Comparaison de deux graphiques de cotation avec des distorsions non linéaires sur l'axe des X - page 5
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il semble que le code source soit ici http://www.bytefish.de/blog/dynamic_time_warping
Il y a un article sur le DTW sur le site Habrahabra http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/135087/, il semble être très clair, mais je n'arrive pas à comprendre comment utiliser le DTW pour l'OHLC, quelqu'un peut-il me l'expliquer ?
Est-ce que c'est déjà fait pour un prix unique ?
Cela n'a pas marché, ce n'est pas un problème de porter la source DTW à mql, d'une manière ou d'une autre :
Le problème est que je ne comprends pas comment l'utiliser. Tout ce que j'ai compris, c'est qu'avec DTW, vous pouvez adapter différentes périodes de temps (BP) à la même échelle pour une analyse ultérieure, mais comment... - ne comprennent pasCela n'a pas fonctionné, la source DTW elle-même est facile à porter vers mql, d'une manière ou d'une autre :
Le problème est que je ne comprends pas comment l'utiliser. Tout ce que j'ai compris, c'est qu'avec DTW, vous pouvez adapter différentes sections temporelles (BP) à la même échelle pour une analyse ultérieure, mais comment... - ne comprennent pasJe l'ai essayé. Je ne sais pas non plus comment l'utiliser. La sortie doit être soit le chemin de transformation, soit les données transformées. Disons que cost[][] est une matrice de distance. Mais il donne un chemin avec un retour (si on cherche la valeur minimale dans chaque colonne), la condition "1. Monotonicité - le chemin ne revient jamais, c'est-à-dire que les deux indices, i et j, qui sont utilisés dans la séquence, ne diminuent jamais." De plus, le chemin n'atteint pas l'angle opposé. D'une manière générale, je ne comprends pas vraiment le sens de toutes ces manipulations avec des nombres lors du remplissage du tableau cost[][] - d'abord les distances sont simplement comptées et ensuite elles sont additionnées.
Si nous devons compter les distances entre chaque élément t1 et chaque élément t2, pourquoi devrions-nous effectuer autant de calculs, si nous devons remplir la condition "1. Monotonicité - le chemin ne revient jamais, c'est-à-dire que les deux indices i et j utilisés dans la séquence ne sont jamais diminués" ?
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Le DTW est totalement inadapté à la tâche à accomplir. DTW est utilisé pour reconnaître la parole (mots) dans un flux audio en temps réel comme suit (en gros) :
DTW n'est donc qu'un critère de comparaison de deux séquences de longueur différente. Rien de plus.
Pour rechercher des mots dans l'historique audio, la méthode DTW ne convient pas du tout, car elle est très gourmande en ressources. Par exemple, trouver combien de fois un mot a été dit au cours de la dernière heure, en utilisant DTW, est presque impossible.
Une solution rapide à ce problème consiste à utiliser un algorithme rapide pour calculer le QC de Pearson. Ce faisant, le DTW est converti à chaque fois par un ZigZag avec des paramètres d'entrée différents. Un tel algorithme est très facile à paralléliser et fonctionne presque en temps réel lorsqu'il est mis en œuvre à l'aide d'un GPU.
Une autre question est de savoir pourquoi nous en avons besoin. Personne n'a résolu cette tâche de manière sérieuse. Mais je suis presque sûr qu'après l'avoir résolu, il y aura un clou de plus dans le cercueil de la solidité de la théorie des modèles.
La théorie des modèles, ainsi que les vagues d'Elliott et les Fibo ne sont pas un niveau de pensée technocratique.
Le DTW est totalement inadapté à la tâche à accomplir...
Quelque chose que j'ai inventé moi-même, mais je ne sais pas, ça n'a aucun sens.
La ligne jaune, c'est la ligne orange tendue sur la ligne rouge.