DSP로 약간의 놀리기 " 완고한 ML 녀석들을 놀리다 :-) 그리고 그들은 이끌고 재미있게 반응합니다.
논리적으로는 세 가지(DL/ML, DSP, NN)가 모두 함께 작동해야 합니다. 첫 번째는 기록 분석을 통해 노이즈/신호가 무엇인지 결정하고, 두 번째는 실시간으로 노이즈를 제거하고, 세 번째는 신호를 즉시 강조 표시합니다. 또는 이들 중 하나 대신 라이브 트레이더를 사용해야 할 수도 있습니다.
고정 및 준고정 랜덤 프로세스. 수학의 관점에서 볼 때 신호라고 불리는 것은 이들의 실현입니다. 트레이더의 관점에서는 평균 수익률로 거래하는 영원한 평탄, 즉 영원한 트레이더의 천국입니다.
거래의 어려움은 SB에 대한 가격 근접성에서 비롯됩니다. SB는 신호가 아닙니다. 갈색 노이즈가 있고, SB처럼 보이지만 SB가 아닙니다.
저는 COC에서 부르주아 바이블 몇 권을 살펴보고 있었습니다. 그들 모두는 처음에는 "신호는 모든 숫자 시퀀스"라고 썼지 만 수학적 세부 사항에 관해서는 신호가 내가 쓴 것과 정확히 일치한다는 것이 밝혀졌습니다. 예를 들어, 이 경우에만 컨볼루션을 통해 ACF를 정의할 수 있습니다.
이 메시지를 말하는 건가요? 그러나 MO가 데이터를 범위로 가져 오는 것도 마찬가지로 바람직합니다. "고정화"도 나쁘지 않습니다. SB 대신 증분을 취하거나 다른 방식으로 계열을 준비할 수 있습니다. 스펙트럼 분석의 사용에 관한 10페이지짜리 책은 아마추어 라디오 괴짜가 아니라 노벨 통합상을 받은 사람이 쓴 책입니다.
이 메시지를 말하는 건가요? 하지만 MO의 경우 데이터를 범위로 가져오는 것도 바람직합니다. "데이터를 합리화하는 것도 바람직합니다. SB 대신 증분을 취하거나 다른 방식으로 시리즈를 준비할 수 있습니다. 스펙트럼 분석의 사용에 관한 책은 아마추어 라디오 괴짜가 아니라 노벨상 수상자인 한 사람이 쓴 책입니다.
MoD와 DSP에 대한 요구 사항이 크게 다르지 않을 수도 있습니다...
정규화는 ACF를 변경하지 않기 때문에 가격 계열을 고정시키지 않습니다.
증분은 전력 스펙트럼이 없는 백색 잡음입니다(때로는 무제한 스펙트럼이라고도 합니다). 라디오 아마추어들은 "모든 실제 신호에는 제한된 스펙트럼이 있다"는 말을 가장 좋아하며, 백색 잡음 대신 잘린 스펙트럼을 가진 아날로그를 연구합니다.
목차로 판단하면 노벨리스트의 책은 계절적 현상을 다룹니다. 가격에서 이러한 현상은 존재하지 않거나 명백하고 적용 할 수 없습니다 (예 : 일일 변동성 변동).
DSP에 대한 저의 주된 불만은 수학적 배경을 가진 초보 트레이더에게 미끼 역할을 한다는 것입니다. 많은 사람들이 푸리에 분해를 가격에 적용하는 것으로 시작하여 금방 결과에 좌절하고 시도를 포기합니다. 대신 처음부터 필요한 것은 수학 전체를 신중하고 훨씬 더 폭넓게 적용하는 것입니다.
경제 시계열은 매우 광범위한 개념입니다. 고전적 계량경제학은 추세 성분, 계절 성분, 주기적 성분 및 노이즈 형태의 잔차가 존재한다는 것을 의미하며, 이에 대한 통계가 연구되고 모델링됩니다. 즉, 많은 경제 시계열은 실제로 결정론적 구성 요소와 무작위 구성 요소가 혼합되어 있습니다. 따라서 예를 들어 동일한 스펙트럼 분석인 DSP 방법을 사용하여 결정적 구성 요소를 식별하는 것이 가능합니다.
증권 거래소 시세의 경우, 그리고 외환 시세의 경우 CB에 가깝기 때문에 이것은 작동하지 않습니다. 별로 영리하지 않은 연구자들도 스펙트럼 분석법으로 SB를 분석한다는 아이디어가 무의미하다고 생각할 것입니다.
스레드에는 개인적으로 기분 좋은 생각만 있는 것이 아닙니다.
윤리학자들은 DSP라는 단어에 짜증이 나나요?
COC
1개월 금지
그런 거요? https://boostedml.com/2020/04/1-d-convolutional-neural-networks-for-time-series-basic-intuition.html
네, 맞습니다.
DSP로 약간의 놀리기 " 완고한 ML 녀석들을 놀리다 :-) 그리고 그들은 이끌고 재미있게 반응합니다.
논리적으로는 세 가지(DL/ML, DSP, NN)가 모두 함께 작동해야 합니다. 첫 번째는 기록 분석을 통해 노이즈/신호가 무엇인지 결정하고, 두 번째는 실시간으로 노이즈를 제거하고, 세 번째는 신호를 즉시 강조 표시합니다. 또는 이들 중 하나 대신 라이브 트레이더를 사용해야 할 수도 있습니다.
시장이 시끄러운 신호를 보내나요? 다른 주제의 포럼이 유용할 것입니다.
시장이 다른 누군가에 의해 방해받고 있다는 신호를 보내고 있나요? 다른 주제의 포럼이 도움이 될 것입니다.
TC가 탐내는 "한 달 동안 금지"를 도발하고 싶습니까? 그리고 당신은 순진합니다...
DSP 방법이 데이터 처리에 사용될 수 있으며, DL / DN과 함께 유망하게도 "내 이웃이 시도했는데 좋지 않다고 말합니다"를 제외하고는 이의가 있습니까?
방금 다른 방법도 ML/DL과 함께 사용해야 한다고 말씀드렸습니다. 그들 각각은 개별적으로 당길 것 같지는 않지만 함께 할 수 있습니다. 그리고 그 결과는 아픈 굳은 살을 밟는 것과 같습니다 :-)
추신 / 내가 읽어야 할 포럼과 주제는 당신의 추천없이 어떻게 든 스스로 결정할 것입니다.
TC가 탐내는 '1개월 금지'를 자극하고 싶다고요? 순진한 생각입니다.
데이터 처리에 DSP 방법을 사용할 수 있고, DL/NN과 함께 전향적으로 사용할 수 있는데, "이웃이 사용해 봤는데 좋지 않다고 한다"는 것 외에는 이의가 있을까요?
방금 다른 방법도 ML/DL과 함께 사용해야 한다고 말씀드렸습니다. 각각은 개별적으로 당길 가능성은 거의 없지만 함께 사용할 수 있습니다. 그리고 결과 - 마치 아픈 굳은 살을 밟은 것처럼 :-)
추신 / 내가 읽어야 할 포럼과 주제는 당신의 추천없이 어떻게 든 스스로 결정할 것입니다.
먼저 노이즈가있는 신호 또는 일부 데이터 중 DSP로 정확히 무엇을 처리할지 결정해야합니다. 그리고 다른 스레드에서 결정하는 것이 더 좋을 것입니다. 이 스레드를 혼란스럽게하는 것이 아니라 주제에 대해 논의하고 싶다는 가장 좋은 증거가 될 것입니다.
DSP가 가격 조사에 적합하지 않은 이유 최근에 썼던 글을 반복 할 필요가 없습니다.
먼저 노이즈가 있는 신호 또는 일부 데이터 중 DSP로 정확히 무엇을 처리할지 결정해야 합니다. 그리고 다른 스레드에서 결정하는 것이 더 좋을 것입니다. 이 스레드를 복잡하게 만드는 것이 아니라 주제에 대해 논의하고 싶다는 가장 좋은 증거가 될 것입니다.
DSP가 가격 조사에 적합하지 않은 이유 최근에 쓴 글을 반복하는 것이 의미가 없다고 생각합니다.
무슨 논쟁을 하자는 건가요?
수학적 방법으로 스레드를 조롱하는 것은 COC입니다.
또한 DSP의 분명한 신호는 과거 데이터로 돌아가는 것입니다.
이산화는 다시 DSP입니다.
그리고 가장 웃긴 것은 위의 모든 것을 가지고 일부 '똑똑한 사람들'이 제 아이큐를 측정하려고 한다는 것입니다.
고정 및 준고정 랜덤 프로세스. 수학의 관점에서 볼 때 신호라고 불리는 것은 이들의 실현입니다. 트레이더의 관점에서는 평균 수익률로 거래하는 영원한 평탄, 즉 영원한 트레이더의 천국입니다.
거래의 어려움은 SB에 대한 가격 근접성에서 비롯됩니다. SB는 신호가 아닙니다. 갈색 노이즈가 있고, SB처럼 보이지만 SB가 아닙니다.
저는 COC에서 부르주아 바이블 몇 권을 살펴보고 있었습니다. 그들 모두는 처음에는 "신호는 모든 숫자 시퀀스"라고 썼지 만 수학적 세부 사항에 관해서는 신호가 내가 쓴 것과 정확히 일치한다는 것이 밝혀졌습니다. 예를 들어, 이 경우에만 컨볼루션을 통해 ACF를 정의할 수 있습니다.
이 메시지를 말하는 건가요? 그러나 MO가 데이터를 범위로 가져 오는 것도 마찬가지로 바람직합니다. "고정화"도 나쁘지 않습니다. SB 대신 증분을 취하거나 다른 방식으로 계열을 준비할 수 있습니다. 스펙트럼 분석의 사용에 관한 10페이지짜리 책은 아마추어 라디오 괴짜가 아니라 노벨 통합상을 받은 사람이 쓴 책입니다.
MoD와 DSP에 대한 요구 사항이 크게 다르지 않을 수도 있습니다...
이 메시지를 말하는 건가요? 하지만 MO의 경우 데이터를 범위로 가져오는 것도 바람직합니다. "데이터를 합리화하는 것도 바람직합니다. SB 대신 증분을 취하거나 다른 방식으로 시리즈를 준비할 수 있습니다. 스펙트럼 분석의 사용에 관한 책은 아마추어 라디오 괴짜가 아니라 노벨상 수상자인 한 사람이 쓴 책입니다.
MoD와 DSP에 대한 요구 사항이 크게 다르지 않을 수도 있습니다...
정규화는 ACF를 변경하지 않기 때문에 가격 계열을 고정시키지 않습니다.
증분은 전력 스펙트럼이 없는 백색 잡음입니다(때로는 무제한 스펙트럼이라고도 합니다). 라디오 아마추어들은 "모든 실제 신호에는 제한된 스펙트럼이 있다"는 말을 가장 좋아하며, 백색 잡음 대신 잘린 스펙트럼을 가진 아날로그를 연구합니다.
목차로 판단하면 노벨리스트의 책은 계절적 현상을 다룹니다. 가격에서 이러한 현상은 존재하지 않거나 명백하고 적용 할 수 없습니다 (예 : 일일 변동성 변동).
DSP에 대한 저의 주된 불만은 수학적 배경을 가진 초보 트레이더에게 미끼 역할을 한다는 것입니다. 많은 사람들이 푸리에 분해를 가격에 적용하는 것으로 시작하여 금방 결과에 좌절하고 시도를 포기합니다. 대신 처음부터 필요한 것은 수학 전체를 신중하고 훨씬 더 폭넓게 적용하는 것입니다.
경제 시계열은 매우 광범위한 개념입니다. 고전적 계량경제학은 추세 성분, 계절 성분, 주기적 성분 및 노이즈 형태의 잔차가 존재한다는 것을 의미하며, 이에 대한 통계가 연구되고 모델링됩니다. 즉, 많은 경제 시계열은 실제로 결정론적 구성 요소와 무작위 구성 요소가 혼합되어 있습니다. 따라서 예를 들어 동일한 스펙트럼 분석인 DSP 방법을 사용하여 결정적 구성 요소를 식별하는 것이 가능합니다.
증권 거래소 시세의 경우, 그리고 외환 시세의 경우 CB에 가깝기 때문에 이것은 작동하지 않습니다. 별로 영리하지 않은 연구자들도 스펙트럼 분석법으로 SB를 분석한다는 아이디어가 무의미하다고 생각할 것입니다.