Pensamentos sobre o aleatório - página 19
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Lembrando todos os apoiadores do DSP neste fórum e em outros fóruns de comerciantes (e há muitos) eu tenho um slogan "DSP com um chupão"!
As pessoas não querem entender que não há sinal nas citações como elas as entendem, e não há ruído como elas o entendem.
Há um componente determinístico no kotir (não vamos considerar SB com demolição) que eles confundem com sinal. Poderíamos concordar com eles (afinal não se trata de terminologia, trata-se de dinheiro) se a diferença entre o componente determinístico ("sinal") e o quociente fosse estacionário (MO quase constante e variação quase constante).
Para um autômato:
E sobre os geralmente aceitos. A primeira linha é ARCH, caudas mais grossas, o modelo matemático para isto é FARIMA (integrabilidade fracionada, Hurst é sinônimo). Este não é apenas um mar de literatura, mas também um código livre (R) amplamente disponível e pronto para uso, que leva em conta muitas nuances no nome.
Desejo-lhe sucesso, seu autômato. Tenho confiança de que um bom filtro adaptativo produzirá um sistema bastante estável, e as paradas obrigatórias podem impedir que ele desça, especialmente se você souber exatamente como seu sistema reage à função delta (ver avalsa acima).
faa, você é um especialista, você não fala, você fala ;))))
Mas aqui está o problema, você está tentando "falar" sobre um assunto que você não tem absolutamente nenhum entendimento.
É possível fazer um bom filtro baseado em uma rede neural (será um filtro não-linear, mas não o ponto)? Quero dizer, não contradiz o básico de que você tem conhecimento especializado? (Eu não lidei com filtros, então a pergunta é muito geral).
É possível fazer um bom filtro baseado em uma rede neural (será um filtro não-linear, mas não o ponto)? Quero dizer, não contradiz o básico de que você tem conhecimento especializado? (Não lidei nada com filtros, então a pergunta é muito geral)
Embora eu tenha algum conhecimento de NS, não sou um especialista em NS.Suponho que fazer um bom filtro baseado em uma rede neural éuma tarefa viável.
Embora eu tenha algum conhecimento de NS, não sou um especialista em NS.Suponho que fazer um bom filtro baseado em uma rede neural é uma tarefa viável.
Obrigado!
Posso lhe fazer outra pergunta? Você está tentando reduzir o tamanho do erro de "filtro-quota" ao construir um filtro ou é muito mais complicado do que isso?
Obrigado!
Posso lhe fazer outra pergunta? Você está tentando reduzir o tamanho do erro de "filtro-quota" ao construir o filtro ou é mais complicado do que isso?
O objetivo do sistema é minimizar o erro de rastreamento. Mas é possível definir a tarefa de forma diferente.
Háaqui um exemplo de uma declaração de problema. (há vários cargos antes e depois na linha)
O objetivo do sistema é minimizar o erro de rastreamento. Mas também é possível definir a tarefa de forma diferente.
Háaqui um exemplo de uma declaração de problema. (há vários cargos antes e depois no fio).
Ótimo! Estou estudando-o com grande interesse. Obrigado.
Ótimo! Estou estudando-o com grande interesse. Obrigado.
A diferença é que o EMA e o SMA são primitivos demais para descrever adequadamente o comportamento do sistema.
Eles são apenas uma primeira e grosseira aproximação. O mercado rapidamente "calculará" esta estrutura congelada de seu modelo (o mercado) e devorará o depósito.
Isto explica o fato de que o TS em máquinas precisa de otimização freqüente, ou seja, ajuste para o mercado.
Precisamos (uma verdade desgastada) de adaptação-autotunização dentro de intervalos de tempo razoáveis (aceitáveis do ponto de vista do risco).
Há duas maneiras aqui - ou mudar periodicamente o modelo do sinal, ou mudar os parâmetros dos flappers (convencionalmente falando).
Onde obter o erro (desvio da norma), como selecioná-lo e como utilizá-lo para o autoajuste é uma questão de algoritmo.
Nunca vi um filtro adaptável que diferisse do EMA, SMA ou outro filtro FIR e que fosse melhor do que eles. Se você sabe do que está falando, então mostre esse filtro adaptável nas fotos e explique sua vantagem.
Nunca vi um filtro adaptável que acabe sendo diferente e melhor que um EMA, SMA ou outro filtro FIR. Se você sabe do que está falando, então mostre um filtro tão adaptável em imagens e explique suas vantagens.
Concordo que a palavra "primitivo" que usei incorretamente.
Não se trata de construir um filtro sofisticado que segue com precisão um quociente.
Aqui você está certo, nesse sentido outros filtros não têm nenhuma vantagem (além da beleza).
Há vários anos, este tópico foi explorado em grande parte no fórum e abandonado por não trazer nenhum benefício tangível (há algumas fotos também).
Trata-se de ajustar o TS à natureza mutável do mercado ao longo do tempo.