Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2160
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Sie sind ein Meister im Ausweichen vor Antworten.
Was möchten Sie also vorschlagen?
(lacht) Okay.
Um etwas zu beweisen, muss man etwas zeigen.
Ich werde am Montag ein Nicht-Abonnement-Signal öffnen. Dann werden wir reden.
Vergleichen Sie einfach.
Niemand behauptet, dass Sie falsch liegen.
Ändern Sie die Eingaben für Ihr System und sehen Sie sich das Ergebnis an
Daran bin ich übrigens auch interessiert.
In Wirklichkeit wissen Sie nicht, wie hoch der Lärmpegel für Ihren TS ist.
Wenn Sie also die Filter wechseln, ändern Sie nur den TS.
Ich schlage vor, diesen Thread mit digitaler Signalverarbeitung zu schließen, die für Finanzmärkte überhaupt nicht geeignet ist
die Realität ist, dass Sie nicht wissen, was der Lärm für Ihren TC ist
Wenn Sie also die Filter wechseln, wechseln Sie einfach den TS.
Ich schlage vor, dass Sie das schwachsinnige Thema der digitalen Signalverarbeitung, das für die Finanzmärkte nicht geeignet ist, vom Wort "überhaupt" her abschließen.
Klingt das überzeugend?
Worte des Administrators:
https://www.mql5.com/ru/forum/101311/page2#comment_2962042
wird das überzeugend klingen?
Worte des Administrators:
https://www.mql5.com/ru/forum/101311/page2#comment_2962042
Nein. Aber das klingt überzeugend.
https://www.mql5.com/ru/forum/101311/page8#comment_2962102Nein. Das klingt überzeugend.
https://www.mql5.com/ru/forum/101311/page8#comment_2962102OK
Das Problem bei der Fourier-Reihenzerlegung ist, dass das Problem frontal, d.h. mit Rauschen, gelöst wird.
sie muss zunächst herausgefiltert und dann zerlegt werden
dann einen Koeffizienten auf jede Häufigkeit anwenden, oder einen Prädiktor, wie es hier üblich ist
und dann wieder zusammensetzen
das Ergebnis wird interessant sein
Falls es jemand nicht weiß: Das ist der EMA-Filter(exponentieller gleitender Durchschnitt):
.
ok
Das Problem bei der Fourier-Reihenzerlegung ist, dass das Problem direkt gelöst wird, d.h. mit Rauschen
es muss zunächst gefiltert und dann zerlegt werden
dann einen Koeffizienten auf jede Häufigkeit anwenden, oder einen Prädiktor, wie es hier üblich ist
und dann wieder zusammensetzen
das Ergebnis ist interessant
Ja, willkommen beim maschinellen Lernen
Ja, willkommen beim maschinellen Lernen.
Maxim, MO ist DSP (digitale Signalverarbeitung)
Es hat also keinen Sinn, darüber zu streiten.
Maxim, das Verteidigungsministerium ist das COC
Seien Sie nicht so lächerlich.
ok
Das Problem bei der Fourier-Reihenzerlegung besteht darin, dass das Problem frontal gelöst wird, d. h. mit Rauschen
es muss zunächst gefiltert und dann zerlegt werden
dann einen Koeffizienten auf jede Häufigkeit anwenden, oder einen Prädiktor, wie es hier üblich ist
und dann wieder zusammensetzen
das Ergebnis wird interessant sein
Wie viel von diesem Amateurfunk-Unsinn haben Sie schon satt ((
Es funktioniert nicht für den Markt, hat nie funktioniert und wird nie funktionieren.