와우, 그래야 합니다. 나는 우화없이 설명하려고 노력할 것입니다. DFT의 도움으로 신호를 구성 요소로 분해하게 될 것입니다. 원래 신호. 그리고 여기에서 원인과 결과에 대해 이야기하지 마십시오. 이것은 산술적입니다. 문제는 이것이 보간이 될 것이며 확장 세그먼트 외부에서는 거의 항상 의미가 없다는 것입니다.
추신 흑인과 달리 - 그를 부분으로 분해하면 ... 아니요, 이것은 잔인하고 비인간적이며 식욕을 돋우지 않습니다.
그렇습니다. 제가 링크를 준 Chumazik, L-Programmer와 Halt에 대한 토론을 읽으십시오. 읽기, 게으르지 마십시오. 여기에는 바보가 없습니다. 푸리에에 대한 PTU-Shin의 이해를 누구에게 팔고 있습니까? 푸리에가 비주기적 프로세스에 대해 잘못된 이유와 푸리에를 판매하는 사람이 어리석은 PTU-shnik인 이유를 모두에게 101번 이상 반복하지 않겠습니다.
https://forum.mql4.com/ru/19762/page29#174504
"DFT의 도움으로 신호를 구성 요소로 분해한 다음 구성 요소가 아니라고 말할 수 없습니다..." - 예, 젠장! 말도 안돼! 이것은 지난 150년 이상 동안 과학에서 가장 큰 헛소리입니다! 당신은 똥을 얻을 수 없습니다! (Sobsno가 그렇게 말했고 Lagrange, Laplace 동료). 다중 고조파의 합으로 대략적인 근사값을 얻을 수 있으며 이 합은 양방향으로 무한대여야 합니다. 실생활에서 그러한 푸리에 "스펙트럼"을 어디에서 보았습니까? 그런 무한 스펙트럼이 어디 있습니까? 무한 스펙트럼에 맞는 컴퓨터의 메모리는 어디에 있습니까? Vaughn Halt는 여기서 진정했습니다. 아마도 DFT에 관한 여러 책을 가지고 있었기 때문에 그것이 정말 서투른 것임을 깨달았기 때문일 것입니다. 그의 예를 들어보십시오.
그건 그렇고, 그는 어디에 있습니까? 우리는 두 개의 직업 학교에 탑을 가진 두 명의 수학자를 분명히 놓치고 있습니다. 매스매티카는 어디에 있습니까? 우리는 그들에게 멋진 수학을 제공하고 있으며, 그들은 모두 크림 반도의 모래 속에서 몸을 녹이고 있습니다. 이건 말도 안돼!
예시. 차량은 하나의 기계로 제작됩니다. 다행히 테스터는 마침표를 찾아 수익을 냈습니다. 일요일에 다시 최적화하고 자동차의 기간이 다른 것을 확인합니다. 경험에 따르면 날개 위에서 오래 버틸 수는 없습니다. 그러나 Kravchuk은 DSP 방법을 사용하여 매개변수를 계산하는 움직이는 것을 제공합니다. 우리가 "비정상 역학 시스템"의 썰매에 앉는다면 이것은 과학에서 새로운 것이 아닙니다. 원칙적으로 결정할 수 없는 매개변수가 있는 시스템에 대한 접근 방식이 있습니다.
휘발성. MT는 고정된 거리에서 SL을 갖습니다. 이것은 고정된 과정입니다. 분산은 일정합니다. 경험에 따르면 다른 정류장(Atr, Bollinger)은 MT보다 낫습니다.
분명한. 막 다른 골목. 질문도 없고 답도 없습니다. 왜 토론을 귀찮게합니까? 당신은 대답하지 않을 수 있습니다.
정지 없음! 처음에는 프로세스가 고정적이지 않습니다. 패턴이란 무엇입니까? 예를 들어, Fibo, Masha, 모든 지표 등 이 패턴이 이익을 가져오는가, 없는가? 가끔 가져옵니다. 패턴은 어디에 있습니까? 모르겠어. 모든 거래 시스템은 TS의 저자에 따르면 합리적으로 또는 비합리적으로 예측 속성이 있는 특정 패턴을 인식합니다. 이 TS가 고정성을 가정하여 구축된 경우 시장이 고정적이지 않기 때문에 DEPO가 고갈될 것입니다. TS가 적응(예: 최적화)을 허용하는 경우 적응 시스템의 방법이 적용되는 경우 비정상성에 더 가깝습니다. 그러나 기본 가정으로서의 고정성은 잊어버려야 합니다.
시장은 비정상적, 비정상적일 수 없습니다. 어떤 규칙에 따라 생성된 프로세스에 대한 일련의 관찰만 있을 수 있습니다. 예를 들어, 시간 t에 따른 가격 증가 시퀀스. 작업은 일련의 가격이 충분히 고정될 진입 및 퇴장 규칙을 찾는 것입니다. 저것들. 시스템 표시기는 변화하고 있지만 다소 느립니다. 최소한 일시적인 고정만 거래할 수 있습니다.
(Ω, F, P)를 확률 공간 이라고 하고 ξ = (ξ1, ξ2, …)를 임의 변수 의 일부 시퀀스 또는 임의 시퀀스 . θkξ 시퀀스(ξk+1, ξk+2, …)로 표시합니다. 임의 시퀀스 ξ는 ∀k ≥ 1에 대해 확률 분포 θkξ 및 ξ: P((ξ1, ξ2, …) ∈ B) = P((ξk+1, ξk+ 2, …) ∈ B), B ∈ B(R∞), 여기서 B(R∞)는 보렐 σ-대수학 입니다.
랜덤 프로세스의 정상성은 확률적 패턴의 시간 불변성을 의미하는 반면, 일반적으로 두 가지 유형의 정상성이 고려됩니다. 즉, 유한 차원 분포가 시간 이동에 대해 변하지 않는 좁은 의미의 정상성과 넓은 의미의 정상성입니다. , 수학적 기대 만이 시간에 의존하지 않을 때. 정상성의 실제 적용은 정상 과정의 경우 임의 표본과 일반 모집단의 특성이 동일하다는 사실에 기반합니다.
즉, 우리의 가격 흐름은 플랫에서만 고정되어 있습니다. 게다가 수학적 기대치가 변경되지 않은 특정 플랫에서도 마찬가지입니다. 글쎄, 도대체 왜 누군가가 여기 FLAT을 모델링하는 것입니까?
정지 상태의 간단한 예는 동전입니다. 맞으면 앞면과 뒷면이 나올 확률은 0.5입니다. 그리고 롤의 각 시리즈는 50/50 꼬리 드롭으로 내려갑니다(평균을 목표로 함). 그리고 "임의의 표본과 일반 모집단의 특성은 동일"이 충족됩니다. 잘못된 동전이고 0.7/0.3의 확률이 나오더라도 탈락자에 대한 일련의 관찰은 정상적일 것입니다(증분의 합계를 보면 추세가 있을지라도). 고정 계열은 미래 테스트에 대한 MO 추정치가 이전 추정치로 수렴하고 분산이 유한한 계열입니다.
이제 임의의 시간에 코인을 변경하는 기능을 추가해 보겠습니다. 이제 우리는 올바른 동전을 던진 다음 잘못된 동전을 던집니다. 관찰자는 이것을 보지 못하고 일련의 앞면과 뒷면만 봅니다. 그의 관점에서 볼 때 프로세스는 고정적이지 않을 것입니다. MO에 대한 평가는 그를 위해 무의식적으로 변경됩니다.
정지 상태의 간단한 예는 동전입니다. 맞으면 앞면과 뒷면이 나올 확률은 0.5입니다. 그리고 롤의 각 시리즈는 50/50 꼬리 드롭으로 내려갑니다(평균을 목표로 함). 그리고 "임의의 표본과 일반 모집단의 특성은 동일"이 충족됩니다. 잘못된 동전이고 0.7/0.3의 확률이 나오더라도 탈락자에 대한 일련의 관찰은 정상적일 것입니다(증분의 합계를 보면 추세가 있을지라도). 고정 계열은 미래 테스트에 대한 MO 추정치가 이전 추정치로 수렴하고 분산이 유한한 계열입니다.
이제 임의의 시간에 코인을 변경하는 기능을 추가해 보겠습니다. 이제 우리는 올바른 동전을 던진 다음 잘못된 동전을 던집니다. 관찰자는 이것을 보지 못하고 일련의 앞면과 뒷면만 봅니다. 그의 관점에서 볼 때 프로세스는 고정적이지 않을 것입니다. MO에 대한 평가는 그를 위해 무의식적으로 변경됩니다.
이것은 모두 좋고 옳습니다. 그러나 거래는 어떻습니까? 여기서 거래란? 동전 던지기에 대한 거래는 얼마나 횡보합니까? 여기에 비유가 어디에 있습니까?
시장은 비정상적, 비정상적일 수 없습니다. 어떤 규칙에 따라 생성된 프로세스에 대한 일련의 관찰만 있을 수 있습니다. 예를 들어, 시간 t에 따른 가격 증가 시퀀스. 작업은 일련의 가격이 충분히 고정될 진입 및 퇴장 규칙을 찾는 것입니다. 저것들. 시스템 표시기는 변화하고 있지만 다소 느립니다. 최소한 일시적인 고정만 거래할 수 있습니다.
둘 중 하나가 아니라 무엇입니까? 시스템의 분류와 시장이 비선형 동적 시스템이라고 믿는 상당히 큰 그룹의 사람들이 있습니다. 나는 다음과 같은 접근에 반대합니다. 지점에서 제안합니다. VR의 수학적 모델을 구축하고 이 모델을 알고 TS를 만들겠습니다. 또한, 그들은 고정 랜덤 프로세스를 기반으로 하는 가장 간단한 모델을 사용합니다. 그러나 VR은 항상 정의되지 않은 (항) 매개변수가 있는 모델을 설명하기 때문에 VR 고정성을 가정하여 수학적 모델을 생성하는 것은 불가능하다고 생각합니다. 방향과 이상적으로는 가격 움직임의 목적을 예측할 수 있는 가격 패턴을 인식할 수 있는 그러한 방법을 위해 노력해야 합니다. 유사한 작업은 신경망에 의해 해결되지만 유일한 작업은 아닙니다.
이것은 모두 좋고 옳습니다. 그러나 거래는 어떻습니까? 여기서 거래란? 동전 던지기에 대한 거래는 얼마나 횡보입니까? 여기에 비유가 어디에 있습니까?
시간 t - 수익률에 따라 여러 가격 증분을 가정해 보겠습니다. 이 계열을 조사하면 고정되지 않습니다. 급수가 정지한 순간을 찾는 문제. 이 경우 자본 증가분도 고정됩니다. 거래 시스템의 긍정적 인 고정 MO를 재생하는 것만으로는 운에 의존하지 않고 병합하고 돈을 벌 수도 없습니다. 불행히도, 추상화는 여기에서 작동합니다 :( 고정되지 않은 "임의 값"을 거래하면 MO가 0인 경우에도 사용되는 시간 및 레버리지 문제를 잃게 됩니다. 물론 귀하의 자본이 조건부로 플레이하는 플레이어의 자본보다 훨씬 적은 경우가 아니라면 .
그렇습니다. 제가 링크를 준 Chumazik, L-Programmer와 Halt에 대한 토론을 읽으십시오. 읽기, 게으르지 마십시오. 여기에는 바보가 없습니다. 푸리에에 대한 PTU-Shin의 이해를 누구에게 팔고 있습니까? 푸리에가 비주기적 프로세스에 대해 잘못된 이유와 푸리에를 판매하는 사람이 어리석은 PTU-shnik인 이유를 모두에게 101번 이상 반복하지 않겠습니다.
https://forum.mql4.com/ru/19762/page29#174504
"DFT의 도움으로 신호를 구성 요소로 분해한 다음 구성 요소가 아니라고 말할 수 없습니다..." - 예, 젠장! 말도 안돼! 이것은 지난 150년 이상 동안 과학에서 가장 큰 헛소리입니다! 당신은 똥을 얻을 수 없습니다! (Sobsno가 그렇게 말했고 Lagrange, Laplace 동료). 다중 고조파의 합으로 대략적인 근사값을 얻을 수 있으며 이 합은 양방향으로 무한대여야 합니다. 실생활에서 그러한 푸리에 "스펙트럼"을 어디에서 보았습니까? 그런 무한 스펙트럼이 어디 있습니까? 무한 스펙트럼에 맞는 컴퓨터의 메모리는 어디에 있습니까? Vaughn Halt는 여기서 진정했습니다. 아마도 DFT에 관한 여러 책을 가지고 있었기 때문에 그것이 정말 서투른 것임을 깨달았기 때문일 것입니다. 그의 예를 들어보십시오.
그건 그렇고, 그는 어디에 있습니까? 우리는 두 개의 직업 학교에 탑을 가진 두 명의 수학자를 분명히 놓치고 있습니다. 매스매티카는 어디에 있습니까? 우리는 그들에게 멋진 수학을 제공하고 있으며, 그들은 모두 크림 반도의 모래 속에서 몸을 녹이고 있습니다. 이건 말도 안돼!
AlexEro, 바보짓하지 마세요 :) 모든 세부 사항이 기억나지는 않지만 완전한 역변환을 의미한 것은 아닙니다. 필요하지 않습니다. mp3를 듣고 있습니까? 몇 가지 고조파가 누락되어 귀찮습니까? 아니다? 그게 다야 여기에 같은 원리가 있습니다. 하지만 그게 요점이 아닙니다. 결론은 위에서 쓴 것처럼 도움이 되지 않을 것입니다. DFT로 보간하기 때문입니다. 이제 명확해 졌습니까?
나는 다음과 같은 접근에 반대합니다. 지점에서 제안합니다. VR의 수학적 모델을 구축하고 이 모델을 알고 TS를 만들겠습니다. 또한, 그들은 고정 랜덤 프로세스를 기반으로 하는 가장 간단한 모델을 사용합니다. 그러나 VR은 항상 정의되지 않은 (항) 매개변수가 있는 모델을 설명하기 때문에 VR 고정성을 가정하여 수학적 모델을 생성하는 것은 불가능하다고 생각합니다. 방향과 이상적으로는 가격 움직임의 목적을 예측할 수 있는 가격 패턴을 인식할 수 있는 그러한 방법을 위해 노력해야 합니다. 유사한 작업은 신경망에 의해 해결되지만 유일한 작업은 아닙니다.
신경망은 입력에 무엇을 제출해야 하는지 이해하지 않고는 아무 것도 제공하지 않습니다. 이것은 시장에 대한 지식이며, 그것 없이는 맥박을 잃고 병합할 때까지 훈련할 수 있습니다. NS는 도구이지만 사용할 수 있어야 하며 대부분은 없이도 할 수 있습니다. 요컨대, 기초는 아이디어, 즉 시장이 어떻게 작동하는지에 대한 아이디어여야 합니다. 문제는 흑인의 예에서와 같이 우리가 이것을 모른다는 것입니다. 우리는 그들을 눈으로 본 적이 없습니다. 우리는 그것들의 흔적만을 가지고 있으며 그들이 무엇이며 그들이 원하는 것에 대해 가정할 기회가 있습니다. 그런 다음 확인하고 새 항목을 만드십시오. 그리고 결국, 흑인의 속성을 사용하기 위한 간단한 시스템))) 먼저 그것이 어떻게 사용되는지 알게 된 다음 사용된 것의 본질을 이해하려고 노력할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 다시 한 번 도움이 되는 테스트
와우, 그래야 합니다. 나는 우화없이 설명하려고 노력할 것입니다. DFT의 도움으로 신호를 구성 요소로 분해하게 될 것입니다. 원래 신호. 그리고 여기에서 원인과 결과에 대해 이야기하지 마십시오. 이것은 산술적입니다. 문제는 이것이 보간이 될 것이며 확장 세그먼트 외부에서는 거의 항상 의미가 없다는 것입니다.
추신 흑인과 달리 - 그를 부분으로 분해하면 ... 아니요, 이것은 잔인하고 비인간적이며 식욕을 돋우지 않습니다.
그렇습니다. 제가 링크를 준 Chumazik, L-Programmer와 Halt에 대한 토론을 읽으십시오. 읽기, 게으르지 마십시오. 여기에는 바보가 없습니다. 푸리에에 대한 PTU-Shin의 이해를 누구에게 팔고 있습니까? 푸리에가 비주기적 프로세스에 대해 잘못된 이유와 푸리에를 판매하는 사람이 어리석은 PTU-shnik인 이유를 모두에게 101번 이상 반복하지 않겠습니다.
https://forum.mql4.com/ru/19762/page29#174504
"DFT의 도움으로 신호를 구성 요소로 분해한 다음 구성 요소가 아니라고 말할 수 없습니다..." - 예, 젠장! 말도 안돼! 이것은 지난 150년 이상 동안 과학에서 가장 큰 헛소리입니다! 당신은 똥을 얻을 수 없습니다! (Sobsno가 그렇게 말했고 Lagrange, Laplace 동료). 다중 고조파의 합으로 대략적인 근사값을 얻을 수 있으며 이 합은 양방향으로 무한대여야 합니다. 실생활에서 그러한 푸리에 "스펙트럼"을 어디에서 보았습니까? 그런 무한 스펙트럼이 어디 있습니까? 무한 스펙트럼에 맞는 컴퓨터의 메모리는 어디에 있습니까? Vaughn Halt는 여기서 진정했습니다. 아마도 DFT에 관한 여러 책을 가지고 있었기 때문에 그것이 정말 서투른 것임을 깨달았기 때문일 것입니다. 그의 예를 들어보십시오.
그건 그렇고, 그는 어디에 있습니까? 우리는 두 개의 직업 학교에 탑을 가진 두 명의 수학자를 분명히 놓치고 있습니다. 매스매티카는 어디에 있습니까? 우리는 그들에게 멋진 수학을 제공하고 있으며, 그들은 모두 크림 반도의 모래 속에서 몸을 녹이고 있습니다. 이건 말도 안돼!
GER가 이미 내 치아를 아프게 하기 때문에 기쁩니다.
예시. 차량은 하나의 기계로 제작됩니다. 다행히 테스터는 마침표를 찾아 수익을 냈습니다. 일요일에 다시 최적화하고 자동차의 기간이 다른 것을 확인합니다. 경험에 따르면 날개 위에서 오래 버틸 수는 없습니다. 그러나 Kravchuk은 DSP 방법을 사용하여 매개변수를 계산하는 움직이는 것을 제공합니다. 우리가 "비정상 역학 시스템"의 썰매에 앉는다면 이것은 과학에서 새로운 것이 아닙니다. 원칙적으로 결정할 수 없는 매개변수가 있는 시스템에 대한 접근 방식이 있습니다.
휘발성. MT는 고정된 거리에서 SL을 갖습니다. 이것은 고정된 과정입니다. 분산은 일정합니다. 경험에 따르면 다른 정류장(Atr, Bollinger)은 MT보다 낫습니다.
분명한. 막 다른 골목. 질문도 없고 답도 없습니다. 왜 토론을 귀찮게합니까? 당신은 대답하지 않을 수 있습니다.
정지 없음! 처음에는 프로세스가 고정적이지 않습니다. 패턴이란 무엇입니까? 예를 들어, Fibo, Masha, 모든 지표 등 이 패턴이 이익을 가져오는가, 없는가? 가끔 가져옵니다. 패턴은 어디에 있습니까? 모르겠어. 모든 거래 시스템은 TS의 저자에 따르면 합리적으로 또는 비합리적으로 예측 속성이 있는 특정 패턴을 인식합니다. 이 TS가 고정성을 가정하여 구축된 경우 시장이 고정적이지 않기 때문에 DEPO가 고갈될 것입니다. TS가 적응(예: 최적화)을 허용하는 경우 적응 시스템의 방법이 적용되는 경우 비정상성에 더 가깝습니다. 그러나 기본 가정으로서의 고정성은 잊어버려야 합니다.
시장은 비정상적, 비정상적일 수 없습니다. 어떤 규칙에 따라 생성된 프로세스에 대한 일련의 관찰만 있을 수 있습니다. 예를 들어, 시간 t에 따른 가격 증가 시퀀스. 작업은 일련의 가격이 충분히 고정될 진입 및 퇴장 규칙을 찾는 것입니다. 저것들. 시스템 표시기는 변화하고 있지만 다소 느립니다. 최소한 일시적인 고정만 거래할 수 있습니다.
동료 여러분, 나는 당신이 그 의미를 정확히 알지 못하거나 과학에서 정확하게 정의되지 않거나 정의가 시뮬레이션 된 현상 - 가격 흐름과 명확하게 모순되는 단어를 여기에 던지는 것을 마침내 중단하도록 요청합니다.
"정체성"
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0 %BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C
정상 성은 시간이 지나도 변하지 않는 확률적 과정 의 속성입니다.
(Ω, F, P)를 확률 공간 이라고 하고 ξ = (ξ1, ξ2, …)를 임의 변수 의 일부 시퀀스 또는 임의 시퀀스 . θkξ 시퀀스(ξk+1, ξk+2, …)로 표시합니다. 임의 시퀀스 ξ는 ∀k ≥ 1에 대해 확률 분포 θkξ 및 ξ: P((ξ1, ξ2, …) ∈ B) = P((ξk+1, ξk+ 2, …) ∈ B), B ∈ B(R∞), 여기서 B(R∞)는 보렐 σ-대수학 입니다.
랜덤 프로세스의 정상성은 확률적 패턴의 시간 불변성을 의미하는 반면, 일반적으로 두 가지 유형의 정상성이 고려됩니다. 즉, 유한 차원 분포가 시간 이동에 대해 변하지 않는 좁은 의미의 정상성과 넓은 의미의 정상성입니다. , 수학적 기대 만이 시간에 의존하지 않을 때. 정상성의 실제 적용은 정상 과정의 경우 임의 표본과 일반 모집단의 특성이 동일하다는 사실에 기반합니다.
즉, 우리의 가격 흐름은 플랫에서만 고정되어 있습니다. 게다가 수학적 기대치가 변경되지 않은 특정 플랫에서도 마찬가지입니다. 글쎄, 도대체 왜 누군가가 여기 FLAT을 모델링하는 것입니까?
정지 상태의 간단한 예는 동전입니다. 맞으면 앞면과 뒷면이 나올 확률은 0.5입니다. 그리고 롤의 각 시리즈는 50/50 꼬리 드롭으로 내려갑니다(평균을 목표로 함). 그리고 "임의의 표본과 일반 모집단의 특성은 동일"이 충족됩니다. 잘못된 동전이고 0.7/0.3의 확률이 나오더라도 탈락자에 대한 일련의 관찰은 정상적일 것입니다(증분의 합계를 보면 추세가 있을지라도). 고정 계열은 미래 테스트에 대한 MO 추정치가 이전 추정치로 수렴하고 분산이 유한한 계열입니다.
이제 임의의 시간에 코인을 변경하는 기능을 추가해 보겠습니다. 이제 우리는 올바른 동전을 던진 다음 잘못된 동전을 던집니다. 관찰자는 이것을 보지 못하고 일련의 앞면과 뒷면만 봅니다. 그의 관점에서 볼 때 프로세스는 고정적이지 않을 것입니다. MO에 대한 평가는 그를 위해 무의식적으로 변경됩니다.
정지 상태의 간단한 예는 동전입니다. 맞으면 앞면과 뒷면이 나올 확률은 0.5입니다. 그리고 롤의 각 시리즈는 50/50 꼬리 드롭으로 내려갑니다(평균을 목표로 함). 그리고 "임의의 표본과 일반 모집단의 특성은 동일"이 충족됩니다. 잘못된 동전이고 0.7/0.3의 확률이 나오더라도 탈락자에 대한 일련의 관찰은 정상적일 것입니다(증분의 합계를 보면 추세가 있을지라도). 고정 계열은 미래 테스트에 대한 MO 추정치가 이전 추정치로 수렴하고 분산이 유한한 계열입니다.
이제 임의의 시간에 코인을 변경하는 기능을 추가해 보겠습니다. 이제 우리는 올바른 동전을 던진 다음 잘못된 동전을 던집니다. 관찰자는 이것을 보지 못하고 일련의 앞면과 뒷면만 봅니다. 그의 관점에서 볼 때 프로세스는 고정적이지 않을 것입니다. MO에 대한 평가는 그를 위해 무의식적으로 변경됩니다.
이것은 모두 좋고 옳습니다. 그러나 거래는 어떻습니까? 여기서 거래란? 동전 던지기에 대한 거래는 얼마나 횡보합니까? 여기에 비유가 어디에 있습니까?
시장은 비정상적, 비정상적일 수 없습니다. 어떤 규칙에 따라 생성된 프로세스에 대한 일련의 관찰만 있을 수 있습니다. 예를 들어, 시간 t에 따른 가격 증가 시퀀스. 작업은 일련의 가격이 충분히 고정될 진입 및 퇴장 규칙을 찾는 것입니다. 저것들. 시스템 표시기는 변화하고 있지만 다소 느립니다. 최소한 일시적인 고정만 거래할 수 있습니다.
둘 중 하나가 아니라 무엇입니까? 시스템의 분류와 시장이 비선형 동적 시스템이라고 믿는 상당히 큰 그룹의 사람들이 있습니다. 나는 다음과 같은 접근에 반대합니다. 지점에서 제안합니다. VR의 수학적 모델을 구축하고 이 모델을 알고 TS를 만들겠습니다. 또한, 그들은 고정 랜덤 프로세스를 기반으로 하는 가장 간단한 모델을 사용합니다. 그러나 VR은 항상 정의되지 않은 (항) 매개변수가 있는 모델을 설명하기 때문에 VR 고정성을 가정하여 수학적 모델을 생성하는 것은 불가능하다고 생각합니다. 방향과 이상적으로는 가격 움직임의 목적을 예측할 수 있는 가격 패턴을 인식할 수 있는 그러한 방법을 위해 노력해야 합니다. 유사한 작업은 신경망에 의해 해결되지만 유일한 작업은 아닙니다.
이것은 모두 좋고 옳습니다. 그러나 거래는 어떻습니까? 여기서 거래란? 동전 던지기에 대한 거래는 얼마나 횡보입니까? 여기에 비유가 어디에 있습니까?
시간 t - 수익률에 따라 여러 가격 증분을 가정해 보겠습니다. 이 계열을 조사하면 고정되지 않습니다. 급수가 정지한 순간을 찾는 문제. 이 경우 자본 증가분도 고정됩니다. 거래 시스템의 긍정적 인 고정 MO를 재생하는 것만으로는 운에 의존하지 않고 병합하고 돈을 벌 수도 없습니다. 불행히도, 추상화는 여기에서 작동합니다 :( 고정되지 않은 "임의 값"을 거래하면 MO가 0인 경우에도 사용되는 시간 및 레버리지 문제를 잃게 됩니다. 물론 귀하의 자본이 조건부로 플레이하는 플레이어의 자본보다 훨씬 적은 경우가 아니라면 .
그렇습니다. 제가 링크를 준 Chumazik, L-Programmer와 Halt에 대한 토론을 읽으십시오. 읽기, 게으르지 마십시오. 여기에는 바보가 없습니다. 푸리에에 대한 PTU-Shin의 이해를 누구에게 팔고 있습니까? 푸리에가 비주기적 프로세스에 대해 잘못된 이유와 푸리에를 판매하는 사람이 어리석은 PTU-shnik인 이유를 모두에게 101번 이상 반복하지 않겠습니다.
https://forum.mql4.com/ru/19762/page29#174504
"DFT의 도움으로 신호를 구성 요소로 분해한 다음 구성 요소가 아니라고 말할 수 없습니다..." - 예, 젠장! 말도 안돼! 이것은 지난 150년 이상 동안 과학에서 가장 큰 헛소리입니다! 당신은 똥을 얻을 수 없습니다! (Sobsno가 그렇게 말했고 Lagrange, Laplace 동료). 다중 고조파의 합으로 대략적인 근사값을 얻을 수 있으며 이 합은 양방향으로 무한대여야 합니다. 실생활에서 그러한 푸리에 "스펙트럼"을 어디에서 보았습니까? 그런 무한 스펙트럼이 어디 있습니까? 무한 스펙트럼에 맞는 컴퓨터의 메모리는 어디에 있습니까? Vaughn Halt는 여기서 진정했습니다. 아마도 DFT에 관한 여러 책을 가지고 있었기 때문에 그것이 정말 서투른 것임을 깨달았기 때문일 것입니다. 그의 예를 들어보십시오.
그건 그렇고, 그는 어디에 있습니까? 우리는 두 개의 직업 학교에 탑을 가진 두 명의 수학자를 분명히 놓치고 있습니다. 매스매티카는 어디에 있습니까? 우리는 그들에게 멋진 수학을 제공하고 있으며, 그들은 모두 크림 반도의 모래 속에서 몸을 녹이고 있습니다. 이건 말도 안돼!
AlexEro, 바보짓하지 마세요 :) 모든 세부 사항이 기억나지는 않지만 완전한 역변환을 의미한 것은 아닙니다. 필요하지 않습니다. mp3를 듣고 있습니까? 몇 가지 고조파가 누락되어 귀찮습니까? 아니다? 그게 다야 여기에 같은 원리가 있습니다. 하지만 그게 요점이 아닙니다. 결론은 위에서 쓴 것처럼 도움이 되지 않을 것입니다. DFT로 보간하기 때문입니다. 이제 명확해 졌습니까?
둘 중 하나가 아니라 무엇입니까? 시스템의 분류와 시장이 비선형 동적 시스템이라고 믿는 상당히 큰 그룹의 사람들이 있습니다.
동의하지만 이 용어는 실제로 아무 의미가 없습니다.
나는 다음과 같은 접근에 반대합니다. 지점에서 제안합니다. VR의 수학적 모델을 구축하고 이 모델을 알고 TS를 만들겠습니다. 또한, 그들은 고정 랜덤 프로세스를 기반으로 하는 가장 간단한 모델을 사용합니다. 그러나 VR은 항상 정의되지 않은 (항) 매개변수가 있는 모델을 설명하기 때문에 VR 고정성을 가정하여 수학적 모델을 생성하는 것은 불가능하다고 생각합니다. 방향과 이상적으로는 가격 움직임의 목적을 예측할 수 있는 가격 패턴을 인식할 수 있는 그러한 방법을 위해 노력해야 합니다. 유사한 작업은 신경망에 의해 해결되지만 유일한 작업은 아닙니다.
신경망은 입력에 무엇을 제출해야 하는지 이해하지 않고는 아무 것도 제공하지 않습니다. 이것은 시장에 대한 지식이며, 그것 없이는 맥박을 잃고 병합할 때까지 훈련할 수 있습니다. NS는 도구이지만 사용할 수 있어야 하며 대부분은 없이도 할 수 있습니다. 요컨대, 기초는 아이디어, 즉 시장이 어떻게 작동하는지에 대한 아이디어여야 합니다. 문제는 흑인의 예에서와 같이 우리가 이것을 모른다는 것입니다. 우리는 그들을 눈으로 본 적이 없습니다. 우리는 그것들의 흔적만을 가지고 있으며 그들이 무엇이며 그들이 원하는 것에 대해 가정할 기회가 있습니다. 그런 다음 확인하고 새 항목을 만드십시오. 그리고 결국, 흑인의 속성을 사용하기 위한 간단한 시스템))) 먼저 그것이 어떻게 사용되는지 알게 된 다음 사용된 것의 본질을 이해하려고 노력할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 다시 한 번 도움이 되는 테스트