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Das erinnert mich an etwas. Ich habe vor langer Zeit die Cosinus-Transformation (aber auch die Fourier-Transformation kann verwendet werden) für die Vorhersage verwendet, allerdings auf eine ganz bestimmte Weise. Manchmal hat es sogar ganz gut funktioniert. Der Kern der Idee war der folgende: ...
...Es gibt einige Feinheiten und Tricks bei der Identifizierung - aber ich weiß nicht mehr, welche. Ich sollte anmerken, dass die unteren Frequenzen praktisch zu 100 % vorhergesagt werden, sie sind gewissermaßen quasi-periodisch.
Wenn jemand es wirklich braucht, kann ich im Archiv kramen und ein paar mehr Details darlegen. Aber es scheint mir - es ist sowieso alles klar :o)
Das haben wir schon erlebt. Ich habe die Arrays um die Länge der Vorhersage verlängert und sie dann unter Berücksichtigung der Verlängerung rückwärts transformiert.
Übrigens auch mit Kosinus. Es hat sich herausgestellt, dass sich die Gedanken des Händlers in parallelen Strömen bewegen. Ich war naiv und dachte, ich sei der Einzige mit solch unwissenschaftlichen Methoden, und ich schämte mich, damit an die Öffentlichkeit zu gehen.
Wir wissen es, wir haben es selbst erlebt. Ich habe die Arrays um die Vorhersagelänge verlängert und dann die Rücktransformation durchgeführt, wobei die Verlängerung bereits berücksichtigt wurde.
Übrigens habe ich auch Cosinus verwendet. Es stellt sich heraus, dass sich die Gedanken des Händlers in parallelen Strömen bewegen. Ich dachte naiverweise, ich sei der Einzige, der solche unwissenschaftlichen Methoden anwendet, und ich schämte mich sogar, damit an die Öffentlichkeit zu gehen.
Es geht nicht um die Verlängerung, sondern darum, das Modell richtig zu identifizieren. In diesem Fall ist alles noch viel komplizierter.
Es geht nicht um die Verlängerung, sondern darum, das Modell richtig zu identifizieren. Es ist viel komplizierter als das.
Das wurde bereits irgendwo im Forum diskutiert,
>> Die sanfte Fensterverschiebung erweckt den Eindruck, dass sich die Obertöne gleichmäßig verändern, was aber nicht der Fall ist.
nach Urain
Und ich beschloss, meinen Gedanken weiterzuentwickeln - die Verwendung von PF für solche Serien ist unwissenschaftlich, während dieser Ansatz eigentlich OK ist, nicht schlechter als Fibo und so weiter. :о) Ich denke, es sollte eine gewisse Abhängigkeit von der Reihenfolge der AR-Modelle für jede Frequenz bestehen. Außerdem rekonstruiert es einen Teil der bestehenden Reihen, so dass es zur Signalidentifizierung verwendet werden kann, auch wenn sich die Parameter als gleichrangig erweisen.
Haben Sie zufällig sozusagen eine "abgestimmte" Bibliothek der linearen Algebra für MT? Weil ich in MQL nicht stark bin. Ich brauche die Klassiker und die Schnelligkeit der Berechnung:
Ich habe nach MQL gesucht, es gefunden, aber ich habe nie verstanden, wie man es benutzt :o( Ich bin nicht stark in Funktionen und dll. Ich würde gerne versuchen, eine Sache zu überprüfen, aber ich kann es nicht ohne sie tun :o(
Hilfe, bitte :o))))
Das erinnert mich an etwas. Ich habe vor langer Zeit die Cosinus-Transformation (aber auch die Fourier-Transformation kann verwendet werden) für die Vorhersage verwendet, allerdings auf eine ganz bestimmte Weise. Manchmal war es sogar gut. Der Kern der Idee war folgender:
Es gibt einige Feinheiten und Tricks der Identifizierung - aber ich kann mich nicht mehr wirklich daran erinnern. Ich sollte anmerken, dass niedrigere Frequenzen praktisch zu 100 % vorhergesagt werden, sie sind in gewisser Weise quasi-periodisch.
Wenn jemand es wirklich braucht, kann ich im Archiv kramen und ein paar mehr Details darlegen. Aber es scheint mir - alles ist klar, wie es ist :o)
Es würde nicht schaden, das alles im Code zu sehen...
Dies wurde bereits irgendwo im Forum diskutiert,
Die sanfte Fensterverschiebung erweckt den Eindruck, dass sich die Obertöne sanft verändern, was in Wirklichkeit aber nicht der Fall ist.
Ich habe mich auf die Identifizierung des AR-Modells selbst bezogen (Zeilenlänge und Modellreihenfolge). Sie sind für jede Frequenz (oder Harmonische, die in diesem Zusammenhang monopoietisch ist) unterschiedlich. Die Rückwärtsprognose funktioniert gut, allerdings nur bei niedrigen Frequenzen. Aber die ersten paar Frequenzen können die Vorhersage verderben
Es würde nicht schaden, das alles im Code zu sehen...
Ich werde es später tun können, wenn Urain mir nicht zuvorkommt :o). Übrigens, können Sie es in MQL implementieren, wenn es interessant ist? Es wird für Sie nützlich sein, und ich werde meine "Funktion" erhalten. :о) Die Idee ist gar nicht so schlecht ... :о))))
Ich verstehe diese Matrix? (Dieses Problem, ich glaube, Prival im letzten Jahr, ich dachte, es ist bereits gelöst).
Wenn nötig, kann ich (unentgeltlich) kodieren, aber ich beschreibe es in Worten, die nicht erraten, dass es bedeutet.
(Ich habe das natürlich verstanden, aber ich will trotzdem Einzigartigkeit). Werfen Sie in einem persönlichen Tech-Job bekommen zurück den Code ist einfach :o)
Übrigens werden auf MQ-5 auch andere Methoden der Codierung verwendet.
Ich verstehe diese Matrix? (Dieses Problem, ich glaube, Prival im letzten Jahr, ich dachte, es ist bereits gelöst).
Wenn nötig, kann ich Code (unentgeltlich), nur beschreiben es in Worten, die nicht erraten, dass es bedeutet.
(Ich habe es zwar verstanden, möchte aber dennoch unmissverständlich sein). Werfen Sie in einem persönlichen Tech-Job bekommen zurück den Code ist einfach :o)
In der "Welt" ist das schon lange beschlossen, und er hat sich nur gewundert.
Ok, ich denke, ich werde es bis zum Wochenende schreiben können, wenn nicht die ToR, dann werde ich es klarer ausdrücken können.
Halt!!! Und wie haben Sie die Dynamik der Frequenzänderungen durch historische Zählungen vorhergesagt???? Ich bin ein AR, anspruchsvolleres Zeug macht hier keinen Sinn. Aber gut, ich werde am Wochenende oder früher mehr darüber schreiben.
Halt!!! Und wie haben Sie die Dynamik der Frequenzänderungen anhand historischer Zählungen vorhergesagt????
Phasenverschiebung.
OK, wahrscheinlich werde ich erst am Wochenende in der Lage sein, zu schreiben, wenn nicht ToR, dann um es deutlicher auszudrücken.
Du musst gehen? Na dann, tschüss.