从价格BP中获得静止的BP - 页 4 1234567891011...39 新评论 СанСаныч Фоменко 2009.11.16 18:12 #31 Avals писал(а)>> 因此，开始一个主题，讨论你所感兴趣的东西。 对不起，我很荒唐，但我想从论坛中得到一些利用。 Eugene 2009.11.16 20:11 #32 Reshetov >> : 众所周知，如果静止的BP不是白噪声，则是可预测的。 可预测性和频谱密度的类型之间有什么关系？所以用粉红噪声，一切都已经可以预测了？ 嗯...在这种情况下，可预测性甚至意味着什么，是在有利可图的TS中使用的能力，还是预测价格变动的愿望？ [删除] 2009.11.16 20:26 #33 Reshetov >> : 正如我们所知，静止的BP如果不是白噪声，是可以预测的。 你看，事情是这样的。 1）.他们是可预测的，如果他们是可预测的，那么他们根本就不是可预测的。 2).如果任何时间序列被称为 "静止的"，它们因此被假定为是REMARKABLE的，即没有任何光谱。 3). "预测 "误差，对于正常的经济学来说是可以接受的（5%...10%），对于边际（放大，杠杆）交易来说是致命的。 如果你忽视了这些特点，所有其他的推理都将无从谈起。 Yury Reshetov 2009.11.16 20:35 #34 Avals >> : 多做一点思考 :)仅仅因为一个随机变量的MO=0，并不意味着CB本身可以被零所取代，就像你巧妙地做的那样:):) 我总是绞尽脑汁，而不是把各种书呆子的胡言乱语视为理所当然。仔细检查总比漏掉要好。 在概率模型中，用已知的预期报酬代替未知值是非常充分的。 当然，它不会是0，0是预期值。假设我们想得到一个更朴实的模型。在这种情况下，我们有白噪声，方差=常数，MO=0。好的。伪白噪声发生器是没有问题的。我们调整方差。我们得到BP（x）=rnd（x）。 将其代入公式。我们得到。 forecast(x) = price_appr(x) + rnd(x) = fit + noise = bullshit, not a forecast 植物学的方法是ahine。我建议我们甚至不要再来讨论这个问题，因为所有的道路都是无路可走的（只要计算出最终的结果）。 问题是，为什么我们需要把噪声作为模型，而把残差作为静止的BP更为充分？毕竟，如果残差是delta(x)静止的，并且不是噪声，那么根据定义它们是可预测的。因此，通过外推，我们可以得到这些非常残差的数学模型：delta_appr(x) ~ delta(x)。只有在这种情况下，数学模型才会纠正外推法中的拟合--price_appr(x)--的错误。它可能不是100%的正确，但它会是正确的。 Open[time + i + j] ~ forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j) Obtaining a stationary BP СанСаныч Фоменко 2009.11.16 20:38 #35 AlexEro писал(а)>> 2）.如果任何时间序列被称为 "静止的"，它们因此被假定为是局部的，即没有任何频谱。 频谱是函数的一种类型，所以总是 有一个频谱。 我附上H1的几个光谱，10天内有一天的转变，期间：有大趋势，也有小趋势。 它们的周期性和其他的周期性都在变化；趋势出现和消失--而这是在白天。 如何能将其转化为固定的东西？并以牺牲噪音分离为代价。噪音与此无关。我们不能在白天处理这些趋势。 附加的文件： hgsbnfv.rar 149 kb СанСаныч Фоменко 2009.11.16 20:44 #36 Reshetov писал(а)>> 问题是，既然把残差作为静止的BP更充分，为什么还要把噪声作为模型？毕竟，如果残差--delta(x)是静止的，不是噪音，那么根据定义，它们是可预测的。因此，通过外推，我们可以得到这些非常残值的数学模型--delta_appr(x)~delta(x)。只有在这种情况下，数学模型才会纠正外推中的拟合--price_appr(x)--的错误。它可能不是100%，但会是。 我们从BP中挑出什么？糠秕的一切都很好：FFT--我们甚至可以预测目标，但市场将走向何方？不要偷懒，打开前一个帖子。你可以清楚地看到我们正在处理的问题。 [删除] 2009.11.16 20:44 #37 Reshetov >> : 问题是，我们为什么需要把噪音作为一个模型。 在1:100的杠杆中，你正是在与噪音打交道--那些在1:10杠杆下工作的大市场参与者--银行认为是SHOOT的波动（从他们的角度来看）。而且你不能改变你的坐点（你的坐点决定了你的观点），这对你没有好处。 СанСаныч Фоменко 2009.11.16 20:45 #38 AlexEro писал(а)>> 在1:100的杠杆中，你完全是在用噪音工作--用1:10的杠杆工作的大市场参与者--银行认为是SHOOT的波动（从他们的观点来看）。而且你不能改变你的 "观点"（你的观点决定了你的立场）。 你是一个小人物。 [删除] 2009.11.16 20:47 #39 faa1947 >> : 频谱是函数的一种类型，所以总是 有一个频谱。 这是什么乱七八糟的东西，这是从哪里来的？瓦西娅叔叔的定义是这里唯一缺少的东西。 频谱是由一组有限的正弦波（总和）对一个函数的某段进行插值。 СанСаныч Фоменко 2009.11.16 20:51 #40 AlexEro писал(а)>> 这是什么乱七八糟的东西，这是从哪里来的？瓦西娅叔叔的定义是这里唯一缺少的东西。 频谱是由一组有限的正弦波对一个函数的一段进行内插。 这几乎是我的意思。正弦波是针对傅里叶的，但还有其他函数，但这不是重点。并非所有的东西都是可以进行傅里叶分解的，这就是我们的问题，因为外汇BP是不能用傅里叶表示的。 1234567891011...39 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
因此，开始一个主题，讨论你所感兴趣的东西。
对不起，我很荒唐，但我想从论坛中得到一些利用。
众所周知，如果静止的BP不是白噪声，则是可预测的。
可预测性和频谱密度的类型之间有什么关系？所以用粉红噪声，一切都已经可以预测了？
嗯...在这种情况下，可预测性甚至意味着什么，是在有利可图的TS中使用的能力，还是预测价格变动的愿望？
正如我们所知，静止的BP如果不是白噪声，是可以预测的。
你看，事情是这样的。
1）.他们是可预测的，如果他们是可预测的，那么他们根本就不是可预测的。
2).如果任何时间序列被称为 "静止的"，它们因此被假定为是REMARKABLE的，即没有任何光谱。
3). "预测 "误差，对于正常的经济学来说是可以接受的（5%...10%），对于边际（放大，杠杆）交易来说是致命的。
如果你忽视了这些特点，所有其他的推理都将无从谈起。
多做一点思考 :)仅仅因为一个随机变量的MO=0，并不意味着CB本身可以被零所取代，就像你巧妙地做的那样:):)
我总是绞尽脑汁，而不是把各种书呆子的胡言乱语视为理所当然。仔细检查总比漏掉要好。
在概率模型中，用已知的预期报酬代替未知值是非常充分的。
当然，它不会是0，0是预期值。假设我们想得到一个更朴实的模型。在这种情况下，我们有白噪声，方差=常数，MO=0。好的。伪白噪声发生器是没有问题的。我们调整方差。我们得到BP（x）=rnd（x）。
将其代入公式。我们得到。
forecast(x) = price_appr(x) + rnd(x) = fit + noise = bullshit, not a forecast
植物学的方法是ahine。我建议我们甚至不要再来讨论这个问题，因为所有的道路都是无路可走的（只要计算出最终的结果）。
问题是，为什么我们需要把噪声作为模型，而把残差作为静止的BP更为充分？毕竟，如果残差是delta(x)静止的，并且不是噪声，那么根据定义它们是可预测的。因此，通过外推，我们可以得到这些非常残差的数学模型：delta_appr(x) ~ delta(x)。只有在这种情况下，数学模型才会纠正外推法中的拟合--price_appr(x)--的错误。它可能不是100%的正确，但它会是正确的。
Open[time + i + j] ~ forecast(time + i + j) = price_appr(time + i + j) + delta_appr(time + i + j)
2）.如果任何时间序列被称为 "静止的"，它们因此被假定为是局部的，即没有任何频谱。
频谱是函数的一种类型，所以总是 有一个频谱。
我附上H1的几个光谱，10天内有一天的转变，期间：有大趋势，也有小趋势。
它们的周期性和其他的周期性都在变化；趋势出现和消失--而这是在白天。
如何能将其转化为固定的东西？并以牺牲噪音分离为代价。噪音与此无关。我们不能在白天处理这些趋势。
问题是，既然把残差作为静止的BP更充分，为什么还要把噪声作为模型？毕竟，如果残差--delta(x)是静止的，不是噪音，那么根据定义，它们是可预测的。因此，通过外推，我们可以得到这些非常残值的数学模型--delta_appr(x)~delta(x)。只有在这种情况下，数学模型才会纠正外推中的拟合--price_appr(x)--的错误。它可能不是100%，但会是。
我们从BP中挑出什么？糠秕的一切都很好：FFT--我们甚至可以预测目标，但市场将走向何方？不要偷懒，打开前一个帖子。你可以清楚地看到我们正在处理的问题。
问题是，我们为什么需要把噪音作为一个模型。
在1:100的杠杆中，你正是在与噪音打交道--那些在1:10杠杆下工作的大市场参与者--银行认为是SHOOT的波动（从他们的角度来看）。而且你不能改变你的坐点（你的坐点决定了你的观点），这对你没有好处。
在1:100的杠杆中，你完全是在用噪音工作--用1:10的杠杆工作的大市场参与者--银行认为是SHOOT的波动（从他们的观点来看）。而且你不能改变你的 "观点"（你的观点决定了你的立场）。
你是一个小人物。
频谱是函数的一种类型，所以总是 有一个频谱。
这是什么乱七八糟的东西，这是从哪里来的？瓦西娅叔叔的定义是这里唯一缺少的东西。
频谱是由一组有限的正弦波（总和）对一个函数的某段进行插值。
这是什么乱七八糟的东西，这是从哪里来的？瓦西娅叔叔的定义是这里唯一缺少的东西。
频谱是由一组有限的正弦波对一个函数的一段进行内插。
这几乎是我的意思。正弦波是针对傅里叶的，但还有其他函数，但这不是重点。并非所有的东西都是可以进行傅里叶分解的，这就是我们的问题，因为外汇BP是不能用傅里叶表示的。