_Marktbeschreibung - Seite 29
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Realer Devisenhandel ist wie Sex mit Teenagern:
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- Wenn jemandem etwas gelingt, gibt es immer viel Aufhebens darum.
Du bist eine Schönheit! >> Haben Sie sich das selbst ausgedacht?
Wissen Sie, ich finde es oft lustig, wenn Leute versuchen, mir zu erklären, was schon lange bekannt ist, und nicht verstehen, wovon ich rede (ich verstehe sie sehr gut). Ich verfüge über eine Monographie, die den Methoden der Spektralverarbeitung, den wissenschaftlichen Arbeiten und der Forschung auf diesem Gebietgewidmet ist. Und Sie versuchen, mich zum Narren zu halten. Ich bin ein Narr und du hast recht...
Z.Y. Deine Wahnvorstellungen sind wahrer als meine :-))
Also ... ? Was bedeutet es, dass Sie Bücher haben? Dass Sie sich nie irren? Macht der Besitz von Büchern über die falsche Anwendung der Fourier-Methode Sie unfehlbar und macht Sie unangreifbar?
LProgrammer hat Ihnen deutlich erklärt, wo Sie falsch liegen.
Also... ? Was folgt aus der Tatsache, dass Sie Bücher haben? Dass Sie sich nie irren? Macht der Besitz von Büchern über die falsche Anwendung der Fourier-Methode Sie unfehlbar und macht Sie unangreifbar?
LProgrammer hat Ihnen deutlich erklärt, wo Sie falsch liegen.
Wenn Sie nicht sehen können, wo er die Karten gefälscht hat, ist das schade. Er schlägt vor, dass die Funktion k*x+b in eine Fourier-Reihe zerlegt werden sollte. Diese Funktion hat ein unendliches Spektrum, und nach dem Kotelnikov-Theorem braucht man eine Abtastrate, die 2 mal größer ist). Ich erzähle ihm schon seit 5 Seiten von diesem Theorem, er kennt es offensichtlich nicht, er hat nur von der Häufigkeit von Neukvist gehört ..... Und die Konsequenz ergibt sich direkt aus dem Theorem: Man kann nur eine Funktion zerlegen, die ein begrenztes Spektrum hat. Was die Sinuskurven betrifft, so kann jede Kurve als Summe von Sinuskurven dargestellt werden. Und die Fourier-Transformation ist nur ein Übergang von einem Koordinatensystem in ein anderes. Wenn Sie eine Funktion haben, die von der Zeit abhängt (Amplitude - Zeit, was wir alle auf dem Bildschirm sehen), machen Sie die Fourier-Transformation und erhalten Sie diese Funktion in Amplituden-Frequenz-Koordinaten. Und das war's. Jemand möchte im Zeitbereich analysieren, Mash-ups erstellen, RSI, FIR, BIR-Filter usw. Wenn jemand den Markt von der anderen Seite (aus dem Frequenzbereich) betrachten und versuchen will, ihn mit den gleichen Filtern zu analysieren, ist es dort einfacher (einen Filter zu bauen).
Und er hat Unrecht, wenn er auf die Spektralanalyse abhebt. Wenn er nicht mit einem bestimmten Spektrum arbeiten will, soll er es nicht tun. Er sprach davon, dass es nicht darum geht, ein - wie er es ausdrückte - "beschissenes" Spektrum zu schaffen , sondern die Kurve in die Zukunft fortzusetzen. Ja, das tun wir, das tun wir wirklich. Das tun wir alle. Aber zu glauben, dass PF das Problem der Nicht-Stationarität im Zeitbereich lösen wird, ist grundlegend falsch. Im Zeitbereich ist es unstetig, im Frequenzbereich ist das Spektrum fließend. Wenn das Spektrum nicht schwanken würde, wäre es im Zeitbereich eine klare periodische Funktion.
Z.I. Jeder kann sich irren, und ich auch. Keine Sorge, ich habe so viele Fehler gemacht, dass mir die Stirn weh tut (ich habe einen Monat lang nach einem Fehler gesucht, das Programm von MathCada nach MQL übersetzt , gefunden - die Zahl Pi war nicht genau eingestellt und der Fehler 'Pi' wurde nach und nach angehäuft). Ich habe viele davon auch in elektronischer Form.
Wenn Sie nicht sehen können, wo er die Karten gefälscht hat, ist das schade. Er schlägt vor, dass die Funktion k*x+b in eine Fourier-Reihe zerlegt werden sollte. Diese Funktion hat ein unendliches Spektrum, während nach dem Kotelnikov-Theorem eine 2-fach höhere Abtastfrequenz erforderlich ist). Ich erzähle ihm schon seit 5 Seiten von diesem Theorem, er kennt es offensichtlich nicht, er hat nur von der Häufigkeit von Neukvist gehört ..... Und die Konsequenz ergibt sich direkt aus dem Theorem: Man kann nur eine Funktion zerlegen, die ein begrenztes Spektrum hat. Was die Sinuskurven betrifft, so kann jede Kurve als Summe von Sinuskurven dargestellt werden. Und die Fourier-Transformation ist nur ein Übergang von einem Koordinatensystem in ein anderes. Du hattest eine Funktion, die von der Zeit abhängt (Amplitude - Zeit, was wir alle auf dem Bildschirm sehen), hast die Fourier-Transformation durchgeführt und diese Funktion in Amplituden-Frequenz-Koordinaten erhalten. Und das war's. Jemand möchte Analysen im Zeitbereich durchführen, Mash-ups erstellen, RSI, FIR, BIR-Filter usw. Wenn jemand den Markt von der anderen Seite (aus dem Frequenzbereich) betrachten und versuchen will, ihn mit den gleichen Filtern zu analysieren, ist es dort einfacher (einen Filter zu bauen).
Und er hat Unrecht, wenn er auf die Spektralanalyse abhebt. Wenn er nicht mit einem bestimmten Spektrum arbeiten will, soll er es nicht tun. Er sprach davon, dass es nicht darum geht, ein - wie er es ausdrückte - "beschissenes" Spektrum zu schaffen , sondern die Kurve in die Zukunft fortzusetzen. Ja, das tun wir, das tun wir wirklich. Das tun wir alle. Aber zu glauben, dass PF das Problem der Nicht-Stationarität im Zeitbereich lösen wird, ist grundlegend falsch. Im Zeitbereich ist es unstetig, im Frequenzbereich ist das Spektrum fließend. Wäre das Spektrum nicht fließend, würde es im Zeitbereich eine klare periodische Funktion darstellen.
Z.I. Jeder kann sich irren, und ich auch. Keine Sorge, ich habe so viele Fehler gemacht, dass mir die Stirn weh tut (ich habe einen Monat lang nach einem Fehler gesucht, das Programm von MathCada nach MQL übersetzt , gefunden - die Zahl Pi war nicht genau eingestellt und der Fehler 'Pi' wurde nach und nach angehäuft). Ich habe viele Bücher, die ich allen Interessierten geben kann, viele davon auch in elektronischer Form.
Ich werde wiederholen, was LProgrammer Ihnen gesagt hat, was anständige moderne Mathematiker wissen und was Lagrange und seine Kollegen zu ihrer Zeit gesagt haben, als sie GEGEN eine breite Anwendung der Fourier-Methode waren, und ich werde Ihnen Ihre Irrtümer aufzeigen, die eine VERWEIGERUNG von wichtigen Bedingungen sind. Das ist nichts Neues, es wird in den Büchern von Fink beschrieben, in den Werken von Akademiker Ageyev, in populärer Form war es sogar irgendwo auf "Computer":
Das Theorem von Kotelnikov ist kein Theorem, weil es den Begriff "Spektrum" NICHT definiert. Was ist ein "Spektrum" in diesem Theorem? Dieser Satz ist nichts anderes als die FURIER DIVISION. Das Theorem ist also gar kein Theorem, sondern eine Tautologie. Ich bin nicht derjenige, der es eine Tautologie nennt. Das steht sogar in den alten Büchern des Akademikers Harkiewicz.
Sie gleiten EIGENTLICH in Irrtümer wie "Was die Sinuskurven betrifft - jede Kurve kann als Summe von Sinuskurven dargestellt werden" ab. Ja, das stimmt, nur sagen Sie das nicht "als eine unendliche Summe von Sinuskurven". Und Kotelnikovs Theorem stellt sofort eine Bedingung auf - dass diese Summe von oben her organisiert sein muss, also NICHT unendlich ist. Warum kann die Fourier-Summe nicht unendlich viele Terme haben, auch wenn sie in der Frequenz durch eine Obergrenze begrenzt ist? Denn die Fourier-Transformation besteht aus einer KLEINEN KRATHARMONIK, und wenn man sie oben abschneidet, kann man sie nicht verwenden, um irgendetwas anderes als ein PILOT einer EXTREM PERIODISCHEN Funktion auf eben diesem PILOT darzustellen. Verstehen Sie das? Das können Sie nicht.
Das Problem mit Ihrem Verständnis (und dem vieler anderer) ist, dass Radioingenieure zu sehr mit den Anfangsbedingungen dieses ganzen Fourier-Stapels vertraut sind und sich erlauben, von einer Methode zur anderen zu springen, ohne sich um die Erhaltung der Logik zu kümmern.
Ich werde wiederholen, was LProgrammer Ihnen gesagt hat, was anständige moderne Mathematiker wissen und was Lagrange et al. zu ihrer Zeit sagten, als sie sich gegen eine breite Anwendung der Fourier-Methode aussprachen, und gleichzeitig werde ich Ihnen Ihre Wahnvorstellungen aufzeigen, die darin bestehen, dass Sie wichtige Bedingungen DURCHGEHEN. Das ist nichts Neues, es wird in den Büchern von Fink beschrieben, in den Werken von Akademiker Ageyev, in populärer Form war es sogar irgendwo auf "Computer":
Das Theorem von Kotelnikov ist kein Theorem, weil es den Begriff "Spektrum" NICHT definiert. Was ist ein "Spektrum" in diesem Theorem? Dieser Satz ist nichts anderes als die FURIER DIVISION. Das Theorem ist also gar kein Theorem, sondern eine Tautologie. Ich bin nicht derjenige, der es eine Tautologie nennt. Das steht sogar in alten Büchern des Akademikers Harkiewicz.
Sie gleiten tief in Wahnvorstellungen ab wie "Was Sinuskurven betrifft - jede Kurve kann als Summe von Sinuskurven dargestellt werden." Ja, das stimmt, nur legen Sie nicht fest, dass "als eine JEDE Summe von Sinuskurven". Und Kotelnikovs Theorem stellt sofort eine Bedingung auf - dass diese Summe von oben her organisiert sein muss, also NICHT unendlich ist. Warum kann die Fourier-Summe nicht unendlich viele Terme haben, auch wenn sie in der Frequenz durch eine Obergrenze begrenzt ist? Denn die Fourier-Transformation besteht aus einer KLEINEN KRATHARMONIK, und wenn man sie oben abschneidet, kann man sie nicht verwenden, um irgendetwas anderes als ein PILOT einer EXTREM PERIODISCHEN Funktion auf eben diesem PILOT darzustellen. Verstehen Sie das? Das können Sie nicht.
Das Problem mit Ihrem Verständnis (und dem vieler anderer) ist, dass Radioingenieure zu sehr mit den Anfangsbedingungen dieses ganzen Fourier-Stapels vertraut sind und sich erlauben, von einer Methode zur anderen zu springen, ohne sich um die Erhaltung der Logik zu kümmern.
Mit wem reden Sie hier?
Schlafen Sie sich aus, nehmen Sie ein Bad, trinken Sie eine Tasse Kaffee und so weiter.
Nur damit Sie es wissen: Funktechniker sind die gesündesten Menschen der Welt.
..... Ja, denn die Fourier-Transformation besteht aus der Summe der CRATH-Harmonischen, und wenn man sie auf der oberen Seite begrenzt (die Reihe bricht), kann man nichts anderes als ein Stück einer EXTREM PERIODISCHEN Funktion auf diesem Stück darstellen. Verstehen Sie das? Das können Sie nicht.
Das Problem mit Ihrem Verständnis (und dem vieler anderer) ist, dass Radioingenieure zu sehr mit den Anfangsbedingungen dieses ganzen Fourier-Stapels vertraut sind und sich erlauben, von einer Methode zur anderen zu springen, ohne sich um die Erhaltung der Logik zu kümmern.
Ja, ich stimme zu, aber ich hoffe, Sie werden nicht bestreiten, dass eine periodische Funktion in diesem Bereich im Spektrum sichtbar wird. Wie diese Informationen genutzt werden können, ist eine andere Frage. Das Wichtigste ist, dass wir sie entdeckt haben. Russische Radargeräte, die unser Land schützen, sind so aufgebaut: Wenn sich etwas bewegt, bedeutet das, dass es einen Dopplereffekt hat und im Spektrum gefunden werden kann (die Hauptsache ist, dass alle Bedingungen für die Verarbeitung erfüllt sind, und Kotelnikovs Theorem steht an erster Stelle, denn wenn es nicht erfüllt wird, besteht die Gefahr des Zusammenbruchs).
Sie haben eine falsche Vorstellung von Radiotechnikern. Sehen Sie sich um: Computer, Telefon, Handy, Fernsehen, Radio, Kassettenrekorder usw. Sie haben es mit ihren Händen gemacht. Sie arbeiteten sehr hart daran, die Formeln der Mathematiker zum Laufen zu bringen. Und sie sind nicht so ungebildet, wie sie dargestellt werden. Sie wissen und wissen wie, und vor allem wissen sie, wie sie ihr Wissen in die Praxis umsetzen können.
Ja, das ist ungefähr dasselbe, nur nicht in Bezug auf Fourier, über den ich vor ein paar Monaten auch gesprochen habe. Wir wollen wirklich glauben, dass der Preis sich so entwickeln wird, wie Fourier es sagt :)
Entschuldigung für die Unterbrechung....
Ich entschuldige mich, dass ich mich gemeldet habe, wahrscheinlich nicht rechtzeitig, aber ich konnte mich nicht davon fernhalten, da ich die Überlegungen zu der gegebenen Frage habe, an der ich jetzt tatsächlich arbeite, abgesehen von dem aufgeworfenen Thema sozusagen "ist im Geiste nahe".
und eigentlich "ambula"... die Cochlea im menschlichen Ohr (und anderen Säugetieren) "als ob" ist fähig, die Funktion des Frequenzfilters zu verwirklichen, und in der Tat, wenn zu verallgemeinern "es scheint, dass" stellt übliche Spektrumanalysator. weiter denke ich, dass nur wenige Einwände dazu finden werden, dass praktisch jede Person (wenn sie sicher nicht taub ist) sogar in den Bedingungen des erhöhten Lärms (auf der Produktion zum Beispiel) fähig ist, sogar sehr schwieriges ABER BESTÄNDIGES Signal zuzuordnen, (die Stimme des Partners zum Beispiel), dessen Niveau offensichtlich WENIGER als das Niveau dieses industriellen Lärms ist. es ist zuerst ...
Zweitens, wenn Sie einen Quotenstrom durch einen Verstärker im "beschleunigten Modus" laufen lassen, können Sie deutlich intermittierende Komponenten hören, die noch zahlreicher sind als das Rauschen.
Zusammenfassend erscheint es sinnvoll, die Fourier-Transformation zu verwenden, um den Kotir in ein Spektrum aufzuspalten und dieses Spektrum dann dem NS-Eingang zur Entscheidungsfindung (NS) - nach unten oder nach oben - zuzuführen.
PS. d.h. eine Idee aus der Natur für die eigenen Zwecke zu plagiieren. :)
Ja, ungefähr dasselbe, nur nicht im Zusammenhang mit Fourier, sagte ich auch vor ein paar Monaten. Wir wollen wirklich glauben, dass sich der Preis so entwickeln wird, wie Fourier es sagt :)
Entschuldigung für die Störung. Ich habe fast den ganzen Thread gelesen und konnte die Essenz des Fourier-Arguments nicht verstehen. Das Thema ist die Beschreibung der Marktbedingungen durch eine kleine Anzahl von Parametern, die die zukünftige Preisbewegung beeinflussen. Was hat Fourier damit zu tun? Ich stimme zu, dass die Preisbewegung in Sinus und Kosinus zerlegt werden kann: m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). Und? Das Spektrum (An+j*Bn) wird unsere Beschreibung des Marktzustands sein? Die Idee ist interessant. Bei der diskreten Fourier-Transformation entspricht die Anzahl der Sinus- und Kosinuswerte jedoch der Anzahl der genommenen Preise. Welchen Vorteil hat es dann, die Ausgangsparameter der DFT (An und Bn) zur Beschreibung des Marktes zu verwenden? Da die Anzahl der Variablen nicht reduziert wird, sollten wir die größten Amplituden sqrt(An^2+Bn^2) nehmen. Werden sie mit ihren Frequenzen zur Marktbeschreibung? Bin ich auf dem richtigen Weg? Mit diesen Parametern (An, Bn, wn) werden wir die Zukunft vorhersagen, indem wir die entsprechenden Sinus- und Kosinuswerte in die Zukunft extrapolieren? Ich habe so etwas getan. Dieser Ansatz ist ein großer Irrtum. Die Fourier-Transformation ist nichts anderes als die Anpassung einer trigonometrischen Reihe an die ursprüngliche Preiskurve. Das ist genauso sinnvoll wie die Anpassung von Polynomen und anderen Funktionen an eine Preiskurve. Man kann sie verdrehen und Bessel-Funktionen, sinc, Si und so weiter nehmen. Alle diese Anpassungen werden ihr Ziel der exakten Reproduktion des Preises erreichen. Aber wer hat uns gesagt, dass sich in der Kursbewegung trigonometrische Funktionen oder Polynome oder Bessel-Funktionen verbergen? Sie sind lediglich Näherungsfunktionen. Um Sinus und Kosinus zu extrapolieren, muss man zunächst nachweisen, dass die Preisbewegung durch gewöhnliche Differentialgleichungen als Schwingungskreis beschrieben wird. Es fällt mir schwer, den Nutzen der Fourier-Transformation zur Beschreibung des Marktes zu erkennen. Aber ich habe nichts dagegen, wenn jemand meine Meinung ändert. Wer hat andere Ideen?
Ganz genau. LProgrammer hat, als er sich auf Prival bezog, um DIESEN WEG auszudrücken, das unanständige Schimpfwort "b***h" verwendet. Er tat dies eindeutig nicht, weil er ein Schwörer und Großmaul ist, sondern um die Aufmerksamkeit von Prival und anderen zu gewinnen, die in diesem Bereich der Mathematik fehlgeleitet sind.
Das heißt: Ja, man kann die Tickfunktion der Zeit (des Prozesses) in gewisser Weise interpolieren - in einem gegebenen Intervall -, aber DAS WIRD NICHTS GEBEN - denn es wird uns keine EXTRAPOLATION des Prozesses geben - das heißt, eine Erweiterung der Funktion über das gegebene Intervall hinaus, eine Vorhersage in die Zukunft. Eine genaue EXTRAPOLATION kann NUR durch die Konstruktion eines geeigneten Prozessmodells erreicht werden. Wenn nicht, können Sie mit verschiedenen Interpolationen spielen, bis Sie blau im Gesicht sind - jede der Interpolationen wird zu UNTERSCHIEDLICHEN Vorhersagen führen und keine von ihnen wird richtig sein. Die Fourier-Zerlegung in ein "Spektrum", das aus einer endlichen Summe mehrerer Obertöne besteht, ist nur EINE der Interpolationen. Um die Fourier-Transformation für die Zwecke der Analyse korrekt anwenden zu können, muss man dies tun:
1. sich zu vergewissern, dass die zu untersuchende Funktion aus einer Summe von Sinuskurven besteht, deren Amplitude viel größer ist als das Rauschen.
2. Vergewissern Sie sich, dass die zu untersuchende Wellenform viele Vielfache von Oberschwingungen aufweist.
Nur wenn diese BEIDEN Bedingungen erfüllt sind, kann die Fourier-Transformation manchmal eine korrekte EXTRAPOLATION ergeben. (Es kann immer korrekt interpolieren - wenn es so viele harmonische Komponenten gibt).