Dr.Fx : 다시 한 번: Fourier는 원칙적으로 "시리즈에 존재하는" 주파수를 제공하지 않습니다. HIS PRE-DESIGNED 주파수 그리드에 대한 근사치를 제공합니다. 이것은 측정 이론의 기본 원리의 전형적인 표현입니다. 결국 우리 는 물체 의 속성이 아니라 물체와 프로브(장치, 또는 이 경우 , 알고리즘).
사인 또는 소사인 함수에 대한 근사값을 제공하며, 이론적으로 다른 유형의 함수로 푸리에 확장과 유사합니다. 분광기는 존재하며, 주파수를 보여줍니다. 함수는 주기적이며 근사는 비선형 및 비석유석 함수가 아닌 주기 함수에 의한 것입니다. 타블렛으로 작성하고 있어 맞춤법 오류가 있어 죄송합니다. 필터는 조정 빈도를 모른 채 지연되더라도 거의 사용되지 않습니다.
Lo083 : 사인 또는 소사인 함수에 대한 근사값을 제공하며, 이론적으로 다른 유형의 함수로 푸리에 확장과 유사합니다. 분광기는 존재하며, 주파수를 보여줍니다. 함수는 주기적이며 근사는 비선형 및 비석유석 함수가 아닌 주기 함수에 의한 것입니다.
동료, 당신의 문맹은 놀랍습니다. 적어도 그들이 말하는 것을 읽으십시오.
1. 근사값이 아닌 사인 또는 코사인 함수에 대한 근사값을 제공합니다. 완전한 고장. DFT 방식으로 확장된 원래 기능과 정확히 일치합니다.
2. 다른 유형의 기능으로 푸리에 확장의 유사성은 이론적으로 가능합니다. 기초가 완벽하다면 당연히 할 수 있습니다. 적어도 르장드르 다항식에서 누가 당신을 막고 있는지 알아내십시오. 그러나 나는 그것을 푸리에의 유사체라고 부르지 않도록 주의할 것입니다. 순전히 용어상의 뉘앙스가 있습니다.
3. 분광기는 존재하며, 그 주파수를 보여줍니다. - 안 보여. 스펙트럼 분석기 는 미리 결정된 OWN 주파수에 대한 근사치를 보여줍니다. 그래서 그들은 그들이 보여주는 것을 보여줍니다. 이것은 결과 컨볼루션에서 프로브(알고리즘)의 (알려진) 영향의 범위와 같이 "신호에 있는 주파수"와 매우 간접적인 관계가 있습니다. 그리고 이것은 또한 당신이 원한다면 불확실성 관계를 가지고 있습니다. 유한한 샘플에서는 주파수를 정확히 알 수 없습니다. 주파수 분해능과 시간 분해능의 곱은 항상 1과 같습니다. 그러나 스펙트럼 분석의 다양한 비고전적 방법은 이러한 제한을 성공적으로 깨고 0.1초 길이의 신호 샘플에 대해 1Hz의 분해능을 제공할 수 있습니다(특정 신호 조건이 충족되는 경우).
예, 심지어 회귀입니다. 소스 데이터는 무엇입니까? 주요 질문: EURUSD와 GBPUSD 사이의 상관관계가 하나이고 EURJPY와 GBPJPY 사이의 상관관계가 다르다는 것이 당신을 괴롭히지 않습니까? 그렇다면 EUR와 GBP의 상관관계를 알아내려면 어떻게 해야 할까요? :-)))
Dr.Fx : 예, 심지어 회귀입니다. 소스 데이터는 무엇입니까? 주요 질문: EURUSD와 GBPUSD 사이의 상관관계가 하나이고 EURJPY와 GBPJPY 사이의 상관관계가 다르다는 것이 당신을 괴롭히지 않습니까? 그렇다면 EUR와 GBP의 상관관계를 알아내려면 어떻게 해야 할까요? :-)))
글쎄, 당신은 수학자이자 물리학 자이므로 상관 관계를 찾는 방법을 알아 내십시오)
하나의 ER을 다른 값으로 나눌 수 있습니다. 여기서 값은 1에 가까우며 해당 영역에서는 더 많은 상관 관계가 있습니다.
다시 한 번: Fourier는 원칙적으로 "시리즈에 존재하는" 주파수를 제공하지 않습니다. HIS PRE-DESIGNED 주파수 그리드에 대한 근사치를 제공합니다. 이것은 측정 이론의 기본 원리의 전형적인 표현입니다. 결국 우리 는 물체 의 속성이 아니라 물체와 프로브(장치, 또는 이 경우 , 알고리즘).
적응 이동 평균 에 대한 기사를 읽은 적이 있습니다. 이를 기반으로 MQL4에서 두 개의 필터를 만들었습니다(Kaufman의 AMA에도 유사한 알고리즘이 있습니다).
ER-명확한 추세가 있는 경우 매개변수는 숫자 1로 경향이 있습니다.
SC - ER이 1에 가까울수록 지표의 기간이 짧아집니다(즉, 지표 자체의 값이 기간임)
적응 이동 평균에 대한 기사를 읽은 적이 있습니다. 이를 기반으로 MQL4에서 두 개의 필터를 만들었습니다(Kaufman의 AMA에도 유사한 알고리즘이 있습니다).
ER-명확한 추세가 있는 경우 매개변수는 숫자 1로 경향이 있습니다.
SC - ER이 1에 가까울수록 지표의 기간이 짧아집니다.
사인 또는 소사인 함수에 대한 근사값을 제공하며, 이론적으로 다른 유형의 함수로 푸리에 확장과 유사합니다. 분광기는 존재하며, 주파수를 보여줍니다. 함수는 주기적이며 근사는 비선형 및 비석유석 함수가 아닌 주기 함수에 의한 것입니다.
그 기사는 상관관계에 관한 것이었습니다. 추세가 뚜렷할수록 ER은 1에 가깝습니다.
그 기사는 상관관계에 관한 것이었습니다. 추세가 뚜렷할수록 ER은 1에 가깝습니다.
시장을 보기 위해 무엇을 제안하고 무엇을 제안합니까?
오히려 선형 회귀. 점 A에서 B까지 선을 그리고 따옴표가 직선에서 어떻게 벗어 났는지 확인하십시오. 노이즈가 많을수록 주기가 길어지고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 알고리즘은 가격뿐만 아니라 다른 행에도 적용할 수 있어 제안한 것입니다. 필터는 왜 안되지?
여기이 기사가 있습니다
오히려 선형 회귀. 점 A에서 B까지 선을 그리고 따옴표가 직선에서 어떻게 벗어 났는지 확인하십시오. 노이즈가 많을수록 주기가 길어지고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 알고리즘은 가격뿐만 아니라 다른 행에도 적용할 수 있어 제안한 것입니다. 필터는 왜 안되지?
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예, 심지어 회귀입니다. 소스 데이터는 무엇입니까? 주요 질문: EURUSD와 GBPUSD 사이의 상관관계가 하나이고 EURJPY와 GBPJPY 사이의 상관관계가 다르다는 것이 당신을 괴롭히지 않습니까? 그렇다면 EUR와 GBP의 상관관계를 알아내려면 어떻게 해야 할까요? :-)))
글쎄, 당신은 수학자이자 물리학 자이므로 상관 관계를 찾는 방법을 알아 내십시오)
하나의 ER을 다른 값으로 나눌 수 있습니다. 여기서 값은 1에 가까우며 해당 영역에서는 더 많은 상관 관계가 있습니다.