Filtrar sin demora - página 16
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Lo busqué, por supuesto. Nada nuevo. ¿Y para qué sirve? ¿Cómo se aplica?
Es bueno escuchar que no hay nada nuevo para al menos un miembro del foro.
Por desgracia, si lo dice, sólo significa que ha dejado de desarrollarse. Se están haciendo progresos y son muy notables. El DOS es :) bueno, no hay palabras.
Lea el estado actual de la técnica https://ru.wikipedia.org/wiki/ERP
No se trata de mí. En la terminología actual, más arriba escribí sobre el ERP. También se indican las dificultades: sólo para grandes empresas, alto coste, dificultades de aplicación, etc. ¡Antes del 85 existía el socialismo y sistemas similares, tal vez peores o mejores tenían las industrias y empresas del prdp en el país! Usted, como joven especialista, entró en una organización que desarrollaba esos productos y se convirtió en un especialista de otro nivel. Se tardó unos 10 años. Eso fue en todo el país. Y ahora Wikipedia.
Дело не во мне. В нынешней терминологии выше я писал о ERP. Там же указаны и трудности: только для крупных компаний, дороговизна, трудности с внедрением и т.д. До 85 был социализм и подобные системы, может быть и хуже или лучше имели отрасли и прдприятия страны! Вы, как молодой специалист, попадали в организацию разрабатывающую подобные продукты и стновились специалистом другого уровня. Уходило на это около 10 лет. Это было во всей стране. А теперь Википедия.
Ya veo, hablando de nada.
Gracias de nuevo por el primer enlace, no lo sabía.
De nada, yo tampoco lo sabía, lo encontré a través de una búsqueda :)
He echado un vistazo, tal vez no cuidadosamente. Sí aplicó wavelets. Pero, ¿por qué? ¿Qué característica de la pista de patinaje intentan identificar y para qué sirve? La principal ventaja es el análisis de la no estacionalidad. ¿Está presente allí? Surgen muchas preguntas, sobre todo si tenemos en cuenta el carácter inusual de la herramienta.
En primer lugar, hay que formular el problema. O supuestos iniciales que se pueden comprobar.
Es una estupidez tomar una ondícula, estirarla sobre la PA y tratar de extrapolarla.
No hay que tomar cualquier onda, sino una específica que corresponda al desarrollo de un proceso de mercado real. Al igual que con Elliott - hay una base - varios tipos de ondas. Y hay un intento de descomponer toda la serie sobre esta base. Pero yo no trataría de ser tan universal. Intentaría reconocer localmente un proceso para poder encajar en el resto. Pero en realidad tampoco necesitamos las ondículas para eso.
¿Cómo se establece la tarea? ¿Cuál es la idea de mercado de la que se derivan lógicamente las ondículas?
Por favor, yo tampoco lo sabía, lo he buscado :)
En primer lugar, hay que formular el problema. O supuestos iniciales que puedan ser verificados.
Es una tontería coger una ondícula, estirarla sobre BP e intentar extrapolarla.
No hay que tomar cualquier onda, sino una específica que corresponda al desarrollo de un proceso de mercado real. Al igual que con Elliott - hay una base - varios tipos de ondas. Y hay un intento de descomponer toda la serie sobre esta base. Pero yo no trataría de ser tan universal. Trataría de reconocer localmente un proceso para poder encajar en el resto. Pero en realidad tampoco necesitamos las ondículas para eso.
¿Cómo se establece la tarea? ¿Cuál es la idea de mercado de la que se desprende lógicamente el uso de las ondículas?
Empecemos por identificar la PA:
Creo que hay varios grupos de inversores en el mercado, variables en su poder financiero y con intereses diferentes en distintos momentos.
Dependiendo de la composición temporal de los grupos de inversores por el número en el grupo y el tiempo que obtenemos:
tendencias alcistas y bajistas de diferente duración y pendiente
lateral donde se equilibran las fuerzas
pequeño generador de ruido
Se trata de un modelo de mercado descriptivo, que tomamos como punto de partida. Puede ajustarse, pero no debe transformarse en otras formas más conocidas.
El análisis de Weillet trata de obtener:
filtrar las tendencias actuales;
evaluar por su correlación con otras tendencias las perspectivas de entrada en el mercado
Separar las tendencias muertas (lo cual es imposible con el análisis de Fourier) de las tendencias vivas e intentar estimar su duración
Limpia las tendencias del ruido.
intentar identificar la sobrecompra/sobreventa
hacer la síntesis inversa para obtener los indicadores
hacer previsiones sobre la dirección de los precios
En realidad, hay docenas de funciones de análisis de ondículas de propósito no muy claro, pero estamos sentados en nuestro propio barco - RV no estacionaria
En realidad, no hay muchas ondículas: menos de una docena. No hay propuestas, y aún es pronto.
Tenemos que aprender a transferir las cotizaciones y los parámetros a matlab y luego devolver los resultados a TS. De momento el plan es el siguiente.
Comenzamos con un modelo descriptivo de BP y dominamos la conexión entre MQL y Matlab.
faa1947 писал(а) >>
(se ha eliminado la propaganda)...
De momento, el plan es más o menos el siguiente.
Comenzamos con un modelo descriptivo de BP y aprendemos a interconectar MQL con Matlab.
Súbelo cuando quieras. Comunique sus conclusiones por escrito.
Súbelo cuando quieras. Comunique sus conclusiones por escrito.
>> Lo tengo.
Tenemos que aprender a transferir las cotizaciones y los parámetros a matlab y luego devolver los resultados al ST. De momento el plan es el siguiente.
Comenzamos con un modelo descriptivo de BP y aprendemos a interconectar MQL con Matlab.
En mi opinión, eso es ir por el camino equivocado. Tiempo y esfuerzo perdidos.
Las cotizaciones guardadas en un archivo csv o en cualquier formato de texto que Matlab entienda, tardan 30 min. en ser calculadas y realizadas.
Después, habrá que esperar otra semana para experimentar con las herramientas de wavelet integradas en Matlab sobre los datos. Conseguirás entender un poco la herramienta (wavelets) y deshacerte de tus ilusiones.
A continuación, la resolución de tareas sencillas como ejercicios de entrenamiento. Por ejemplo, suavizar una serie de precios para obtener algo parecido a una máscara, pero sin desfase. El resultado - la comprensión del método, la comprensión del problema del borde, la privación de las últimas ilusiones - sólo un mes.
Después, en la mañana del séptimo día, te despiertas sintiendo una extraordinaria claridad en la cabeza, lo que significa que puedes pasar a otra cosa con el corazón ligero y la conciencia tranquila. O, justo el resultado contrario, se siente la llegada de ideas concretas sobre el uso de las ondículas. Entonces, y sólo entonces, se empieza a estudiar el lenguaje, a escribir programas, a transferir parámetros, a enlazar con MQL, etc. Pero no antes.
PS
Por cierto, ¿por qué has decidido que las ondículas continuas son buenas para ti? ¿Qué hay de malo en las discretas? Al fin y al cabo, el tiempo en el mercado es discreto.
Empecemos por identificar las BP:
Creo que hay varios grupos de inversores que operan en el mercado, variables en su poder financiero y con intereses diferentes en distintos momentos.
En función de la composición temporal de los grupos de inversores por el número en el grupo y el tiempo en el que se encuentran, obtenemos:
tendencias alcistas y bajistas de diferente duración y pendiente
lateral donde se equilibran las fuerzas
pequeño generador de ruido
Se trata de un modelo de mercado descriptivo, que tomamos como punto de partida. Puede ajustarse, pero no debe transformarse en otras formas más conocidas.
El análisis de Weillet trata de obtener:
filtrar las tendencias actuales;
evaluar por su correlación con otras tendencias las perspectivas de entrada en el mercado
Separar las tendencias muertas (lo cual es imposible con el análisis de Fourier) de las tendencias vivas e intentar estimar su duración
Limpia las tendencias del ruido.
intentar identificar la sobrecompra/sobreventa
hacer la síntesis inversa para obtener los indicadores
hacer previsiones sobre la dirección de los precios
En realidad, hay docenas de funciones de análisis de ondículas de propósito no muy claro, pero estamos sentados en nuestro propio barco - RV no estacionaria
En realidad, no hay muchas ondículas: menos de una docena. No hay propuestas, y aún es pronto.
Tenemos que aprender a transferir las cotizaciones y los parámetros a matlab y luego devolver los resultados a TS. De momento el plan es el siguiente.
Comenzamos con un modelo descriptivo de BP y dominamos la interfaz entre MQL y Matlab.
Puede que ni siquiera pasemos nada a Matlab. La descomposición wavelet se implementa como una dll que se lanza desde el indicador. El intercambio con la dll a través de un archivo csv es más fácil y fiable. Pero ten en cuenta que los wavelets redibujan, nada bueno se puede hacer sin la compresión y el promedio.
En mi opinión, entrando por el lado equivocado. Tiempo y esfuerzo perdidos.
Guarde las citas en un archivo csv o en cualquier formato de texto que Matlab entienda, ordénelo y hágalo, sólo le llevará 30 minutos de trabajo.
Después, habrá que esperar otra semana para experimentar con las herramientas de wavelet integradas en Matlab sobre los datos. Conseguirás entender un poco la herramienta (wavelets) y deshacerte de tus ilusiones.
A continuación, la resolución de problemas sencillos como ejercicios de entrenamiento. Por ejemplo, suavizar una serie de precios para obtener algo parecido a una máscara, pero sin desfase. El resultado - la comprensión del método, la comprensión del problema del borde, la privación de las últimas ilusiones - sólo un mes.
Después, en la mañana del séptimo día, te despiertas sintiendo una extraordinaria claridad en la cabeza, lo que significa que puedes pasar a otra cosa con el corazón ligero y la conciencia tranquila. O, justo el resultado contrario, se siente la llegada de ideas concretas sobre el uso de las ondículas. Entonces, y sólo entonces, se empieza a estudiar el lenguaje, a escribir programas, a transferir parámetros, a enlazar con MQL, etc. Pero no antes.
PS
Por cierto, ¿por qué has decidido que las ondículas continuas son buenas para ti? ¿Qué hay de malo en las discretas? Al fin y al cabo, el tiempo en el mercado es discreto.
Me gustaría recordar el destino del paquete de Fourier: todo inacabado, cerrado a los forasteros. Hasta ahora nadie ha demostrado que no se pueda construir un TC usando Fourier (Burg). Este es el resultado de la indulgencia de una, dos personas. Lo intentaron. No funcionó. Tal vez alguien más lo hizo. Necesitamos hacer un acceso normal a Matlab. Hay mucho más por ahí, incluyendo un enorme complejo relacionado con Fourier. Uno debería simplemente dominar Matlab como paquete matemático para MQL - es el único lenguaje decente que no tiene un paquete matemático desarrollado propio.