Da teoria à prática - página 518

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Renat Akhtyamov:

não mais que 10 minutos ou até uma nova transação suficientemente arriscada no mercado

se este último não estiver disponível, recalcule

Depende do cronograma, que tem suas próprias seções de tendência.

 
Novaja:
OK, tomando o último ponto, ou seja, conhecemos o estado do sistema neste momento, quanto tempo o estado do sistema será estável no futuro para ser capaz de prever?

é sempre possível prever, já que um estado transita para outro e uma previsão pode ser feita de acordo com isso.

 
Novaja:
Victor tem um exemplo de um filtro de passback baseado em EMA em sua kodobase,
https://www.mql5.com/ru/code/192

O que ele escreve sobre o assunto:
O resultado de suavização será o mesmo que o uso de um filtro de zero-delay (resposta de impulso simétrico), exceto pelas bordas da seqüência onde o efeito de borda, ou como é chamado aqui, o excesso ocorrerá. MA, ou seja, filtro com resposta de impulso finito, foi usado acima como exemplo. Se você usar filtros com resposta de impulso infinita (EMA, por exemplo), teoricamente os efeitos de borda se estenderão por toda a extensão da seqüência.

O redesenho pela lógica é mais uma bênção do que um mal, pois permite a sistematização dos estados que são interferidos pelos componentes do ruído, que são estados, ou seja, informações úteis em um período de tempo menor...

 
Andrei:

A reescrita é logicamente mais um benefício do que um mal, pois permite a sistematização dos estados que são prejudicados pelos componentes de ruído, que são estados, ou seja, informações úteis em um período de tempo menor...

Andrey, você é um gênio, eu realmente senti falta disso, de uma boa maneira))
 
Em geral, a fórmula D = Sqrt(c * lambda * t) está claramente faltando algo mais. Inércia ou aceleração.
 
Novaja:
Andrei, você é um gênio, eu realmente senti falta disso, de uma boa maneira))
Não, já foi explicado aqui centenas de vezes por pessoas diferentes. ))
 
Andrei:

As previsões podem sempre ser feitas como transições de um estado para outro e as previsões podem ser feitas de acordo.

completamente coo-coo?

 
Maxim Dmitrievsky:

Você é totalmente excêntrico?

Você está tentando começar uma briga aqui? Eu não estou interessado...

 
Andrei:

Você quer começar uma briga aqui? Eu não estou interessado...

Não, estou chamando pela sobriedade).

 
Smokchi Struck:
x@@@@@vo! )))

descobrir como melhorá-la.

Bem, isso é o que eu assumi ;)))

1) a regressão polinomial é aplicável para a aproximação de dados fixos (não variáveis) (ordem polinomial de 5 ou menos). O modelo pode ser usado para interpolar valores intermediários. Mas não é aplicável para extrapolação além do intervalo de aproximação.

2) a regressão polinomial é uma péssima idéia para a aproximação de dados dinâmicos (mutáveis).

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