서 감사합니다.
행운을 빕니다. 트렌드를 통과하십시오!
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웨이블릿!!! :-)))
나는 "도구"라는 단어를 잘 이해하지 못했습니다. :에 대한)
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아니, 난 몰라. 그러한 지표는 이론적으로 존재할 수도 없습니다. 그러나 우리가 웨이블릿의 사용에 대해 이야기하고 있기 때문에 언뜻보기에는 아직 정보를 표시하는 다른 방법에 비해 특별한 이점을 보여주지 않는다는 점에 유의하고 싶습니다. 그리고 웨이블릿 단독으로는 어떤 종류의 전략도 세우는 것이 거의 불가능합니다.
웨이블릿만으로는 TS를 구축하기에 충분하지 않다는 당신의 생각이 절대적으로 옳습니다. 난 그렇게하지 않을거야. 그러나 시장 분석 도구 중 하나가 매우 유용할 것이라고 확신합니다. 지금까지 아무도이 주제를 진지하게 다루지 않았기 때문에 아무 것도주지 않는 것 같습니다. 지금은... 아직 내가 현재 디자인하고 있는 TS에서 웨이블릿이 어떤 몫을 차지할지 모릅니다. 70% 또는 10% - 차이점은 무엇입니까 - 이익을 위해 유용한 한.
시장 정보를 제공하는 방식의 장점에 관해서는 귀하의 의견에 동의하지 않습니다. 가지다. 거래할 때 서로 다른 시간대에 여러 가격 차트를 사용합니다.
즉, 무의식적일 수 있지만 동시에 다중 척도 분석을 하고 있습니다. 그리고 웨이블릿의 핵심은 구현 세부 사항과 알고리즘이 아니라 다중(다중) 규모에 있습니다. 그리고 이 사실 아래에 강력한 철학적 아이디어가 있다고 장담합니다. 웨이블릿이 항공기 엔진 설계, 천체 사진 처리, 의료 진단에 큰 성공을 거두었다면 - 나는 이러한 예를 잘 알고 있다 - 그리고 다양한 분야의 셀 수 없이 많은 다른 분야에서, 그렇다면 그들이 왜 시장에 진입해야 합니까? 나는 다르게 본다.
감사합니다.
행운을 빕니다. 트렌드를 통과하십시오!
이것이 제가 특히 관심을 갖는 것입니다. 그러나 지금까지 당신은 많은 이야기를 하지 않았습니다. 나는 이것이 단지 지금이고 속편이 이어지기를 정말로 바랍니다. :-)
웨이블릿에 대한 정보를 많이 축적했다고 말씀하셨습니다. 여기에 원하는 것을 게시할 수 있습니까? Policar의 "웨이블릿 변환 소개", Daubechies의 "웨이블릿에 대한 10가지 강의", Vorobyov-Gribunin의 "웨이블릿 변환 이론 및 실습" 및 기타 작은 것들도 있습니다. 나는 천천히 Daubechies를 읽었다.
문제는 초기 수준에서 이해하는 이론이 너무 많지만 실제로는 아무것도 할 수 없다는 것입니다. 따라서 특정 작업의 구현을 위해 설계된 다소간 단순한 것이 필요합니다. 여기서 특정 작업에 대한 체계와 알고리즘을 이해할 수 있습니다.
DSP가 아닌 것이 바람직합니다. 나는 DSP에 대해 반대하는 바가 없으며 일련의 따옴표를 포함한 모든 시계열 이 신호이며 DSP 방법으로 연구할 수 있다는 것을 매우 잘 이해합니다. 그러나 나는 이 분야와 거리가 멀고 거기에서 채택된 전문용어와 전문가들 사이에서 일반적으로 통용되는 개념으로 늪에 빠진 것처럼 가라앉고 있다.
나는 선형 다항식의 중단에 초점을 맞추었는데, 그것들은 등거리가 아닙니다. 비록 내가 틀릴 수도 있지만, 결국 노드는 인접한 노드를 연결하는 라인에 있을 수 있습니다.
샘플링 윈도우가 좁아짐에 따라 FZ가 감소하는 것이 분명하지만, 동시에 오퍼레이터의 평활화 특성이 악화됩니다. 우리는 평활화와 지연의 품질 사이에서 절충안을 찾아야 합니다. 따라서 오퍼레이터의 FZ를 주파수 응답의 동일하거나 가까운 매개변수(통과대역의 균일성, 차단 급경사)와 비교하는 것이 옳습니다. 이와 관련하여 Butterworth 필터는 통과대역에서 최소(0이 아님!) FZ를 가지며 차단 주파수에서 현저하게 증가합니다. 이러한 관점에서 웨이블릿 변환에 기반한 필터링 방법과 고전적인 필터링 방법을 비교하는 것은 흥미로운 일입니다.
우리가 어딘가에 무언가를 외삽하려고 한다면 연방법이 필연적으로 생길 것입니다. 실제로 시계열의 오른쪽 끝에 앉아서 한 단계 앞으로 외삽하면 연구 중인 시리즈의 가능한 값을 얻을 수 있습니다. 다음 카운트에서 수신된 값을 실제 값과 비교하고 수신된 오류를 기억합니다. 두 번째 점에 대한 입력 데이터 업데이트 등을 고려하여 이 절차를 한 번 더 반복합니다. 등. 결과적으로 초기 및 예측의 두 가지 시계열이 있습니다. 그것들이 정확히 일치하지 않는다는 것은 분명하지만 많이 발산하지도 않고 FZ에 의해서만 서로 상대적으로 이동합니다! 따라서 이 경우에는 FZ라는 용어가 적절하다고 생각합니다.
이제 동료들이여, 저를 비난하십시오.
나는 모든 외삽이 시계열(TS)이 선택한 방향을 "따라가는" 속성이 있음을 의미한다고 주장합니다. 실제로, n 차 다항식으로 한 단계 앞서 외삽하면 최소한 이 단계에서는 1차 도함수의 연속성, 두 번째 ... n-1 원본 시리즈의 연속성을 가정합니다. 내가 이끌고 있어? 1차 도함수의 준영구성은 선택된 시간 프레임(TF)에서 VR의 양의 자기상관 계수(CA)에 불과합니다. 브라운형 VR에 외삽을 적용하는 것은 무의미하다고 알려져 있다. 왜요? 예, 그러한 시리즈의 CA는 동일하게 0입니다! 그러나 결국, 음수 KA를 가진 VR이 있습니다... 거기에 외삽을 적용하는 것은 단순히 올바르지 않습니다(내가 옳다면) - 가격은 예측된 방향과 반대 방향으로 갈 가능성이 더 큽니다.
그리고 간식으로: Forex 시장의 거의 모든 VR에는 음의 자기상관 함수가 있습니다(이것은 모든 종류의 시간 프레임에 대해 KA에서 구축한 함수입니다) - 이것은 의학적 사실입니다! 예외는 짧은 기간의 일부 통화 상품과 주간 시간대의 Sberbank 및 RAO EU 주식입니다. 이것은 특히 이동 평균 의 작동을 기반으로 한 현대 TS 시장의 작동 불가능성을 설명합니다. 동일한 외삽 시도입니다.
내가 틀리지 않는다면, 웨이블릿은 선험적으로 자신의 기능을 올바르게 수행할 수 없는 영역에 있음을 알게 됩니다.
웨이블릿에 대한 정보를 많이 축적했다고 말씀하셨습니다. 여기에 원하는 것을 게시할 수 있습니까? Polikar의 "웨이블릿 변환 소개", Daubechies의 "웨이블릿에 대한 10개의 강의", Vorobyov-Gribunin의 "웨이블릿 변환 이론 및 실습" 및 기타 작은 것들도 있습니다. 나는 천천히 Daubechies를 읽었다.
문제는 초기 수준에서 이해하는 이론이 너무 많지만 실제로는 아무것도 할 수 없다는 것입니다. 따라서 특정 작업의 구현을 위해 설계된 다소간 단순한 것이 필요합니다. 여기서 특정 작업에 대한 체계와 알고리즘을 이해할 수 있습니다.
DSP가 아닌 것이 바람직합니다. 나는 DSP에 반대하는 것이 없으며 일련의 따옴표를 포함한 모든 시계열이 신호이며 DSP 방법으로 연구할 수 있다는 것을 완벽하게 이해합니다. 그러나 나는 이 분야와 거리가 멀고 거기에서 채택된 전문용어와 전문가들 사이에서 일반적으로 통용되는 개념으로 늪에 빠진 것처럼 가라앉고 있다.
계속됩니다. 요리하고 있어요. 언제나처럼 시간이 부족합니다. 아마 오늘 포스팅하게 될 것 같습니다.
정보에 대해. 리뷰 기사가 포함된 pdf 파일이 여러 개 있다고 이미 말씀드린 바 있습니다. 그 중 몇 가지는 Gribunin의 번역으로 보이며 꽤 유명합니다. 아마 당신이 가지고 있습니다. 나머지는 더 심각합니다.
이메일을 보내드리는 것이 더 편리합니다. 내 것은 andre69 [at] land [dot] ru입니다.
리프팅 알고리즘에 대한 정보는 영어로만 제공됩니다. 방법의 저자와 추종자의 원본 기사. 괜찮으시다면 제가 뭔가를 찾아드릴 수 있습니다.
도베샤에 대해 당신은 거인입니다! 나는 책의 절반만 참을 수 있었다. 물론 수학은 좋지만 스테핑 및 스테핑 연습 전에. 거기에서 글로벌 아이디어 만 가져갈 가치가 있습니다.
DSP에 대한 설명. DSP와 웨이블릿은 매우 밀접한 관련이 있습니다. 불행하게도 다행스럽게도 나는 모릅니다.
감사합니다.
행운을 빕니다!
여기에는 확실히 상식이 있습니다. 그러나 "하지만"도 있습니다.
외삽이 단조성의 속성을 갖는다면 그 가치는 실제로 매우 낮습니다. MA는 이러한 외삽만 제공할 수 있으므로 이러한 목적으로 사용되지 않습니다.
그러나 예를 들어 2차 다항식과 같이 더 복잡한 것을 취하면 모든 것이 옳지 않습니다.
나는 분명히 할 것입니다 : 우리는 가까운 장래에 대한 외삽에 대해 이야기하고 있습니다.
따라서 일반적인 2차 함수의 도움으로(수열이 본질적으로 이를 허용한다면) 전환점의 접근을 예측하는 것이 가능합니다. 그리고 그것이 바로 모든 사람에게 필요한 것입니다. 특히 - 더 높은 차수의 다항식. 따라서 외삽 은 거의 항상 방향을 유지합니다. 그러나 그것은 전체 그림을 거의 바꿉니다.
그리고 KA는 올바르게 언급했듯이 선택한 TF에 따라 다릅니다. 이것은 연구 중인 시리즈가 어떤 식으로든 조각 단위로 단조롭다는 사실을 반영합니다. CA가 몇 가지 결정을 내리는 것을 가능하게 하는 TF를 선택하거나 가까운 장래에 상대적으로 신뢰할 수 있는 외삽을 제공할 수 있는 보간 방법을 선택하는 것이 어떤 차이가 있습니까?