kuantum mekanik yöntemler - sayfa 8

 
Dr.Fx :
Bir kez daha: Fourier, prensipte, "seride bulunan" frekansları vermez. ÖNCEDEN TASARLANMIŞ frekans şebekesine bir yaklaşım sağlar. Bu, ölçüm teorisinin temel ilkesinin tipik bir tezahürüdür: sonunda, bir nesnenin bir özelliğini değil, bir nesnenin ve bir sondanın (bir cihaz veya bu durumda) özelliklerinin bir evrişimini (evrişimini) gözlemliyoruz. , bir algoritma).
Sinüs veya sosin fonksiyonlarına bir yaklaşım verir, Fourier genişlemesinin diğer fonksiyon türlerine bir analogu teorik olarak mümkündür. Spektrograflar vardır, frekansları gösterirler, fonksiyonlar periyodiktir, yaklaşım, doğrusal olmayan ve pereolik olmayanlarla değil, periyodik fonksiyonlarla yapılır. Tabletten yazıyorum, yazım hataları için kusura bakmayın. Filtreler, ne sıklıkta ayarlanması gerektiğini bilmeden geciktirilseler bile pek bir işe yaramazlar.

Hepsi imo.
 

Bir keresinde uyarlanabilir hareketli ortalamalar hakkında bir makale okudum. Buna dayanarak MQL4'te iki filtre yaptım (Kaufman'ın AMA'sında benzer bir algoritma var).

ER-Net bir trend varsa parametre 1 numaraya yönelir.

SC - ER 1'e ne kadar yakınsa, göstergenin süresi o kadar kısadır (yani, göstergenin kendisinin değeri dönemdir)

Dosyalar:
ER.mq4  3 kb
SC.mq4  3 kb
 
forexman77 :

Bir keresinde uyarlanabilir hareketli ortalamalar hakkında bir makale okudum. Buna dayanarak MQL4'te iki filtre yaptım (Kaufman'ın AMA'sında benzer bir algoritma var).

ER-Net bir trend varsa parametre 1 numaraya yönelir.

SC - ER 1'e ne kadar yakınsa, göstergenin süresi o kadar kısadır.


Sonra tartışmada "mucitler" ortaya çıkıyor, bu artık kötü değil. Filtreler konusu bir matapparat, imho ile güçlendirilmelidir. Frekansları elde etmek için giriş verilerini normalleştirin, frekansları filtre parametrelerine aktarın, vb. :-)
 
Lo083 :
Fourier açılımının diğer fonksiyon türlerine teorik olarak olası bir analogu olan sinüs veya sosin fonksiyonlarına bir yaklaşım verir. Spektrograflar vardır, frekansları gösterirler, fonksiyonlar periyodiktir, yaklaşım, lineer olmayan ve pereolik olmayanlarla değil, periyodik fonksiyonlarla yapılır.
Meslektaşım, cehaletiniz harika. En azından sana söylediklerini oku.

1. Sinüs veya kosinüs fonksiyonlarına yaklaşıklık verir - yaklaşıklık değil. Tam bir bozulma. DFT yöntemiyle genişletilen orijinal işlevle tam olarak örtüşüyor.

2. Fourier açılımının diğer fonksiyon tiplerine bir analogu teorik olarak mümkündür. Temel tamamlandıysa, elbette yapabilirsiniz. En azından Legendre polinomunda sizi kimin durdurduğunu belirleyin. Ama buna Fourier'in bir analoğu dememeye dikkat ederim. Orada nüanslar var, tamamen terminolojik.

3. Spektrograflar vardır, olan frekansları gösterirler. - Göstermiyorlar. Spektrum analizörleri , önceden belirlenmiş KENDİ frekanslarına bir yaklaşım gösterir - yukarıda okuyun. Yani gösterdiklerini gösterirler. Bunun, "sinyalde hangi frekansların olduğu" ile çok dolaylı bir ilişkisi vardır - sonuçta ortaya çıkan konvolüsyonda probun (algoritmanın) (bilinen) etkisinin boyutuna kadar. Bu da dilerseniz belirsizlik ilişkisidir. Sonlu bir örnekten frekansları tam olarak bilemezsiniz. Frekans çözünürlüğü ile zaman çözünürlüğünün çarpımı her zaman bire eşittir. Bununla birlikte, çeşitli klasik olmayan spektral analiz yöntemleri bu sınırlamayı başarılı bir şekilde kırar ve (belirli sinyal koşulları karşılanırsa) 0.1 saniye uzunluğundaki bir sinyal numunesi üzerinde 1 Hz'lik bir çözünürlük sağlayabilir.
 
Lo083 :

Sonra tartışmada "mucitler" ortaya çıkıyor, bu artık kötü değil. Filtreler konusu bir matapparat, imho ile güçlendirilmelidir. Frekansları elde etmek için giriş verilerini normalleştirin, frekansları filtre parametrelerine aktarın, vb. :-)
Makale korelasyon hakkındaydı. Eğilim ne kadar belirgin olursa, ER 1'e o kadar yakın olur.
 
forexman77 :
Makale korelasyon hakkındaydı. Eğilim ne kadar belirgin olursa, ER 1'e o kadar yakın olur.
Hangi frekanslardan bahsettiğinizi tam olarak anlamadım. Filtrenin görevi, bazı "frekansları" silip süpürmek değil, düzleştirilmiş bir sinyal üretmektir.
 
forexman77 :
Makale korelasyon hakkındaydı. Eğilim ne kadar belirgin olursa, ER 1'e o kadar yakın olur.
Ne ile pazara bakmayı öneriyorsunuz?
 
Dr.Fx :
Ne ile pazara bakmayı öneriyorsunuz?

Aksine lineer regresyon. A noktasından B noktasına bir çizgi çizin ve tırnakların düz çizgiden nasıl saptığını görün. Ne kadar fazla gürültü olursa, periyot o kadar uzun olur ve bunun tersi de geçerlidir.

Bu algoritma sadece fiyata değil diğer satırlara da uygulanabilir, o yüzden önerdim. Neden bir filtre değil?

işte bu makale

 
forexman77 :

Aksine lineer regresyon. A noktasından B noktasına bir çizgi çizin ve tırnakların düz çizgiden nasıl saptığını görün. Ne kadar fazla gürültü olursa, periyot o kadar uzun olur ve bunun tersi de geçerlidir.

Bu algoritma sadece fiyata değil diğer satırlara da uygulanabilir, o yüzden önerdim. Neden bir filtre değil?

işte bu makale

Evet, hatta bir gerileme. Kaynak veri nedir? Yönlendirici soru: EURUSD ile GBPUSD arasındaki ilişkinin bir, EURJPY ile GBPJPY arasındaki ilişkinin farklı olması sizi rahatsız etmiyor mu? Peki EUR ve GBP arasındaki ilişkiyi bulmak için ne yapmanız gerekiyor? :-)))
 
Dr.Fx :
Evet, hatta bir gerileme. Kaynak veri nedir? Yönlendirici soru: EURUSD ile GBPUSD arasındaki ilişkinin bir, EURJPY ile GBPJPY arasındaki ilişkinin farklı olması sizi rahatsız etmiyor mu? Peki EUR ve GBP arasındaki ilişkiyi bulmak için ne yapmanız gerekiyor? :-)))

Pekala, siz matematikçiler ve fizikçilersiniz, bu yüzden korelasyonu nasıl bulacağınızı öğrenin)

Değerin 1'e yakın olacağı yerlerde ER'yi birbirine bölebilirsiniz, bu alanlarda daha fazla korelasyon vardır.

Neden: