И, кроме того, меня интересовало как применять вейвлеты в принципе, а не как применять их для работы на форексе. Объект для исследования у меня есть и инструмент я выбрал. Вот только не знаю как им пользоваться. :-))
А что за инструмент, если не коммерческая тайна? Кстати, рекомендую обратить внимание на скелетоны, полезная штука, по крайне мере свои коэффициенты я вычисляю на их основе.
不要把它当作指令，只是澄清一下。
祝您好运，祝您顺应潮流!
我的意思是，Morlet的小波不是严格意义上的小波，因为这个函数的平均值与零不同，但我对它的特性相当满意。正如我所写的，也许我会告诉你更多关于它的情况（道德上还没有准备好）。道德方面非常简单--对这种预测的态度是什么？(看，Eurusd)是否正确？
如果我明白这是废话，我会详细地告诉你。如果我明白有一个观点，我就会告诉你，但不是所有的东西。在某种程度上，我从坎迪德 那里取了一个例子。 :о))))
我很早就放弃了数据过滤，包括小波过滤（请索兰特 注意，实时过滤本身没有技术问题，有的是交易的问题:o）。为了从这一团乱麻中至少得到一些有用的东西，我需要建立自适应过滤，而这，至少对我来说，就是问题。
正是由于Neutron 所描述的原因，我集中精力研究具有预测特性的东西，包括Hurst，并开始寻找小波的一个稍微不同的用途（根本不是用于过滤器），关于这一点我写得很简单。
PS：分别感谢以下趋势。:о)))
对中子
引用http://monetarism.ru/article.pl?sid=05/03/13/0625201&mode=flat 的作者的话， 我注意到对开本确实很好！。我有2卷DjVu格式的作品，每卷4米，如果公众有兴趣--我可以把它们铺开。
当然，我已经准备好下载它了。:о))))
此外，我感兴趣的是如何在原则上应用小波，而不是如何将其应用于外汇。我有一个研究对象，我已经选择了一个工具。我只是不知道如何使用它。:-))
如果不是商业秘密，这个工具又是什么呢？顺便说一下，我建议关注骨架，它们很有用，至少我在它们的基础上计算了我的系数。
WAVELETS！！！ :-)))
[quote]And... ?
看着这幅图，我们可以谈一谈用线性或二次多项式对非流动性数字序列（通过某种方法从欧元/美元时间序列获得）进行插值的特定方法。
[quote]
我不明白为什么你认为这一系列是没有流动性的？时间尺度是统一的。几乎...还是你指的是周末？
请注意，在今天的市场上，使用LPI实现的TC并没有比DC更多的统计优势。
我完全同意你对第一句话的看法。的确，我们需要推断，而且只需要推断，但要做到这一点并不容易！我们需要推断。如果这很简单，就不会有问题了!至于小波方法，我并不是说这是灵丹妙药或新圣杯。一点也不!而且我不鼓励任何人不假思索地冲向这个方向。对我来说，它只是一个可理解的、方便的、可获得的市场分析工具。就像统计方法对你来说可能是如此。总而言之，这是一个个人偏好的问题。还有一件事。我完全了解统计方法的价值和有效性，在开发我的TS时，我
肯定 会使用它们，例如，好...例如用于检测市场套利的时期。谢谢你关于这个主题的有趣的帖子!让我们回到小波方法--事实上它们是相同的滤波器，或者说是以某种方式组织的一组子带滤波器。当然，会有阶段性延迟。当然，会有阶段性延迟。不幸的是，自然界中没有完美的过滤器（由于因果关系的原则）--有好有坏。滤波器的相位延迟等于滤波器核心长度的一半。(我在这里犹豫了一下......好吧，也许不相等，但肯定是成比例的）这意味着在这个意义上，一个短的简单过滤器有优势。小波滤波器的内核大小从2开始（Haar小波）。我使用的是5号和8号。在这个意义上，小波是否具有优势？我还不知道。我必须比较具体的实施方案。至于完美的过滤器...- 没有这样的滤波器，比方说，巴特沃斯滤波器当然也没有这个称号。我很久以前就用过它。我现在不记得它的内核大小了，但它肯定比2大。将其与小波滤波器相比较。还有一种小波分解的方式，我还没有提到，那就是区间小波和提升算法。它的显著特点是不需要对函数在分解区间外的行为做任何假设。我还没有试过。也许我们可以在这里实现最小的 "相位延迟"。虽然 "相位延迟 "这个词本身对这个东西来说并不十分正确。
每月10%，这是有价证券和2个月的历史，即抽样不可靠。为了获得统计数据，将开设真实账户。
谢谢你的答复。祝您好运，冲击潮流!
И, кроме того, меня интересовало как применять вейвлеты в принципе, а не как применять их для работы на форексе. Объект для исследования у меня есть и инструмент я выбрал. Вот только не знаю как им пользоваться. :-))
А что за инструмент, если не коммерческая тайна? Кстати, рекомендую обратить внимание на скелетоны, полезная штука, по крайне мере свои коэффициенты я вычисляю на их основе.
WAVELETS！！！ :-)))
我只是没有完全理解 "INSTRUMENT "这个词的含义。:о)
你知道有什么指标能在未来价格走势之前可靠地朝 正确方向弯曲吗？那么它就是圣杯!
不，我不知道。这样的指标即使在理论上也不可能存在。然而，既然我们谈到了使用小波，我只想指出，与其他表示方法相比，它们似乎没有任何明显的优势。而且，任何策略都不可能仅仅基于小波。
А что Вы знаете индикатор, который достоверно загибается в правильную сторону раньше будущего хода цены? Тогда это Грааль!
不，我不知道。这样的指标即使在理论上也不可能存在。但既然我们在谈论使用小波，我只想指出，与其他表示信息的方法相比，它们似乎没有任何明显的优势。而且，任何策略都不可能仅仅基于小波。
你说得很对，单单是小波还不足以建立一个TS。我不打算这样做。然而，我确信它们作为一种市场分析 工具将非常有用。只是到目前为止，在我看来，没有人认真处理过这个问题，所以他们没有提供任何东西。到目前为止...在我现在设计的TS中，小波会占据什么份额，我还不知道。70％或10％--这有什么区别--只要它对利润有用。至于市场信息表现方式的优势，我不同意你的说法。他们确实如此。你在交易时使用不同时间段的多个价格图表。 也就是说，也许在不知不觉中，你却在做多尺度分析。而小波的主要精髓不在于实现和算法的细节，而恰恰在于其多尺度性。我向你保证，在这个事实的下面，隐藏着一个强大的哲学思想。如果小波在设计飞机引擎、处理天文照片、医疗诊断方面取得了巨大的成功--我对这些例子了如指掌--以及在各种领域的无数其他例子，那么为什么它们会在市场上破灭？我的看法是不同的。恭敬地说。祝您好运，并祝您潮流愉快!
这是我觉得特别有趣的地方。但到目前为止，你还没有多说什么。我非常希望这只是暂时的，并希望它能继续下去。:-)
你提到你已经收集了很多关于小波的各种信息。你能不能在这里发表一下你的看法？Polikar的 "小波变换简介"，Dobeshi的 "小波10讲"，Vorobiev-Gribunin的 "小波变换的理论和实践"，以及其他一些我有的小东西。我正在慢慢阅读多贝斯。
问题是有太多的理论，我在我的，初级水平上理解，但不能实际做什么。这就是为什么我需要一些或多或少简单和面向任务的东西，我可以从中了解具体行动的方案和算法。
最好不要是DSP。我并不反对DSP，也很明白任何时间序列，包括一系列的报价，都是一种信号，可以用DSP的方法进行研究。然而我离这个领域很远，我在专家接受的术语、行话和条款中沉沦。
我指的是线性多项式中的结点，它们不是等距的。不过我可能错了--毕竟，一个节点可以在连接相邻节点的线上。
很明显，BP随着采样窗口的缩小而减少，但算子的平滑特性却越来越差。我们必须在平滑质量和滞后性之间找到一个折中点。这就是为什么在相同或接近的AFR参数下比较运营商的平滑特性是正确的（通带的均匀性，截止斜率）。在这方面，巴特沃斯滤波器具有最小（而不是零！）的带宽，在截止频率时带宽明显增加。正是在这种情况下，比较基于小波的过滤方法和经典的过滤方法是很有意思的。
如果我们要在某个地方推断出一些东西，就不可避免地会有FZ。事实上，坐在时间序列的右端，向前推断一步，我们就能得到有关序列的可能值。在接下来的倒计时中，将该值与真实值进行比较，并记住由此产生的误差。再重复一次这个程序，考虑到第二个点的输入数据的更新，如此反复。因此，我们有两个时间序列--初始和预测。很明显，它们并不完全重合，但也没有强烈的分歧，只是相对于彼此的FZ移位而已！"。所以我认为FZ这个词适合于这种情况。现在，同事们，请批评我。我认为，任何推断都意味着时间序列（TP）具有
"跟随 "所选方向 的特性。事实上，通过用n 次方的多项式向前推算一步，我们假设NEED为第一导数，第二...原系列的n-1，至少在这一步...你知道我在说什么吗？第一导数的准连续性无非是BP在选定的时间框架（TF）的正自相关系数（AC）。众所周知，将外推法应用于布朗型BPs是毫无意义的。为什么？因为这种系列的CA是完全等于零的!但是，有的GR有负面的QA...对他们进行推断是根本不正确的（如果我是对的）--价格很可能会向预测的方向相反的方向发展。 而对于初学者来说：几乎所有的外汇VR都有一个负的自相关函数（这是一个由所有可能的TF的KA构建的函数）--这是一个医学事实!例外的是一些小时间段的货币工具，还有就是Sberbank和欧盟RAO股票的周线。这特别解释了基于利用
移动平均线 的TS在现代市场上的不适宜性--同样是试图推断。 如果我没有弄错的话，小波先验地出现在它们不能正确发挥其功能的地方。
你提到，你已经积累了关于小波的各种信息。你能在这里发布一些信息供你参考吗？Polikar的 "小波变换简介"，Dobeshi的 "小波10讲"，Vorobiev-Gribunin的 "小波变换的理论和实践"，以及其他一些我有的小东西。我正在慢慢阅读多贝斯。
问题是有太多的理论，我在我的，初级水平上理解，但不能实际做什么。这就是为什么我需要一些或多或少简单和面向任务的东西，我可以从中了解具体行动的方案和算法。
最好不要是DSP。我并不反对DSP，也很明白任何时间序列，包括一系列的报价，都是一种信号，可以用DSP的方法进行研究。然而，我离这个领域很远，在专家们接受的术语、行话和名词中，我就像在沼泽中沉沦。
将会有一个续集。我正在准备。和以往一样，缺乏时间。也许我今天会把它贴出来。
关于该信息。已经说过，有几个PDF文件有评论文章。其中有几部似乎是格里布宁的译本，相当有名。你可能有一些。其他的就比较严重了。
如果我通过电子邮件发给你，会更方便。我的电话是andre69 [at] land [dot] ru。
我有关于提升算法的资料，只有英文的。方法的作者和他们的追随者的原创文章。如果你不糊涂，我可以捡到一些东西。
关于Dobeshi。你是个巨人!我只对一半的书有耐心。当然，数学是好的，但离实践还有一段距离。你应该只从那里获得全球的想法。
关于DSP的备注。DSP和小波之间的联系相当紧密。不幸或幸运的是，我不知道。
注意到。
好运!
这里面当然有一些常识。但也有一些 "但是"。
如果外推法具有单调性的特性，其数值确实非常低。MA只能提供这样的推断，这就是为什么它不被用于这个目的。
但如果我们采取更复杂的东西，例如2度的多项式，就不完全是这样。
让我澄清一下：我们谈论的是对最近的未来进行推断。
因此，用一个简单的二次函数（假设数列在本质上真的允许它），你可以预测转折点的近似值。而这正是每个人所需要的。特别是高次幂的多项式。因此，外推法几乎 总是保留了方向。但这几乎 改变了整个画面。
至于CA，正如正确指出的那样，它取决于所选择的TF。这反映了一个事实，即所研究的系列在某种程度上是片状单调的。不管是选择KA能让人做出一些决定的TF，还是选择能提供相对可靠的推断到近期的插值方法，都有什么区别呢？