Pensieri sul casuale - pagina 19
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Pensando a tutti i sostenitori di DSP su questo forum e su altri forum di commercianti (e ce ne sono molti) ho uno slogan "DSP con un succhiotto!
La gente non vuole capire che non c'è segnale tra virgolette come lo intendono loro, e non c'è rumore come lo intendono loro.
C'è una componente deterministica nel kotir (non consideriamo SB con la demolizione) che confondono con il segnale. Si potrebbe essere d'accordo con loro (non si tratta di terminologia dopo tutto, si tratta di soldi) se la differenza tra la componente deterministica ("segnale") e il quoziente fosse stazionaria (MO quasi costante e varianza quasi costante).
Per un automa:
E circa il generalmente accettato. La prima linea è ARCH, più completamente coda spessa, il modello matematico per questo è FARIMA (integrabilità frazionaria, Hurst è sinonimo). Non si tratta solo di un mare di letteratura, ma anche di un codice gratuito e pronto all'uso (R) che tiene conto di molte sfumature nel nome.
Ti auguro di avere successo, automa. Ho fiducia che un buon filtro adattivo produrrà un sistema abbastanza stabile, e le fermate obbligatorie possono impedirgli di scendere, specialmente se sai esattamente come il tuo sistema reagisce alla funzione delta (vedi avalsa sopra).
faa, sei proprio un esperto, non parli, parli ;))))
Ma ecco il problema, lei sta cercando di "parlare" su un argomento di cui non ha assolutamente capito nulla.
È possibile fare un buon filtro basato su una rete neurale (sarà un filtro non lineare, ma non è questo il punto)? Cioè, non contraddice le basi di cui lei è esperto? (Non ho mai avuto a che fare con i filtri, quindi la domanda è molto generale).
È possibile fare un buon filtro basato su una rete neurale (sarà un filtro non lineare, ma non è questo il punto)? Cioè, non contraddice le basi di cui lei è esperto? (Non ho mai avuto a che fare con i filtri, quindi la domanda è molto generale).
Anche se ho qualche conoscenza di NS, non sono un esperto di NS.Suppongo che fare un buon filtro basato su una rete neurale siaun compito fattibile.
Anche se ho qualche conoscenza di NS, non sono un esperto di NS.Suppongo che fare un buon filtro basato su una rete neurale sia un compito fattibile.
Grazie!
Posso farle un'altra domanda? Stai cercando di ridurre la dimensione dell'errore "filter-quote" quando costruisci un filtro o è molto più complicato di così?
Grazie!
Posso farle un'altra domanda? Stai cercando di ridurre la dimensione dell'errore "filter-quote" quando costruisci il filtro o è più complicato di così?
L'obiettivo del sistema è quello di minimizzare l'errore di inseguimento. Ma è possibile impostare il compito in modo diverso.
Qui c'è un esempio di dichiarazione di un problema. (ci sono diversi post prima e dopo sul thread)
L'obiettivo del sistema è quello di minimizzare l'errore di inseguimento. Ma è anche possibile impostare il compito in modo diverso.
Qui c'è un esempio di dichiarazione di un problema. (ci sono diversi post prima e dopo sul thread).
Grande! Lo sto studiando con grande interesse. Grazie.
Grande! Lo sto studiando con grande interesse. Grazie.
La differenza è che l'EMA e la SMA sono troppo primitivi per descrivere adeguatamente il comportamento del sistema.
Sono solo una prima e approssimativa approssimazione. Il mercato "calcolerà" rapidamente questa struttura congelata del suo modello (il mercato) e divorerà il deposito.
Questo spiega il fatto che il TS sulle macchine ha bisogno di frequenti ottimizzazioni, cioè di aggiustamenti per il mercato.
Abbiamo bisogno di (una verità logora) adattamento-autotuning entro intervalli di tempo ragionevoli (accettabili dal punto di vista del rischio).
Ci sono due modi qui - o cambiare periodicamente il modello del segnale, o cambiare i parametri dei flapper (convenzionalmente parlando).
Dove ottenere l'errore (deviazione dalla norma), come selezionarlo e come usarlo per l'autotuning è una questione di algoritmo.
Non ho mai visto un filtro adattivo che differisca da EMA, SMA o altri filtri FIR e sia migliore di loro. Se sapete di cosa state parlando, allora mostrate tale filtro adattivo sulle immagini e spiegate il suo vantaggio.
Non ho mai visto un filtro adattivo che finisce per essere diverso e migliore di un EMA, SMA o altri filtri FIR. Se sai di cosa stai parlando, allora mostra un tale filtro adattivo in immagini e spiega i suoi vantaggi.
Sono d'accordo che la parola "primitivo" è stata usata in modo errato.
Non si tratta di costruire un filtro sofisticato che segue accuratamente un quoziente.
Qui hai ragione, in questo senso gli altri filtri non hanno alcun vantaggio (a parte la bellezza).
Diversi anni fa questo argomento è stato esplorato in lungo e in largo sul forum e abbandonato perché non dava alcun beneficio tangibile (ci sono anche delle foto).
Si tratta di adattare il TS alla natura mutevole del mercato nel tempo.