作者的对话。亚历山大-斯米尔诺夫。 - 页 4 1234567891011...44 新评论 Prival 2008.01.27 21:52 #31 Mathemat: Prival: 而为Djuric引用为证据的信号（模型）制作一个最佳+适应性指标，对于一个好的DSP专家来说并不难。 看来，该主题的作者就是这样的专家。 这里有一个略显白痴的模型给你，Prival：如果你考虑收益（信号增量），信号为零，噪声是一个随机过程，具有考奇分布类型的p.d.f.和ACF，你根据经验知道。不存在测量和量化误差。当然，作为整合的结果，价格会在预期回报的周围跳动，因为尾巴很厚，依赖性很强。 这个模型非常坚硬，也许比市场上的还要坚硬。 但如果你的过滤器能在这样的模型上工作，它在任何地方都能工作。 符合你描述的一个非常酷的过滤器是乘以0。如果信号为零。:-).如果你把信号提取理解为工作，那么在任何地方都可以工作。 Sceptic Philozoff 2008.01.27 21:56 #32 私下里，在一个具有高斯增量的维纳过程中，增量的期望值为零。但那里也有趋势... Prival 2008.01.27 21:56 #33 LeoV: 私下 的。 狮子座 这个问题再深入一点。为了回答1个指标比另一个指标更具适应性。你需要知道它应该适应什么。 当然，要适应趋势。趋势越 "大、越强"--JMA的周期越长。而据我所知，这一点是正确的......。 将这些概念（趋势、更大、更强）转化为数字语言。然后你可以计算和比较=说这个指标比另一个好。 Prival 2008.01.27 21:58 #34 Mathemat: 私人的，在布朗运动中，增量的期望值为零。 我知道。而如果信号是0，而TF的任务是隔离信号，那么最优TF的输出必须是0。 Леонид 2008.01.27 22:02 #35 Prival: 将概念（趋势、更多、更强）转换为数字。然后你可以计算和比较=说这个比另一个好。 不是一个概念，而是一个趋势指标，我在上面写过（你可能没有仔细阅读）--ADX指标或一个律师有一个CFB指标或....。有很多这样的人..... Sceptic Philozoff 2008.01.27 22:13 #36 Prival: 我愿意。而如果信号是0，而DF的任务是隔离信号，那么最佳DF的输出必须是0。 不，不是的。你忘了整合回报以获得价格本身。 Prival 2008.01.27 22:51 #37 LeoV: 私人：将概念（趋势、更多、更强）翻译成数字语言。然后就可以计算和比较=说这个指标比另一个指标好。 不是一个概念，而是一个趋势指标，我在上面写过（你可能没有仔细阅读）--ADX指标，或者在jurik，CFB指标或....。有很多这样的人..... 不，我正在仔细阅读。只是想让你明白我是怎么看的。这就是问题所在，这是你的最后一句话....。嗯，有很多人....哪里是真正的。那一个，最好的，最适应的，最能突出趋势的？其中，有一个属性下去了，我也下去了（drawdown=0），转而上升了，我也上升了，再次drawdown=0，如此循环，直到无穷大。 而且它的作用不是追溯到人字形，而是在时间t=0时。(向后可以建得比之字形更好) 了解如果我们决定什么是有用的信号，我们必须过滤=选择=从噪音中清除。我们必须知道信号和它的所有组成部分+噪声和它的参数。 假设 1.信号是一条直线的方程（方向性运动=趋势），很多人已经做了这样的TF，并写在MQL4中，它是可用的，可以免费获取。 2.如果是混合的振荡运动（正弦波），则是另一个TF 3.如果是直线和振荡运动的混合体，就是第三个TF，等等。 如果你定义了信号是什么，那么 这是一个标准的合成问题，有输入->信号+噪声的混合物，有必要对其输出进行（合成TF），通过一些标准（最好是贝叶斯标准）选择信号。为了正确 陈述综合问题，我们需要对输入进行数学描述。 如果要拍照片，Djuric引以为证的是他的TF更好，对正弦和矩形脉冲的混合更适应（http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top）。 这种信号在任何正常的无线电工程学院的实验室工作中都会使用。而且有数学和理论来说明如何长时间地对它们进行最佳过滤。 对数学 回报杀死了趋势，这就是我们可以利用的东西。它有一个ACF德尔塔函数，它不能被预测。这只是需要过滤掉的噪音。 剩下的将是我们需要的干净信号，是我们可以利用的东西。 S.U. 我成了一个糟糕的老师，我不能用简单易懂的语言解释一切，这样就会清楚我在说什么 :-( Леонид 2008.01.27 23:07 #38 Prival: 不，我仔细阅读了。只是想让你明白我是怎么看的。这就是问题所在，这是你的最后一句话....。嗯，有很多人....哪里是真正的。那一个，最好的，最适应的，最能突出趋势的？ Ehhhhhhh....如果我知道我现在住在索契....))))))))我使用CFB--而且我对它很满意。尽管它远非完美....，就像ADX....。 [删除] 2008.01.28 09:26 #39 Neutron: 是的，不客气! 我粗略地看了一下这篇文章。我确信我只是没有理解作者的意思! 在谈到使用抗锯齿算法时出现组延迟（GD）的地方，作者提供了一个通过使用反向运行来 "摆脱 "后者的配方。这是个玩笑吗？众所周知，对于休闲（在BP的右端工作）系统，原则上GZ是不可避免的。但是，当然，如果BP被定义了，并且我们计划在一行的中间（而不是在右边的边缘）处理它，我们可以像作者建议的那样，通过用相同的参数在相反的方向重新平均化来摆脱滞后。但作者没有提到，使用这样的平均算法，我们将不可避免地看到在最后一个条形图上的重绘。他是忘记了还是不知道呢？或者还有什么？ 以下是文章中的一段话。 "因此，通过上述建议，我们可以部分地弥补m/2的时间滞后（传统滑动平均的第一个缺点）。而第二个负面效应则被消除了......。第三次，第四次......。 使用所提出的平均算法也显著减少了线性频率失真..." 群体延迟补偿的想法并不属于我，而是属于美国科学家。然而，它在真实的时间尺度之外 "工作"。 好比说，在射电天文学方面。我的成就是，我设法以合成移动平均线的形式提出了一个实际的算法。同事，在你开始伪科学的争论之前，你必须研究 "材料部分"。 [删除] 2008.01.28 09:29 #40 Mathemat: 中子，谢谢你!亚历山大，《简易语言》中的算法是否正确？ 易语言中的算法是正确的，但实现它的程序员没有用这种语言工作的经验。真理的标准是实践。这种算法，不管平均化窗口的大小，在平均化产物中提供了1巴的延迟。 1234567891011...44 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
这里有一个略显白痴的模型给你，Prival：如果你考虑收益（信号增量），信号为零，噪声是一个随机过程，具有考奇分布类型的p.d.f.和ACF，你根据经验知道。不存在测量和量化误差。当然，作为整合的结果，价格会在预期回报的周围跳动，因为尾巴很厚，依赖性很强。
这个模型非常坚硬，也许比市场上的还要坚硬。 但如果你的过滤器能在这样的模型上工作，它在任何地方都能工作。
符合你描述的一个非常酷的过滤器是乘以0。如果信号为零。:-).如果你把信号提取理解为工作，那么在任何地方都可以工作。
狮子座
这个问题再深入一点。为了回答1个指标比另一个指标更具适应性。你需要知道它应该适应什么。
当然，要适应趋势。趋势越 "大、越强"--JMA的周期越长。而据我所知，这一点是正确的......。
将这些概念（趋势、更大、更强）转化为数字语言。然后你可以计算和比较=说这个指标比另一个好。
私人的，在布朗运动中，增量的期望值为零。
我知道。而如果信号是0，而TF的任务是隔离信号，那么最优TF的输出必须是0。
不是一个概念，而是一个趋势指标，我在上面写过（你可能没有仔细阅读）--ADX指标或一个律师有一个CFB指标或....。有很多这样的人.....
不是一个概念，而是一个趋势指标，我在上面写过（你可能没有仔细阅读）--ADX指标，或者在jurik，CFB指标或....。有很多这样的人.....
不，我正在仔细阅读。只是想让你明白我是怎么看的。这就是问题所在，这是你的最后一句话....。嗯，有很多人....哪里是真正的。那一个，最好的，最适应的，最能突出趋势的？其中，有一个属性下去了，我也下去了（drawdown=0），转而上升了，我也上升了，再次drawdown=0，如此循环，直到无穷大。 而且它的作用不是追溯到人字形，而是在时间t=0时。(向后可以建得比之字形更好)
了解如果我们决定什么是有用的信号，我们必须过滤=选择=从噪音中清除。我们必须知道信号和它的所有组成部分+噪声和它的参数。
假设
1.信号是一条直线的方程（方向性运动=趋势），很多人已经做了这样的TF，并写在MQL4中，它是可用的，可以免费获取。
2.如果是混合的振荡运动（正弦波），则是另一个TF
3.如果是直线和振荡运动的混合体，就是第三个TF，等等。
如果你定义了信号是什么，那么
这是一个标准的合成问题，有输入->信号+噪声的混合物，有必要对其输出进行（合成TF），通过一些标准（最好是贝叶斯标准）选择信号。为了正确 陈述综合问题，我们需要对输入进行数学描述。
如果要拍照片，Djuric引以为证的是他的TF更好，对正弦和矩形脉冲的混合更适应（http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top）。
这种信号在任何正常的无线电工程学院的实验室工作中都会使用。而且有数学和理论来说明如何长时间地对它们进行最佳过滤。
对数学
回报杀死了趋势，这就是我们可以利用的东西。它有一个ACF德尔塔函数，它不能被预测。这只是需要过滤掉的噪音。 剩下的将是我们需要的干净信号，是我们可以利用的东西。
S.U. 我成了一个糟糕的老师，我不能用简单易懂的语言解释一切，这样就会清楚我在说什么 :-(
Ehhhhhhh....如果我知道我现在住在索契....))))))))我使用CFB--而且我对它很满意。尽管它远非完美....，就像ADX....。
是的，不客气!
我粗略地看了一下这篇文章。我确信我只是没有理解作者的意思!
在谈到使用抗锯齿算法时出现组延迟（GD）的地方，作者提供了一个通过使用反向运行来 "摆脱 "后者的配方。这是个玩笑吗？众所周知，对于休闲（在BP的右端工作）系统，原则上GZ是不可避免的。但是，当然，如果BP被定义了，并且我们计划在一行的中间（而不是在右边的边缘）处理它，我们可以像作者建议的那样，通过用相同的参数在相反的方向重新平均化来摆脱滞后。但作者没有提到，使用这样的平均算法，我们将不可避免地看到在最后一个条形图上的重绘。他是忘记了还是不知道呢？或者还有什么？
以下是文章中的一段话。
"因此，通过上述建议，我们可以部分地弥补m/2的时间滞后（传统滑动平均的第一个缺点）。而第二个负面效应则被消除了......。第三次，第四次......。
使用所提出的平均算法也显著减少了线性频率失真..."
中子，谢谢你!亚历山大，《简易语言》中的算法是否正确？
易语言中的算法是正确的，但实现它的程序员没有用这种语言工作的经验。真理的标准是实践。这种算法，不管平均化窗口的大小，在平均化产物中提供了1巴的延迟。