FION>> : 여러분은 그것에 대해 논쟁하지 않습니다. Halt는 고전적인 접근 방식을 보여주고 Sabluk은 실용적인 접근 방식을 보여줍니다. 스펙트럼 방법을 시장에 적용할 수 있는지에 대해 이야기해 보겠습니다. 추세 시장은 저주파 구성 요소이고 평평한 시장은 더 고주파입니다. 이것은 아무 생각 없이 이해할 수 있지만 같은 차보다 "훨씬 더" 좋은 이유는 무엇입니까? 버섯도 길거나 짧게 만들 수 있습니다. 원칙적으로 Mashka는 품질 계수가 0.7인 1차 버터워스 필터에 가깝습니다. 대부분의 응용 프로그램에서 상당히 만족스럽습니다. 빠른 반응이 좋다는 것은 아직 사실이 아니며, 모두 차량에 따라 다릅니다.
그라스가 지적한 바를 조금 어리석게 생각해보면 터널의 끝에 약간의 빛이 있다.
MA, Juriki, FIR 및 기타 필터 자체가 막 다른 골목이기 때문입니다. 음, 조금 더 빠르고, 조금 더 부드러운 곡선입니다. 그리고 사실, 하나이며 동일합니다.
푸리에-음, 이러한 정현파는 존재하지 않습니다.
그러나 빠르거나 느린 변경의 확률을 평가하면 필터링 방법에 대해 생각할 수 있습니다.
결국 필터링하기 전에 정확히 무엇을 필터링하고 결과를 얻을 수 있는지 상상해야 합니다.
그리고 필터 지연은 우리가 알고 있고 추세 방향을 왜곡할 수 있는 방법을 대략적으로 추정할 수 있기 때문에 그렇게 중요하지 않습니다.
우리가 말하는 것에 대해 조금 더 명확해지기 시작했습니다. 복잡하지 않고 시간이 있다면 내 추론에 대해 의견을 말하십시오.
터미널에 2000개의 막대를 호출하고 "파동" 패턴을 분석하려고 한다고 가정해 보겠습니다.
내가 주파수 파동을 다루고 있다고 말할 수 있습니까? F=1/T = 1/(2000*timeframe_in_minutes * 60), 또는 2000바의 기간?
내가 할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.
또한 이 파도로 무엇을 할 수 있습니까?
저는 그것을 푸리에 급수의 형태로 표현하고 2000마디 주기의 이 파동이 실제로 많은 고조파로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.
각 고조파에는 고유한 주파수/파장/주기, 진폭도 있습니다.
즉, 각 고조파는 다시 막대 단위로 측정되는 주기가 있는 파동입니다.
필터링 프로세스의 경우 주파수 범위의 파동에 대한 대역폭을 지정하면
예를 들어 200bar에서 600bar로 변경하면 ? 뭐라고요 ?
추론이 맞는 것 같지만 질문을 잘 이해하지 못했습니다.
일반적으로:
1. 차단 주파수를 3배 낮추었습니다. 그리고 출력에서 변경된 것은 입력 신호의 스펙트럼에 무엇이 있었는지에 달려 있습니다. 즉, 경우에 따라 출력 신호가 크게 변하지 않을 수 있습니다.
2. 스펙트럼을 평가했습니다. 제대로 했다고 확신합니까? 신호의 스펙트럼을 평가하려면 이 신호의 속성에 대한 좋은 아이디어가 필요합니다. 이것은 궤변이 아닙니다. 그런 다음 특정 방법의 오류를 추정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 실제 스펙트럼과 관련이 없는 재미있는 사진을 쉽게 얻을 수 있습니다.
3. 내 기발한 작품을 사용한다면 어딘가에 실수가있을 수 있습니까? 내 프로그래머는 여전히.
1. 차단 주파수를 3배 낮추었습니다. 그리고 출력에서 변경된 것은 입력 신호의 스펙트럼에 무엇이 있었는지에 달려 있습니다. 즉, 경우에 따라 출력 신호가 크게 변하지 않을 수 있습니다.
2. 스펙트럼을 평가했습니다. 제대로 했다고 확신합니까? 신호의 스펙트럼을 평가하려면 이 신호의 속성에 대한 좋은 아이디어가 필요합니다. 이것은 궤변이 아닙니다. 그런 다음 특정 방법의 오류를 추정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 실제 스펙트럼과 관련이 없는 재미있는 사진을 쉽게 얻을 수 있습니다.
3. 내 기발한 작품을 사용한다면 어딘가에 실수가있을 수 있습니까? 내 프로그래머는 여전히.
프로그램은 정상이고 좋은 선을 그립니다. 그런 선을 그릴 Mashka를 찾기가 어렵습니다.
나는 아직 프로그램에 대해 이야기하고 있지 않다. 평범한 언어로 다시 시도하겠습니다.
다른 모든 고조파 외에도 2000바의 주기로 언급한 파동의 스펙트럼에서 다음을 가정해 보겠습니다.
주기가 50인 고조파를 포함합니다.
(물리적으로는 상상할 수 없고 주기가 2000마디인 이 파동에 대한 푸리에 급수의 요소로 상상할 뿐입니다.
나는 그러한 하모니카가 제거해야 할 작은 딸랑이와 같은 것이라는 것을 직관적으로 이해하지만).
더 나아가 어떤 이상적인 필터가 길이가 2000bar인 언급된 파동의 전체 스펙트럼을 출력으로 전달하는 방식으로 구성되어 있다고 가정합니다.
이 하나의 고조파를 제외하고는 완벽하게 상쇄됩니다.
이제 필터의 "물리"에 관한 질문입니다.
내 생각에 따르면 필터는 다양한 방법과 기술을 사용하여 2000bar의 주기로 입력 웨이브에서 찾습니다.
Серега , ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
Alexey , PM을 봐.
피온에게
여기 나는 거의 동일합니다. 그리고 이 경로는 Neutron이 자신의 스레드에서 이야기한 것과 같은 자체 조정 그리드에 있는 것 같습니다.
"슈라, 절도가 아니라 강도일 뿐이야!!!" (C) (그런 것, 그대로 기억나지 않는다). 믿기지 않으시겠지만 다층 퍼셉트론과 "고슴도치"는 같은 필터입니다. 전문가는 아니지만 자기 조직화 확률 제어 시스템과 필터링 이론(특히 적응형 측면에서)을 사용하는 것이 더 유혹적인 것 같습니다. 이들은 또한 NN보다 VR에 대해 더 발전되고 실용적인 두 가지 크고 관련된 이론입니다. 물론 미묘한 부분도 있고 저는 국회에 대해 전혀 반대하지 않고, 게다가 그런 것을 사용합니다. 일반적으로 알아 봅시다.
여러분은 그것에 대해 논쟁하지 않습니다. Halt는 고전적인 접근 방식을 보여주고 Sabluk은 실용적인 접근 방식을 보여줍니다. 스펙트럼 방법을 시장에 적용할 수 있는지에 대해 이야기해 보겠습니다. 추세 시장은 저주파 구성 요소이고 평평한 시장은 더 고주파입니다. 이것은 아무 생각 없이 이해할 수 있지만 같은 차보다 "훨씬 더" 좋은 이유는 무엇입니까? 버섯도 길거나 짧게 만들 수 있습니다. 원칙적으로 Mashka는 품질 계수가 0.7인 1차 버터워스 필터에 가깝습니다. 대부분의 응용 프로그램에서 상당히 만족스럽습니다. 빠른 반응이 좋다는 것은 아직 사실이 아니며, 모두 차량에 따라 다릅니다.
그라스가 지적한 바를 조금 어리석게 생각해보면 터널의 끝에 약간의 빛이 있다.
MA, Juriki, FIR 및 기타 필터 자체가 막 다른 골목이기 때문입니다. 음, 조금 더 빠르고, 조금 더 부드러운 곡선입니다. 그리고 사실, 하나이며 동일합니다.
푸리에-음, 이러한 정현파는 존재하지 않습니다.
그러나 빠르거나 느린 변경의 확률을 평가하면 필터링 방법에 대해 생각할 수 있습니다.
결국 필터링하기 전에 정확히 무엇을 필터링하고 결과를 얻을 수 있는지 상상해야 합니다.
그리고 필터 지연은 우리가 알고 있고 추세 방향을 왜곡할 수 있는 방법을 대략적으로 추정할 수 있기 때문에 그렇게 중요하지 않습니다.
예 예. 나를 혼란스럽게 만든 것은 SINUS였습니다.
가능하면 이메일로 보내주십시오: eugene_dvoskin@yahoo.com
최대 10메가의 첨부 파일.
잡다
그라스가 지적한 바를 조금 어리석게 생각해보면 터널의 끝에 약간의 빛이 있다.
MA, Juriki, FIR 및 기타 필터 자체가 막 다른 골목이기 때문입니다. 음, 조금 더 빠르고, 조금 더 부드러운 곡선입니다. 그리고 사실, 하나이며 동일합니다.
푸리에-음, 이러한 정현파는 존재하지 않습니다.
그러나 빠르거나 느린 변경의 확률을 평가하면 필터링 방법에 대해 생각할 수 있습니다.
결국 필터링하기 전에 정확히 무엇을 필터링하고 결과를 얻을 수 있는지 상상해야 합니다.
그리고 필터 지연은 우리가 알고 있고 추세 방향을 왜곡할 수 있는 방법을 대략적으로 추정할 수 있기 때문에 그렇게 중요하지 않습니다.
어떻게 보면 어리석은 일인지 모르겠지만 이 영역을 적용할 수 있는 유일한 방법은 적응형 필터링뿐인 것 같습니다. 그리고 그 안에 모든 것이 모델의 올바른 식별에 달려 있습니다. 그리고 이것은 아주 쉬운 작업이 아닙니다.
우리가 말하는 것에 대해 조금 더 명확해지기 시작했습니다. 복잡하지 않고 시간이 있다면 내 추론에 대해 의견을 말하십시오.
터미널에 2000개의 막대를 호출하고 "파동" 패턴을 분석하려고 한다고 가정해 보겠습니다.
내가 주파수 파동을 다루고 있다고 말할 수 있습니까? F =1/ T = 1/(2000*timeframe_in_minutes * 60), 또는 2000바의 기간?
내가 할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.
또한 이 파도로 무엇을 할 수 있습니까?
저는 그것을 푸리에 급수의 형태로 표현하고 2000마디 주기의 이 파동이 실제로 많은 고조파로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.
각 고조파에는 고유한 주파수/파장/주기, 진폭도 있습니다.
즉, 각 고조파는 다시 막대 단위로 측정되는 주기가 있는 파동입니다.
필터링 프로세스의 경우 주파수 범위의 파동에 대한 대역폭을 지정하면
예를 들어 200bar에서 600bar로 변경하면 ? 뭐라고요 ?
추론이 맞는 것 같지만 질문을 잘 이해하지 못했습니다.
일반적으로:
1. 차단 주파수를 3배 낮추었습니다. 그리고 출력에서 변경된 것은 입력 신호의 스펙트럼에 무엇이 있었는지에 달려 있습니다. 즉, 경우에 따라 출력 신호가 크게 변하지 않을 수 있습니다.
2. 스펙트럼을 평가했습니다. 제대로 했다고 확신합니까? 신호의 스펙트럼을 평가하려면 이 신호의 속성에 대한 좋은 아이디어가 필요합니다. 이것은 궤변이 아닙니다. 그런 다음 특정 방법의 오류를 추정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 실제 스펙트럼과 관련이 없는 재미있는 사진을 쉽게 얻을 수 있습니다.
3. 내 기발한 작품을 사용한다면 어딘가에 실수가있을 수 있습니까? 내 프로그래머는 여전히.
이 영역을 적용하는 유일한 방법은 적응형 필터링을 통하는 것 같습니다. 그리고 그 안에 모든 것이 모델의 올바른 식별에 달려 있습니다.
그의 웹사이트에서 JMA에 대한 저자의 설명에서 내가 이해한 한, 이 필터는 Cauchy 분포에서 설명하는 수익 모델까지 잘 작동합니다. 그리고 알려진 바와 같이 이 분포에는 두 번째뿐만 아니라 첫 번째 순간(즉, m.o.)도 있습니다.
Jurik은 결과의 코시 분포를 따르는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 필터를 보여주는 사람이 상금을 받을 것이라고 말합니다.
Serega, 모델의 올바른 식별에 대해 말할 때 이것을 암시하는 것입니까?
추론이 맞는 것 같지만 질문을 잘 이해하지 못했습니다.
일반적으로:
1. 차단 주파수를 3배 낮추었습니다. 그리고 출력에서 변경된 것은 입력 신호의 스펙트럼에 무엇이 있었는지에 달려 있습니다. 즉, 경우에 따라 출력 신호가 크게 변하지 않을 수 있습니다.
2. 스펙트럼을 평가했습니다. 제대로 했다고 확신합니까? 신호의 스펙트럼을 평가하려면 이 신호의 속성에 대한 좋은 아이디어가 필요합니다. 이것은 궤변이 아닙니다. 그런 다음 특정 방법의 오류를 추정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 실제 스펙트럼과 관련이 없는 재미있는 사진을 쉽게 얻을 수 있습니다.
3. 내 기발한 작품을 사용한다면 어딘가에 실수가있을 수 있습니까? 내 프로그래머는 여전히.
프로그램은 정상이고 좋은 선을 그립니다. 그런 선을 그릴 Mashka를 찾기가 어렵습니다.
나는 아직 프로그램에 대해 이야기하고 있지 않다. 평범한 언어로 다시 시도하겠습니다.
다른 모든 고조파 외에도 2000바의 주기로 언급한 파동의 스펙트럼에서 다음을 가정해 보겠습니다.
주기가 50인 고조파를 포함합니다.
(물리적으로는 상상할 수 없고 주기가 2000마디인 이 파동에 대한 푸리에 급수의 요소로 상상할 뿐입니다.
나는 그러한 하모니카가 제거해야 할 작은 딸랑이와 같은 것이라는 것을 직관적으로 이해하지만).
더 나아가 어떤 이상적인 필터가 길이가 2000bar인 언급된 파동의 전체 스펙트럼을 출력으로 전달하는 방식으로 구성되어 있다고 가정합니다.
이 하나의 고조파를 제외하고는 완벽하게 상쇄됩니다.
이제 필터의 "물리"에 관한 질문입니다.
내 생각에 따르면 필터는 다양한 방법과 기술을 사용하여 2000bar의 주기로 입력 웨이브에서 찾습니다.
50개 연속 막대의 가능한 모든 조합은 무엇을 합니까?
프로그램은 정상이고 좋은 선을 그립니다. 그런 선을 그릴 Mashka를 찾기가 어렵습니다.
나는 아직 프로그램에 대해 이야기하고 있지 않다. 평범한 언어로 다시 시도하겠습니다.
다른 모든 고조파 외에도 2000바의 주기로 언급한 파동의 스펙트럼에서 다음을 가정해 보겠습니다.
주기가 50인 고조파를 포함합니다.
(물리적으로는 상상할 수 없고 주기가 2000마디인 이 파동에 대한 푸리에 급수의 요소로 상상할 뿐입니다.
나는 그러한 하모니카가 제거해야 할 작은 딸랑이와 같은 것이라는 것을 직관적으로 이해하지만).
더 나아가 어떤 이상적인 필터가 길이가 2000bar인 언급된 파동의 전체 스펙트럼을 출력으로 전달하는 방식으로 구성되어 있다고 가정합니다.
이 하나의 고조파를 제외하고는 완벽하게 상쇄됩니다.
이제 필터의 "물리"에 관한 질문입니다.
내 생각에 따르면 필터는 다양한 방법과 기술을 사용하여 2000bar의 주기로 입력 웨이브에서 찾습니다.
50개 연속 막대의 가능한 모든 조합은 무엇을 합니까?
푸리에 정리에 익숙해지기 전에는 이해할 수 없습니다. 급하게 작동하지 않습니다. 재료를 조금 연구해야 합니다.
얼마나 어리석은 생각인지 모르겠지만 이 영역을 적용하는 유일한 방법은 적응 필터링뿐인 것 같습니다. 그리고 그 안에 모든 것이 모델의 올바른 식별에 달려 있습니다. 그리고 이것은 아주 쉬운 작업이 아닙니다.
여기 나는 거의 동일합니다. 그리고 이 경로는 Neutron이 자신의 스레드에서 이야기한 것과 같은 자체 조정 그리드에 있는 것 같습니다.
수학 으로
Серега , ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
Alexey , PM을 봐.
피온에게
여기 나는 거의 동일합니다. 그리고 이 경로는 Neutron이 자신의 스레드에서 이야기한 것과 같은 자체 조정 그리드에 있는 것 같습니다.
"슈라, 절도가 아니라 강도일 뿐이야!!!" (C) (그런 것, 그대로 기억나지 않는다). 믿기지 않으시겠지만 다층 퍼셉트론과 "고슴도치"는 같은 필터입니다. 전문가는 아니지만 자기 조직화 확률 제어 시스템과 필터링 이론(특히 적응형 측면에서)을 사용하는 것이 더 유혹적인 것 같습니다. 이들은 또한 NN보다 VR에 대해 더 발전되고 실용적인 두 가지 크고 관련된 이론입니다. 물론 미묘한 부분도 있고 저는 국회에 대해 전혀 반대하지 않고, 게다가 그런 것을 사용합니다. 일반적으로 알아 봅시다.
프로그램은 정상이고 좋은 선을 그립니다. 그런 선을 그릴 Mashka를 찾기가 어렵습니다.
나는 아직 프로그램에 대해 이야기하고 있지 않다.
https://www.mql5.com/ru/users/begemot61 의 경우
그리고 이제 프로그램에 대해.
오늘 나는 그것이 지시선을 다시 그리는 것을 발견했습니다.
여기 어딘가에 있음이 분명합니다.
정수 시작()
{
정수 한계, 나는;
int counted_bars=IndicatorCounted(); //바의 개수가 변경됨
if(Bars<=(FilterLength+1)) return(0); //계산을 위한 막대가 충분하지 않음
if(counted_bars < 0) return (0); //오류 보호
if(counted_bars > 0) counted_bars--;
제한=바-카운트_바-1;
for (i = limit;i>=0;i--) // 계산되지 않은 막대의 순환
{
FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); // i번째 막대의 0 버퍼 값
}
반환(0);
}
--------------------------
입구에서 프로그램은 버퍼의 i 번째 요소뿐만 아니라 이미 형성된 요소를 변경합니다 ....