エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 284

 
to中性子

そして、ウェーブレット変換とは全く関係のないアルゴリズムによるBP処理の最初の結果がこちらです!(上記投稿参照)比較のため、右側はAndre69



満足のいく試合内容だと思います。ちなみに、MathCadのコードはLPFの漸化式のみで、10行、カウント時間は1秒です。
全く異なる方法で得られた結果が似ているのは、嬉しいことです。



左の写真は見慣れたものだと思います。似たような写真を見たことがあります。マルチプルスケール解析のもう一つのバリエーション。一般的に、すべての道はローマに通じている。そして、それは素晴らしいことです。
 
キャンディッドに

ある周波数の範囲に規則的な構造が存在する、これが写真の総和から浮かび上がってくる印象です。高すぎるのも低すぎるのも、雑然としたものが支配しています。これはBPのこのセクションの特性なのか、市場全体の特性なのか、どちらなんでしょうね。<br /> translate="no">。


ちょっと間違っているような気がする。



ここに、価格シリーズの2つの離れた(数ヶ月)区間のウェーブレットスペクトル(モレットウェーブレット、1で正規化、左から右に周波数が上昇、条件単位で表現)を示す。もちろん違うのですが、違いすぎるということはありません。市場には独自の周波数のようなものがあり、時間の経過とともに行ったり来たりしながらも、スムーズに流れていく感じです。何かありそうな気がします。
 
テーマに沿った写真をもう一枚。



別のウェーブレット(ガウス族)、変換係数を表現する別の方法です。価格シリーズの同じ塊が対象です。どれかというと、残念ながらメモしていなかったので(だいぶ前にやった)、そのグラフを引用することはできません。下の図から上の図までが目盛りです。

これだけ見ていると、もうスケルトンとかprとか考えたくなりますね...。
 
<br / translate="no"> これだけ見ていると、もう骸骨やprのことを考えたくなりますね...。


彼ら(スケルトン)こそ、あなたが考えるべきことなのです。システムの動特性を知るには、これしかない。

それ以外は、絵がきれいなだけで、それ以上のことはありません。
 
toAndre69
ここに、価格シリーズの2つの離れた(数ヶ月)セグメントに対する2つのウェーブレットスペクトル(モレットウェーブレット、1で正規化、左から右に周波数が上昇、想定単位で表示)を示す。もちろん違うのですが、違いすぎるということはありません。市場には独自の周波数のようなものがあり、時間の経過とともに行ったり来たりしながらも、スムーズに流れていく感じです。これには何かあると思うんです。


今、とても興味深いです
Andre69さん、同じような画像で、少なくとも10個のウィンドウの平均と、グラフにプロットされた縦ひげ、その広がりが一連の結果の標準偏差に 相当するものを挙げてもらえますか。
それが指標となる。
 
grasn する。


Глядя на все это уже хочется думать о скелетонах и пр....


彼ら(スケルトン)は、考えるべき存在です。これは、システムの動的特性を得ることができる唯一の有用なものである。

それ以外は、絵がきれいなだけで、それ 以上のことはありません。



唯一無二の存在ではない!
画像(係数の行列)には、骨格に含まれるすべての 情報が含まれています。しかし、親愛なる皆さん、それらには全体像の中のほんの一部しか含まれていません。騙されないでください。スケルトンはあくまで便利でわかりやすい分析方法です。
 
ニュートロンへ

へのAndre69
ここに、価格シリーズの2つの離れた(数ヶ月)セグメントに対する2つのウェーブレットスペクトル(モレットウェーブレット、1で正規化、左から右に周波数が上昇、想定単位で表示)を示す。もちろん違うのですが、違いすぎるということはありません。市場には独自の周波数のようなものがあり、時間の経過とともに行ったり来たりしながらも、滑らかに流れていく感じです。何かありそうな気がします。


今、とても興味深いです
Andre69さん、同じような画像で、少なくとも10個の交差しないウィンドウで平均化し、縦ひげをプロットしたもので、どの広がりが一連の結果の標準偏差に相当するのか、挙げてもらえますか。
それが指標となる。




今のところこれだけです。


これは、価格チャートの重ならない連続した7つの塊の平均スペクトルを示しています。1時間足チャートで、つまり約1年間の平均値で行う。スペクトルが滑らかになっていることがわかりますが(これは予想されたことです)、全面的にそうなっているわけではありません(こちらの方が興味深いことだと思います)。
 
ところで...
ウェーブレットについては全く関係ありません。

価格表を使って楽しんでいるうちに、偶然にも、サポート/レジスタンスレベルを 見つけるための非常にシンプルで完全な自動アルゴリズムを発見しました。





価格カーブに対して単純な変換を行い(パラメータを変更することができます)、平坦な部分を探します。

ドアを開けるのが遅くて、ずっと既知のものばかりで面白みがないのは気にしないでください。
もし間違っていたら、詳細を教えてほしい。

皆さん、頑張ってください!そして、流行に乗り遅れないようにしてください。
 
までgrasn


これだけ見ると、もう骸骨やprのことを考えたくなりますね...。


彼ら(スケルトン)こそ、あなたが考えるべきことなのです。システムの動特性を知るには、これしかない。

それ以外は、絵がきれいなだけで、それ 以上のことはありません。


唯一無二の存在ではない!
画像(係数の行列)には、骨格に含まれるすべての 情報が含まれています。親愛なる皆さん、これらは全体像のほんの一部にしか過ぎません。騙されないでください。スケルトンはあくまで便利でわかりやすい分析方法です。


うっとりするのではなく、実践に導かれるのです。元の信号にもすべての 情報が含まれていることを指摘できる。予測に役立つのは、骨格の部分です。
 
アンドレ69へ
これは、価格チャートの重ならない連続した7つの塊の平均スペクトルを示しています。1時間足チャートで作成、つまり約1年間の平均値。スペクトルが滑らかになっていることがわかりますが(これは予想されたことです)、全面的にそうなっているわけではありません(こちらの方が興味深いことだと思います)。

Andre69さん、上のグラフで横軸が1000の最大値は何に相当するのでしょうか?Head-Shoulder型のBPに何らかの規則的な摂動を与えたときの大きさや繰り返し率なのか、もっとエキゾチックなものなのか。つまり、MorletウェーブレットをBPに適用した結果をどのように解釈すればいいのでしょうか?