이 문제의 역사부터 시작하겠습니다. 약 200년 전, 프랑스에 푸리에라는 낯선 사람이 살았습니다. 시간은 그때 다채로운 - 보나파르트, 단두대, 공포, 그리고 그 모든 것, 그러나 그 남자는 수학에 다른 것에 집착했습니다. 그리고 숙취나 지루함에서 어떻게든 그는 유한한 간격에 주어진 주기 함수는 일련의 조화 함수로 분해될 수 있다는 정리를 증명했습니다. 글쎄요, 그래요, 그래요, 플래그가 그의 손에 있음을 증명한 것 같습니다. 21세기에 살고 있는 단순한 상인에게 tavo와 함께 INTO입니다. 그러나 조금만 생각해보면 그는 모든 거래자의 푸른 꿈, 즉 모든 시간 간격에 대한 통화 쌍의 환율에 대한 정확한 예측을 실현하는 방법을 알아냈습니다.
실제로 통화쌍 비율이 그리는 곡률을 고조파 계열로 분해한 다음 주어진 시간 간격(시간, 하루 또는 일주일) 동안 각 고조파를 별도로 외삽한 다음 모든 고조파 값을 합산하면 주어진 시점에서, 우리는 정확히 한 시간, 하루, 일주일 후에 이 쌍에 대한 비율이 될 값을 얻어야 합니다! 그리고 모두 정직하게, 모두 과학에 따른 것입니다! 그리고 모든 것이 작동해야 합니다! 해야... 하지만 작동하지 않습니다.
두 가지 순수한 러시아 질문이 즉시 발생합니다. 누구를 비난하고 무엇을해야합니까? 그리고 전통적으로 최소한 첫 번째 것을 다루고 두 번째 것을 다룰 수 있다면 완전한 ... 어두운 숲입니다.
당신이 몇 가지를 해보면 왜 통화 쌍의 환율을 외삽하는 것이 여전히 불가능한지 이해할 수 있습니다 정신 실험 - 먼저 진폭과 주파수의 다른 값을 가진 사인-코사인과 같은 모든 종류의 기능을 취하고 혼합하고 다른 차수, 로그 등의 다항식을 추가합니다. 무작위 생성기로 모든 것을 꾸미십시오. 노이즈를 모방한 숫자를 사용하여 더 진실처럼 보이도록 한 다음 이 쓰레기의 그래프를 그리면 결과는 아마도 통화 쌍의 비율과 비슷할 것입니다.
또한 결과 곡선을 고조파 시리즈로 분해한 다음 고조파를 외삽하면 모든 것이 제대로 작동하고 노이즈 수준이 상당히 높더라도 부러울 정도로 쉽게 미래를 예측할 수 있습니다. 왜 같은 일이 실제 환율과 작동하지 않습니까?
이것을 이해하기 위해 두 번째 실험을 할 수 있습니다. 다른 기능의 비율로 12개의 유사한 세트를 만들고 임의의 시간에 실행을 시작합니다. 물론 그래프에 간격이 없는지 확인합니다. 변환이 실제로 미끄러지기 시작하는 부분 - 왜냐하면 어떻게 klot은 "스펙트럼 부동"이라고 표현하거나 문제를 보다 과학적으로 지정하면 그래프를 생성하는 시계열이 고정되어 있지 않기 때문입니다.
금융 시장에서 다소 빈번하고 자발적이며 예측하기 어려운 추세의 변화가 발생한다는 사실, 또는 우리의 예에서 기능 집합의 변화가 발생한다는 사실은 특정 통화의 환율이 결정될 뿐만 아니라 그리고 본질적으로 부드러운 경제 법칙에 의한 것이 아니라, 기분이 예측할 수 없이 변할 수 있는 군중의 심리에 의한 것입니다. 이 때문에 변환을 기반으로 한 정확한 비율 예측 아이디어는 아직 실현 가능하지 않은 것 같습니다.
그러나 klot이 옳을 수도 있고 다양한 유형의 범위를 인식하는 방법을 배우고 변화에 따라 한 주에서 다른 상태로의 시장 전환을 판단하여 하나 또는 다른 거래 전략을 시작할 수 있습니까? 즉, 푸리에 분석과 신경망 을 기반으로 일종의 멋진 지표 또는 시장 상황의 필터를 만듭니다.
원칙적으로 아이디어는 독창적이고 기본적이며 깊이 과학적이지만 다소 복잡합니다. 알다시피 악마는 세부 사항이나 세부 사항에 있습니다. 제 생각에 이 아이디어가 걸려 넘어질 수 있는 "작은 것들"은 소음과 변동성입니다.
실제로 모든 실제 신호의 스펙트럼은 추세, 주기 및 노이즈 성분으로 구성됩니다. 한 유형의 스펙트럼에서 다른 유형의 스펙트럼으로 전환할 때 둘 다 노이즈 구성 요소가 있다는 사실 때문에 현재 어떤 종류의 스펙트럼 세트가 현재 오래된 것인지 또는 이미 새로운 것인지 이해하는 것이 근본적으로 불가능할 것입니다. 결과적으로 항상 그렇듯이 시스템이 다른 유형의 스펙트럼으로의 전환을 잘 인식합니다. 플랫이 오랫동안 추세로 바뀌거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
두 번째 캐치는 변동성일 수 있습니다. 그것의 성장은 주로 잡음 성분의 증가로 이어지며 결과적으로 새로운 스펙트럼을 인식할 때 "데드 타임"을 더욱 증가시킬 것입니다. 그리고 추세의 변화는 변동성이 커짐에 따라 발생하는 경우가 많기 때문에 이것도 문제가 됩니다. 그녀의 진실은 우회하려고 할 수 있습니다 변동성은 거래량과 잘 상관관계가 있음을 기억하십시오. 볼륨별로 적절한 정규화를 수행한 후에는 높은 볼륨에서 신경망의 감도를 "거칠게" 하고 낮은 볼륨에서 "날카롭게" 하려고 할 수 있습니다.
결론적으로 푸리에의 예는 전염성이 있는 것으로 판명되었으며 수학적 능력을 가진 많은 신사들이 Wigner, Walsh, Hilbert 등의 자체 변형을 만들었습니다. 목록은 상당히 많습니다. 새로운 기능 중 SSA(Spectral Singularity Analysis)는 추세, 주기 및 노이즈 구성 요소를 잘 분리하고 다른 것보다 웨이블릿 분석이 비정상 시계열과 함께 작동하도록 조정되었습니다.
추세를 파악할 수 있습니다. 그러나 푸리에에는 한 가지 단점이 있습니다. 위에서 이미 썼습니다. 우리는 고정된 섹션을 취하고 변환을 수행하기 위해 이 섹션을 양방향으로 무한대로 곱합니다. 결과적으로 정현파가 연속적이기 때문에 무한대에 대한 연속 신호(코스)를 갖게 됩니다. 예를 들어, 우리의 가격 조각은 10, 11, 12, 13, 12이고 변환을 수행하려면 연속적인 시리즈를 만들어야 합니다 ... 10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12 , 13, 12], 10 , 11, 12, 13, 12, ... 결과적으로 미래의 가격은 분명히 알고 있고 10이므로 푸리에가 작동하지 않습니다. 주파수 개념을 적용하려면 다른 분해 방법을 찾아야 합니다. 예를 들어, 여러 주파수를 명확하게 설정할 수 있으며 열거를 통해 오류를 최소화하고 진폭 및 위상 값을 선택하면 추세를 얻을 수 있지만 매우 강력한 컴퓨터가 필요합니다.
실제로 푸리에 외삽이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 상당히 수용 가능합니다. 그리고 이것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
ANG3110 писал (а): 실제로 푸리에 외삽이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 상당히 수용 가능합니다. 그리고 그것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
제 생각에는 이것이 가장 유망한 예측 방법 중 하나입니다. 60~70%의 예측 정확도(정말 작지 않음)가 어떻게 결정되는지 알 수 있습니까? 비밀이 아니라면 코드나 최소한 테스트 보고서를 보고 싶습니다.
ANG3110 : 실제로 푸리에 외삽법이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 거의 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 꽤 수용 가능합니다. 그리고 이것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
나는 반복합니다 - 수학적 관점에서 실제 인용문은 다음을 나타냅니다 기능적 종속성이 다른 섹션 집합이므로 이러한 각 섹션에서 스펙트럼 분해는 다를 것입니다. 성공하면 기능적 의존성이 여전히 존재하는 분해를 위해 그러한 섹션을 선택하십시오. 변경되지 않은 경우 변경될 때까지 - 푸리에, 다소 있을 것입니다. 코스의 행동을 용인할 수 있을 정도로 예측하지만 그때까지만. 보였다 이 경우 항상 이전 섹션의 작은 섹션을 선택할 수 있습니다. 물론 분해/외삽에 사용하지만 스펙트럼의 저주파 부분을 제거하고 노이즈를 증가시킵니다.
하지만 기능적 의존도가 변하지 않은 영역에서도 먼저 푸리에가 작동하지 않기 때문에 예측이 정확하지 않을 것입니다. 비정상 시계열 및 실제 시장 시세 포함 non-stationary, 이런 의미에서 wyflet을 사용하는 것이 좋습니다. 둘째, 시장 시세는 프랙탈 함수에 더 가깝습니다. 분해가 특정 시간 프레임에 대해 구축되고 이에 대해 시간 프레임이 다소 작동한 다음 더 작은 시간 프레임에 대해 작동하지 않으며 일련의 적절한 더 큰 TF의 경우 확장이 가능한 프랙탈 소음으로 취급됩니다. 물론 이 모든 IMHO.
글쎄, 푸리에가 사용할 수 있어야 한다는 사실에 대해 - 이것은 거의 동일합니다. 가장 말할 수 있는 것은 물론입니다. 분석이 작동하면 다음을 수행할 수 있어야 합니다. 그들을 사용합니다.
lsv писал (а): ANG3110 , 푸리에 외삽 건설 기간 전체를 볼 수 있는 스크린샷을 게시할 수 있습니다. 이제 끝을 볼 수 있지만 분석된 모든 데이터를 보고 싶습니다.
물론 사진을 보여줍니다. 나는 짧은 옵션 중 하나의 작은 부분만 제공했습니다. 예측을 위해 여러 옵션이 서로 다른 기간에 구축되고 RMS 최소값에 따라 실제 신호와 잘 연관되고 반복되는 옵션이 선택됩니다. 즉, 이것은 하나의 그림이 아니라 복잡한 것입니다. 그리고 일반적으로 이 주제는 한 종류의 그래프만 보여주기에 매우 광범위합니다. 이것은 특별한 경우일 것입니다.
ANG3110 은 다음과 같이 썼습니다. 실제로 푸리에 외삽이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 상당히 수용 가능합니다. 그리고 이것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
제 생각에는 이것이 가장 유망한 예측 방법 중 하나입니다. 60~70%의 예측 정확도(정말 작지 않음)가 어떻게 결정되는지 알 수 있습니까? 비밀이 아니라면 코드나 최소한 테스트 보고서를 보고 싶습니다.
조화 푸리에 분석을 기반으로 한 예측의 적용에 대한 제 견해를 공유해 주셔서 기쁩니다. 이 방법을 6개월 이상 주기적으로 사용해 왔기 때문에 예측의 정확도는 메모리에서 직접 결정됩니다. 음, 물론 그는 역사를 운전했습니다. 더 정확한 평가를 제공하려면 여기에서 이미 통계 작업이 필요합니다. 테스트 보고서가 존재하지 않기 때문에 볼 수 없습니다. 일기예보를 자동화해보려고 했지만 매번 너무 무리해서 지쳤거나 오랜 시간 멈춘 실수를 저질렀습니다. 따라서 자동화는 당분간 연기되었습니다.
이 문제의 역사부터 시작하겠습니다. 약 200년 전, 프랑스에 푸리에라는 낯선 사람이 살았습니다. 시간은 그때
다채로운 - 보나파르트, 단두대, 공포, 그리고 그 모든 것, 그러나 그 남자는 수학에 다른 것에 집착했습니다. 그리고 숙취나 지루함에서 어떻게든 그는 유한한 간격에 주어진 주기 함수는 일련의 조화 함수로 분해될 수 있다는 정리를 증명했습니다. 글쎄요, 그래요, 그래요, 플래그가 그의 손에 있음을 증명한 것 같습니다. 21세기에 살고 있는 단순한 상인에게 tavo와 함께 INTO입니다. 그러나 조금만 생각해보면 그는 모든 거래자의 푸른 꿈, 즉 모든 시간 간격에 대한 통화 쌍의 환율에 대한 정확한 예측을 실현하는 방법을 알아냈습니다.
실제로 통화쌍 비율이 그리는 곡률을 고조파 계열로 분해한 다음 주어진 시간 간격(시간, 하루 또는 일주일) 동안 각 고조파를 별도로 외삽한 다음 모든 고조파 값을 합산하면 주어진 시점에서, 우리는 정확히 한 시간, 하루, 일주일 후에 이 쌍에 대한 비율이 될 값을 얻어야 합니다! 그리고 모두 정직하게, 모두 과학에 따른 것입니다! 그리고 모든 것이 작동해야 합니다! 해야... 하지만 작동하지 않습니다.
두 가지 순수한 러시아 질문이 즉시 발생합니다. 누구를 비난하고 무엇을해야합니까? 그리고 전통적으로 최소한 첫 번째 것을 다루고 두 번째 것을 다룰 수 있다면 완전한 ... 어두운 숲입니다.
당신이 몇 가지를 해보면 왜 통화 쌍의 환율을 외삽하는 것이 여전히 불가능한지 이해할 수 있습니다
정신 실험 - 먼저 진폭과 주파수의 다른 값을 가진 사인-코사인과 같은 모든 종류의 기능을 취하고 혼합하고 다른 차수, 로그 등의 다항식을 추가합니다. 무작위 생성기로 모든 것을 꾸미십시오.
노이즈를 모방한 숫자를 사용하여 더 진실처럼 보이도록 한 다음 이 쓰레기의 그래프를 그리면 결과는 아마도 통화 쌍의 비율과 비슷할 것입니다.
또한 결과 곡선을 고조파 시리즈로 분해한 다음 고조파를 외삽하면 모든 것이 제대로 작동하고 노이즈 수준이 상당히 높더라도 부러울 정도로 쉽게 미래를 예측할 수 있습니다. 왜 같은 일이 실제 환율과 작동하지 않습니까?
이것을 이해하기 위해 두 번째 실험을 할 수 있습니다. 다른 기능의 비율로 12개의 유사한 세트를 만들고 임의의 시간에 실행을 시작합니다. 물론 그래프에 간격이 없는지 확인합니다. 변환이 실제로 미끄러지기 시작하는 부분 - 왜냐하면 어떻게
klot은 "스펙트럼 부동"이라고 표현하거나 문제를 보다 과학적으로 지정하면 그래프를 생성하는 시계열이 고정되어 있지 않기 때문입니다.
금융 시장에서 다소 빈번하고 자발적이며 예측하기 어려운 추세의 변화가 발생한다는 사실, 또는 우리의 예에서 기능 집합의 변화가 발생한다는 사실은 특정 통화의 환율이 결정될 뿐만 아니라 그리고 본질적으로 부드러운 경제 법칙에 의한 것이 아니라, 기분이 예측할 수 없이 변할 수 있는 군중의 심리에 의한 것입니다. 이 때문에 변환을 기반으로 한 정확한 비율 예측 아이디어는 아직 실현 가능하지 않은 것 같습니다.
그러나 klot이 옳을 수도 있고 다양한 유형의 범위를 인식하는 방법을 배우고 변화에 따라 한 주에서 다른 상태로의 시장 전환을 판단하여 하나 또는 다른 거래 전략을 시작할 수 있습니까? 즉, 푸리에 분석과 신경망 을 기반으로 일종의 멋진 지표 또는 시장 상황의 필터를 만듭니다.
원칙적으로 아이디어는 독창적이고 기본적이며 깊이 과학적이지만 다소 복잡합니다. 알다시피 악마는 세부 사항이나 세부 사항에 있습니다. 제 생각에 이 아이디어가 걸려 넘어질 수 있는 "작은 것들"은 소음과 변동성입니다.
실제로 모든 실제 신호의 스펙트럼은 추세, 주기 및 노이즈 성분으로 구성됩니다. 한 유형의 스펙트럼에서 다른 유형의 스펙트럼으로 전환할 때 둘 다 노이즈 구성 요소가 있다는 사실 때문에 현재 어떤 종류의 스펙트럼 세트가 현재 오래된 것인지 또는 이미 새로운 것인지 이해하는 것이 근본적으로 불가능할 것입니다. 결과적으로 항상 그렇듯이 시스템이 다른 유형의 스펙트럼으로의 전환을 잘 인식합니다. 플랫이 오랫동안 추세로 바뀌거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
두 번째 캐치는 변동성일 수 있습니다. 그것의 성장은 주로 잡음 성분의 증가로 이어지며 결과적으로 새로운 스펙트럼을 인식할 때 "데드 타임"을 더욱 증가시킬 것입니다. 그리고 추세의 변화는 변동성이 커짐에 따라 발생하는 경우가 많기 때문에 이것도 문제가 됩니다. 그녀의 진실은 우회하려고 할 수 있습니다
변동성은 거래량과 잘 상관관계가 있음을 기억하십시오. 볼륨별로 적절한 정규화를 수행한 후에는 높은 볼륨에서 신경망의 감도를 "거칠게" 하고 낮은 볼륨에서 "날카롭게" 하려고 할 수 있습니다.
결론적으로 푸리에의 예는 전염성이 있는 것으로 판명되었으며 수학적 능력을 가진 많은 신사들이 Wigner, Walsh, Hilbert 등의 자체 변형을 만들었습니다. 목록은 상당히 많습니다. 새로운 기능 중 SSA(Spectral Singularity Analysis)는 추세, 주기 및 노이즈 구성 요소를 잘 분리하고 다른 것보다 웨이블릿 분석이 비정상 시계열과 함께 작동하도록 조정되었습니다.
하나의 창에 배치된 주파수 성분의 주파수 및 진폭 측면에서 스펙트럼 분석기와 같은 지표를 구현하는 것은 흥미로울 것입니다. 가격 움직임의 과정이 고정적인 주기적인 것이 아니라 일시적인 주기적인 것처럼 그러한 지표는 시장의 상태를 잘 보여 줄 것입니다.
실제로 푸리에 외삽이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 상당히 수용 가능합니다. 그리고 그것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
60~70%의 예측 정확도(정말 작지 않음)가 어떻게 결정되는지 알 수 있습니까?
비밀이 아니라면 코드나 최소한 테스트 보고서를 보고 싶습니다.
실제로 푸리에 외삽법이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 거의 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 꽤 수용 가능합니다. 그리고 이것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
나는 반복합니다 - 수학적 관점에서 실제 인용문은 다음을 나타냅니다
기능적 종속성이 다른 섹션 집합이므로
이러한 각 섹션에서 스펙트럼 분해는 다를 것입니다. 성공하면
기능적 의존성이 여전히 존재하는 분해를 위해 그러한 섹션을 선택하십시오.
변경되지 않은 경우 변경될 때까지 - 푸리에, 다소 있을 것입니다.
코스의 행동을 용인할 수 있을 정도로 예측하지만 그때까지만. 보였다
이 경우 항상 이전 섹션의 작은 섹션을 선택할 수 있습니다.
물론 분해/외삽에 사용하지만
스펙트럼의 저주파 부분을 제거하고 노이즈를 증가시킵니다.
하지만 기능적 의존도가 변하지 않은 영역에서도
먼저 푸리에가 작동하지 않기 때문에 예측이 정확하지 않을 것입니다.
비정상 시계열 및 실제 시장 시세 포함
non-stationary, 이런 의미에서 wyflet을 사용하는 것이 좋습니다.
둘째, 시장 시세는 프랙탈 함수에 더 가깝습니다.
분해가 특정 시간 프레임에 대해 구축되고 이에 대해
시간 프레임이 다소 작동한 다음 더 작은 시간 프레임에 대해
작동하지 않으며 일련의 적절한
더 큰 TF의 경우 확장이 가능한 프랙탈
소음으로 취급됩니다. 물론 이 모든 IMHO.
글쎄, 푸리에가 사용할 수 있어야 한다는 사실에 대해 - 이것은 거의 동일합니다.
가장 말할 수 있는 것은 물론입니다. 분석이 작동하면 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
그들을 사용합니다.
ANG3110 , 푸리에 외삽 건설 기간 전체를 볼 수 있는 스크린샷을 게시할 수 있습니다. 이제 끝을 볼 수 있지만 분석된 모든 데이터를 보고 싶습니다.
즉, 이것은 하나의 그림이 아니라 복잡한 것입니다. 그리고 일반적으로 이 주제는 한 종류의 그래프만 보여주기에 매우 광범위합니다. 이것은 특별한 경우일 것입니다.
실제로 푸리에 외삽이 작동하므로 조정할 수만 있으면 됩니다. 추세의 이전 섹션에서는 결과를 제공하는 원인과 주기가 이미 형성되었습니다. 그리고 이것을 고려하면 예측 정확도가 60-70%를 초과하므로 수익성이 2 이상이면 충분합니다. 그리고 날과 같이 느린 변동에서 예측의 정확도는 일반적으로 매우 높습니다. 나는 이것을 할 수 있는 다른 어떤 도구도 모른다. 나는 2~4개월 전에 시장 궤적을 예측할 수 있었다. 그러나 하루나 이틀 만에 짧은 거리에서도 예측의 정확도는 상당히 수용 가능합니다. 그리고 이것은 원칙을 충분히 깊이 있게 해결하지 못하고 있습니다. 나는 자본 접근 방식으로 90%에 가까운 정확도를 얻을 수 있다고 거의 확신합니다.
60~70%의 예측 정확도(정말 작지 않음)가 어떻게 결정되는지 알 수 있습니까?
비밀이 아니라면 코드나 최소한 테스트 보고서를 보고 싶습니다.
조화 푸리에 분석을 기반으로 한 예측의 적용에 대한 제 견해를 공유해 주셔서 기쁩니다.
이 방법을 6개월 이상 주기적으로 사용해 왔기 때문에 예측의 정확도는 메모리에서 직접 결정됩니다. 음, 물론 그는 역사를 운전했습니다. 더 정확한 평가를 제공하려면 여기에서 이미 통계 작업이 필요합니다. 테스트 보고서가 존재하지 않기 때문에 볼 수 없습니다. 일기예보를 자동화해보려고 했지만 매번 너무 무리해서 지쳤거나 오랜 시간 멈춘 실수를 저질렀습니다. 따라서 자동화는 당분간 연기되었습니다.