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Quanto aos wavelets, isto é um esquema e tanto. Se tomarmos qualquer função, decompusermos em uma série Fourier e a reconstruirmos em relação ao nível harmônico zero, ela se enquadra na definição de uma wavelet, pois o integral do histograma da função neste mesmo nível é 0. Os operadores de wavelet apenas inventam que suas "invenções" supostamente contêm mais informações do que a transformada de Fourier. Os malditos lobistas estão mentindo.
Conhecimento espantoso do assunto - quero dizer, análise wavelet. Na verdade, na análise wavelet.
decomposição não está em uma base de sinusóides infinitos, mas em uma base de
"wavelets". Isto torna possível a análise de
série. A exibição de informações na análise wavelet é feita em contraste com a análise de Fourier,
em um plano bidimensional. Devido a essas características, a análise wavelet recebeu a mais ampla
É usado em um grande número de áreas - sísmica, radar, compressão
e segurança da informação, medicina, etc. Ao aplicar a análise wavelet ao sinal de entrada, a curva de aprendizado das redes neurais aumentará por ordens de magnitude.
Seria interessante saber como um conhecedor de arbitragem, geometria analítica, redes neurais e análise de Fourier, pode construir uma decomposição de Fourier e depois extrapolar a mais simples quase
função analítica da tabela y=A0*sin(x**2) dada no intervalo, digamos de 0 a
10*pi. Dentro da análise wavelet, isto não é difícil de fazer.
Na verdade, do ponto de vista estatístico - o mercado é quase aleatório, com pouco componente de tendência. Mas já há muito disso...
No que diz respeito aos wavelets, isto é um esquema e tanto. Se tomarmos qualquer função, decompusermos em uma série Fourier e a restaurarmos, ela se enquadra na definição de uma onda em relação ao nível harmônico zero, já que o integral do histograma de função neste nível é 0. Os operadores de wavelet apenas inventam que suas "invenções" supostamente contêm mais informações do que a transformada de Fourier. Os malditos lobistas estão mentindo.
Ao aplicar a análise wavelet ao sinal de entrada, a velocidade de aprendizagem das redes neurais aumentará por ordens de magnitude.
Você tem resultados que mostram que o mercado não é aleatório? Fiz muitas análises diferentes de citações, depois substituí-as aleatoriamente, e a diferença foi mínima. Eu não conheço os métodos para provar a aleatoriedade das séries temporais, nem sei se eles existem. Na verdade, nunca encontrei evidências de que qualquer série temporal na natureza seja aleatória (população de formigas, batimento cardíaco, etc.), nem o contrário.
Não usei o esquema de Bernoulli, comparei-o com uma seqüência pseudo-aleatória obtida a partir da função Random embutida no MathCad. Você pode culpar a função, mas tenho certeza de que não há correlação entre ela e a série cronológica de citações. Vamos ser mais específicos, já que você não precisa da ajuda de um oculista, mostre-me onde estão as diferenças. Já que você está tão confiante, por que não apoiá-lo com provas explícitas?
É melhor você ler um livro de matemática à sua vontade. Talvez você encontre aí algumas cartas familiares. Você está batendo em seu peito, como se estivesse pesquisando citações por aleatoriedade. Pensei que você deve ter realmente examinado as distribuições de probabilidade entre aspas, calculado todos os tipos de dispersões e funções derivadas, defendido várias dissertações e publicado vários trabalhos científicos. Mas o resultado é que o getch é um amador comum, que se inscreveu por sua própria incompetência, ou, para simplificar, por manqueira.