スペクトル微分(またはスペクトル加速) - ページ 19

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new-rena: インジケータと相場の関係から、論理的にエントリーする条件が見出せない


その相関関係はとてもシンプルです。

ヒストリカルデータからスペクトルを求め、そこから最適化することでハーモニックを見つけ出し、それを使ってヒストリカルデータのある区間で利益を上げることができるのである。難しいことではありません。その結果、1つ（というか2つ）の疑問が生じます。それは、過去のデータで発見し、過去のデータで利益を上げるために使用したこのハーモニックが、将来、未知のデータでもこの利益をもたらしてくれるかどうかということです。そして、将来の未知のデータでは利益が出ないのであれば、未知のデータで、将来利益が出るようなハーモニックを過去のデータからどう見つけるか。

 
LeoV:


その関係はとてもシンプルです。

ヒストリカルデータからスペクトルを求め、そこから最適化によってハーモニックを見つけ、それを使ってヒストリカルデータのあるセグメントで利益を上げることが可能である。これは決して難しいことではありません。また、将来の未知のデータでは利益が出ない場合、未知のデータで、将来利益が出るようなハーモニックを、過去のデータからどのように見つけるかです。

周期性がある場合、すなわち、高振幅のある高調波が多かれ少なかれ安定した周期を持ち、位相がランダムに動くのではなく、安定しているか、多かれ少なかれ安定した循環速度で時間的に変化する場合、その高調波はすでに利用されている、すなわち、他の不安定な高調波はそれをノイズにしているが、何らかのメリットを与える可能性があると考えられます。

上記の条件がない場合、この限りではありません。

 
Reshetov:

周期性がある場合、つまり、ある高振幅の高調波が多かれ少なかれ安定した周期を持ち、位相がランダムに動くのではなく、安定しているか、多かれ少なかれ安定した循環速度で時間とともにシフトする場合、そのような高調波はすでに動作可能、つまり、他の不安定な高調波がそれを妨害しても、何らかの利点を与えることができるのです。

あるいは、-有用なハーモニックが1つ以上存在する。
 
Trololo:

瞑想していたんです。

マッシュアップのファンがいるんですね。 身近なものを中心に感じています。

そのようにウェーブレット解析を再開することができます。
 
Rorschach:
そのようにウェーブレット解析を再開することができます。


まあ、何事も単純な算術が基本で、複雑な数学的変換は後からついてくるわけですが......。

というのは、私だけです。

ここではwaveletは関係ないと思いますし、そんなことはどうでもよくて、ポイントはあの記事に書いたことです。

 
Trololo:

ただ、どのようなクローズで回っているのかを書きました。

MAはローパスフィルターで、HFを取り出せるんですよ。

 
Rorschach:

一番身近なものは何かということを書いただけです。

MAはローパスフィルターで、そこからハイパスを得ることができる。


ふていしょう）

原理的に違いはありません（品質はそうですが、メインではありません）。 ただ、これらの点を、私が書いたマッシュアップで解決し、その物理を、マッシュアップでも良いのですが、何でも良いから記述したいのです。

 
Trololo:


ふていしょう）

は原理的に違いはない（品質はそうですが、それがメインではありません）ただ、このような瞬間は、私が書いたマッシュアップで解決したほうがいいと思いますし、その物理描写は、マッシュアップがやってくれるなら、何でもいいという感じです。


だから、差がないのがいいんです。ウェーブレット解析から手法を引き出すことができる。
 
Rorschach:

まあ、差がないのはいいんですけどね。ウェーブレット解析から手法を借用することができます。


えー、やれやれ、私がそれ（DSP）に精通していれば簡単なのですが、今は自分なりに数式を導き出さなければならないのです。

を理解するのはいいのですが、それを記述するのは少し難しいです。

 
だから、数式ではなく、アイデアを取ることをお勧めします。
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