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Oui Fourier sous aucune forme n'est destiné à l'extrapolation. Que voulez-vous trouver en RMS si la fonction à approximer est censée être périodique ? Quel est l'intérêt du RMS, alors ? Prenez les valeurs appropriées à partir du début de l'intervalle .......
Bonne chance.
Tout à fait juste, j'ai toujours affirmé que l'expansion en séries de fonctions est une méthode pernicieuse, où les termes d'une série n'ont initialement aucun sens physique, il y a une tentative de cacher son incapacité à rechercher réellement des lois - Taylor et Fourier se sont laissés aller, rivalisant avec leurs contemporains et montrant la puissance de leur esprit dans des questions de mathématiques supérieures et ils y sont parvenus, mais loin de recommander d'appliquer ces méthodes dans des situations similaires.
Mais un spreadshift Excel serait un plaisir à voir...
;)
(c) au fondateur de la 123.
Grâce à lui et aux comptables, nous sommes arrivés à 512K.
C'est vrai, j'ai toujours soutenu que la décomposition en une série de fonctions est une technique pernicieuse, où les termes de la série sont intrinsèquement dépourvus de signification physique, est une tentative de dissimuler l'incapacité à rechercher véritablement des modèles.
Mon oncle ! Je vais me coucher - mais vous êtes certainement sur votre longueur d'onde "destructeur pour les esprits immatures".
Et le critère d'interdiction est simple : absence de réponse aux questions négatives pour la "théorie".
En même temps, les questions sont simples et compréhensibles pour la plupart des gens.
Vous savez - je vous souhaite aussi une meilleure chance.
J'ai personnellement l'expérience de la prédiction de processus réels après l'extraction d'harmoniques significatives.
Et vos échecs ne sont pas une base pour des conclusions hâtives.
;)
le prix du marché n'est pas une harmonique, mais une chose encore plus effrayante
le prix du marché n'est pas un harmonica mais une chose encore plus effrayante
Déjà effrayant !
Névzhe crocodile ?
Je ne parle que d'approximation pour l'instant. La situation est bien plus complexe et la question principale est l'adéquation du modèle. Mais si vous comparez des ondes sinusoïdales sans amortissement et avec amortissement, ces dernières ont plus de potentiel.
Chaque processus a son propre modèle, et non une sorte de sinusoïde.
La principale est la puissance du spectre, je vois. Mais c'était plus simple ici - il y avait plusieurs séries de données. Les périodicités qui se produisent au cours d'un processus influencent et provoquent précisément une réaction et une réflexion dans l'autre processus. La longueur des séries chronologiques pour les prévisions était courte. Mais en isolant des fréquences sur des séries longues et après avoir vérifié leur cohérence sur des séries courtes, le résultat est probant.
C'était il y a longtemps... 82 du dernier millénaire.
;)
La question de trouver un échantillon satisfaisant, je l'avoue, n'a pas été résolue pour moi non plus, en cela je demande de l'aide, alors que le robot choisit parmi toutes les options possibles la meilleure, de son point de vue
Chaque processus a sa propre régularité inhérente, et non une sorte d'onde sinusoïdale.
Je vais écouter - en retenant mon souffle.
La loi est pour tout le monde !
Et c'est vrai - avec mesure.
Si vous êtes 100-one res...
mais je ne veux pas interrompre le Gourou.
Hodja Yusuf !
Pourriez-vous décrypter cette thèse un peu plus ?
S'il y a un processus, et qu'il y a un modèle inhérent à ce processus, n'y a-t-il pas de bonne solution autre que les fonctions Gamma - ce qui sera dans un instant ?
2 yosuf:
Vous cherchez peut-être ce script : https://www.mql5.com/ru/code/8175?
ZS : fatigué de googler les posts de Yusufhoja en partie sur le net, à peu près la même chose qu'ici - des prédictions incompréhensibles et des chamailleries ;)
Pas besoin de chercher mes posts - je suis là, devant vous.
Les conclusions ne sont pas basées sur des échecs, mais sur une analyse des bases de la méthode d'expansion des séries de Fourier. Cette expansion a une limite : elle ne peut représenter qu' une fonction qui est périodique sur le segment d'expansion. En conséquence, si une expansion de Fourier est utilisée, la fonction est supposée être périodique, strictement f(x) = f(x+T), où T est la période. J'espère que vous n'avez pas besoin de dire quelle valeur de la fonction vous obtenez lorsque vous essayez d'extrapoler au-delà du segment d'expansion pour une fonction périodique ? Si l'on procède correctement et que l'on prend un nombre infini d'harmoniques, alors celle qui correspond au début de l'intervalle. Si un nombre fini d'harmoniques, alors la précision est égale à l'erreur d'approximation. L'OOS consiste simplement à sélectionner les valeurs appropriées du début de la plage de décomposition ;) .....
Bonne chance.
ZY à propos des processus réels : ils sont prédits s'il existe une composante périodique, par exemple une charge cyclique ou une fréquence porteuse, ce que, à mon avis, nous ne voyons pas sur le marché. La méthode elle-même est assez populaire non seulement en ingénierie radio, mais aussi en mécanique - il est facile de compter les intégrales à la main (j'ai compté en mon temps ;) ), avec le développement des méthodes d'intégration numérique pour la mécanique, la pertinence est réduite.......
Vous avez tout à fait raison, heureux de ce raisonnement.