Discussão do artigo "Examinemos na prática o método adaptativo de acompanhamento do mercado" - página 3
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Nesse caso, são analisados os dados históricos em um período de tempo selecionado, e não uma amostra de dados. A diferença entre amostragem e dados históricos é que nem todos os dados são coletados, mas apenas dados selecionados aleatoriamente do conjunto total de dados.
Se você encontrar erros específicos no artigo, aponte-os. Estou aberto a discussões.
Boa tarde, Dmitry!
Talvez não haja erros nos cálculos, não quero diminuir seus talentos e habilidades como engenheiro de rádio.
Espero que você ainda não tenha entendido com o que está trabalhando. Que tipo de função? A que você está aplicando a transformada de Fourier? Por exemplo, aplique sua transformada favorita à função de densidade de probabilidade da equação de Fokker-Planck ou à função de onda de Schrödinger. E vamos nos alegrar.
Mais uma vez eu digo: os pontos fortes em uma área da física não produzem resultados em outra área.O curso de radioeletrônica, por exemplo, nas faculdades de física, na minha época, durava exatamente um semestre, depois do qual os admiradores da transformada de Fourier continuaram a estudar essa especialidade e alcançaram grandes alturas na engenharia de rádio. É nesse ponto que o conhecimento deles é inútil. Aqui precisamos de pensamento abstrato.
Não concordo com a fórmula para determinar frequências importantes
Em seu exemplo, com base em dados de mercado, vemos isso:
Embora a frequência pontilhada seja mais alta do que as frequências vizinhas, ela é muito mais baixa do que todas as frequências à esquerda (exceto a vizinha), ou seja, as frequências à esquerda são mais frequentes e, portanto, mais importantes, e não devemos filtrá-las.
Essencialmente, devemos considerar a frequência de 0 até a interseção com -40db. 0 certamente não é lógico, e muito próximo de 0, porque teremos de levar em conta um número muito grande de barras. Ou seja, é necessário determinar a frequência mais baixa de alguma outra forma.
E se presumirmos que pode haver uma situação como a do artigo com senoides ruidosos:
Ou seja, se realmente houver uma frequência/frequências dominantes, devemos procurar extremos comparando cada ponto com todos os pontos, não apenas com os vizinhos.
Em geral, você criou uma ferramenta interessante, obrigado.
Eu o farei, porque eu sei.
Você não apenas não sabe, mas também não acredita no que escreve, porque se soubesse, não escreveria.
O autor escreveu um código e um artigo e ficou sábio. Ele recebeu uma taxa e ficou duzentos dólares mais perto de um milhão. Mas você e seus estereótipos não são.