文章 "针对交易的组合数学和概率论（第二部分）：通用分形" - 页 4 1234 新评论 Vasily Belozerov 2021.07.31 12:23 #31 作者干得好。这篇文章非常出色。现在我建议按照相反的顺序--从复杂到简单，因为我认为现阶段的信息已经足够了。在振幅、频率和相位这三个参数中，为了简化控制，我们将只保留振幅，而频率和相位则简单地固定为常数。我有一个简单的问题--如何控制振幅？有人可以写一个顾问，或者如果已经存在，请给我一个链接，一个 "稳定器 "顾问：当振幅增大时，它会减小振幅；当振幅减小时，它会增大振幅，有这样的东西吗？或者只是增加，或者只是减少。 mytarmailS 2021.08.02 19:37 #32 Vasily Belozerov: 作者干得好。这篇文章非常出色。现在我建议按照相反的顺序--从复杂到简单，因为我认为现阶段的信息已经足够了。在振幅、频率和相位这三个参数中，为了简化控制，我们将只保留振幅，而频率和相位则简单地固定为常数。我有一个简单的问题--如何控制振幅？有人可以写一个顾问，或者如果已经存在，请给我一个链接，一个 "稳定器 "顾问：当振幅增大时，它会减小振幅；当振幅减小时，它会增大振幅，有这样的东西吗？嗯，或者只是增加，或者只是减少。 这是 DSP 的 ABC，频谱分析... 将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。 就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。 Aleksey Mavrin 2021.08.02 21:48 #33 mytarmailS:这是 DSP 的 ABC，频谱分析...将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。 并将其放入玻璃杯中）。 Vasily Belozerov 2021.08.03 06:34 #34 mytarmailS:这是 DSP 的 ABC，频谱分析...将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。 谢谢，我明白了，我在哪里可以得到这样的智能交易系统？ Vasily Belozerov 2021.08.03 06:36 #35 Aleksey Mavrin:并将其放入玻璃杯中）。 但说真的？ Evgeniy Ilin 2021.08.08 10:43 #36 Vasily Belozerov: 作者干得好。这篇文章非常出色。现在我建议按照相反的顺序--从复杂到简单，因为我认为现阶段的信息已经足够了。在振幅、频率和相位这三个参数中，为了简化控制，我们将只保留振幅，而频率和相位则简单地固定为常数。我有一个简单的问题--如何控制振幅？有人可以写一个顾问，或者如果已经存在，请给我一个链接，一个 "稳定器 "顾问：当振幅增大时，它会减小振幅；当振幅减小时，它会增大振幅，有这样的东西吗？嗯，或者只是增加，或者只是减少。 感谢您的支持，但我想说的是，目前还没有足够的信息，我将很快发送第三篇文章进行验证。还有很多问题，我想建立足够准确和通用的数学模型，以便在智能交易系统中使用。下一篇文章将更加复杂。 Evgeniy Ilin 2021.08.08 10:52 #37 mytarmailS:这是 DSP 的 ABC，频谱分析...将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。 我认为傅里叶级数并不是万能的，它只是函数分解 的方法之一。我们更愿意认为，价格是一些波的干涉模式，部分是可能的，而且确实如此，但必须进行研究和实践。当然，从实践的角度来看，傅里叶分解法确实更有用，例如在电气工程中，为了能够将正弦电路的计算方法应用于非正弦瞬态。同样，哪些频率要舍弃，哪些要留下，相位如何切断也是不清楚的，任何分解发生在一块数据上，仍有必要将其与前一块市场进行比较（该频谱将给出一个平滑且较慢的误差增加与边界的距离，并采取）。 mytarmailS 2021.08.15 15:01 #38 Evgeniy Ilin:我认为傅里叶级数不是万能的，它只是函数分解 的方法之一。我们更愿意认为，价格是一些波的干扰模式，部分可能是这样，研究是必要的，实践是必须的。当然，从实践的角度来看，傅立叶分解法确实更有用，例如在电气工程中，为了能够将正弦电路的计算方法应用到非正弦瞬态中。同样，要摒弃哪些频率、留下哪些频率、如何切断相位也不清楚，对一块数据进行任何分解时，仍有必要将其与市场上的前一块数据进行比较（该频谱会随着与边界距离的增加而使误差平稳、缓慢地增加）。 我同意上述所有观点，但最初我是把傅立叶作为一种获得时间框架不变性的方法来写的。 khairil matin 2021.10.06 18:07 #39 好的，我明白了 1234 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
作者干得好。这篇文章非常出色。现在我建议按照相反的顺序--从复杂到简单，因为我认为现阶段的信息已经足够了。在振幅、频率和相位这三个参数中，为了简化控制，我们将只保留振幅，而频率和相位则简单地固定为常数。我有一个简单的问题--如何控制振幅？有人可以写一个顾问，或者如果已经存在，请给我一个链接，一个 "稳定器 "顾问：当振幅增大时，它会减小振幅；当振幅减小时，它会增大振幅，有这样的东西吗？嗯，或者只是增加，或者只是减少。
这是 DSP 的 ABC，频谱分析...
将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。
就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。
这是 DSP 的 ABC，频谱分析...
将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。
就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。
并将其放入玻璃杯中）。
这是 DSP 的 ABC，频谱分析...
将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。
就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。
谢谢，我明白了，我在哪里可以得到这样的智能交易系统？
并将其放入玻璃杯中）。
作者干得好。这篇文章非常出色。现在我建议按照相反的顺序--从复杂到简单，因为我认为现阶段的信息已经足够了。在振幅、频率和相位这三个参数中，为了简化控制，我们将只保留振幅，而频率和相位则简单地固定为常数。我有一个简单的问题--如何控制振幅？有人可以写一个顾问，或者如果已经存在，请给我一个链接，一个 "稳定器 "顾问：当振幅增大时，它会减小振幅；当振幅减小时，它会增大振幅，有这样的东西吗？嗯，或者只是增加，或者只是减少。
感谢您的支持，但我想说的是，目前还没有足够的信息，我将很快发送第三篇文章进行验证。还有很多问题，我想建立足够准确和通用的数学模型，以便在智能交易系统中使用。下一篇文章将更加复杂。
这是 DSP 的 ABC，频谱分析...
将价格分解成傅立叶频谱（例如），在频谱中从频率提取振幅，提取振幅并对其进行处理（增大、减小、丢弃等......）。
就这样！将改变后的频谱转换回价格，就得到了结果。
我认为傅里叶级数并不是万能的，它只是函数分解 的方法之一。我们更愿意认为，价格是一些波的干涉模式，部分是可能的，而且确实如此，但必须进行研究和实践。当然，从实践的角度来看，傅里叶分解法确实更有用，例如在电气工程中，为了能够将正弦电路的计算方法应用于非正弦瞬态。同样，哪些频率要舍弃，哪些要留下，相位如何切断也是不清楚的，任何分解发生在一块数据上，仍有必要将其与前一块市场进行比较（该频谱将给出一个平滑且较慢的误差增加与边界的距离，并采取）。
我认为傅里叶级数不是万能的，它只是函数分解 的方法之一。我们更愿意认为，价格是一些波的干扰模式，部分可能是这样，研究是必要的，实践是必须的。当然，从实践的角度来看，傅立叶分解法确实更有用，例如在电气工程中，为了能够将正弦电路的计算方法应用到非正弦瞬态中。同样，要摒弃哪些频率、留下哪些频率、如何切断相位也不清楚，对一块数据进行任何分解时，仍有必要将其与市场上的前一块数据进行比较（该频谱会随着与边界距离的增加而使误差平稳、缓慢地增加）。