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 49

[mytarmailS]

では、スペクトル成分から近接性を調べるにはどうすればよいのでしょうか？

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:
では、スペクトル成分による近接の検索はどのように行うのでしょうか？

無理でしょう。

厳密には、スペクトル解析は金融時系列には とても適用できない。ほら、VERY。なぜなら、金融時系列は定常データではないので、定常データを必要とするからです。

特に成功した（と思われる）ソリューションの例もあります。ホームページにVadim Junkoがありましたが、そのようなことができるようになったようです。

[СанСаныч Фоменко]

レビューはこちらから

Rを好むデータサイエンティストがますます増えている

第3回「定量的ビジネス・プロフェッショナル」調査の結果が発表されました。

SAS、R、Pythonのいずれを使用するのがお好みですか？

全体的にオープンソースツールが優勢です。SAS（有償）は経験年数16年以上のプロフェッショナルに成功し、経験年数5年以下のプロフェッショナルはRを好んだ。また、博士号や修士号を持つ分析専門家の間では、Rが圧倒的に多く選ばれています。

2つの使用方法について、より多くの図表を掲載しています。

SAR。

revolutionanalyticsのウェブサイトからのデータです。Rシステムの無償部分の保守だけでなく、有償のツールも開発しているマイクロソフトが所有している。

[mytarmailS]

サンサニッチ・フォメンコ

いいえ。

1）厳密には、スペクトル解析は金融時系列にはとても 適用できない。ほら、VERYも。なぜなら、金融時系列にはない定常的なデータが必要だからです。

2 ) いくつかの特定の成功した（と思われる）ソリューションの例がある。このサイトにはVadim Junkoがいましたが、彼はそのようなことをやってのけているようです。

1)どんな 関数もフーリエ調和級数に分解できる、ANY......を参照。

どんな 関数でも、基本的に3つのアレイだけが、その関数を完全に記述するパラメータを持っており、他の測定値（振幅、位相、周波数）に比べて最も客観的です。

悪気はないが、あなたが質問を理解していない場合は、教師としてそれに入るべきではありません、学生の役割はここに適していますが、どのような方法で、ない教師... もう一度悪気はない意味

2) 私の知る限り、ニューラルネットワークを使って市場予測に成功した人たちは皆、予測値の前処理や価格の近似に何らかの形でフーリエを使用している。

=================================

疑問は残りますが...。

[mytarmailS]

この無邪気な子供も、10分から話しています。

https://www.youtube.com/watch?v=KUdWTnyeBxo&list=PLDCR37g8W9nFO5bPnL91WF28V5L9F-lJL&index=3

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:

1)どんな 関数も一連のフーリエ高調波に分解することができる、ANY......を参照。

どんな 関数でも、基本的に3つのアレイだけが、その関数を完全に記述するパラメータを持っており、他の測定値（振幅、位相、周波数）に比べて最も客観的です。

悪気はないが、あなたが質問を理解していない場合は、教師としてそれに入るべきではありません、学生の役割は、ここで適していますが、教師ではない...もう一度、悪気はありません。

2) 私の知る限り、ニューラルネットワークを使って市場予測に成功した人たちは皆、予測値の前処理や価格の近似に何らかの形でフーリエを使用している。

=================================

疑問は残りますが...。

定常性」の意味を理解していない。

頑張ってください。

[mytarmailS]

サンサニッチ・フォメンコ

定常性という言葉の意味を理解していない。

頑張ってください。

OMG・・・。

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:

1)どんな 関数も一連のフーリエ高調波に分解することができる、ANY......を参照。

どんな 関数でも、基本的に3つのアレイだけが、その関数を完全に記述するパラメータを持っており、他の測定値（振幅、位相、周波数）に比べて最も客観的です。

悪気はないが、あなたが質問を理解していない場合は、教師としてそれに入るべきではありません、学生の役割は、ここで適していますが、教師ではない...もう一度、悪気はありません。

2) 私の知る限り、ニューラルネットワークを使って市場予測に成功した人たちは皆、予測値の前処理や価格の近似に何らかの形でフーリエを使用している。

=================================

疑問は残りますが...。

もう主張が飽きられてるんだろ。自分たちが実用的なものを置かないだけではダメで、やはり他者からの説明を求めるのですね。ここにはタダモノはない!

そして、SSの言うとおりです。真正面からであっても、メソッドを適用して、フィギュアを手に入れることができるのです。でも、サンプル以外では使えません。

[Yury Reshetov]

mytarmailS:

1)どんな 関数も一連のフーリエ高調波に分解することができる、ANY......を参照。

どんな関数も分解しようと思えばできる（誰も反対しなければ、肛門から扁桃腺を切り取ることもできる）が、分解して正確に元に戻るのは周期的なものだけである。すなわち、非周期関数はフーリエ級数に分解されるものの、周期の端では正確に復元できず、最大精度は周期の中央部のみになるため、正しくないことが知られています。周期エッジは、逆再構成すると必ずゼロ調波の値に収束する。

[mytarmailS]

一つ質問ですが、振幅、位相、周波数によって機能間の類似性を測定することは可能でしょうか？

それだ!!!!それ以外には興味がない...。

フーリエについて書かれている他のことは、すべてCCの回答の結果であり、私の質問とは何の関係もないのです。