Description du marché - page 29
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Trader du réel sur le forex, c'est comme avoir des relations sexuelles avec des adolescents :
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- celui qui le fait le fait mal ;
- tout le monde pense qu'ils feront mieux la prochaine fois ;
- personne ne prend de précautions de sécurité ;
- quelqu'un a honte d'admettre qu'il ne sait pas quelque chose ;
- si quelqu'un réussit quelque chose, il y a toujours beaucoup d'agitation autour de ça.
Vous êtes une beauté ! >> C'est vous qui l'avez inventé ?
Vous savez, je trouve souvent drôle quand les gens essaient de m'expliquer ce que l'on sait depuis longtemps et ne comprennent pas de quoi je parle (je les comprends parfaitement). Je dispose d'une monographie consacrée aux méthodes de traitement spectral, aux travaux scientifiques et aux recherches dans ce domaine.Et vous essayez de me ridiculiser. Je suis un idiot et vous avez raison...
Z.Y. Vos délires sont plus vrais que les miens :-))
Alors... ? Qu'est-ce que cela signifie que vous avez des livres ? Que vous n'avez jamais tort ? Le fait de posséder des livres sur la mauvaise application de la méthode de Fourier vous rend-il infaillible et vous met-il à l'abri de toute critique ?
LProgrammer vous a clairement expliqué où vous avez tort.
Alors... ? Qu'est-ce qui découle du fait que vous avez des livres ? Que vous n'avez jamais tort ? Le fait de posséder des livres sur la mauvaise application de la méthode de Fourier vous rend-il infaillible et vous met-il à l'abri de toute critique ?
LProgrammer vous a clairement expliqué où vous avez tort.
Si vous ne voyez pas où il a truqué les cartes, tant pis. Il suggère que la fonction k*x+b soit décomposée en une série de Fourier. Cette fonction a un spectre infini, et selon le théorème de Kotelnikov, il faut un taux d'échantillonnage 2 fois plus grand). Cela fait déjà 5 pages que je lui parle de ce théorème, il ne le connaît manifestement pas, il n'a entendu parler que de la fréquence de Neukvist ...... Et la conséquence est directe du théorème, on ne peut décomposer qu'une fonction qui a un spectre limité. Quant aux sinusoïdes, toute courbe peut être représentée comme une somme de sinusoïdes. Et la transformée de Fourier est juste une transition d'un système de coordonnées à un autre. Si vous aviez une fonction qui dépend du temps (amplitude - temps, ce que nous voyons tous sur l'écran), que vous faisiez la transformée de Fourier et que vous obteniez cette fonction en coordonnées amplitude-fréquence. Et c'est tout. Quelqu'un veut analyser dans le domaine temporel, construire des mash-ups, RSI, FIR, filtres BIR, etc. Et si quelqu'un veut regarder le marché de l'autre côté (du domaine des fréquences) et essayer de l'analyser en construisant les mêmes filtres, c'est plus facile là-bas (pour construire un filtre).
Et il a tort de s'en prendre à l'analyse spectrale. S'il ne veut pas travailler avec un spectre, qu'il ne le fasse pas. En parlant du fait que la tâche n'est pas de construire un spectre, comme il l'a dit "merdique", mais de continuer la courbe dans le futur est nécessaire. Oui, nous le faisons, nous le faisons vraiment. Nous le faisons tous. Mais penser que PF va résoudre le problème de la non-stationnarité dans le domaine temporel est fondamentalement faux. Dans le domaine temporel, il est instable ; dans le domaine fréquentiel, le spectre est flottant. Si le spectre n'était pas flottant, dans le domaine temporel, ce serait une fonction périodique claire.
Z.I. Tout le monde peut se tromper, et moi aussi. Ne vous inquiétez pas, j'ai fait tellement d'erreurs que j'en ai mal au front (j'ai passé un mois à chercher une erreur, j'ai traduit le programme de MathCada à MQL, trouvé - le nombre Pi n'a pas été fixé exactement et l'erreur 'Pi' s'est accumulée progressivement). J'en ai aussi beaucoup sous forme électronique.
Si vous ne voyez pas où il a truqué les cartes, tant pis. Il suggère que la fonction k*x+b soit décomposée en une série de Fourier. Cette fonction a un spectre infini, alors que selon le théorème de Kotelnikov, il est nécessaire d'avoir une fréquence d'échantillonnage 2 fois plus grande). Cela fait déjà 5 pages que je lui parle de ce théorème, il ne le connaît manifestement pas, il n'a entendu parler que de la fréquence de Neukvist ...... Et la conséquence est directe du théorème, on ne peut décomposer qu'une fonction qui a un spectre limité. Quant aux sinusoïdes, toute courbe peut être représentée comme une somme de sinusoïdes. Et la transformée de Fourier est juste une transition d'un système de coordonnées à un autre. Vous aviez une fonction qui dépend du temps (amplitude - temps, ce que nous voyons tous à l'écran), vous avez fait la transformée de Fourier et obtenu cette fonction en coordonnées amplitude-fréquence. Et c'est tout. Quelqu'un veut analyser dans le domaine temporel, construire des mash-ups, RSI, FIR, filtres BIR, etc. Et si quelqu'un veut regarder le marché de l'autre côté (du domaine des fréquences) et essayer de l'analyser en construisant les mêmes filtres, c'est plus facile là-bas (pour construire un filtre).
Et il a tort de s'en prendre à l'analyse spectrale. S'il ne veut pas travailler avec un spectre, qu'il ne le fasse pas. En parlant du fait que la tâche n'est pas de construire un spectre, comme il l'a dit "merdique", mais de continuer la courbe dans le futur est nécessaire. Oui, nous le faisons, nous le faisons vraiment. Nous le faisons tous. Mais penser que PF va résoudre le problème de la non-stationnarité dans le domaine temporel est fondamentalement faux. Dans le domaine temporel, il est instable ; dans le domaine fréquentiel, le spectre est flottant. Si le spectre n'était pas flottant, dans le domaine temporel, ce serait une fonction périodique claire.
Z.I. Tout le monde peut se tromper, et moi aussi. J'ai fait tellement d'erreurs que j'en ai mal au front (j'ai passé un mois à chercher une erreur, j'ai traduit le programme de MathCada à MQL, j'ai trouvé - le nombre Pi n'a pas été fixé précisément et l'erreur 'Pi' s'est accumulée progressivement). J'ai beaucoup de livres que je peux donner à toutes les personnes intéressées, j'en ai aussi beaucoup sous forme électronique.
Je vais répéter ce que LProgrammer vous a dit, ce que les mathématiciens modernes décents savent, et ce que Lagrange et ses compagnons ont dit en leur temps, lorsqu'ils se sont opposés à une large application de la méthode de Fourier, et je vais vous montrer vos sophismes, qui sont la PROSECTION de conditions importantes. Ce n'est pas nouveau, il est décrit dans les livres de Fink, dans les travaux de l'académicien Ageyev, sous une forme populaire il était même quelque part sur "Computer" :
Le théorème de Kotelnikov n'est pas un théorème car il ne définit PAS le concept de "spectre". Qu'est-ce qu'un "spectre" dans ce théorème ? Il n'est dans ce théorème rien d'autre qu'une DIVISION DE FURIER. Donc le théorème n'est pas du tout un théorème, c'est juste une tautologie. Ce n'est pas moi qui l'appelle une tautologie. C'est écrit même dans les vieux livres de l'académicien Harkiewicz.
Vous glissez PROMPTEMENT vers des sophismes comme "Quant aux sinusoïdes - toute courbe peut être représentée comme une somme de sinusoïdes" Oui, c'est vrai, seulement vous ne dites pas que "comme une somme infinie de sinusoïdes". Et le théorème de Kotelnikov pose immédiatement une condition - que cette somme soit organisée par le haut, c'est-à-dire NON infinie. Pourquoi la somme de Fourier ne peut-elle pas être infinie en nombre de termes, même si elle est limitée en fréquence par une limite supérieure ? Parce que la transformée de Fourier consiste en une PETITE HARMONIE DE CRATH et que si vous la coupez au sommet, vous ne pouvez pas l'utiliser pour représenter autre chose qu'une PILE d'une fonction EXTRÊMEMENT PÉRIODIQUE sur cette même PILE. Vous comprenez ? Vous ne pouvez pas.
Le problème avec votre compréhension (et celle de beaucoup d'autres) est que les ingénieurs radio sont trop à l'aise avec les conditions initiales de toute cette pile de Fourier, et se permettent de sauter d'une méthode à l'autre, sans se soucier de préserver la logique.
Je vais répéter ce que LProgrammer vous a dit, ce que les mathématiciens modernes décents savent et ce que Lagrange et al. ont dit en leur temps quand ils se sont opposés à une large application de la méthode de Fourier, et en même temps je vais vous montrer vos délires, qui consistent à PROSUIVRE à travers des conditions importantes. Ce n'est pas nouveau, il est décrit dans les livres de Fink, dans les travaux de l'académicien Ageyev, sous une forme populaire, il était même quelque part sur "Computer" :
Le théorème de Kotelnikov n'est pas un théorème car il ne définit PAS le concept de "spectre". Qu'est-ce qu'un "spectre" dans ce théorème ? Il n'est dans ce théorème rien d'autre qu'une DIVISION DE FURIER. Donc le théorème n'est pas du tout un théorème, c'est juste une tautologie. Ce n'est pas moi qui l'appelle une tautologie. C'est écrit même dans les vieux livres de l'académicien Harkiewicz.
Tu glisses profondément dans des délires du genre "En ce qui concerne les sinusoïdes - n'importe quelle courbe peut être représentée comme une somme de sinusoïdes" Oui, c'est vrai, seulement tu ne précises pas "comme une TOUTES les sommes de sinusoïdes". Et le théorème de Kotelnikov pose immédiatement une condition : cette somme doit être organisée à partir du sommet, c'est-à-dire qu'elle ne doit PAS être infinie. Pourquoi la somme de Fourier ne peut-elle pas être infinie en nombre de termes, même si elle est limitée en fréquence par une limite supérieure ? Parce que la transformée de Fourier consiste en une PETITE HARMONIE DE CRATH et que si vous la coupez au sommet, vous ne pouvez pas l'utiliser pour représenter autre chose qu'une PILE d'une fonction EXTRÊMEMENT PÉRIODIQUE sur cette même PILE. Vous comprenez ? Vous ne pouvez pas.
Le problème avec votre compréhension (et celle de beaucoup d'autres) est que les ingénieurs radio sont trop à l'aise avec les conditions initiales de toute cette pile de Fourier, et se permettent de sauter d'une méthode à l'autre, sans se soucier de préserver la logique.
A qui parlez-vous ?
Va dormir, prendre un bain, boire une tasse de café et ainsi de suite.
Pour votre information, les ingénieurs radio sont les personnes les plus saines du monde.
..... Oui, parce que la transformée de Fourier est constituée de la somme des harmoniques de CRATH et si vous la rendez limitée sur le côté supérieur (casser la série), vous ne pouvez rien représenter d'autre qu'un morceau d'une fonction EXTRÊMEMENT PÉRIODIQUE sur ce même morceau. Vous comprenez ? Vous ne pouvez pas.
Le problème avec votre compréhension (et celle de beaucoup d'autres) est que les ingénieurs radio sont trop à l'aise avec les conditions initiales de toute cette pile de Fourier, et se permettent de sauter d'une méthode à l'autre, sans se soucier de préserver la logique.
Oui, je suis d'accord, mais j'espère que vous ne niez pas que s'il existe une fonction périodique dans ce domaine, elle apparaîtra dans le spectre. La façon d'utiliser ces informations est une autre question. L'important est que nous l'ayons détecté. Les radars russes qui protègent notre pays sont construits de cette manière, si quelque chose bouge, cela signifie qu'il y a un effet Doppler et qu'il peut être trouvé dans le spectre (l'essentiel est de remplir toutes les conditions de traitement et le théorème de Kotelnikov est en première place car s'il n'est pas rempli, il risque de s'effondrer).
Vous vous faites une fausse idée des ingénieurs radio. Regardez autour de vous, ordinateur, téléphone, téléphone portable, télévision, radio, stéréos, etc. etc. Ils l'ont fait avec leurs mains. Ils ont travaillé très dur pour faire fonctionner les formules des mathématiciens. Et ils ne sont pas aussi illettrés qu'on le dit. Ils savent et savent comment, et surtout ils savent mettre leurs connaissances en pratique.
Oui, à peu près la même chose, mais pas par rapport à Fourier, dont je parlais aussi il y a quelques mois. Nous voulons vraiment croire que le prix ira dans le sens que Fourier lui indique :)
Désolé pour l'interruption....
Je m'excuse d'être entré, probablement pas au bon moment, mais je ne pouvais pas m'en empêcher car j'ai les réflexions sur la question donnée sur laquelle je travaille actuellement, en plus du thème soulevé pour ainsi dire "est proche en esprit". c'est en général un préambule...
et en fait "ambula"... la cochlée dans une oreille humaine (et autres mammifères) "comme si" est capable de réaliser la fonction du filtre de fréquence, et en fait si pour généraliser "il semble que" représente l'analyseur de spectre habituel. en outre je pense que peu de gens trouveront des objections à ce que pratiquement toute personne (si elle n'est pas sourde certainement) est capable même dans les conditions de bruit élevé (sur la production par exemple) d'attribuer même un signal très difficile MAIS PERMANENT, (voix du partenaire par exemple) dont le niveau est évidemment MOINS que le niveau de ce bruit industriel. c'est d'abord ...
deuxièmement, si vous faites passer un flux de citation dans un amplificateur en "mode accéléré", vous pouvez clairement entendre les composantes intermittentes qui sont encore plus nombreuses que le bruit.
En résumant tout ce qui précède, il semble raisonnable d'utiliser la transformée de Fourier pour diviser le kotir en un spectre, en donnant ensuite ce spectre à l'entrée NS pour la prise de décision (NS) - vers le bas ou vers le haut.
PS. C'est-à-dire plagier une idée de la nature à ses propres fins. :)
Oui, à peu près la même chose, mais pas en rapport avec Fourier, j'ai aussi dit il y a quelques mois. Nous voulons vraiment croire que le prix ira dans le sens indiqué par Fourier :)
Désolé pour l'intrusion. J'ai lu presque tout le fil de discussion et je n'ai pas pu comprendre l'essence de l'argument de Fourier. Le sujet est la description des conditions du marché par un petit nombre de paramètres influençant l'évolution future des prix. Qu'est-ce que Fourier a à voir avec ça ? Je suis d'accord pour dire que le mouvement du prix peut être décomposé en sinus et cosinus : m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). Et alors ? Le spectre (An+j*Bn) sera notre description de l'état du marché ? L'idée est intéressante. Mais dans la transformée de Fourier discrète, le nombre de sinus et de cosinus est égal au nombre de cours pris. Quel est alors l'avantage d'utiliser les paramètres de sortie de la DFT (An et Bn) pour décrire le marché ? Le nombre de variables n'est pas réduit, il faut donc prendre les plus grandes amplitudes sqrt(An^2+Bn^2). Ils deviennent, avec leurs fréquences, la description du marché ? Est-ce que je vais dans la bonne direction ? En utilisant ces paramètres (An, Bn, wn), nous allons prédire le futur en extrapolant les sinus et cosinus correspondants dans le futur ? ont fait une telle chose. Il y a une grande méprise dans cette approche. La transformée de Fourier n'est rien d'autre que l'ajustement d'une série trigonométrique à la courbe de prix originale. Cela a autant de sens que d'adapter des polynômes et autres fonctions à la courbe des prix. Vous pouvez le tordre et prendre les fonctions de Bessel, sinc, Si et ainsi de suite. Tous ces ajustements atteindront leur objectif de reproduction exacte du prix. Mais qui nous a dit que des fonctions trigonométriques, des polynômes ou des fonctions de Bessel se cachaient dans l'évolution des prix ? Il ne s'agit que de fonctions approximatives. Pour extrapoler les sinus et les cosinus, il faut d'abord prouver que le mouvement des prix est décrit par des équations différentielles ordinaires comme un circuit oscillant. J'ai du mal à voir les avantages de la transformée de Fourier pour décrire le marché. Bien que ça ne me dérange pas si quelqu'un décide de me faire changer d'avis. Qui a d'autres idées ?
Exactement. LProgrammer, en se référant à Prival pour exprimer CETTE VOIE - a utilisé le vilain mot grossier "b***h". Il a clairement fait cela non pas parce qu'il est un jureur et une grande gueule, mais pour attirer l'attention de Prival et d'autres personnes qui sont mal informées dans ce domaine des mathématiques.
C'est-à-dire : oui, vous pouvez interpoler la fonction tic-tac du temps (processus) d'une certaine manière - dans un intervalle donné - mais CELA NE DONNE RIEN - car cela ne nous donnera pas l'EXTRAPOLATION du processus - c'est-à-dire l'extension de la fonction au-delà de l'intervalle donné, la prédiction dans le futur. Une EXTRAPOLATION exacte peut être obtenue UNIQUEMENT en construisant un modèle de processus approprié. Si vous n'en avez pas, vous pouvez jouer avec différentes interpolations jusqu'à ce que vous ayez le visage bleu - chacune des interpolations donnera des prédictions DIFFÉRENTES et aucune d'entre elles ne sera correcte. La décomposition de Fourier en un "spectre" constitué d'une somme finie de multiples harmoniques n'est qu'UNE des interpolations. Pour appliquer correctement la transformée de Fourier à des fins d'analyse, il faut.. :
1. s'assurer que la fonction étudiée est constituée d'une somme de sinusoïdes d'une amplitude bien supérieure à celle du bruit.
2. Assurez-vous que la forme d'onde étudiée possède de nombreux multiples d'harmoniques.
Ce n'est que lorsque ces DEUX conditions sont remplies que la transformée de Fourier peut parfois donner une EXTRAPOLATION correcte. (Il peut toujours interpoler correctement - quand il y a autant de composantes harmoniques).