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L'ho cercato, ovviamente. Niente di nuovo. Allora, a cosa serve? Come applicarlo?
È bello sentire che non c'è niente di nuovo per almeno un membro del forum.
Ahimè, se lo dici, significa solo che hai smesso di svilupparti. I progressi sono stati fatti e molto evidenti. Il DOS è :) beh, non ci sono parole.
Leggi lo stato attuale dell'arte https://ru.wikipedia.org/wiki/ERP
Non si tratta di me. Nella terminologia attuale sopra ho scritto di ERP. Le difficoltà sono indicate anche lì: solo per le grandi aziende, costo elevato, difficoltà di implementazione, ecc. Prima dell'85 c'era il socialismo e sistemi simili, forse peggio o meglio avevano industrie e imprese prdp nel paese! Tu, come giovane specialista, sei entrato in un'organizzazione che sviluppava tali prodotti e sei diventato uno specialista di un altro livello. Ci sono voluti circa 10 anni. Era in tutto il paese. E ora 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.
Capisco, parlare di niente.
Grazie ancora per il primo link, non lo sapevo.
Non c'è di che, nemmeno io lo sapevo, l'ho trovato attraverso una ricerca :)
Ho dato un'occhiata, forse non con attenzione. Sì applicato wavelets. Ma perché? Quale caratteristica della pista di pattinaggio stanno cercando di identificare e a cosa serve? Il vantaggio principale è l'analisi della non stazionarietà. È presente lì? Sorgono molte domande, soprattutto se si tiene conto del carattere insolito dello strumento.
Prima di tutto, bisogna formulare il problema. O ipotesi iniziali che possono essere verificate.
È stupido prendere una wavelet, allungarla su BP e cercare di estrapolarla.
Non si dovrebbe prendere una qualsiasi wavelet, ma una specifica che corrisponda allo sviluppo di un reale processo di mercato. Come con Elliott - c'è una base - diversi tipi di onde. E c'è un tentativo di scomporre l'intera serie su questa base. Ma non cercherei di essere così universale. Cercherei di riconoscere localmente un processo per essere in grado di adattarsi al resto. Ma non abbiamo bisogno di wavelets neanche per questo.
Come imposti il tuo compito? Qual è l'idea di mercato da cui derivano logicamente le wavelet?
Per favore, non lo sapevo nemmeno io, l'ho cercato :)
Prima di tutto, è necessario formulare un problema. O ipotesi iniziali che possono essere verificate.
È stupido prendere una wavelet, allungarla su BP e cercare di estrapolarla.
Non si dovrebbe prendere una qualsiasi wavelet, ma una specifica che corrisponda allo sviluppo di un reale processo di mercato. Come con Elliott - c'è una base - diversi tipi di onde. E c'è un tentativo di scomporre l'intera serie su questa base. Ma non cercherei di essere così universale. Cercherei di riconoscere localmente un processo per essere in grado di adattarsi al resto. Ma non abbiamo bisogno di wavelets neanche per questo.
Come imposti il tuo compito? Qual è l'idea di mercato da cui l'uso delle wavelets segue logicamente?
Cominciamo con l'identificare il BP:
Credo che ci siano diversi gruppi di investitori nel mercato, variabili nel loro potere finanziario e con interessi diversi in momenti diversi.
A seconda della composizione temporale dei gruppi di investitori in base al numero nel gruppo e al tempo che otteniamo:
tendenze rialziste e ribassiste di diversa durata e inclinazione
lateralmente dove le forze sono bilanciate
piccolo rumore che genera
Questo è un modello di mercato descrittivo, che prendiamo come punto di partenza. Può essere adattato, ma non deve essere trasformato in altre forme più familiari.
L'analisi di Weillet cerca di ottenere:
filtrare le tendenze che sono attualmente in atto;
valutare in base alla loro correlazione con altre tendenze le prospettive di entrare nel mercato
Separare le tendenze morte (cosa impossibile con l'analisi di Fourier) dalle tendenze vive e cercare di stimare la loro durata
Pulire le tendenze dal rumore.
cercare di identificare l'ipercomprato/ipervenduto
fare la sintesi inversa per ottenere gli indicatori
fare previsioni sulla direzione dei prezzi
In realtà, ci sono decine di funzioni di analisi wavelet di scopo non molto chiaro, ma siamo seduti nella nostra stessa barca - VR non stazionario
In realtà, non ci sono molte wavelets - meno di una dozzina. Non ci sono proposte, ed è ancora presto.
Dobbiamo imparare come trasferire le citazioni e i parametri in matlab e poi restituire i risultati a TS. Al momento il piano è il seguente.
Iniziamo con un modello BP descrittivo e padroneggiamo la connessione tra MQL e Matlab.
faa1947 писал(а) >>
(trafiletto cancellato)...
Al momento, il piano è più o meno il seguente.
Iniziamo con un modello BP descrittivo e impariamo a interfacciare MQL con Matlab.
Prendetelo a vostro piacimento. Riferisci i tuoi risultati per iscritto.
Prendetelo a vostro piacimento. Riferisci i tuoi risultati per iscritto.
>> ha capito.
Dobbiamo imparare come trasferire le citazioni e i parametri in matlab e poi restituire i risultati al TS. Al momento il piano è il seguente.
Iniziamo con un modello BP descrittivo e impariamo a interfacciare MQL con Matlab.
IMHO, questo va nella direzione sbagliata. Tempo e fatica sprecati.
Le citazioni salvate in file csv o in qualsiasi formato di testo che Matlab capisce - ci vogliono 30 minuti per capire e fare il lavoro.
Dopo di che, ci vorrà un'altra settimana per sperimentare con gli strumenti wavelet incorporati in Matlab sui dati. Otterrete una certa comprensione dello strumento (wavelets) e vi libererete delle vostre illusioni.
Poi - risolvere semplici problemi come esercizi di allenamento. Per esempio, smussando una serie di prezzi per ottenere qualcosa come una maschera, ma senza un ritardo. Il risultato - comprensione del metodo, comprensione del problema del bordo, privazione delle ultime illusioni - solo un mese.
Dopo di che, la mattina del settimo giorno, ci si sveglia sentendo una straordinaria chiarezza nella testa - significa che si può passare a qualcos'altro con il cuore leggero e la coscienza pulita. Oppure, proprio il risultato opposto, si sente l'arrivo di idee specifiche sull'uso delle wavelets. Poi, e solo allora, si comincia a studiare il linguaggio, scrivere programmi, trasferire parametri, collegarsi a MQL, ecc. Ma non prima.
PS
A proposito, perché avete deciso che le ondulazioni continue sono buone per voi? Cosa c'è di male in quelli discreti? Dopo tutto, il tempo sul mercato è discreto.
Cominciamo con l'identificare i BP:
Credo che ci siano diversi gruppi di investitori che operano nel mercato, variabili nel loro potere finanziario e con interessi diversi in momenti diversi.
A seconda della composizione temporale dei gruppi di investitori in base al numero nel gruppo e al tempo in cui si trovano, otteniamo:
tendenze rialziste e ribassiste di diversa durata e inclinazione
lateralmente dove le forze sono bilanciate
piccolo rumore che genera
Questo è un modello di mercato descrittivo, che prendiamo come punto di partenza. Può essere adattato, ma non deve essere trasformato in altre forme più familiari.
L'analisi di Weillet cerca di ottenere:
filtrare le tendenze che sono attualmente in atto;
valutare in base alla loro correlazione con altre tendenze le prospettive di entrare nel mercato
Separare le tendenze morte (cosa impossibile con l'analisi di Fourier) dalle tendenze vive e cercare di stimare la loro durata
Pulire le tendenze dal rumore.
cercare di identificare l'ipercomprato/ipervenduto
fare la sintesi inversa per ottenere gli indicatori
fare previsioni sulla direzione dei prezzi
In realtà, ci sono decine di funzioni di analisi wavelet di scopo non molto chiaro, ma siamo seduti nella nostra stessa barca - VR non stazionario
In realtà, non ci sono molte wavelets - meno di una dozzina. Non ci sono proposte, ed è ancora presto.
Dobbiamo imparare come trasferire le citazioni e i parametri in matlab e poi restituire i risultati a TS. Al momento il piano è il seguente.
Iniziamo con un modello BP descrittivo e padroneggiamo l'interfaccia tra MQL e Matlab.
Potremmo anche non passare nulla a Matlab. La decomposizione Wavelet è implementata come una dll che viene lanciata dall'indicatore. Scambiare con la dll attraverso un file csv, è più facile e affidabile. Ma tenete a mente che i wavelets ridisegnano, niente di buono può essere fatto senza compressione e media.
IMHO, arrivando dal lato sbagliato. Tempo e fatica sprecati.
Salva le citazioni in un file csv o in qualsiasi formato di testo che Matlab capisca, capiscilo e fallo, ci vogliono solo 30 minuti di lavoro.
Dopodiché, ci vorrà un'altra settimana per sperimentare sui dati gli strumenti wavelet integrati in Matlab. Otterrete una certa comprensione dello strumento (wavelets) e vi libererete delle vostre illusioni.
Poi - risolvere semplici compiti come esercizi di allenamento. Per esempio, smussando una serie di prezzi per ottenere qualcosa come una maschera, ma senza un ritardo. Il risultato - comprensione del metodo, comprensione del problema del bordo, privazione delle ultime illusioni - solo un mese.
Dopo di che, la mattina del settimo giorno, ci si sveglia sentendo una straordinaria chiarezza nella testa - significa che si può passare a qualcos'altro con il cuore leggero e la coscienza pulita. Oppure, proprio il risultato opposto, si sente l'arrivo di idee specifiche sull'uso delle wavelets. Poi, e solo allora, si comincia a studiare il linguaggio, scrivere programmi, trasferire parametri, collegarsi a MQL, ecc. Ma non prima.
PS
A proposito, perché avete deciso che le ondulazioni continue sono buone per voi? Cosa c'è di male in quelli discreti? Dopo tutto, il tempo sul mercato è discreto.
Vorrei ricordare il destino del pacchetto Fourier - tutto incompiuto, chiuso agli estranei. Finora nessuno ha dimostrato che non si può costruire un TC usando Fourier (Burg). Questo è il risultato dell'indulgenza di una, due persone. L'hanno provato. Non ha funzionato, forse l'ha fatto qualcun altro. Dobbiamo fare un accesso normale a Matlab. C'è molto di più là fuori, compreso un enorme complesso legato a Fourier. Si dovrebbe semplicemente padroneggiare Matlab come pacchetto matematico per MQL - è l'unico linguaggio decente che non ha un proprio pacchetto matematico sviluppato.