여기 AKF가 있습니다. 봐주세요. 모든 것이 올바른지 확인하기만 하면 됩니다. 확인하다.
ACF 자체의 계산은 정의에 따라 이루어지며 처음에는 정확합니다. 코드는 간단하고 투명합니다. 하지만 FFT로 세어보면 속도를 비교해보는 것도 재미있을 것이다. 그건 그렇고, 이 코드는 또한 눈에 띄는 가속에 적합합니다.
FFT를 통해 차트의 8번째 페이지( '임의의 흐름과 FOREX 이론' )에서 공식에 따른 ACF의 빨간색 선, FFT를 통한 파란색 선이 정확하지 않습니다. 파란색 곡선은 중심을 기준으로 대칭입니다. 내가 뭔가 잘못했을 수도 있지만(파일 자체는 같은 페이지에 조금 더 높게 첨부되어 있습니다). lna01 FFT를 사용하여 ACF를 올바르게 작성하는 방법을 공식에서 알려주십시오. 기억에서 한 것입니다. 아마도 어딘가에서 실수했을 것입니다.
fft를 통한 ACF는 대칭적이며 대부분 0이 누락되었기 때문일 수 있습니다. 그리고 어떤 이유에서인지 정확성이 정말 의심스럽습니다.
그러나 실시간으로 강제되는 "정면" 계산이 fft 버전보다 더 빨라야 한다고 생각합니다. 그러나 전체 추정 계산량은 계속해서 매우 혼란스럽습니다. 특히, 이미 이 단계에서 선형 회귀의 길이를 선택하는 자의성이 문제를 제기합니다. 선형 회귀 채널에 대한 유사한 문제는 대체로 문제로 남아 있었습니다. 사실 이 스레드의 앞부분에서 이에 대해 썼습니다.
1. 상관계수의 Kt는 절대값이 1보다 크면 안 되는 것 같지만 여기서는 그렇게 나옵니다.
2. 왜 정확히 a*x+b, Prival 입니까? 그래프의 추세를 없애고 싶습니까? 더 정확한 다른 방법이 있습니다. 예를 들어, 동일한 선형 회귀 (마우스와 유사하며 현재 지연이 더 작음)입니다. 가격에서 LR의 현재 가치를 빼면 비선형 트렌드를 포함한 트렌드를 완벽하게 제거할 수 있습니다.
첫 번째 가격 차이를 간단히 취할 수 있지만(즉, 일련의 수익을 형성) 추세의 선형 구성 요소만 이러한 방식으로 제거됩니다. 우리는 두 번째 차이를 취합니다 - 2차 차이는 제거됩니다.
지연이 전혀 발생하지 않고(하지만 히스토리를 다시 그리는 경우) 푸리에 MA와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. mashka는 푸리에 변환 및 고주파수 거부를 기반으로 합니다. 클로트 도 있습니다.
rsi : FFT에 주의하십시오. tnn(또는 본문의 nl)은 2의 거듭제곱이어야 합니다. 2^n, 여기서 n은 정수입니다.
이런 의미에서 모든 것이 정상이지만 스펙트럼 밀도의 이상한 요소를 잃어 버렸습니다. :). 따라서 fft에는 문제가 없습니다. 이제 해당 게시물의 소스를 교체하겠습니다.
추신 방금 잘못된 소스를 삭제했지만 여기에 올바른 소스를 연결합니다.
PPS 데이터 작업에 대한 추가 정보: 원본 어레이의 크기를 2배로 늘린 다음 다시 2의 가장 가까운 제곱으로 늘려야 합니다. 추가된 모든 셀은 0으로 채워야 합니다. 역 FFT에 대한 스펙트럼 밀도 배열은 또한 확장된 크기를 가져야 하며, 제곱 진폭은 실제 구성 요소에 대한 셀에 기록되고 (자연스럽게) 0이 허수 요소에 대한 셀에 기록됩니다. 결과적으로 배열의 처음부터 초기 크기 까지 요소를 취합니다. 2 Prival : 이것을 matkad에서 정확하게 재현하는 방법을 모르겠습니다. 시행착오 방법이 결국 도움이 될 것입니다. ACF는 합리적인 정확도와 일치해야 합니다.
여기 AKF가 있습니다. 봐주세요. 모든 것이 올바른지 확인하기만 하면 됩니다. 확인하다.
여기 AKF가 있습니다. 봐주세요. 모든 것이 올바른지 확인하기만 하면 됩니다. 확인하다.
ACF 자체의 계산은 정의에 따라 이루어지며 시작하기에 적합합니다. 코드는 간단하고 투명합니다. 하지만 FFT로 세어보면 속도를 비교해보는 것도 재미있을 것이다. 그건 그렇고, 이 코드는 또한 눈에 띄는 가속에 적합합니다.
여기 AKF가 있습니다. 봐주세요. 모든 것이 올바른지 확인하기만 하면 됩니다. 확인하다.
ACF 자체의 계산은 정의에 따라 이루어지며 처음에는 정확합니다. 코드는 간단하고 투명합니다. 하지만 FFT로 세어보면 속도를 비교해보는 것도 재미있을 것이다. 그건 그렇고, 이 코드는 또한 눈에 띄는 가속에 적합합니다.
FFT를 통해 차트의 8번째 페이지( '임의의 흐름과 FOREX 이론' )에서 공식에 따른 ACF의 빨간색 선, FFT를 통한 파란색 선이 정확하지 않습니다. 파란색 곡선은 중심을 기준으로 대칭입니다. 내가 뭔가 잘못했을 수도 있지만(파일 자체는 같은 페이지에 조금 더 높게 첨부되어 있습니다). lna01 FFT를 사용하여 ACF를 올바르게 작성하는 방법을 공식에서 알려주십시오. 기억에서 한 것입니다. 아마도 어딘가에서 실수했을 것입니다.
순방향 DFT-> 계수+ ^2 -> 역 DFT -> 실수부 추출 Re() -> 정규화
여기 AKF가 있습니다. 봐주세요. 모든 것이 올바른지 확인하기만 하면 됩니다. 확인하다.
하지만 FFT로 세어보면 속도를 비교해보는 것도 재미있을 것이다.
그건 그렇고, 이 코드는 또한 눈에 띄는 가속에 적합합니다.
fft를 통한 ACF는 대칭적이며 대부분 0이 누락되었기 때문일 수 있습니다. 그리고 어떤 이유에서인지 정확성이 정말 의심스럽습니다.
그러나 실시간으로 강제되는 "정면" 계산이 fft 버전보다 더 빨라야 한다고 생각합니다. 그러나 전체 추정 계산량은 계속해서 매우 혼란스럽습니다. 특히, 이미 이 단계에서 선형 회귀의 길이를 선택하는 자의성이 문제를 제기합니다. 선형 회귀 채널에 대한 유사한 문제는 대체로 문제로 남아 있었습니다. 사실 이 스레드의 앞부분에서 이에 대해 썼습니다.
예, 답변보다 질문이 더 많습니다. 하지만 흥미로워졌습니다.
1. 상관계수의 Kt는 절대값이 1보다 크면 안 되는 것 같지만 여기서는 그렇게 나옵니다.
2. 왜 정확히 a*x+b, Prival 입니까? 그래프의 추세를 없애고 싶습니까? 더 정확한 다른 방법이 있습니다. 예를 들어, 동일한 선형 회귀 (마우스와 유사하며 현재 지연이 더 작음)입니다. 가격에서 LR의 현재 가치를 빼면 비선형 트렌드를 포함한 트렌드를 완벽하게 제거할 수 있습니다.
첫 번째 가격 차이를 간단히 취할 수 있지만(즉, 일련의 수익을 형성) 추세의 선형 구성 요소만 이러한 방식으로 제거됩니다. 우리는 두 번째 차이를 취합니다 - 2차 차이는 제거됩니다.
지연이 전혀 발생하지 않고(하지만 히스토리를 다시 그리는 경우) 푸리에 MA와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. mashka는 푸리에 변환 및 고주파수 거부를 기반으로 합니다. 클로트 도 있습니다.
1. 상관계수의 Kt는 절대값이 1보다 크면 안 되는 것 같지만 여기서는 그렇게 나옵니다.
FFT에 주의하십시오. tnn(또는 본문의 nl)은 2의 거듭제곱이어야 합니다. 2^n, 여기서 n은 정수입니다.
추신 방금 잘못된 소스를 삭제했지만 여기에 올바른 소스를 연결합니다.
PPS 데이터 작업에 대한 추가 정보: 원본 어레이의 크기를 2배로 늘린 다음 다시 2의 가장 가까운 제곱으로 늘려야 합니다. 추가된 모든 셀은 0으로 채워야 합니다. 역 FFT에 대한 스펙트럼 밀도 배열은 또한 확장된 크기를 가져야 하며, 제곱 진폭은 실제 구성 요소에 대한 셀에 기록되고 (자연스럽게) 0이 허수 요소에 대한 셀에 기록됩니다. 결과적으로 배열의 처음부터 초기 크기 까지 요소를 취합니다.
2 Prival : 이것을 matkad에서 정확하게 재현하는 방법을 모르겠습니다. 시행착오 방법이 결국 도움이 될 것입니다. ACF는 합리적인 정확도와 일치해야 합니다.