トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2562

[Alexander Ivanov]

mytarmailS#:

オフトピック、でも楽しい一品

https://www.youtube.com/watch?v=_Aow6P3oBAg

こんにちは。

あなたはテクノシャーマンですか？

数年前から契約している。

[mytarmailS]

Alexander Ivanov（アレクサンダー・イワノフ） #:

こんにちは。

あなたはテクノシャーマンですか？

数年前から登録。

いや、それはどうだろう。

[Roman]

ロールシャッハ＃：

ウェーブレット分解に少しずつ手を出しています。
通常の分解と一括分解の違いについて、このようなスキームに出会いました。
見やすくするために、自分でハイライトを入れました。
バッチ分解は、通常の分解よりも正確な結果が得られるという。
もしかしたら、あなたも興味を持たれるかもしれません。

[mytarmailS]

ローマ字 表記：

ウェーブレット分解に少しずつ手を出しています。

MGCやSSAの何がいけないの？

[Roman]

mytarmailS#:

MGCやSSAの何がいけないんだ？

波動が感じられるのは面白いですが
SSAはクローラー？
昔、それを元にした指標があったと思うのですが、印象に残っていません。
それを知っている人が、必要な結果を出していないので。
それが何であるかはわからない。

[mytarmailS]

ローマ字 表記：

波動が感じられるのは面白いですが
SSAはクローラーなのか？
昔、それを元にした指標があったような気がしますが、印象に残っていません。
なんだろう、なんだろう、わからない。
なんだかよくわからないけど。

ええ、芋虫です。

MGCはPCAです。

分解する方法に違いはなく、重要なのはその後にどうするかだと思うのですが...。

[Rorschach]

ローマ字 表記：

ウェーブレット分解に少しずつ手を出しています。
通常の分解と一括分解の違いについて、このようなスキームに出会いました。
すでに自分でハイライトしてわかりやすくしています。
バッチ分解は、通常の分解よりも正確な結果が得られるという。
もしかしたら、あなたも興味を持たれるかもしれません。

何年か前にウェーブレットに関する本にたくさん目を通しましたが、今はそれよりも、ウェーブレットをすばやく計算する方法に興味があります。この図は、実は誤解を招きやすい図なのです。図では、LFとHFの成分に分解して表示しています。これがウェーブレット分解後の姿になります。しかし、回路図を見ると、ウェーブレットはLFフィルタであるように見えますが、実際には、ウェーブレットは数学者が好むいくつかの特性を持ったバンドパスフィルタなのです。

上記の内容には、昇降方式は含まれていません。なかなか面白い内容なのですが、深く掘り下げてはいないんです。

[secret]

人は市場の勉強を避けるためなら、どんなことでも考えるものだ)

[Roman]

ロールシャッハ＃：

数年前はウェーブレットの本をたくさん見ましたが、今はいかに早くカウントするかということに興味があります。この図は、実は誤解を招きやすい図なのです。図では、LFとHFの成分に分解して表示しています。これがウェーブレット分解後の姿になります。しかし、回路図を見ると、ウェーブレットはLFフィルタであるように見えますが、実際には、ウェーブレットは数学者が好むいくつかの特性を持ったバンドパスフィルタなのです。

上記の内容には、昇降方式は含まれていません。かなり面白い内容だが、深く掘り下げてはいない。

はい、最初のパーティションでLFとHFの成分を取得します。
おそらく係数の抽出後にバンドパスとなり、あるノード、
ペナルティ閾値を設定し、さらにノイズ除去、圧縮を行うのだろう。
私もまだ勉強中です。ポイントは、ウェーブレットが1次元の信号と行列データの両方に適用できることです。
おそらく、リフティングは行列変換にのみ適用されるのでしょう。これまでは、さまざまなアプローチのアプリケーションオプションを理解したいと思います。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin#:

ランダムに成功するモデルを見つけるのではなく、そのモデルを成功させる確率を高めることが重要なのです。

であれば、もっと具体的に説明する必要があります。