フーリエの目利き... - ページ 8 1234567891011 新しいコメント Myster 2009.05.17 10:52 #71 forte928 писал(а)>> もしよろしければ、続きを生成するコードをご覧ください...メールに落とせますので...。 定番というか、例えばフーリエ曲線の周期と同じだけインデックスをずらしてインジケータバッファを埋め、SetIndexShift(0,Period)メソッドを使ってインジケータ自体を視覚的に同じ値だけずらしています。 後日、基盤のコードを整理して掲載します。 Олег 2009.06.16 08:44 #72 Urain >> : 私はそうは思いません。今は動きの終盤で、10ポイント後にはトレンドが変わると仮定しましょう。 特に、この10項目の信頼性には疑問符がつくので、飛びつくべきではないと思うのです。 個人的には、最初の10点は外れても、直近のリアル相場が予想相場とイコールになることが多いですね。 ここで質問は「フーリエ効果かラストポイント効果か」にスムーズに流れますが、この質問に関しては、私には効果 は、別の効果によって引き起こされます。y = k*x + c の形の直線を設定し、フーリエで外挿することを試してみてください。 となり、上向きの直線ではなく、下向きの曲線になります。不完全波動効果とでも言いましょうか。 つまり、測定区間に波が収まらない場合、フーリエ法による正しい予測は不可能である。 直線的な高調波も長周期の高調波もこの効果を受ける。 そこで、私の指標では、ANG3110の例にならって、相対的に価格＝0ではなく、相対的にデトレンドラインで分解するようにしました。デトレンド線には、線形回帰と、より大きな周期のフーリエ補間が使用されている。 そして、より長い期間の周期性を検出することができればフーリエ補間を使用し、そうでなければLRを使用しています。この場合、「不完全波動効果」はなくなります。 Mykola Demko 2009.06.16 09:56 #73 neoclassic >> : より長い期間で周期性を検出できるのであれば、フーリエ補間を使うのですが......。 また、どのような方法で、どのような基準で循環性を検出するのでしょうか？ Олег 2009.06.16 10:09 #74 フーリエ外挿を行い（うまいこと言うなあ）、結果と価格の相関を見るのです。相関が有意であれば、顕著な循環性があることを意味する。もっと良い方法があるのでしょうが、MT用のスペクトラムアナライザーを作ってみることにします Mykola Demko 2009.06.16 10:20 #75 neoclassic >> : フーリエ外挿を行い（うまいこと言うなあ）、結果と価格の相関を見るのです。相関が有意であれば、顕著な循環性があることを意味する。もっと良い方法があるのですが、MT用のスペクトルアナライザーを作ることにしました。 方法は理解できました、回答ありがとうございます、場所があるのだと思います。と外挿、内挿、近似、相関という言葉に関するので、ラグーンチャットで聞かせて興味がない人、そうウィキペディアがわからない人というテーマです。 Александр 2009.06.16 11:35 #76 ここで、系列はランダムな性質のものであり、スペクトルm.Fourierはない。 スペクトル外挿機能を議論できない-これは間違いだ! そして、あなたは計算することができますし、する必要があります スペクトルパワー密度（SPM）、すなわち分散、エミッション。 その振幅は周波数に分布している。 Александр 2009.06.16 11:51 #77 を、簡単な予測の補助としてお勧めします。 A.A. Minko 「Excelを使ったビジネスにおけるフォーキャスト」, と、こちらのフーリエ解析について、いわばこのジャンルの古典です。 Jenkins, G., Watts, D. "Spectral Analysis and its Applications". http://lib.mexmat.ru/books/853 http://www.newlibrary.ru/author/dzhenkins_g___vatts_d_.html またはこちら S.L. Marpleの「Digital Spectral Analysis」。 http://prodav.exponenta.ru/read/info02.htm 上記のリンクが合わない場合は、検索すればいくらでも出てきます。 Ol Dirty Bastard 2009.06.16 11:59 #78 TheVilkas >> : ここで、系列はランダムな性質のものであり、スペクトルm.Fourierはない。 スペクトルの外挿関数については語れません。 そして、あなたは計算することができますし、する必要があります スペクトルパワー密度（SPM）、すなわち分散、エミッション。 その振幅は周波数に分布している。 両天秤にかけられる 電力推定と関数への系列分解には長所と短所がある Александр 2009.06.16 12:11 #79 sab1uk >> : どうとでもなる 電力推定と関数への系列分解には、それぞれ長所と短所がある もちろん、しかし、予測には非常に危険です - 非線形手法 は、フィッティングインターバルの内側では問題なく機能しますが、外挿すると、その外側で機能します。 いわば陰湿な行動になってしまうのです。 このような予測ツールを維持することは非常に困難です。 非常に陰湿であり、また、先ほども言ったように を修正しました。 Александр 2009.06.16 13:09 #80 考えてみれば、m.Fourierを適用するのは正当化されるのですが 移動平均(MA)、かなり滑らかなMA、それならイエス :) に、回帰直線を加えたものです。 フーリエ合成＋回帰多項式（線形）。 なかなかいい組み合わせですね。 1234567891011 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
もしよろしければ、続きを生成するコードをご覧ください...メールに落とせますので...。
定番というか、例えばフーリエ曲線の周期と同じだけインデックスをずらしてインジケータバッファを埋め、SetIndexShift(0,Period)メソッドを使ってインジケータ自体を視覚的に同じ値だけずらしています。
後日、基盤のコードを整理して掲載します。
私はそうは思いません。今は動きの終盤で、10ポイント後にはトレンドが変わると仮定しましょう。
特に、この10項目の信頼性には疑問符がつくので、飛びつくべきではないと思うのです。
個人的には、最初の10点は外れても、直近のリアル相場が予想相場とイコールになることが多いですね。
ここで質問は「フーリエ効果かラストポイント効果か」にスムーズに流れますが、この質問に関しては、私には効果
は、別の効果によって引き起こされます。y = k*x + c の形の直線を設定し、フーリエで外挿することを試してみてください。
となり、上向きの直線ではなく、下向きの曲線になります。不完全波動効果とでも言いましょうか。
つまり、測定区間に波が収まらない場合、フーリエ法による正しい予測は不可能である。
直線的な高調波も長周期の高調波もこの効果を受ける。
そこで、私の指標では、ANG3110の例にならって、相対的に価格＝0ではなく、相対的にデトレンドラインで分解するようにしました。デトレンド線には、線形回帰と、より大きな周期のフーリエ補間が使用されている。
そして、より長い期間の周期性を検出することができればフーリエ補間を使用し、そうでなければLRを使用しています。この場合、「不完全波動効果」はなくなります。
より長い期間で周期性を検出できるのであれば、フーリエ補間を使うのですが......。
また、どのような方法で、どのような基準で循環性を検出するのでしょうか？
フーリエ外挿を行い（うまいこと言うなあ）、結果と価格の相関を見るのです。相関が有意であれば、顕著な循環性があることを意味する。もっと良い方法があるのでしょうが、MT用のスペクトラムアナライザーを作ってみることにします
フーリエ外挿を行い（うまいこと言うなあ）、結果と価格の相関を見るのです。相関が有意であれば、顕著な循環性があることを意味する。もっと良い方法があるのですが、MT用のスペクトルアナライザーを作ることにしました。
方法は理解できました、回答ありがとうございます、場所があるのだと思います。と外挿、内挿、近似、相関という言葉に関するので、ラグーンチャットで聞かせて興味がない人、そうウィキペディアがわからない人というテーマです。
ここで、系列はランダムな性質のものであり、スペクトルm.Fourierはない。
スペクトル外挿機能を議論できない-これは間違いだ!
そして、あなたは計算することができますし、する必要があります
スペクトルパワー密度（SPM）、すなわち分散、エミッション。
その振幅は周波数に分布している。
を、簡単な予測の補助としてお勧めします。
A.A. Minko 「Excelを使ったビジネスにおけるフォーキャスト」,
と、こちらのフーリエ解析について、いわばこのジャンルの古典です。
Jenkins, G., Watts, D. "Spectral Analysis and its Applications".
http://lib.mexmat.ru/books/853
http://www.newlibrary.ru/author/dzhenkins_g___vatts_d_.html
またはこちら
S.L. Marpleの「Digital Spectral Analysis」。
http://prodav.exponenta.ru/read/info02.htm
上記のリンクが合わない場合は、検索すればいくらでも出てきます。
ここで、系列はランダムな性質のものであり、スペクトルm.Fourierはない。
スペクトルの外挿関数については語れません。
そして、あなたは計算することができますし、する必要があります
スペクトルパワー密度（SPM）、すなわち分散、エミッション。
その振幅は周波数に分布している。
両天秤にかけられる
電力推定と関数への系列分解には長所と短所がある
どうとでもなる
電力推定と関数への系列分解には、それぞれ長所と短所がある
もちろん、しかし、予測には非常に危険です - 非線形手法
は、フィッティングインターバルの内側では問題なく機能しますが、外挿すると、その外側で機能します。
いわば陰湿な行動になってしまうのです。
このような予測ツールを維持することは非常に困難です。
非常に陰湿であり、また、先ほども言ったように
を修正しました。
考えてみれば、m.Fourierを適用するのは正当化されるのですが
移動平均(MA)、かなり滑らかなMA、それならイエス :)
に、回帰直線を加えたものです。
フーリエ合成＋回帰多項式（線形）。
なかなかいい組み合わせですね。