Вот и я тоже, всё время задаю такие вопросы Prival-у: ну с какого он решил, что законы рынка укладываются в систему ньютоновских дифференциальных уравнений? С чего это вдруг, цена должна быть похожа на самолёт на экране радара и двигаться как массивное тело под действием вынуждающей силы?! Пусть он даст обоснование своего подхода... До сих пор не дал. Просто, делает вид, что не замечает (не понимает) и только приводит красивые картинки и вопрошает о Матрице.
当你使用MS XL时，没有什么比这更容易了。
我不明白，这是Excel。
中子
Вот и я тоже, всё время задаю такие вопросы Prival-у: ну с какого он решил, что законы рынка укладываются в систему ньютоновских дифференциальных уравнений? С чего это вдруг, цена должна быть похожа на самолёт на экране радара и двигаться как массивное тело под действием вынуждающей силы?! Пусть он даст обоснование своего подхода... До сих пор не дал. Просто, делает вид, что не замечает (не понимает) и только приводит красивые картинки и вопрошает о Матрице.
我以为我已经回答了。
这里是最简单的运动模型，注意方程中没有质量，什么东西在那里移动都不重要（即使是一只苍蝇，甚至是货币）。方程只有第一和第二导数+噪音
换句话说，速度的导数等于加速度（如果不是，就拿石头砸我吧）。但对于第二个方程来说，就有点复杂了，如果你把
那么它将是维纳噪声（我想你会同意它是）。而加入，说明有相关的时间，市场可能在一段时间内朝着某个方向发展。
关于这个模型如何得出的更多细节，你可以阅读辛格的《战术武器系统的实时性能评估和实时跟踪过滤器的选择》。文章见附件。
有更好的模型考虑到了可控性+这个模型可以很容易地扩展到多量级。从第一种货币衍生出来，从第二种货币衍生出来，等等，说明它们之间的相互关联性。
这里有一个陷阱，如果阿尔法 是一个常数，我现在已经吃下了所有这些外汇--）但在有些领域，阿尔法几乎是一个常数。它的值可以用ACF来计算。
如果有什么不清楚的地方，可以问，我会尽量回答。(只是明天我要去疗养院住一个月，我不会上论坛了）。
我已经有了几乎所有的东西，我不能做rapshaping，我不能在MQL中改变数组尺寸，或者至少我不能从函数中传递数组。
诶，太糟糕了，你要走了--我要被反管理人开除了 :)
如果你做得对，应该不会有移位的问题。转置操作存储了元素的数量。因此，如果所有的矩阵操作都是在线性数组上进行的，而不是在二维数组上进行的，那么所有的转置就会很好。而动态线性数组在MQL4中得到了很好的支持，与多维数组不同。
P.S. 买/租一台笔记本电脑和3G调制解调器，你就可以不离开疗养院在论坛上闲逛了 :)
鉴于我天生的愚钝，我可以慢慢走吗？
所以。
用微分方程描述过程是基于对函数依赖的可微分性的要求（可能需要多少倍）。在我们的案例中，你至少要对cotyr进行二次导数...但科蒂尔并不是一个平稳的函数!而且你甚至不能取第一个导数。该模型不适合于科蒂尔!
哦，好吧，让我们用Muvin 来平滑价格系列，我们会得到一条可以随意区分的曲线。现在，它是!好了...或者是吗？可能不是一切。有一个他妈的相位滞后，越大的曲线越平滑。我们将不得不预测超出这一范围的情况，这需要越来越高阶的导数。看吧，我们到了预测的地平线，我们的曲线的平滑度就用完了。而且一直都是这样的!是的，不可能是这样，因为我们正试图用自己的头发把自己从沼泽中拉出来。
评论。
嗯，这就对了。这就是为什么Prival不与谈判者合作，而是与他们的 "分数 "合作。而这种估计，大致上是通过商数的自适应过滤得到的。如果使用卡尔曼估计器，自适应滤波就会出现最低的二次方误差。平滑性和相位延迟取决于滤波器的阶数（可能取决于被建模的系统，已经记不清了）。也就是说，应该注意的是，这项工作最后是以系统的线性模型结束的。
简而言之，它不是那么好。但这总比没有好。
我也会试着按顺序走。
这是一个物理过程的模型，即价格运动。价格本身是连续的，但报价的过程是离散的。我相信价格存在于打钩的人之间，所以它可以被区分开来。否则就意味着世界上的一切都崩溃了，没有价格了。
这也很重要，这些方程可以写成离散的形式，你需要解决矩阵指数，你可以通过2种方式找到解析（精确解），但你需要MQL 来理解SQRT(-1)，或者用幂级数公式展开（6），我附上文章，曾经很久之前在一个国家研讨学校做了关于快速过程的演讲，突然在这里也派上了用场（我想）。
在无线电定位中，数据来得太离散了，这就是为什么我们改用离散时间，并在数据（kotirs）不定期出现的情况下求解。
因此，没有必要用魔杖抹平任何东西，我同意这样做只会使处理结果恶化。
如果移位做得正确，应该没有问题。转置操作存储了元素的数量。因此，如果所有的矩阵操作都是在线性数组而不是二维数组上进行的，那么所有的转置操作都会很顺利。而动态线性数组在MQL4中得到了很好的支持，与多维数组不同。
请制定一个换位的程序，我在MQL中无法做到这一点。下面是Mathcadet中的一个例子。有一个条件：事先不知道维度m和n，函数必须是反转的，也就是说，我不关心哪个数组要转置，当然，应该多次调用，并正确工作。
这是不对的。事实上，定价在本质上是一个离散的过程，因为当卖出和买入出价之间的平衡发生变化时，就会出现新的价格，这不是一个连续的过程。因此，我们正在处理一个离散的过程，或者说是对一个离散过程的时间观察的离散性。
但这并不是一个很大的麻烦，因为就像所有的离散过程一样，我们有离散的读数在ticks和M1，我们可以在M30和H1工作，这使我们得救了。
这是不对的。事实上，定价在本质上是一个离散的过程，因为当卖出和买入出价之间的平衡发生变化时，就会出现新的价格，这不是一个连续的过程。因此，我们正在处理一个离散的过程，或者说是对一个离散过程的时间观察的离散性。
但这并不是一个很大的麻烦，因为就像所有的离散过程一样，我们得到了救助，因为我们在ticks和M1有离散的读数，并且可以在M30和H1工作。
如果余额没有变化--是否有价格？还是它只是消失了 )
卡尔曼滤波允许考虑到评价（报价）在离散的时间点上可能有误差，它们被称为观察噪声。
请做换位思考的程序。
"不求回答，但求提示"。
难道不可以像处理一维数组那样处理矩阵吗？ 我不记得以前在Fortran 4中是如何处理矩阵的:(和前面提到的某处的biblioteks)