И, кроме того, меня интересовало как применять вейвлеты в принципе, а не как применять их для работы на форексе. Объект для исследования у меня есть и инструмент я выбрал. Вот только не знаю как им пользоваться. :-))
А что за инструмент, если не коммерческая тайна? Кстати, рекомендую обратить внимание на скелетоны, полезная штука, по крайне мере свои коэффициенты я вычисляю на их основе.
ウェーブレットに関するさまざまな情報をたくさん集めていらっしゃるとのことですが、どのような情報を集めていらっしゃるのでしょうか？あなたの判断でここに何か書き込んでもらえませんか？Polikarの "Introduction to wavelet transform", Dobeshiの "10 lectures on wavelets", Vorobiev-Gribuninの "Theory and practice of wavelet transform", その他私が持っている小さなものです。ゆっくりドベシを読んでいます。
そこが特に気になるところです。でも、まだいろいろなことを話していませんね。今だけでなく、これから先もぜひ期待したいです。:-)<br /> translate="no">。 ウェーブレットに関するさまざまな情報を蓄積してきたとおっしゃっていましたね。あなたの判断でここに何か書き込んでもらえませんか？Polikarの "Introduction to wavelet transform", Dobeshiの "10 lectures on wavelets", Vorobiev-Gribuninの "Theory and practice of wavelet transform", その他私が持っている小さなものです。ゆっくりドベシを読んでいます。
指示と受け取らず、明確にしただけです。
頑張ってください！そして、流行に乗れるように頑張ってください。
つまり、モレーのウェーブレットは、この関数の平均値がゼロと異なるため、厳密にはウェーブレットではないのですが、その特性にはかなり満足しています。と書いたように、もしかしたら詳しく書くかもしれません（道徳的にまだ無理です）。道徳的な側面は非常にシンプルで、このような予測に対してどのような態度をとるか？(時計、ユーロドル）正しいのか、正しくないのか？
もし、それがデタラメだと理解したら、詳しくお話します。視点があると理解すれば、お伝えしますが、全てではありません。ある意味、キャンディドを お手本にしているようなものです。 :о))))
私はウェーブレットフィルタリングも含め、データフィルタリングはずっと前に諦めています（Solandrに 注意してほしいのですが、リアルタイムフィルタリングには技術的な問題はなく、トレーディングに問題があるのです :o)。この混乱から少なくとも何らかの有用性を得るためには、適応型フィルタリングを構築する必要があり、それが、少なくとも私にとっては問題なのです。
まさにNeutron さんがおっしゃるような理由で、私はHurstを含む予測特性を持つものに集中し、少し変わったウェーブレットの使い方（フィルターでは全くない）を模索し始め、それについて簡単に書きました。
追記：以下の流れで別途感謝します。:о)))
to中性子
http://monetarism.ru/article.pl?sid=05/03/13/0625201&mode=flat の 著者の言葉を借りれば、このフォリオは実に素晴らしいものであると記しておく。私はこの作品をDjVu形式で2巻、各4m持っています。もし一般の方が興味をお持ちでしたら、並べることができます。
もちろん、ダウンロードする準備はできています。:о))))
それに、私が興味があったのは、ウェーブレットの原理的な適用方法であって、FXにどう適用するかということではありません。研究対象があり、道具を選んでいる。ただ、使い方がわからない。:-))
そして、このツールは企業秘密でなければ何なのか？ちなみに、スケルトンに注目することをお勧めします。これは便利で、少なくとも私はスケルトンをベースに係数を計算しています。
WAVELETS !!! :-)))
[quote]そして...？
この図を見ると、（EUR/USDの時系列から何らかの方法で得られた）非液滴の数値系列を線形または二次多項式で補間する特定の方法について話すことができます。
[quote]
なぜ、このシリーズがノンエキサイトだと思うのか理解できないのですが？時間軸は一律 です。ほとんど...それとも週末のことでしょうか？
なお、LPIで実装されたTCは、現在の市場において、統計的にDCに対して優位性を持つことはない。
最初の文章は完全に同意します。確かに、外挿は必要だし、外挿しかできないが、そう簡単にできるものではない。それが簡単なら、何の問題もないのですが......。ウェーブレット法については、これが万能だとか、新しい聖杯だとか言っているわけではありません。とんでもない！そして、この方向に無闇に突っ走ることを勧めない。私にとっては、わかりやすく、便利で身近な市場分析ツールに過ぎません。統計的手法がおそらくあなたにとってそうであるように。結局のところ、個人の好みの問題なのです。もうひとつ。統計的手法の価値と有効性は十分に認識しており、TSを開発する際には
必ず 使用するつもりです。例えば、よく...例えば、市場の裁定取引の時期を検出するため。興味深い記事をありがとうございました。ウェーブレット法に話を戻すと、実は同じフィルターというか、サブバンドフィルターの集合をある方法で整理したものなのです。もちろん、位相差はあります。もちろん、位相差は発生します。残念ながら、自然界には（因果関係の原理から）完璧なフィルターというものは存在せず、良いものも悪いものもあるのです。フィルタの位相遅れは、フィルタコア長の半分に相当します。(このことは、短い単純なフィルターが、この意味で有利であることを意味しています。ウェーブレットフィルタのカーネルサイズは2（Haarウェーブレット）からです。使ったのは5と8です。その意味で、ウェーブレットは有利なのでしょうか？まだわかりません。具体的な実装を比較しなければならない。完璧なフィルターとしては...- バターワース・フィルターは、その称号を持たない。ずいぶん前に使っていました。今はカーネルサイズを覚えていませんが、2より大きいのは間違いないです。ウェーブレットフィルタと比較してみてください。また、まだ触れていないウェーブレット分解の方法として、インターバルウェーブレットとリフティングアルゴリズムというものがあります。分解区間外での関数の振る舞いについて、何の仮定も必要としない点が注目される。まだ試していないんです。おそらく、ここで最小限の「位相遅れ」を実現できるのでしょう。位相差という言葉自体、この事に対してあまり正しくないのですが。
10%/月はスプレッドがあり、2ヶ月の履歴で、つまりサンプルは信頼できません。統計を取るために、実際の口座が開設されます。
返信ありがとうございました。頑張って、流行を当てましょう
И, кроме того, меня интересовало как применять вейвлеты в принципе, а не как применять их для работы на форексе. Объект для исследования у меня есть и инструмент я выбрал. Вот только не знаю как им пользоваться. :-))
А что за инструмент, если не коммерческая тайна? Кстати, рекомендую обратить внимание на скелетоны, полезная штука, по крайне мере свои коэффициенты я вычисляю на их основе.
WAVELETS !!! :-)))
ただ、"INSTRUMENT "という単語がよくわからなかったんです。:о)
将来の値動きに先立って確実に 正しい方向に曲がる指標をご存知ですか？それなら聖杯だ!
いいえ、そんなことはありません。このような指標は理論的にも存在し得ない。しかし、ウェーブレットを使うということで、他の表現方法と比較して大きな利点はないようだということだけはお伝えしておきたいと思います。また、ウェーブレットだけでは、どのような戦略も立てられないと思われます。
А что Вы знаете индикатор, который достоверно загибается в правильную сторону раньше будущего хода цены? Тогда это Грааль!
いいえ、そんなことはありません。このような指標は理論的にも存在し得ない。しかし、せっかくウェーブレットを使うのですから、他の情報表現方法と比べて大きな優位性はないように思われることだけは書いておきたいと思います。また、ウェーブレットだけでは、どのような戦略も立てられないと思われます。
ウェーブレットだけではTSの構築には不十分というのは、まったくその通りです。そんなやり方はしない。しかし、市場分析 ツールとしては非常に有用であることは間違いないでしょう。ただ、今のところ、このテーマに真剣に取り組んだ人はいないようなので、何も提供しないのでしょう。今のところ...今、設計しているTSの中で、ウェーブレットがどのような役割を果たすかは、まだわかりません。70％だろうが10％だろうが、利益につながるのであれば、何の違いもない。市場情報の表現方法における優位性については、私は納得していません。そうなんです。取引する際に、異なる時間枠の複数の価格チャートを使用していますね。 つまり、もしかしたら無意識かもしれませんが、そうすることでマルチスケール解析を行っているのです。そして、ウェーブレットの真髄は、実装やアルゴリズムの細部にあるのではなく、まさにそのマルチスケールにあるのです。そして、この事実の根底には、強力な哲学的思想があると断言する。ウェーブレットが、航空機のエンジン設計、天体写真の処理、医療診断-私はこれらの例をよく知っている-など、さまざまな分野で数え切れないほど使われて大成功を収めているとしたら、なぜ市場でブレークするのだろうか。私は違う見方をしています。謹んで申し上げます。幸運とハッピーなトレンドを
特に面白いと思うのはこの点です。でも、今のところ、それについてあまり語っていませんね。当面の間だけで、継続されることを強く希望します。:-)
ウェーブレットに関するさまざまな情報をたくさん集めていらっしゃるとのことですが、どのような情報を集めていらっしゃるのでしょうか？あなたの判断でここに何か書き込んでもらえませんか？Polikarの "Introduction to wavelet transform", Dobeshiの "10 lectures on wavelets", Vorobiev-Gribuninの "Theory and practice of wavelet transform", その他私が持っている小さなものです。ゆっくりドベシを読んでいます。
問題は、理論が多すぎて、私の、初歩的なレベルでは理解できても、現実的には何もできないことです。だから、具体的な動作の仕組みやアルゴリズムが理解できる、ある程度シンプルでタスク指向のものが必要なんです。
DSPでないことが望ましい。私はDSPに反対しているわけではありませんし、相場などの時系列は すべて信号であり、DSPの手法で調べることができることをよく理解しています。しかし、私はこの分野からはとても遠いので、専門家が認める用語、専門用語、用語に沈んでいるのが現状です。
線形多項式のねじれに着目したのですが、それらは等距離にあるわけではありません。ノードが隣接するノードを結ぶ線上にあることもありますしね。
サンプリングウィンドウが狭くなるとBPが減少することは明らかですが、演算子の平滑性は悪くなります。平滑化の品質と遅延の妥協点を見つけなければなりません。そのため、演算器のAFRのパラメータ（通過帯域の均一性、カットオフスロープ）が同一または近い演算器の平滑特性を比較することが正しいのです。この点、バターワース・フィルターは帯域幅が最小（ゼロではない！）であり、カットオフ周波数で大幅に増加する。このような観点から、ウェーブレットベースのフィルタリング手法と古典的なフィルタリング手法を比較することは興味深いことです。
どこかで何かを外挿するのであれば、どうしてもFZがあります。実際、時系列の右端に座り、一歩先を外挿すると、当該時系列の確率的な値を得ることができる。次のカウントダウンでは、その値を真の値と比較し、その結果の誤差を記憶する。2点目の入力データの更新を考慮して、この手順をもう1度繰り返す、といった具合に。その結果、初期と予測の2つの時系列を持つことになります。明らかに、両者は完全に一致するわけではなく、また、強く発散するわけでもなく、FZだけ相対的にずれているのですだから、この場合はFZという言葉がふさわしいと思います。さあ、同僚たちよ、私を批評してくれ。私は、どのような外挿も、時系列（TP）が
選択された方向に「従う」 性質を持つことを意味すると主張する。実際、一歩先をn 次の多項式で外挿することで、一次導関数、二次導関数のNEEDを仮定している...元のシリーズのn-1、少なくともこの段階では......。私が何を言いたいかわかりますか？一次導関数の準連続性は、選択した時間枠（TF）におけるBPの自己相関係数（AC）が正であることに他なりません。ブラウン型BPに外挿を適用しても無意味であることが知られている。なぜ？なぜなら、そのような系列のCAは、同値的にゼロに等しいからですでも、QAがマイナスのGRもあるわけで...。私が正しければ）それらに外挿するのは単に不正確であり、価格は予測された方向と反対方向に行く可能性が高いのです。 手始めに：ほぼすべてのFX VRは負の自己相関関数（これは、すべての可能なTFのKAから構築された関数です）-これは医学的な事実です！-を有しています。例外は、小さい時間枠の一部の通貨商品と、週足TFのSberbankとEU RAOの株式です。これは、特に、
移動平均の 悪用に基づいてTSの現代の市場での不適当性を説明する - 外挿するために同じ試み。 間違っていなければ、ウェーブレットは正しく機能を発揮できない領域にアプリオリに現れる。
ウェーブレットに関するさまざまな情報を蓄積してきたとおっしゃっていましたね。あなたの判断でここに何か書き込んでもらえませんか？Polikarの "Introduction to wavelet transform", Dobeshiの "10 lectures on wavelets", Vorobiev-Gribuninの "Theory and practice of wavelet transform", その他私が持っている小さなものです。ゆっくりドベシを読んでいます。
問題は、理論が多すぎて、私の、初歩的なレベルでは理解できても、現実的には何もできないことです。だから、具体的な動作の仕組みやアルゴリズムが理解できる、ある程度シンプルでタスク指向のものが必要なんです。
DSPでないことが望ましい。私はDSPに反対しているわけではありませんし、相場などの時系列はすべて信号であり、DSPの手法で調べることができることをよく理解しています。しかし、私はこの分野からはほど遠く、専門家の間で通用する用語、専門用語、用語に沼のように沈んでいる状態です。
続編が出る予定です。準備しているところです。相変わらず、時間がない。多分、今日中に投稿すると思います。
情報についてすでに、レビュー記事を掲載したPDFファイルがいくつかあるという。そのうちのいくつかはグリブニンの翻訳で、かなり有名なもののようです。持っているのではないでしょうか。他はもっと深刻です。
Eメールでお送りした方が便利だと思います。私のはandre69 [at] land [dot] ruです。
リフティングアルゴリズムの情報は、英語版しかないのですが。メソッドの著者とそのフォロワーによる原著論文。迷うことがなければ、何かを拾うことができる。
DOBESHIについて。あなたは巨人だ!本の半分くらいしか辛抱できなかった。もちろん数学は得意なのですが、実践には程遠い。そこからグローバルな発想をしていけばいいのです。
DSPに関する備考DSPとウェーブレットは、かなり強い結びつきがあります。残念ながら、あるいは幸いなことに私は知りません。
リーズナブル。
がんばってください。
確かにこれには常識がある。しかし、「でも」もある。
もし外挿が単調性の性質を持つなら、その値は実に低い。MAはそのような外挿しかできないので、このような目的には使用しない。
しかし、もっと複雑なもの、たとえば次数2の多項式を例にとると、そうとも言い切れない。
はっきり言いますが、近い将来への外挿の話をしているのです。
つまり、簡単な2次関数で（数列が本当に性質上それを許すと仮定して）、転換点の近似値を予測することができるのです。そして、それこそが、誰にとっても必要なことなのです。特に高次の多項式。だから、外挿はほとんど 方向性を保ったままできる。でも、ほとんど 全体像が変わってしまうんです。
また、CAについては、ご指摘の通り、選択されたTFに依存することになります。これは、対象となる級数が何らかの形で区分的単調であることを反映している。KAである程度判断できるTFを選ぶか、比較的信頼性の高い近未来への外挿が可能な内挿法を選ぶか、その違いは何でしょうか？