실례합니다. 제 진술이 정확하지 않았습니다. 개인적으로 DSP 문제에서 당신의 능력에 대해 의심을 표명할 생각은 전혀 하지 않았습니다. 나는 grasn이 동일하다고 생각합니다(grasn이 그를 위해 "서명"한 것에 대해 실례하기를 바랍니다). 그것은 바로 연구의 아이디어와 방법론에 관한 것입니다. 개인적이지 않은 일. 저는 이 커뮤니티의 고유성을 고려하여 이 포럼에서 적극적으로 "수학적 방법을 파헤치는" 모든 저자에 대해 엄격하게 긍정적인 태도를 가지고 있습니다. 그리고 그것이 (커뮤니티) 가지고 있는 전망의 관점에서. 그러나 일종의 "예측력"이 있는 도구로서의 다항식에 대한 완전한 불신 때문에 나는 당신의 제안에 동의할 수 없습니다. 우리는 하루 미만의 기간에 대해 이야기하고 있으며, 제가 이해하는 한 귀하는 짧은 시간에 정확하게 아이디어를 활용하고 싶어합니다. 나는 다항식을 강요하는 이유를 알지 못합니다. 사실, 가격 행동을 예측하기 위해 신호에 절대적으로 적응하는 함수입니다(일부 기준에 따라). 예측은 항상 약 50/50이 될 것이기 때문입니다. 이것은 "시장"에서 발생하는 프로세스와 본질적으로 그림을 완전히 왜곡하는 신호 표현의 형태와 관련이 있습니다. DSP를 거래에 사용하려면 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비하십시오. 그 자체로 "신호"는 확실히 가격에 존재하지만. 그러나 이 신호의 레벨( Mathemat 이 아주 정확하게 지적한 것처럼)은 "잡음"보다 몇 배나 적습니다("시장"에 "잡음"이 없음에도 불구하고). 이것은 신호 자체의 비정상성에 의해 중첩됩니다. 결과적으로 전통적인 방법은 거의 작동하지 않습니다. DSP 이론이 정확하지 않기 때문이 아니라고 생각합니다. 물론 사실입니다. 단지 여기에 완전히 다른 신호가 있다는 것입니다. 엄청난 양의 정보가 단순히 손실되는 신호. 그리고 역설적으로 정보의 상당 부분이 단순히 불필요합니다. 당신은 당신이 군인이라고 말했으므로 이것을 적 항공기의 신호를 볼 수없는 간섭으로 모든 장치가 막혀 있다는 사실로 처리하십시오. 그리고 이러한 소음은 매우 고품질입니다. 그러나 밖에 나가서 하늘을 보면 모든 것이 즉시 보일 것입니다. 사실, 엉덩이에서 조준하고 쏘는 것도 최선의 해결책은 아닙니다. :)
다른 작업으로 전환할 것을 제안합니다. 일반적인 차트 표현(천문 시간 간격이 동일한 막대 기반)을 가능한 한 재앙이 적은 것으로 변환해야 합니다(바람직하게는 고정 pdf 반환). 그건 그렇고 이것은 NorthernWind 에서 언급한 DSP에 대한 적절한 데이터 준비 작업 중 하나일 수 있습니다. 재앙(특히 아파트 내부의 미세 재앙)은 알려진 거의 모든 기존 지표를 깨뜨립니다. 그런데 변환이 일대일일 필요는 없습니다(많은 지표가 데이터에 대한 일대일 작업이 아니며 이것이 우리를 괴롭히지 않습니다).
실례합니다. 제 진술이 정확하지 않았습니다. 개인적으로 DSP 문제에서 당신의 능력에 대해 의심을 표명할 생각은 전혀 하지 않았습니다. 나는 grasn이 같다고 생각합니다. 그것은 바로 연구의 아이디어와 방법론에 관한 것입니다. 개인적이지 않은 일. 저는 이 커뮤니티의 고유성을 고려하여 이 포럼에서 적극적으로 "수학적 방법을 파헤치는" 모든 저자에 대해 엄격하게 긍정적인 태도를 가지고 있습니다. 그리고 그것이 (커뮤니티) 가지고 있는 전망의 관점에서. 그러나 일종의 "예측력"이 있는 도구로서의 다항식에 대한 완전한 불신 때문에 나는 당신의 제안에 동의할 수 없습니다. 우리는 하루 미만의 기간에 대해 이야기하고 있으며, 제가 이해하는 한 귀하는 짧은 시간에 정확하게 아이디어를 활용하고 싶어합니다. 나는 다항식을 강요하는 이유를 알지 못합니다. 사실, 가격 행동을 예측하기 위해 신호에 절대적으로 적응하는 함수입니다(일부 기준에 따라). 예측은 항상 약 50/50이 될 것이기 때문입니다. 이것은 "시장"에서 발생하는 프로세스와 본질적으로 그림을 완전히 왜곡하는 신호 표현의 형태와 관련이 있습니다. DSP를 거래에 사용하려면 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비하십시오. 그 자체로 "신호"는 확실히 가격에 존재하지만. 그러나 이 신호의 레벨( Mathemat 이 아주 정확하게 지적한 것처럼)은 "잡음"보다 몇 배나 적습니다("시장"에 "잡음"이 없음에도 불구하고). 이것은 신호 자체의 비정상성에 의해 중첩됩니다. 결과적으로 전통적인 방법은 거의 작동하지 않습니다. DSP 이론이 정확하지 않기 때문이 아니라고 생각합니다. 물론 사실입니다. 단지 여기에 완전히 다른 신호가 있다는 것입니다. 엄청난 양의 정보가 단순히 손실되는 신호. 그리고 역설적으로 정보의 상당 부분이 단순히 불필요합니다. 당신은 당신이 군인이라고 말했으므로 이것을 적 항공기의 신호를 볼 수없는 간섭으로 모든 장치가 막혀 있다는 사실로 처리하십시오. 그리고 이러한 소음은 매우 고품질입니다. 그러나 밖에 나가서 하늘을 보면 모든 것이 즉시 보일 것입니다. 사실, 엉덩이에서 조준하고 쏘는 것도 최선의 해결책은 아닙니다. :)
그리고 선물을 주셔서 감사합니다. 나는 확실히 볼 시간을 찾을 것입니다.
North Wind와 당신은 지지선(저항선)이 1차 다항식(선 방정식) y(x)=a*x+b라고 생각한 적이 없습니다. 그리고 그것은 작동할 수 있고 그것은 하루 만에 작동하는 것이 아닌 것 같습니다. 일종의 강력한 저항 수준에 도달하면 가격이 반등하거나 수정이 시작되고 이 지점에서 이 곡선의 굽힘은 2차 다항식(포물선)으로 설명할 수 있습니다(포물선) y(x)= c*x^2+a*x+b. 채널의 일부 안정적인 진동의 경우 LSM을 사용하여 더 높은 차수의 다항식을 선택할 수 있습니다. 저것들. 어떤 기준에 따라 다항식의 차수를 선택해야 합니다(사람이 하는 것처럼 컴퓨터를 가르친다) , PriceCannel(샘플링 깊이)이라고 가정해 보겠습니다. 그러면 아주 좋은 TS를 구축할 수 있습니다.
그러나 제안된 아이디어에서 다항식의 차수 + 깊이 N의 선택을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 일주일을 가정해 보겠습니다. 알고리즘 자체는 전체 샘플 N 또는 일부만 사용하도록 선택합니다. 마지막 2자리에서 N까지 분석할 데이터(자리수)의 양을 선택하고 다항식을 선택합니다. 그리고 간격이 최대 분산이라고 가정해 봅시다. 따라서 알고리즘은 마지막 2개 점을 선택해야 하고 2개 점 이후에는 직선만 선택해야 합니다. 지연 = 0입니다. 이와 같은 것입니다.
그들 중 많은 사람들이 생각하는 것은 매우 간단합니다. 아마도 가치있는 일이 잘 될 것입니다. 나는 복잡한 용어에 의지하지 않고 적응력있는 무언가를 만들고 싶은 사람들에게 그것을하는 방법을 가능한 한 명확하게 보여 주려고했습니다. 그러나 이것에 대해 " 하지만 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비" , 예, 내가 정말로 이것을 하기 때문입니다. X축도 난수라고 생각하고 잊지 말아야 할 것 같아요. Y축은 몇 개를 발명했는지, X축은 100년 전에 지어진 바(일정한 간격)로 우리가 만들고 있다. 여기에 대해 썼습니다( 'Tick collector. Optimization. DDE in VB (VBA)' ), Renata로부터 선물도 받았습니다. 이제 DSP를 위해 이 모든 것을 적절하게 준비하는 방법을 생각하고 있습니다 :-) + 또한 여기에서 신호가 무엇인지(이 곡선을 움직이는 유용한 구성요소), 여기에 노이즈가 있는지 항상 생각합니다.
PS 그리고 사람이 논쟁하고 동의하지 않는다는 사실은 좋습니다. 분쟁에서 (정확한) 때때로 진실이 태어납니다. 그리고 나는 책의 형태로 선물을 줄뿐만 아니라 당신과 논쟁 할 준비가되었습니다. 코냑을 부었지만 어떤 식 으로든 붙일 수 없습니다 :-).
Mathemat : 다른 작업으로 전환할 것을 제안합니다. 일반적인 차트 표현(천문 시간 간격이 동일한 막대 기반)을 가능한 한 재앙이 적은 것으로 변환해야 합니다(바람직하게는 고정 pdf 반환). 그건 그렇고 이것은 NorthernWind 에서 언급한 DSP에 대한 적절한 데이터 준비 작업 중 하나일 수 있습니다. 재앙(특히 아파트 내부의 미세 재앙)은 알려진 거의 모든 기존 지표를 깨뜨립니다. 그런데 변환이 일대일일 필요는 없습니다(많은 지표가 데이터에 대한 일대일 작업이 아니며 이것이 우리를 괴롭히지 않습니다).
반대하는 합리적인 주장이 있는 경우 - 비평가의 참여를 요청합니다.
글을 쓰는 동안 Mathemat 는 이미 텔레파시가 되었습니다 :-). 나는 위해. 저는 일관되게 제안합니다. 먼저 "재앙"을 최소화한 다음 반환을 취합니다. 그리고 지표가 깨질 뿐만 아니라, 그리운 푸리에가 날아가고, 샘플링 비율이 이해가 되지 않으면 먹는 방법도 까다롭다.
Mathemat : 다른 작업으로 전환할 것을 제안합니다. 일반적인 차트 표현(천문 시간 간격이 동일한 막대 기반)을 가능한 한 재앙이 적은 것으로 변환해야 합니다(바람직하게는 고정 pdf 반환). 그건 그렇고 이것은 NorthernWind 에서 언급한 DSP에 대한 적절한 데이터 준비 작업 중 하나일 수 있습니다. 재앙(특히 아파트 내부의 미세 재앙)은 알려진 거의 모든 기존 지표를 깨뜨립니다. 그런데 변환이 일대일일 필요는 없습니다(많은 지표가 데이터에 대한 일대일 작업이 아니며 이것이 우리를 괴롭히지 않습니다).
반대하는 합리적인 주장이 있는 경우 - 비평가의 참여를 요청합니다.
얼마 전 이웃한 지부 중 한 곳에서 참을성 없는 극대주의 수학자들의 습격이 있었습니다. 그들과의 대화가 잘 풀리지 않았지만 그럼에도 불구하고 나는 그들이 매우 올바르게 말하고 실질적으로 "내 생각을 생각하십시오"라고 말하고 싶습니다. 가장 중요한 것은 내가 말한 것과 모든 이해 관계자의 관심을 강력하게 끄는 것입니다. Forex DC가 아닌 실제 시장에서 일해야 합니다. 그러면 가격뿐 아니라 거래량, 이자, 주문서, 견적 흐름 등에 대한 정보도 얻게 됩니다. 거래소는 DC의 베팅샵에서 화면의 숫자 변화의 방향을 추측하는 과정보다 더 복잡한 과정임에는 틀림이 없지만, 가격이 싼 라이브 마켓의 개념에 훨씬 더 가깝습니다. 수요와 공급의 균형과 참가자의 기분에 의해 결정됩니다. 물론 퀵 등은 메타트레이더에 비하면 열악하지만 이것도 작업하는 사람들이 많다. 그건 그렇고, 메타 쿼터가이 빈곤의 발전에 대해 생각하지 않는다면 그들의 운명은 지금과 동일하게 유지 될 것입니다.
DC 인용문에 대해 매우 깊이 파고들 수 있고 거기에서 뭔가를 파낼 수도 있지만 이것은 다소 불안정한 기초를 가질 수 있다는 사실에 대해 내가 이것을 말하는 이유는 무엇입니까? DC에 대한 비판이나 DC 번호를 형성하는 과정에 대한 비판이 없다는 것을 정확히 이해하십시오. 그들은 모든 것을 올바르게 하고 대부분(더 인상적인 사람들) 아무도 속이지 않습니다. 그러나 데이터가 "시장"에서 DC를 통해 클라이언트로 오는 방식을 추상적으로 살펴보면 DC가 필터 및 랜더마이저라는 아이디어가 떠오릅니다. 나는 임의의 프로세스가 의미 있는 프로세스에 부과되면 어떻게 되는지에 대해 이미 이야기했습니다. 결과 프로세스는 동일한 무작위가 될 것입니다.
"외환 거래 센터에서 돈을 벌 수 있다고 생각합니까?"라는 질문을 피하기 위해 즉시 말할 것입니다. 예, 가능하다고 생각합니다. 그러나 조금도 오래가지 않고 전부도 아닙니다. 실제로는 그다지 리스크가 높지 않은 상태에서 하루 이상 플레이할 수 있지만, 제대로 플레이하면 이에 따른 수입은 하루 가격 변동, 즉 그리 높지 않은 수준이 될 것입니다.
여기 내 의견이 있습니다. 논의 중인 문제로 돌아가서 기존 차트를 다른 차트로 변환하는 것과 관련하여 이러한 변환이 개인적으로 검색하는 데 도움이 되었다고 말할 수 있습니다. 하지만 별로. 우리가 가진 모든 가능성 중에서 선택의 여지가 거의 없으며 가격 만 명확하지 않습니다. 세계 시장의 활동과 어떻게 든 일치하는 진드기의 도착 속도 개념도 있지만 이러한 일치 정도는 환상적이고 일시적입니다. 이 모든 것으로 무엇을 할 수 있습니까? 글쎄요, 먼저 2004-2003년까지만의 역사를 생각하고 "그때는 시장이 달랐다"고 더 이상 보지 마세요. 매주/요일을 별도로 고려하십시오. 한 주에서 다른 주, 즉 주말로의 전환을 별도로 고려하십시오. 적어도 어떻게 든 주요 거래소 의 활동 시간을 고려하십시오. 적어도 시장이 실제로 반응한 올해의 몇 가지 뉴스를 고려하십시오. 어두운 과거의 유물로 OHLC를 청소하십시오. 국지적 극단(지그재그, 카기/렌코)을 궁극적인 진리로 간주하지 마십시오. 이러한 극단은 매우 환상적입니다. 글쎄, 등등. 실제로 이것은 모두 원래의 틱(또는 분) 스트림에서 고유한 표현으로 고유한 데이터를 구성해야 한다는 사실로 해석됩니다.
자, 마지막. 내가 항상 모든 것을 올바르게 알고 있다고 말하지는 않습니다. 여기도 마찬가지입니다. 제가 틀렸을 수도 있습니다.
North Wind와 당신은 지지선(저항선)이 1차 다항식(선 방정식) y(x)=a*x+b라고 생각한 적이 없습니다. 그리고 그것은 작동할 수 있고 그것은 하루 안에만 작동하는 것이 아닌 것 같습니다. 일종의 강력한 저항 수준에 도달하면 가격이 반등하거나 수정이 시작되고 이 지점에서 이 곡선의 굽힘은 2차 다항식(포물선)으로 설명할 수 있습니다(포물선) y(x)= c*x^2+a*x+b. 채널의 일부 안정적인 진동의 경우 LSM을 사용하여 더 높은 차수의 다항식을 선택할 수 있습니다. 저것들. 어떤 기준에 따라 다항식의 차수를 선택해야 합니다(사람이 하는 것처럼 컴퓨터를 가르친다) , PriceCannel(샘플링 깊이)이라고 가정해 보겠습니다. 그러면 아주 좋은 TS를 구축할 수 있습니다.
단순한 선형 회귀가 아니라 다항식으로 설명되더라도 어떤 종류의 추세를 강조하는 것이 본질인 소위 "채널" 전략에 대해 이야기하고 있다면 일반적으로 저는 그것을 믿습니다. 게다가 채널이 오름차순, 내림차순 추세가 있는 시장은 유일한 시장이라고 생각합니다. 그러나 내 생각에 전통적인 지지/저항 라인은 그들과 거의 관련이 없습니다. 이러한 채널의 문제는 전통적으로 전통적인 데이터에 대해 낮은 결과를 보여준다는 것입니다. 적어도 나에게 일어난 일이다. 가능한 한 가격 변동 추세를 특성화하는 OLS의 도움으로 추세 구축을 "방지"하는 데이터가 많이 있습니다. 경향이 있는 경우가 많다.
"소음"의 성격 변화.
그러나 제안된 아이디어에서 다항식의 차수 + 깊이 N의 선택을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 일주일을 가정해 보겠습니다. 알고리즘 자체는 전체 샘플 N 또는 일부만 사용하도록 선택합니다. 마지막 2자리에서 N까지 분석할 데이터(자리수)의 양을 선택하고 다항식을 선택합니다. 그리고 간격이 최대 분산이라고 가정해 봅시다. 따라서 알고리즘은 마지막 2개 점을 선택해야 하고 2개 점 이후에는 직선만 선택해야 합니다. 지연 = 0입니다. 이와 같은 것입니다.
예, 이것은 이 포럼과 "병렬 스레드"에서 오랫동안 논의되었습니다. 여기에서 커뮤니티가 실제로 시작되었습니다. 그러나 이것은 전통적인 적응형 필터에는 실제로 적용되지 않는 것 같습니다.
그들 중 많은 사람들이 생각하는 것은 매우 간단합니다. 아마도 가치있는 일이 잘 될 것입니다. 나는 복잡한 용어에 의지하지 않고 적응력있는 무언가를 만들고 싶은 사람들에게 그것을하는 방법을 가능한 한 명확하게 보여 주려고했습니다. 그러나 이것에 대해 " 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비"합니다 . 예, 내가 정말로 이것을 하기 때문입니다. X축도 난수라고 생각하고 잊지 말아야 할 것 같아요. Y축은 몇 개를 발명했는지, X축은 100년 전에 지어진 바(일정한 간격)로 우리가 만들고 있다. 여기에 대해 썼습니다( 'Tick collector. Optimization. DDE in VB (VBA)' ), Renata로부터 선물도 받았습니다. 이제 DSP를 위해 이 모든 것을 적절하게 준비하는 방법을 생각하고 있습니다 :-) + 또한 여기에서 신호가 무엇인지(이 곡선을 움직이는 유용한 구성요소), 여기에 노이즈가 있는지 항상 생각합니다.
바는 기회에 기반을 둔 전통입니다. 사실, 막대를 포기하고 다른 형태의 정보 프레젠테이션으로 이동할 수 있는 기술은 오래 전에 등장했습니다. 몇 년이 중요하니 너무 무리하지 말자.
PS 그리고 사람이 논쟁하고 동의하지 않는다는 사실은 좋습니다. 분쟁에서 (정확한) 때때로 진실이 태어납니다. 그리고 나는 책의 형태로 선물을 줄뿐만 아니라 당신과 논쟁 할 준비가되었습니다. 코냑을 부었을 텐데 어떤 식으로든 붙일 수가 없어요 :-).
Prival , 나는 게시물에 대해 사과하지 않을 것이며 모든 것이 올바르게 작성되었습니다. 그리고 DSP에서 이해가 안 되는 단어는 없고 특정 제안된 "적응 필터링"에 대한 태도만 있을 뿐입니다.
내 제안에 대해 화실에 쓰고 적응형 그라스 필터링이 없다고 주장하는 것은 잘못된 것 같습니다.
나는 어떤 점에서도 틀리지 않습니다.
그리고 그는 예를 들어 해밍 창을 사용해야 할 때, 언제, 어떤 이유로, 그리고 언제 해밍 창을 사용해야 하는지에 대해 대답할 수 없을 것입니다. PFC 또는 Chebyshev의 Butterworth 필터를 분석할 때 적응형 Wiener 필터와 Widrow-Hopf 필터의 차이점은 무엇이며 첫 번째 필터를 적용하는 것이 필요하고 가능할 때와 두 번째 필터를 적용할 때입니다.
부딪혀봤어? 물론 일반적으로 그들은 옳은 일을 했습니다. 하지만 요점은 무엇입니까? DSP에 관한 몇 기가의 전자폐기물 외에도 책꽂이에 5권의 책이 더 있습니다. 상상해 보세요. 제가 읽었습니다(데스크탑 책은 아니지만). 그리고 물론 나는 당신의 질문에 대답할 수 있습니다, 선생님. Prival, 나는 독학했다고 썼지 만 이것이 내가 완전한 바보라는 것을 의미하지는 않습니다.
PS1: 저는 방공에서 복무했기 때문에 군표 27절에서 제 입장을 읽었습니다. " 그리고 나는 우리가 자랑하는 콤플렉스(우리뿐만 아니라)가 무너지지 않을 것이라는 사실을 더 잘 알고 있습니다. Prival, 외환 레이더에 주의하십시오… 특히 세계를 지배하는 Nyquist 주파수에 주의하십시오. :에 대한)
PS2: Prival, 당신은 나에게 그다지 운이 좋지 않습니다. 당신이 DSP를 가르쳤다는 사실은 나에게 존경 외에는 아무 의미가 없습니다. 그리고 노골적인 쓰레기가 보이면 직위와 직급에 관계없이 그렇게 씁니다. o)
북풍 으로
만나서 반가워!!!! 나는 때때로 Prival과 맹세하지만 포럼에 참여하는 것을 거의 중단했습니다. 질문이 있습니다. 나는 당신이 지그재그를 사용하여 연구를 수행하고 거의 지난 세기 또는 그 이후에 누군가가 발명한 매우 간단한 것으로 설명했던 것을 기억합니다. 'Stochastic Resonance' (post grasn 10/28/2007 13:26)에 이어 작은 실험에 사용하고 싶습니다. 더 자세히 설명하거나 링크를 제공할 수 있습니까? 확인해야 할 사항이 있습니다.
예, 이것은 이 포럼과 "병렬 스레드"에서 오랫동안 논의되었습니다. 이것은 기본적으로 커뮤니티가 시작된 곳입니다. 그러나 이것은 전통적인 적응 필터에는 실제로 적용되지 않는 것 같습니다.
너무 많이 파고 들지 않도록(비록 이 스레드의 링크는 이미 DSP에 대한 강의에 있었지만). 한 장 포스팅합니다. 최소 제곱 및 샘플링 깊이에 따라 구축된 필터가 있다는 것은 거의 모든 유형의 필터, 특히 최소 제곱에 중요합니다.
이해하기 위해 이 자료에 대한 링크를 제공했지만(주제 번호 3) 어떻습니까? 제목 등에도 불구하고 좋다는 사실. 그리고 나는 이미 여기에 내가 쓴 것에 대해 레이더에 대해 서면으로보고했습니다 :-( 13없이 남겨진 것은 유감입니다. 그 boobies는 먼저 처벌하고 알아냅니다.
예, 이것은 이 포럼과 "병렬 스레드"에서 오랫동안 논의되었습니다. 이것은 기본적으로 커뮤니티가 시작된 곳입니다. 그러나 이것은 전통적인 적응 필터에는 실제로 적용되지 않는 것 같습니다.
너무 많이 파고 들지 않도록(비록 이 스레드의 링크는 이미 DSP에 대한 강의에 있었지만). 한 편 포스팅합니다. 최소 제곱 및 샘플링 깊이에 따라 구축된 필터가 있다는 것은 거의 모든 유형의 필터, 특히 최소 제곱에 중요합니다.
이해하기 위해 이 자료에 대한 링크를 제공했지만(주제 번호 3) 어떻습니까? 제목 등에도 불구하고 좋다는 사실. 그리고 나는 이미 여기에 내가 쓴 것에 대해 레이더에 대해 서면으로보고했습니다 :-( 13없이 남겨진 것은 유감입니다. 그 boobies는 먼저 처벌하고 알아냅니다.
Prival , 약간 다른 최소 제곱 및 약간 다른 필터, 적어도 나는 마음에 품었습니다. 섹션 " Adaptive Least Squares Widrow-Hopf " 주제 11, 전혀 아님 3 타키는 붙일 수 있었습니다.
추신 : Prival , 나는 조금 이해하지 못했습니다. 상인 포럼에 "레이더"라는 단어를 쓰는 것에 대한 보너스를 박탈당했습니까?
만나서 반가워!!!! 나는 때때로 Prival과 맹세하지만 포럼에 참여하는 것을 거의 중단했습니다. 질문이 있습니다. 나는 당신이 지그재그를 사용하여 연구를 수행하고 거의 지난 세기 또는 그 이후에 누군가가 발명한 매우 간단한 것으로 설명했던 것을 기억합니다. 'Стохастический резонанс' (post grasn 10/28/2007 13:26)에 이어 작은 실험에 사용하고 싶습니다. 더 자세히 설명하거나 링크를 제공할 수 있습니까? 확인해야 할 사항이 있습니다.
나는 같은 것을 보게되어 기쁩니다. 나는 기꺼이 질문에 대답하려고 노력할 것입니다.
지그재그. 내가 그의 정의를 처음 본 책에서 이것은 확실히 지그재그라고 부르지 않았습니다(Kendall과 Stewart인 것 같습니다). 그곳에서 퍼스트 오더의 국부 극단점을 찾는 것이었습니다. 그들은 그것에 대해 특별한 것을 쓰지 않았으며, 단지 로컬 극값은 고려 중인 차트의 오른쪽과 왼쪽에 있는 점이 모두 작거나 둘 다 클 때라고 말했습니다. 그게 다야. 거기에서 그들은 또한 2차의 국소 극값에 대해 이야기했습니다. 이것은 왼쪽과 오른쪽의 1차 극값이 모두 작거나 많을 때입니다. 이 경우에만 이웃 극값이 아니라 하나를 통해 볼 필요가 있습니다. 어쨌든 이웃 극값은 적거나 많을 것이기 때문입니다. 음, 세 번째 차수는 두 번째와 마찬가지로 두 번째 차수의 극값에만 구축됩니다. 등. 당신에게 알려지지 않은 kagi 구조는 동일한 아이디어를 활용하지만 "덜"\"많이", "보다 작음"\"H보다 큼"이라는 개념 대신 사용됩니다. 그게 다야. 알고리즘은 포인트에 적합하고 OHLC에는 적합하지 않습니다. 한 포인트에서 4개의 값을 얻기 때문입니다. 트릭이 있습니다. 포인트 중 하나가 이웃 포인트와 같을 때 결정을 내려야 합니다. 현명한 장로는 어느 쪽인지 말하지 않습니다. 개인적으로 같은 값을 가진 모든 인접 포인트를 하나로 변환했습니다. 다른 무엇, 나는 사람들을 위해 지그재그가 구현되는 방식을 보았고, 어떻게 든 그들에게는 매우 어렵습니다. 일종의 임시 배열 등입니다. 어떤 이유로 몇 가지 변수와 한 번의 패스로 충분했습니다. 전체적으로, 마지막으로 발견된 극값(변경될 수 있음)과 이전에 발견된 극값을 비교하기 위해 거기에 저장해야 합니다. 즉, 현재의 것, 아직 완성되지 않은 마지막 극점, 끝에서 두 번째 극점의 3점을 분석한다. 카기 케이스용입니다.
링크. 나는 이 문구를 공유합니다. "동시에 신호는 초기 데이터의 "에너지 구조"를 고려하며 어떤 의미에서는 극한값이 매우 의심스러운 고전적인 지그재그보다 낫습니다." 나는 어떻게 든 그러한 구조에 손을 대고 일종의 평균화(함수)를 통해 최소값과 최대값을 찾고 있었습니다. 불행히도 문제는 좀 더 복잡한 것으로 밝혀졌습니다. 나는 적어도 있다. 그 자체로, 이러한 극단이 환전상과 거래자의 매수/매도 감정 상태를 어떻게든 특징짓는다는 생각은 흥미로운 아이디어입니다. 그리고 군중이 사고파는 몇 가지 간단한 수학적 모델에서 이것이 정확히 일어났습니다. 현실만 다를 뿐, 이렇게 식별된 많은 극단값은 전혀 합리적이지 않습니다. 그래서 저는 이 아이디어를 제쳐두고 이 형태로 했습니다. 하지만 저는 그것을 잊지 않습니다. 고통스럽게도 그것은 간단하고 명확합니다. 그러나 그것은 나이고 다른 사람들은 더 운이 좋을 수 있습니다.
너무 많이 파고 들지 않도록(비록 이 스레드의 링크는 이미 DSP에 대한 강의에 있었지만). 한 장 포스팅합니다. 최소 제곱에 따라 구축된 필터가 있고 샘플링 깊이는 거의 모든 유형의 필터에 중요하며 특히 최소 제곱의 경우
아! 그래서 그것이 무엇에 대한 것입니다! 비밀을 말하겠습니다. 링크에 설명된 이 필터를 사용합니다. 나는 그것들을 "필터"가 아니라 확률과 주어진 법칙의 측면에서 가장 좋은 추정치를 제공하는 함수로 인식합니다. 물론 필터로 볼 수도 있습니다. 불행히도 이러한 공식은 중간점에 대한 추정치를 제공하므로 연구 도구로 사용하지만 예측하지는 않습니다. 솔직히 말해서 극한점을 평가하는 형태를 보여줘야 하는 것은 당연하겠지만 모든 것이 어쩐지 게으르다.
그건 그렇고, 당신이 가지고있는 것 외에도이 주제에 대해 T. Anderson의 "Statistical Analysis of Time Series"를 볼 수 있습니다. 3.3.1장 "평활화 절차".
그건 그렇고, 곡선이 최소 제곱의 관점에서 가장 좋은 추정치를 제공하는 가장 단순한 함수를 기반으로 구축될 때 유사한 속성을 가진 특별한 종류의 스플라인이 있습니다.
프라이벌
실례합니다. 제 진술이 정확하지 않았습니다. 개인적으로 DSP 문제에서 당신의 능력에 대해 의심을 표명할 생각은 전혀 하지 않았습니다. 나는 grasn이 동일하다고 생각합니다(grasn이 그를 위해 "서명"한 것에 대해 실례하기를 바랍니다). 그것은 바로 연구의 아이디어와 방법론에 관한 것입니다. 개인적이지 않은 일. 저는 이 커뮤니티의 고유성을 고려하여 이 포럼에서 적극적으로 "수학적 방법을 파헤치는" 모든 저자에 대해 엄격하게 긍정적인 태도를 가지고 있습니다. 그리고 그것이 (커뮤니티) 가지고 있는 전망의 관점에서. 그러나 일종의 "예측력"이 있는 도구로서의 다항식에 대한 완전한 불신 때문에 나는 당신의 제안에 동의할 수 없습니다. 우리는 하루 미만의 기간에 대해 이야기하고 있으며, 제가 이해하는 한 귀하는 짧은 시간에 정확하게 아이디어를 활용하고 싶어합니다. 나는 다항식을 강요하는 이유를 알지 못합니다. 사실, 가격 행동을 예측하기 위해 신호에 절대적으로 적응하는 함수입니다(일부 기준에 따라). 예측은 항상 약 50/50이 될 것이기 때문입니다. 이것은 "시장"에서 발생하는 프로세스와 본질적으로 그림을 완전히 왜곡하는 신호 표현의 형태와 관련이 있습니다. DSP를 거래에 사용하려면 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비하십시오. 그 자체로 "신호"는 확실히 가격에 존재하지만. 그러나 이 신호의 레벨( Mathemat 이 아주 정확하게 지적한 것처럼)은 "잡음"보다 몇 배나 적습니다("시장"에 "잡음"이 없음에도 불구하고). 이것은 신호 자체의 비정상성에 의해 중첩됩니다. 결과적으로 전통적인 방법은 거의 작동하지 않습니다. DSP 이론이 정확하지 않기 때문이 아니라고 생각합니다. 물론 사실입니다. 단지 여기에 완전히 다른 신호가 있다는 것입니다. 엄청난 양의 정보가 단순히 손실되는 신호. 그리고 역설적으로 정보의 상당 부분이 단순히 불필요합니다. 당신은 당신이 군인이라고 말했으므로 이것을 적 항공기의 신호를 볼 수없는 간섭으로 모든 장치가 막혀 있다는 사실로 처리하십시오. 그리고 이러한 소음은 매우 고품질입니다. 그러나 밖에 나가서 하늘을 보면 모든 것이 즉시 보일 것입니다. 사실, 엉덩이에서 조준하고 쏘는 것도 최선의 해결책은 아닙니다. :)
그리고 선물을 주셔서 감사합니다. 나는 확실히 볼 시간을 찾을 것입니다.
반대하는 합리적인 주장이 있는 경우 - 비평가의 참여를 요청합니다.
프라이벌
실례합니다. 제 진술이 정확하지 않았습니다. 개인적으로 DSP 문제에서 당신의 능력에 대해 의심을 표명할 생각은 전혀 하지 않았습니다. 나는 grasn이 같다고 생각합니다. 그것은 바로 연구의 아이디어와 방법론에 관한 것입니다. 개인적이지 않은 일. 저는 이 커뮤니티의 고유성을 고려하여 이 포럼에서 적극적으로 "수학적 방법을 파헤치는" 모든 저자에 대해 엄격하게 긍정적인 태도를 가지고 있습니다. 그리고 그것이 (커뮤니티) 가지고 있는 전망의 관점에서. 그러나 일종의 "예측력"이 있는 도구로서의 다항식에 대한 완전한 불신 때문에 나는 당신의 제안에 동의할 수 없습니다. 우리는 하루 미만의 기간에 대해 이야기하고 있으며, 제가 이해하는 한 귀하는 짧은 시간에 정확하게 아이디어를 활용하고 싶어합니다. 나는 다항식을 강요하는 이유를 알지 못합니다. 사실, 가격 행동을 예측하기 위해 신호에 절대적으로 적응하는 함수입니다(일부 기준에 따라). 예측은 항상 약 50/50이 될 것이기 때문입니다. 이것은 "시장"에서 발생하는 프로세스와 본질적으로 그림을 완전히 왜곡하는 신호 표현의 형태와 관련이 있습니다. DSP를 거래에 사용하려면 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비하십시오. 그 자체로 "신호"는 확실히 가격에 존재하지만. 그러나 이 신호의 레벨( Mathemat 이 아주 정확하게 지적한 것처럼)은 "잡음"보다 몇 배나 적습니다("시장"에 "잡음"이 없음에도 불구하고). 이것은 신호 자체의 비정상성에 의해 중첩됩니다. 결과적으로 전통적인 방법은 거의 작동하지 않습니다. DSP 이론이 정확하지 않기 때문이 아니라고 생각합니다. 물론 사실입니다. 단지 여기에 완전히 다른 신호가 있다는 것입니다. 엄청난 양의 정보가 단순히 손실되는 신호. 그리고 역설적으로 정보의 상당 부분이 단순히 불필요합니다. 당신은 당신이 군인이라고 말했으므로 이것을 적 항공기의 신호를 볼 수없는 간섭으로 모든 장치가 막혀 있다는 사실로 처리하십시오. 그리고 이러한 소음은 매우 고품질입니다. 그러나 밖에 나가서 하늘을 보면 모든 것이 즉시 보일 것입니다. 사실, 엉덩이에서 조준하고 쏘는 것도 최선의 해결책은 아닙니다. :)
그리고 선물을 주셔서 감사합니다. 나는 확실히 볼 시간을 찾을 것입니다.
North Wind와 당신은 지지선(저항선)이 1차 다항식(선 방정식) y(x)=a*x+b라고 생각한 적이 없습니다. 그리고 그것은 작동할 수 있고 그것은 하루 만에 작동하는 것이 아닌 것 같습니다. 일종의 강력한 저항 수준에 도달하면 가격이 반등하거나 수정이 시작되고 이 지점에서 이 곡선의 굽힘은 2차 다항식(포물선)으로 설명할 수 있습니다(포물선) y(x)= c*x^2+a*x+b. 채널의 일부 안정적인 진동의 경우 LSM을 사용하여 더 높은 차수의 다항식을 선택할 수 있습니다. 저것들. 어떤 기준에 따라 다항식의 차수를 선택해야 합니다(사람이 하는 것처럼 컴퓨터를 가르친다) , PriceCannel(샘플링 깊이)이라고 가정해 보겠습니다. 그러면 아주 좋은 TS를 구축할 수 있습니다.
그러나 제안된 아이디어에서 다항식의 차수 + 깊이 N의 선택을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 일주일을 가정해 보겠습니다. 알고리즘 자체는 전체 샘플 N 또는 일부만 사용하도록 선택합니다. 마지막 2자리에서 N까지 분석할 데이터(자리수)의 양을 선택하고 다항식을 선택합니다. 그리고 간격이 최대 분산이라고 가정해 봅시다. 따라서 알고리즘은 마지막 2개 점을 선택해야 하고 2개 점 이후에는 직선만 선택해야 합니다. 지연 = 0입니다. 이와 같은 것입니다.
그들 중 많은 사람들이 생각하는 것은 매우 간단합니다. 아마도 가치있는 일이 잘 될 것입니다. 나는 복잡한 용어에 의지하지 않고 적응력있는 무언가를 만들고 싶은 사람들에게 그것을하는 방법을 가능한 한 명확하게 보여 주려고했습니다. 그러나 이것에 대해 " 하지만 먼저 DSP에 대한 적절한 데이터를 준비" , 예, 내가 정말로 이것을 하기 때문입니다. X축도 난수라고 생각하고 잊지 말아야 할 것 같아요. Y축은 몇 개를 발명했는지, X축은 100년 전에 지어진 바(일정한 간격)로 우리가 만들고 있다. 여기에 대해 썼습니다( 'Tick collector. Optimization. DDE in VB (VBA)' ), Renata로부터 선물도 받았습니다. 이제 DSP를 위해 이 모든 것을 적절하게 준비하는 방법을 생각하고 있습니다 :-) + 또한 여기에서 신호가 무엇인지(이 곡선을 움직이는 유용한 구성요소), 여기에 노이즈가 있는지 항상 생각합니다.
PS 그리고 사람이 논쟁하고 동의하지 않는다는 사실은 좋습니다. 분쟁에서 (정확한) 때때로 진실이 태어납니다. 그리고 나는 책의 형태로 선물을 줄뿐만 아니라 당신과 논쟁 할 준비가되었습니다. 코냑을 부었지만 어떤 식 으로든 붙일 수 없습니다 :-).
다른 작업으로 전환할 것을 제안합니다. 일반적인 차트 표현(천문 시간 간격이 동일한 막대 기반)을 가능한 한 재앙이 적은 것으로 변환해야 합니다(바람직하게는 고정 pdf 반환). 그건 그렇고 이것은 NorthernWind 에서 언급한 DSP에 대한 적절한 데이터 준비 작업 중 하나일 수 있습니다. 재앙(특히 아파트 내부의 미세 재앙)은 알려진 거의 모든 기존 지표를 깨뜨립니다. 그런데 변환이 일대일일 필요는 없습니다(많은 지표가 데이터에 대한 일대일 작업이 아니며 이것이 우리를 괴롭히지 않습니다).
반대하는 합리적인 주장이 있는 경우 - 비평가의 참여를 요청합니다.
글을 쓰는 동안 Mathemat 는 이미 텔레파시가 되었습니다 :-). 나는 위해. 저는 일관되게 제안합니다. 먼저 "재앙"을 최소화한 다음 반환을 취합니다. 그리고 지표가 깨질 뿐만 아니라, 그리운 푸리에가 날아가고, 샘플링 비율이 이해가 되지 않으면 먹는 방법도 까다롭다.
다른 작업으로 전환할 것을 제안합니다. 일반적인 차트 표현(천문 시간 간격이 동일한 막대 기반)을 가능한 한 재앙이 적은 것으로 변환해야 합니다(바람직하게는 고정 pdf 반환). 그건 그렇고 이것은 NorthernWind 에서 언급한 DSP에 대한 적절한 데이터 준비 작업 중 하나일 수 있습니다. 재앙(특히 아파트 내부의 미세 재앙)은 알려진 거의 모든 기존 지표를 깨뜨립니다. 그런데 변환이 일대일일 필요는 없습니다(많은 지표가 데이터에 대한 일대일 작업이 아니며 이것이 우리를 괴롭히지 않습니다).
반대하는 합리적인 주장이 있는 경우 - 비평가의 참여를 요청합니다.
얼마 전 이웃한 지부 중 한 곳에서 참을성 없는 극대주의 수학자들의 습격이 있었습니다. 그들과의 대화가 잘 풀리지 않았지만 그럼에도 불구하고 나는 그들이 매우 올바르게 말하고 실질적으로 "내 생각을 생각하십시오"라고 말하고 싶습니다. 가장 중요한 것은 내가 말한 것과 모든 이해 관계자의 관심을 강력하게 끄는 것입니다. Forex DC가 아닌 실제 시장에서 일해야 합니다. 그러면 가격뿐 아니라 거래량, 이자, 주문서, 견적 흐름 등에 대한 정보도 얻게 됩니다. 거래소는 DC의 베팅샵에서 화면의 숫자 변화의 방향을 추측하는 과정보다 더 복잡한 과정임에는 틀림이 없지만, 가격이 싼 라이브 마켓의 개념에 훨씬 더 가깝습니다. 수요와 공급의 균형과 참가자의 기분에 의해 결정됩니다. 물론 퀵 등은 메타트레이더에 비하면 열악하지만 이것도 작업하는 사람들이 많다. 그건 그렇고, 메타 쿼터가이 빈곤의 발전에 대해 생각하지 않는다면 그들의 운명은 지금과 동일하게 유지 될 것입니다.
DC 인용문에 대해 매우 깊이 파고들 수 있고 거기에서 뭔가를 파낼 수도 있지만 이것은 다소 불안정한 기초를 가질 수 있다는 사실에 대해 내가 이것을 말하는 이유는 무엇입니까? DC에 대한 비판이나 DC 번호를 형성하는 과정에 대한 비판이 없다는 것을 정확히 이해하십시오. 그들은 모든 것을 올바르게 하고 대부분(더 인상적인 사람들) 아무도 속이지 않습니다. 그러나 데이터가 "시장"에서 DC를 통해 클라이언트로 오는 방식을 추상적으로 살펴보면 DC가 필터 및 랜더마이저라는 아이디어가 떠오릅니다. 나는 임의의 프로세스가 의미 있는 프로세스에 부과되면 어떻게 되는지에 대해 이미 이야기했습니다. 결과 프로세스는 동일한 무작위가 될 것입니다.
"외환 거래 센터에서 돈을 벌 수 있다고 생각합니까?"라는 질문을 피하기 위해 즉시 말할 것입니다. 예, 가능하다고 생각합니다. 그러나 조금도 오래가지 않고 전부도 아닙니다. 실제로는 그다지 리스크가 높지 않은 상태에서 하루 이상 플레이할 수 있지만, 제대로 플레이하면 이에 따른 수입은 하루 가격 변동, 즉 그리 높지 않은 수준이 될 것입니다.
여기 내 의견이 있습니다. 논의 중인 문제로 돌아가서 기존 차트를 다른 차트로 변환하는 것과 관련하여 이러한 변환이 개인적으로 검색하는 데 도움이 되었다고 말할 수 있습니다. 하지만 별로. 우리가 가진 모든 가능성 중에서 선택의 여지가 거의 없으며 가격 만 명확하지 않습니다. 세계 시장의 활동과 어떻게 든 일치하는 진드기의 도착 속도 개념도 있지만 이러한 일치 정도는 환상적이고 일시적입니다. 이 모든 것으로 무엇을 할 수 있습니까? 글쎄요, 먼저 2004-2003년까지만의 역사를 생각하고 "그때는 시장이 달랐다"고 더 이상 보지 마세요. 매주/요일을 별도로 고려하십시오. 한 주에서 다른 주, 즉 주말로의 전환을 별도로 고려하십시오. 적어도 어떻게 든 주요 거래소 의 활동 시간을 고려하십시오. 적어도 시장이 실제로 반응한 올해의 몇 가지 뉴스를 고려하십시오. 어두운 과거의 유물로 OHLC를 청소하십시오. 국지적 극단(지그재그, 카기/렌코)을 궁극적인 진리로 간주하지 마십시오. 이러한 극단은 매우 환상적입니다. 글쎄, 등등. 실제로 이것은 모두 원래의 틱(또는 분) 스트림에서 고유한 표현으로 고유한 데이터를 구성해야 한다는 사실로 해석됩니다.
자, 마지막. 내가 항상 모든 것을 올바르게 알고 있다고 말하지는 않습니다. 여기도 마찬가지입니다. 제가 틀렸을 수도 있습니다.
프라이벌 13.01.2008 03:08
North Wind와 당신은 지지선(저항선)이 1차 다항식(선 방정식) y(x)=a*x+b라고 생각한 적이 없습니다. 그리고 그것은 작동할 수 있고 그것은 하루 안에만 작동하는 것이 아닌 것 같습니다. 일종의 강력한 저항 수준에 도달하면 가격이 반등하거나 수정이 시작되고 이 지점에서 이 곡선의 굽힘은 2차 다항식(포물선)으로 설명할 수 있습니다(포물선) y(x)= c*x^2+a*x+b. 채널의 일부 안정적인 진동의 경우 LSM을 사용하여 더 높은 차수의 다항식을 선택할 수 있습니다. 저것들. 어떤 기준에 따라 다항식의 차수를 선택해야 합니다(사람이 하는 것처럼 컴퓨터를 가르친다) , PriceCannel(샘플링 깊이)이라고 가정해 보겠습니다. 그러면 아주 좋은 TS를 구축할 수 있습니다.
단순한 선형 회귀가 아니라 다항식으로 설명되더라도 어떤 종류의 추세를 강조하는 것이 본질인 소위 "채널" 전략에 대해 이야기하고 있다면 일반적으로 저는 그것을 믿습니다. 게다가 채널이 오름차순, 내림차순 추세가 있는 시장은 유일한 시장이라고 생각합니다. 그러나 내 생각에 전통적인 지지/저항 라인은 그들과 거의 관련이 없습니다. 이러한 채널의 문제는 전통적으로 전통적인 데이터에 대해 낮은 결과를 보여준다는 것입니다. 적어도 나에게 일어난 일이다. 가능한 한 가격 변동 추세를 특성화하는 OLS의 도움으로 추세 구축을 "방지"하는 데이터가 많이 있습니다. 경향이 있는 경우가 많다.
"소음"의 성격 변화.
예, 이것은 이 포럼과 "병렬 스레드"에서 오랫동안 논의되었습니다. 여기에서 커뮤니티가 실제로 시작되었습니다. 그러나 이것은 전통적인 적응형 필터에는 실제로 적용되지 않는 것 같습니다.
바는 기회에 기반을 둔 전통입니다. 사실, 막대를 포기하고 다른 형태의 정보 프레젠테이션으로 이동할 수 있는 기술은 오래 전에 등장했습니다. 몇 년이 중요하니 너무 무리하지 말자.
PS 그리고 사람이 논쟁하고 동의하지 않는다는 사실은 좋습니다. 분쟁에서 (정확한) 때때로 진실이 태어납니다. 그리고 나는 책의 형태로 선물을 줄뿐만 아니라 당신과 논쟁 할 준비가되었습니다. 코냑을 부었을 텐데 어떤 식으로든 붙일 수가 없어요 :-).
:)
ZY는 포럼을 위한 편리한 엔진이 아닙니다.
비공개 로
Prival , 나는 게시물에 대해 사과하지 않을 것이며 모든 것이 올바르게 작성되었습니다. 그리고 DSP에서 이해가 안 되는 단어는 없고 특정 제안된 "적응 필터링"에 대한 태도만 있을 뿐입니다.
나는 어떤 점에서도 틀리지 않습니다.
부딪혀봤어? 물론 일반적으로 그들은 옳은 일을 했습니다. 하지만 요점은 무엇입니까? DSP에 관한 몇 기가의 전자폐기물 외에도 책꽂이에 5권의 책이 더 있습니다. 상상해 보세요. 제가 읽었습니다(데스크탑 책은 아니지만). 그리고 물론 나는 당신의 질문에 대답할 수 있습니다, 선생님. Prival, 나는 독학했다고 썼지 만 이것이 내가 완전한 바보라는 것을 의미하지는 않습니다.
PS1: 저는 방공에서 복무했기 때문에 군표 27절에서 제 입장을 읽었습니다. " 그리고 나는 우리가 자랑하는 콤플렉스(우리뿐만 아니라)가 무너지지 않을 것이라는 사실을 더 잘 알고 있습니다. Prival, 외환 레이더에 주의하십시오… 특히 세계를 지배하는 Nyquist 주파수에 주의하십시오. :에 대한)
PS2: Prival, 당신은 나에게 그다지 운이 좋지 않습니다. 당신이 DSP를 가르쳤다는 사실은 나에게 존경 외에는 아무 의미가 없습니다. 그리고 노골적인 쓰레기가 보이면 직위와 직급에 관계없이 그렇게 씁니다. o)
북풍 으로
만나서 반가워!!!! 나는 때때로 Prival과 맹세하지만 포럼에 참여하는 것을 거의 중단했습니다. 질문이 있습니다. 나는 당신이 지그재그를 사용하여 연구를 수행하고 거의 지난 세기 또는 그 이후에 누군가가 발명한 매우 간단한 것으로 설명했던 것을 기억합니다. 'Stochastic Resonance' (post grasn 10/28/2007 13:26)에 이어 작은 실험에 사용하고 싶습니다.
더 자세히 설명하거나 링크를 제공할 수 있습니까? 확인해야 할 사항이 있습니다.
프라이벌 13.01.2008 03:08
예, 이것은 이 포럼과 "병렬 스레드"에서 오랫동안 논의되었습니다. 이것은 기본적으로 커뮤니티가 시작된 곳입니다. 그러나 이것은 전통적인 적응 필터에는 실제로 적용되지 않는 것 같습니다.
너무 많이 파고 들지 않도록(비록 이 스레드의 링크는 이미 DSP에 대한 강의에 있었지만). 한 장 포스팅합니다. 최소 제곱 및 샘플링 깊이에 따라 구축된 필터가 있다는 것은 거의 모든 유형의 필터, 특히 최소 제곱에 중요합니다.
이해하기 위해 이 자료에 대한 링크를 제공했지만(주제 번호 3) 어떻습니까? 제목 등에도 불구하고 좋다는 사실. 그리고 나는 이미 여기에 내가 쓴 것에 대해 레이더에 대해 서면으로보고했습니다 :-( 13없이 남겨진 것은 유감입니다. 그 boobies는 먼저 처벌하고 알아냅니다.
프라이벌 13.01.2008 03:08
예, 이것은 이 포럼과 "병렬 스레드"에서 오랫동안 논의되었습니다. 이것은 기본적으로 커뮤니티가 시작된 곳입니다. 그러나 이것은 전통적인 적응 필터에는 실제로 적용되지 않는 것 같습니다.
너무 많이 파고 들지 않도록(비록 이 스레드의 링크는 이미 DSP에 대한 강의에 있었지만). 한 편 포스팅합니다. 최소 제곱 및 샘플링 깊이에 따라 구축된 필터가 있다는 것은 거의 모든 유형의 필터, 특히 최소 제곱에 중요합니다.
이해하기 위해 이 자료에 대한 링크를 제공했지만(주제 번호 3) 어떻습니까? 제목 등에도 불구하고 좋다는 사실. 그리고 나는 이미 여기에 내가 쓴 것에 대해 레이더에 대해 서면으로보고했습니다 :-( 13없이 남겨진 것은 유감입니다. 그 boobies는 먼저 처벌하고 알아냅니다.
타키는 붙일 수 있었습니다.
추신 : Prival , 나는 조금 이해하지 못했습니다. 상인 포럼에 "레이더"라는 단어를 쓰는 것에 대한 보너스를 박탈당했습니까?
2008년 1월 13일 14:14
더 자세히 설명하거나 링크를 제공할 수 있습니까? 확인해야 할 사항이 있습니다.
나는 같은 것을 보게되어 기쁩니다. 나는 기꺼이 질문에 대답하려고 노력할 것입니다.
지그재그. 내가 그의 정의를 처음 본 책에서 이것은 확실히 지그재그라고 부르지 않았습니다(Kendall과 Stewart인 것 같습니다). 그곳에서 퍼스트 오더의 국부 극단점을 찾는 것이었습니다. 그들은 그것에 대해 특별한 것을 쓰지 않았으며, 단지 로컬 극값은 고려 중인 차트의 오른쪽과 왼쪽에 있는 점이 모두 작거나 둘 다 클 때라고 말했습니다. 그게 다야. 거기에서 그들은 또한 2차의 국소 극값에 대해 이야기했습니다. 이것은 왼쪽과 오른쪽의 1차 극값이 모두 작거나 많을 때입니다. 이 경우에만 이웃 극값이 아니라 하나를 통해 볼 필요가 있습니다. 어쨌든 이웃 극값은 적거나 많을 것이기 때문입니다. 음, 세 번째 차수는 두 번째와 마찬가지로 두 번째 차수의 극값에만 구축됩니다. 등. 당신에게 알려지지 않은 kagi 구조는 동일한 아이디어를 활용하지만 "덜"\"많이", "보다 작음"\"H보다 큼"이라는 개념 대신 사용됩니다. 그게 다야. 알고리즘은 포인트에 적합하고 OHLC에는 적합하지 않습니다. 한 포인트에서 4개의 값을 얻기 때문입니다. 트릭이 있습니다. 포인트 중 하나가 이웃 포인트와 같을 때 결정을 내려야 합니다. 현명한 장로는 어느 쪽인지 말하지 않습니다. 개인적으로 같은 값을 가진 모든 인접 포인트를 하나로 변환했습니다. 다른 무엇, 나는 사람들을 위해 지그재그가 구현되는 방식을 보았고, 어떻게 든 그들에게는 매우 어렵습니다. 일종의 임시 배열 등입니다. 어떤 이유로 몇 가지 변수와 한 번의 패스로 충분했습니다. 전체적으로, 마지막으로 발견된 극값(변경될 수 있음)과 이전에 발견된 극값을 비교하기 위해 거기에 저장해야 합니다. 즉, 현재의 것, 아직 완성되지 않은 마지막 극점, 끝에서 두 번째 극점의 3점을 분석한다. 카기 케이스용입니다.
링크. 나는 이 문구를 공유합니다. "동시에 신호는 초기 데이터의 "에너지 구조"를 고려하며 어떤 의미에서는 극한값이 매우 의심스러운 고전적인 지그재그보다 낫습니다." 나는 어떻게 든 그러한 구조에 손을 대고 일종의 평균화(함수)를 통해 최소값과 최대값을 찾고 있었습니다. 불행히도 문제는 좀 더 복잡한 것으로 밝혀졌습니다. 나는 적어도 있다. 그 자체로, 이러한 극단이 환전상과 거래자의 매수/매도 감정 상태를 어떻게든 특징짓는다는 생각은 흥미로운 아이디어입니다. 그리고 군중이 사고파는 몇 가지 간단한 수학적 모델에서 이것이 정확히 일어났습니다. 현실만 다를 뿐, 이렇게 식별된 많은 극단값은 전혀 합리적이지 않습니다. 그래서 저는 이 아이디어를 제쳐두고 이 형태로 했습니다. 하지만 저는 그것을 잊지 않습니다. 고통스럽게도 그것은 간단하고 명확합니다. 그러나 그것은 나이고 다른 사람들은 더 운이 좋을 수 있습니다.
프라이벌 13.01.2008 14:24
아! 그래서 그것이 무엇에 대한 것입니다! 비밀을 말하겠습니다. 링크에 설명된 이 필터를 사용합니다. 나는 그것들을 "필터"가 아니라 확률과 주어진 법칙의 측면에서 가장 좋은 추정치를 제공하는 함수로 인식합니다. 물론 필터로 볼 수도 있습니다. 불행히도 이러한 공식은 중간점에 대한 추정치를 제공하므로 연구 도구로 사용하지만 예측하지는 않습니다. 솔직히 말해서 극한점을 평가하는 형태를 보여줘야 하는 것은 당연하겠지만 모든 것이 어쩐지 게으르다.
그건 그렇고, 당신이 가지고있는 것 외에도이 주제에 대해 T. Anderson의 "Statistical Analysis of Time Series"를 볼 수 있습니다. 3.3.1장 "평활화 절차".
그건 그렇고, 곡선이 최소 제곱의 관점에서 가장 좋은 추정치를 제공하는 가장 단순한 함수를 기반으로 구축될 때 유사한 속성을 가진 특별한 종류의 스플라인이 있습니다.