digger3d : 답변 해주셔서 감사합니다. 귀하의 예에서는 R을 사용하여 상관 적분을 계산하는 것에 대해 아무 것도 없으며 예의 컨텍스트에서 그 값이 차원으로 선택됩니다 ... 명확하지 않습니다 ... 결국 상관 적분은 서로 다른 두 시점에서 시스템의 상태가 비슷해 보입니다(정확히 같지 않음)... 그런 적분을 계산하려면 동일한 차원의 2개 행렬을 정규화된 데이터와 비교해야 하는 것 같습니다...
요점은 이 확률이 클수록 해당 이웃의 크기가 더 커진다는 것입니다(이것은 분명해 보입니다). 이 의존성은 거듭제곱법칙 특성이 있는 경우 해당 지표를 상관성 차원이라고 합니다.
실제 상황에서 적분은 이웃의 서로 다른 지름의 합으로 근사화된 다음 해당 종속성이 플롯되고 대수화되고 선형 단면이 선택되고 기울기가 취해지며 이것이 상관 차원의 추정치입니다.
R의 CI 계산은 이 패키지 에 있지만 일반적으로 필요한 기능을 찾으려면 www.rseek.org를 사용하는 것이 좋습니다.
대역 통과 필터는 주기별로 나누어야 할 뿐만 아니라 두 개의 저역 통과 필터 또는 m/y 다른 주기의 저주파 및 고주파 필터 사이의 면적 평등도 고려해야 합니다.
여기에 몇 가지 더 많은 스케치가 있습니다. 우리는 참조 또는 모듈, 예를 들어 개시-닫기 회의록을 가져와서 각각의 새로운 카운트에서 합산하여 합이 1024, 512 등과 같을 때 과거의 점을 찾습니다(예: 점, 또는 백분율. 다음으로 추세가 있는 메인 시리즈의 종가별 평균을 계산합니다. 우리는 동적 mashka의 기간 또는 평균을 얻을 것이며, 경로의 변화에 따라 항의 수가 변합니다. 그러나 이것은 문제의 절반입니다. 이것을 모든 TF에 적용해야 합니다. 물론 필터를 이동할 수 있지만 절대값 이 아닌 외삽이 가능하며 이동 거리의 함수에 있는 변동을 외삽할 수 있습니다. 그런 다음 그것을 큰 그림에 삽입하십시오. MA는 왼쪽 가장자리에서 오른쪽으로 값으로 계산되고 두 번째 MA는 반대로 오른쪽 가장자리에서 왼쪽으로 값으로 계산됩니다. 이 두 선 사이의 적분 함수를 분석해야 합니다. 여기서부터 반주기(또는 1/4) 뒤로 이동합니다.여기서 포인트가 조금 다르며, 눈금은 임펄스 응답에서 직선을 가지므로 분석이 정확하지 않습니다(이 두 미러의 차이 분석 틱). 이렇게하려면 마스카라가 필요하지 않지만 2 차의 감쇠 진동 링크로 단일 동작에 대한 응답 유형의 임펄스 응답이있는 다른 필터가 필요합니다.
또는 다음을 비틀어보십시오. 일련의 데이터를 가져 와서 이러한 방식으로 틱을 계산하고 각각의 새로운 카운트에서 양수 증분을 취하여 합산하고 마지막 1024 셀에 있는 양수 값의 수로 나눕니다. 또한 부정적인 것들과 함께. 그런 다음 그것들을 더한 다음 별도로 취하여 모두 합산하고 음수 마지막 1024 막대를 더하고 1024로 나눕니다. 첫 번째 행과 두 번째 행을 비교하고 분석합니다.
결론은 이러한 단순한 것들에 대한 적분 기능은 내부 시장 변동을 식별하는 데 올바르지 않다는 것입니다. 자동차의 계수는 정적이기 때문입니다. 위에서 쓴 것처럼 속임수를 쓰거나 2차 진동 링크 유형의 다른 임펄스 응답을 가진 필터를 사용하는 것이 필요합니다. 그러면 스페큘러는 첫 번째 페이지와 동일하지 않을 것입니다. 다음 단계는 이러한 필터 시스템을 선택하는 것입니다. 예를 들어 기간이 점진적으로 증가하지만 동시에 필터가 이동한 거리는 서로 거의 동일합니다. 위에서 이것에 대해 썼습니다.
우리는 가격 움직임의 방향이 아니라 움직임의 크기를 분석하는 방향으로 공격을 계속할 것입니다. 다른 시간 프레임에서 샘플링을 가장 작은 것부터 늘리는 것입니다. 예를 들어 지금은 몇 분 동안(틱 볼륨을 삽입하는 방법 이 배치 - 나중에). 문제는 두 가지 측면에서 생각할 수 있습니다. 1-가격과 일치하는 서로 다른 기간의 필터 시스템을 구축하고 그 사이의 위상 변화를 정렬한 다음 이러한 필터 자체를 시도하지 않고 이러한 필터 사이의 적분(면적 또는 모듈로 증분이라고 부를 수 있음) 기능을 외삽합니다. 균등화 단계. 2- 적분 함수에 대한 사전 설정 매개변수(필요한 것) 및 모든 계수의 합이 최소가 되도록 이미 필터를 빌드합니다(사실, 함수의 최소값 검색).
이것은 내가 보기에 적분 함수와 그 분석 및 외삽에 대한 지난 게시물에서 이야기하고 있는 것과 동일한 오페라입니다.
그건 그렇고, 우리가 자본을 통해 그러한 분석을 즉시 고려한다면, 우리는 다음과 같이 운영할 것입니다. 예를 들어, 반전 시스템에 따라 종료 후 몇 분 동안 얼마나 많은 거래(스프레드 고려)에 대해, 당신은 예를 들어 N Bar의 경우 일정한 로트로 거래할 때 최대 균형을 달성할 수 있습니까? 또는 나머지, 즉 이미 균형 곡선을 따라 동일한 작업을 수행합니까?)). 당신은 아마도 내가 무엇을 얻고 있는지, 잠재적인 최대 이익 또는 시장 주기의 밀도를 이해하고 있을 것입니다. 따라서 적분 함수 분석에 어떤 영향을 미칠지 분석할 때. 더군다나 우리가 적분 함수의 클러스터를 만들 때 이 함수의 가중치는 잘 알려진 인덱스 평균 공식에서와 같이 분명히 동일하지 않을 것입니다. , 물론 여기에서 스프레드는 이미 완전히 다른 한편으로 중요하게 보입니다. 일반적으로 중요합니다.
결론은 이러한 단순한 것들에 대한 적분 기능은 내부 시장 변동을 식별하는 데 올바르지 않다는 것입니다. 자동차의 계수는 정적이기 때문입니다. 위에서 쓴 것처럼 속임수를 쓰거나 2차 진동 링크 유형의 다른 임펄스 응답을 가진 필터를 사용하는 것이 필요합니다. 그러면 스페큘러는 첫 번째 페이지와 동일하지 않을 것입니다. 다음 단계는 이러한 필터 시스템을 선택하는 것입니다. 예를 들어 기간이 점진적으로 증가하지만 동시에 필터가 이동한 거리는 서로 거의 동일합니다. 위에서 이것에 대해 썼습니다.
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글쎄, 또는 물리적 이해의 의미에서 오른쪽에서 왼쪽으로 또는 그 반대로 계산된 필터가 아니라 명목 가격으로 계산된 적분 함수를 구축하는 것이 가능합니다. 같은 이유로 마스코트는 정적 계수로 인해 여기에 적합하지 않습니다. 이러한 필터 사이의 적분 함수에서 동일한 것은 시장 사이클의 밀도와 유사합니다. 여기에서 양방향으로 작동하는 차량 또는 직선과 역으로 작동하는 차량에 대해 이미 언급했습니다. 거의 동일합니다. 동전에 적용하면 동전의 다른 면에 전략을 적용하여 Parondo 역설을 통해 이익을 보는 것처럼 보일 것입니다.
중간 그림을 이해하려면 기호의 방향이 아니라 크기를 외삽해야 합니다. 가격에 맞는 필터 시스템. 그 후, 저주파에서 (가능하고 그 반대도 가능하지만) 이 모든 라인에 대해 수직으로 압축비를 선택하여 모든 합이 서로 같도록 합니다. 동시에 선의 성질은 변하지 않고 변곡점도 변하지 않는다 다음으로 우리는 압축비의 함수를 만들고 외삽해야 할 것은 이 함수들이다. 그림의 원래 선 자체가 그들에게서 나옵니다. 이 값들로부터 지수를 구성하는 단계에서는 외삽 없이 단순히 계수만 존재하고 지수에 대해서는 별도로 외삽한다. (물론 여기에 동일한 볼륨을 포함할 수 있으며, 이는 인덱스의 일반적인 계산에서 이러한 함수의 가중치를 변경합니다)
사진은 여기 http://forum.alpari.ru/showthread.php?p=3075907#post3075907 불행히도 그 포럼의 세부 사항은 등록 없이는 전략 토론이 불가능하므로 사진을 게시했지만 나는 그들의 포럼에 등록해야 볼 수 있습니다. 셀랴비도 그렇습니다. 그리고 여기 그녀는 나와 붙어 있지 않습니다. (광고로 간주되지 않음)
그들은 아마도 방법이 다르기 때문에 그것을 얻었을 것입니다. 내가 이해하는 것처럼 적분 계수의 외삽을 기하학으로 바꾸는 것입니까? 즉, 위에서 아래로 접선을 통해 그러나.
우리는 이것을 프랙탈 기하학의 관점에서 나중에 고려할 것입니다. 그것은 단지 당신이 그것을 적응시킬 필요가 있다는 것뿐입니다. 그렇지 않으면 스펙트럼 분석에서 위에서 필요한 것을 외삽해야 합니다. 그리고 기하학의 도움으로 분석이 아무 것도 예측하지 못한다고 말하지 마십시오. 같은 외삽을 다르게 호출했을 뿐입니다. 당신은 또한 프랙탈 기하학을 통해서가 아니라 가격에 대한 접선을 통해 위와 아래에서 가격의 추구))) 또한 나중에 할 수 있습니다. 그러나 기하학적 방법을 클러스터에 넣을 수는 없습니다. 그리고 핸디캡에 대해서는 페어 뿐만 아니라 클러스터에도 유용한 시그널이 있는데, 인스트루먼트에 의해 그룹에 자본이 분산되어 있기 때문에 이것은 특히 핸디캡에 있으며, 전체적인 그림을 어떻게 평가할 것인가? 기하학을 통한 시장 부문의 잠재력? 결국, 기하학적 확장은 처음에는 비선형적이며 다시 조립할 수 없습니다. 물론 스펙트럼 분석은 많은 자원을 필요로 하지만(특히 결과를 줄이는 측면에서), 시장의 진정한 면모, 무엇을, 어떻게, 어디서 일어나고 있는지 명확하게 보여줍니다. 예를 들어 전체 클러스터에서 유용한 정보를 어떻게 추출합니까? 또는 형상을 통해 도구를 선택하는 방법은 무엇입니까? 기하학을 통해 가능하지만. 그러나 이렇게 얽힌 통화로 인해 증가하는 상품 범위보다 통화를 따라가기가 더 쉽습니다. 그리고 더 많은 잠재력을 가진 가장 수익성 있는 거래를 하십시오. 기하학을 사용하면 한 도구의 목표 수준이 해당 도구의 목표 수준보다 더 낫다고 분명히 말할 수 있으며 이는 합리적인 추정치가 아닙니다(물론 보유 위치를 고려할 시간도 있습니다).
다음과 같은 그림을 만드십시오. 직교 좌표계의 한 점이 평면을 따라 흐르고 좌표는 강도 측면에서 첫 번째 및 두 번째 고조파입니다(순시 주파수 값 추정). 이것을 시스템의 위상 초상화라고 합니다. 어트랙터가 어떨지 보고 싶네요. 나는 오래 전에 그것을 스스로했을 것이지만 FIFO 원칙에 따라 아이디어 개발이 저에게 효과적이며 친척의 큰 대기열이 있습니다)).
답변 해주셔서 감사합니다. 귀하의 예에서는 R을 사용하여 상관 적분을 계산하는 것에 대해 아무 것도 없으며 예의 컨텍스트에서 그 값이 차원으로 선택됩니다 ... 명확하지 않습니다 ... 결국 상관 적분은 서로 다른 두 시점에서 시스템의 상태가 비슷해 보입니다(정확히 같지 않음)... 그런 적분을 계산하려면 동일한 차원의 2개 행렬을 정규화된 데이터와 비교해야 하는 것 같습니다...
요점은 이 확률이 클수록 해당 이웃의 크기가 더 커진다는 것입니다(이것은 분명해 보입니다). 이 의존성은 거듭제곱법칙 특성이 있는 경우 해당 지표를 상관성 차원이라고 합니다.
실제 상황에서 적분은 이웃의 서로 다른 지름의 합으로 근사화된 다음 해당 종속성이 플롯되고 대수화되고 선형 단면이 선택되고 기울기가 취해지며 이것이 상관 차원의 추정치입니다.
R의 CI 계산은 이 패키지 에 있지만 일반적으로 필요한 기능을 찾으려면 www.rseek.org를 사용하는 것이 좋습니다.
내가 올바르게 이해했는지 명확히하고 싶습니다.
" 적분은 이웃의 서로 다른 지름의 합계로 근사되고 해당 종속성이 표시됩니다." 현지 언어로 번역하면 "차트가 서로 다른 시간대에 표시됩니다"와 같은 소리가 납니까? 그런 다음 로그 - ln(OPEN)과 같은 것 [정말 정규화입니까?]
추가 "선형 섹션이 선택됨" = "추세"[또한 흐림]를 선택합니다. 자세히 알려주실 수 있나요?
대역 통과 필터는 주기별로 나누어야 할 뿐만 아니라 두 개의 저역 통과 필터 또는 m/y 다른 주기의 저주파 및 고주파 필터 사이의 면적 평등도 고려해야 합니다.
여기에 몇 가지 더 많은 스케치가 있습니다. 우리는 참조 또는 모듈, 예를 들어 개시-닫기 회의록을 가져와서 각각의 새로운 카운트에서 합산하여 합이 1024, 512 등과 같을 때 과거의 점을 찾습니다(예: 점, 또는 백분율. 다음으로 추세가 있는 메인 시리즈의 종가별 평균을 계산합니다. 우리는 동적 mashka의 기간 또는 평균을 얻을 것이며, 경로의 변화에 따라 항의 수가 변합니다. 그러나 이것은 문제의 절반입니다. 이것을 모든 TF에 적용해야 합니다.
물론 필터를 이동할 수 있지만 절대값 이 아닌 외삽이 가능하며 이동 거리의 함수에 있는 변동을 외삽할 수 있습니다. 그런 다음 그것을 큰 그림에 삽입하십시오.
MA는 왼쪽 가장자리에서 오른쪽으로 값으로 계산되고 두 번째 MA는 반대로 오른쪽 가장자리에서 왼쪽으로 값으로 계산됩니다. 이 두 선 사이의 적분 함수를 분석해야 합니다. 여기서부터 반주기(또는 1/4) 뒤로 이동합니다.여기서 포인트가 조금 다르며, 눈금은 임펄스 응답에서 직선을 가지므로 분석이 정확하지 않습니다(이 두 미러의 차이 분석 틱). 이렇게하려면 마스카라가 필요하지 않지만 2 차의 감쇠 진동 링크로 단일 동작에 대한 응답 유형의 임펄스 응답이있는 다른 필터가 필요합니다.
또는 다음을 비틀어보십시오. 일련의 데이터를 가져 와서 이러한 방식으로 틱을 계산하고 각각의 새로운 카운트에서 양수 증분을 취하여 합산하고 마지막 1024 셀에 있는 양수 값의 수로 나눕니다. 또한 부정적인 것들과 함께. 그런 다음 그것들을 더한 다음 별도로 취하여 모두 합산하고 음수 마지막 1024 막대를 더하고 1024로 나눕니다. 첫 번째 행과 두 번째 행을 비교하고 분석합니다.
결론은 이러한 단순한 것들에 대한 적분 기능은 내부 시장 변동을 식별하는 데 올바르지 않다는 것입니다. 자동차의 계수는 정적이기 때문입니다. 위에서 쓴 것처럼 속임수를 쓰거나 2차 진동 링크 유형의 다른 임펄스 응답을 가진 필터를 사용하는 것이 필요합니다. 그러면 스페큘러는 첫 번째 페이지와 동일하지 않을 것입니다.
다음 단계는 이러한 필터 시스템을 선택하는 것입니다. 예를 들어 기간이 점진적으로 증가하지만 동시에 필터가 이동한 거리는 서로 거의 동일합니다. 위에서 이것에 대해 썼습니다.
우리는 가격 움직임의 방향이 아니라 움직임의 크기를 분석하는 방향으로 공격을 계속할 것입니다. 다른 시간 프레임에서 샘플링을 가장 작은 것부터 늘리는 것입니다. 예를 들어 지금은 몇 분 동안(틱 볼륨을 삽입하는 방법 이 배치 - 나중에). 문제는 두 가지 측면에서 생각할 수 있습니다.
1-가격과 일치하는 서로 다른 기간의 필터 시스템을 구축하고 그 사이의 위상 변화를 정렬한 다음 이러한 필터 자체를 시도하지 않고 이러한 필터 사이의 적분(면적 또는 모듈로 증분이라고 부를 수 있음) 기능을 외삽합니다. 균등화 단계.
2- 적분 함수에 대한 사전 설정 매개변수(필요한 것) 및 모든 계수의 합이 최소가 되도록 이미 필터를 빌드합니다(사실, 함수의 최소값 검색).
이것은 내가 보기에 적분 함수와 그 분석 및 외삽에 대한 지난 게시물에서 이야기하고 있는 것과 동일한 오페라입니다.
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결론은 이러한 단순한 것들에 대한 적분 기능은 내부 시장 변동을 식별하는 데 올바르지 않다는 것입니다. 자동차의 계수는 정적이기 때문입니다. 위에서 쓴 것처럼 속임수를 쓰거나 2차 진동 링크 유형의 다른 임펄스 응답을 가진 필터를 사용하는 것이 필요합니다. 그러면 스페큘러는 첫 번째 페이지와 동일하지 않을 것입니다.
다음 단계는 이러한 필터 시스템을 선택하는 것입니다. 예를 들어 기간이 점진적으로 증가하지만 동시에 필터가 이동한 거리는 서로 거의 동일합니다. 위에서 이것에 대해 썼습니다.
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글쎄, 또는 물리적 이해의 의미에서 오른쪽에서 왼쪽으로 또는 그 반대로 계산된 필터가 아니라 명목 가격으로 계산된 적분 함수를 구축하는 것이 가능합니다. 같은 이유로 마스코트는 정적 계수로 인해 여기에 적합하지 않습니다. 이러한 필터 사이의 적분 함수에서 동일한 것은 시장 사이클의 밀도와 유사합니다. 여기에서 양방향으로 작동하는 차량 또는 직선과 역으로 작동하는 차량에 대해 이미 언급했습니다. 거의 동일합니다. 동전에 적용하면 동전의 다른 면에 전략을 적용하여 Parondo 역설을 통해 이익을 보는 것처럼 보일 것입니다.
중간 그림을 이해하려면 기호의 방향이 아니라 크기를 외삽해야 합니다.
가격에 맞는 필터 시스템. 그 후, 저주파에서 (가능하고 그 반대도 가능하지만) 이 모든 라인에 대해 수직으로 압축비를 선택하여 모든 합이 서로 같도록 합니다.
동시에 선의 성질은 변하지 않고 변곡점도 변하지 않는다 다음으로 우리는 압축비의 함수를 만들고 외삽해야 할 것은 이 함수들이다. 그림의 원래 선 자체가 그들에게서 나옵니다.
이 값들로부터 지수를 구성하는 단계에서는 외삽 없이 단순히 계수만 존재하고 지수에 대해서는 별도로 외삽한다. (물론 여기에 동일한 볼륨을 포함할 수 있으며, 이는 인덱스의 일반적인 계산에서 이러한 함수의 가중치를 변경합니다)
사진은 여기 http://forum.alpari.ru/showthread.php?p=3075907#post3075907 불행히도 그 포럼의 세부 사항은 등록 없이는 전략 토론이 불가능하므로 사진을 게시했지만 나는 그들의 포럼에 등록해야 볼 수 있습니다. 셀랴비도 그렇습니다. 그리고 여기 그녀는 나와 붙어 있지 않습니다. (광고로 간주되지 않음)
계속...
에카, 알았다. 대답해도 될까요?
그들은 아마도 방법이 다르기 때문에 그것을 얻었을 것입니다. 내가 이해하는 것처럼 적분 계수의 외삽을 기하학으로 바꾸는 것입니까? 즉, 위에서 아래로 접선을 통해 그러나.
우리는 이것을 프랙탈 기하학의 관점에서 나중에 고려할 것입니다. 그것은 단지 당신이 그것을 적응시킬 필요가 있다는 것뿐입니다. 그렇지 않으면 스펙트럼 분석에서 위에서 필요한 것을 외삽해야 합니다. 그리고 기하학의 도움으로 분석이 아무 것도 예측하지 못한다고 말하지 마십시오. 같은 외삽을 다르게 호출했을 뿐입니다.
당신은 또한 프랙탈 기하학을 통해서가 아니라 가격에 대한 접선을 통해 위와 아래에서 가격의 추구))) 또한 나중에 할 수 있습니다. 그러나 기하학적 방법을 클러스터에 넣을 수는 없습니다. 그리고 핸디캡에 대해서는 페어 뿐만 아니라 클러스터에도 유용한 시그널이 있는데, 인스트루먼트에 의해 그룹에 자본이 분산되어 있기 때문에 이것은 특히 핸디캡에 있으며, 전체적인 그림을 어떻게 평가할 것인가? 기하학을 통한 시장 부문의 잠재력? 결국, 기하학적 확장은 처음에는 비선형적이며 다시 조립할 수 없습니다.
물론 스펙트럼 분석은 많은 자원을 필요로 하지만(특히 결과를 줄이는 측면에서), 시장의 진정한 면모, 무엇을, 어떻게, 어디서 일어나고 있는지 명확하게 보여줍니다. 예를 들어 전체 클러스터에서 유용한 정보를 어떻게 추출합니까? 또는 형상을 통해 도구를 선택하는 방법은 무엇입니까? 기하학을 통해 가능하지만. 그러나 이렇게 얽힌 통화로 인해 증가하는 상품 범위보다 통화를 따라가기가 더 쉽습니다. 그리고 더 많은 잠재력을 가진 가장 수익성 있는 거래를 하십시오. 기하학을 사용하면 한 도구의 목표 수준이 해당 도구의 목표 수준보다 더 낫다고 분명히 말할 수 있으며 이는 합리적인 추정치가 아닙니다(물론 보유 위치를 고려할 시간도 있습니다).
스펙트럼 분석
다음과 같은 그림을 만드십시오. 직교 좌표계의 한 점이 평면을 따라 흐르고 좌표는 강도 측면에서 첫 번째 및 두 번째 고조파입니다(순시 주파수 값 추정). 이것을 시스템의 위상 초상화라고 합니다. 어트랙터가 어떨지 보고 싶네요. 나는 오래 전에 그것을 스스로했을 것이지만 FIFO 원칙에 따라 아이디어 개발이 저에게 효과적이며 친척의 큰 대기열이 있습니다)).