잔해에는 노이즈가 있었지만 가우시안은 없었습니다. 약간의 이상한 소음 +-1 pip 및 다른 것은 없습니다. 2-5 pips에 1 간격을 더한 몇 가지 드문 이상값은 40점이었습니다(특히 좋은 간격이 있는 주를 찾고 있음).
나와 Mathemat 그리고 다른 누군가는 이 소음을 진드기에서 보았습니다. 또한, 틱은 +-1 핍이 연속보다 역방향으로 움직일 확률이 더 높다는 것을 보여줍니다. 불행히도 이 패턴은 스프레드 내부에 있습니다. 그리고 네, 그녀는 키가 작습니다.
하지만 가공 후 등장했다는 사실이 흥미롭다.
당신은 수익률을 분석했고, 나는 당신이 게시한 모든 것을 보았습니다. 여러 번 다시 읽으십시오. 나는 다르게 했다. 나는 그 주의 모든 틱을 취하고 추세 y(x)=a*x+b를 제거했습니다. 나는 유적에서 진동하는 과정을 찾고 있었다. ACF를 계산합니다. 그리고 Kalman의 도움으로 그는이 진동을 제거하고 거의 유사한 것으로 판명 될 때까지 반환했습니다 (실제로 일어났습니다). 나는 프로세스의 모든 구성 요소를 찾고 있었고 모델의 차원을 대략적으로 추정하고 싶었습니다(일주일에 얼마나 많은 중요한 변동이 있는지)
다항식을 희생하면서 - 당신은 크게 잘못 알고 있습니다. 그들은 효과적으로 예측하는 데 사용할 수 있습니다 ...
MathCad와 MathLab에서 사용할 수 있는 모든 방법을 시도해 본 적이 있습니다. 결과는 저에게 적합하지 않았습니다.
추신: 그리고 당신의 아바타는 우연히 보편적인 소리 "OM"을 상징하지 않습니까?
나는 반복할 수 있습니다. 무언가가 당신에게 효과가 없다면 이것이 전혀 불가능하다는 의미는 아닙니다. 계속 검색하십시오. 제 실제 경험에 따르면 예측에 다항식을 사용하는 것이 훨씬 더 힘들지만 신경망보다 덜 효과적이지 않다는 것을 확신합니다. 아바타에 대해 - 당신이 옳습니다.
나는 조금 설명하고 싶습니다. 그렇지 않으면 "세상은 숫자로 지배됩니다"라는 슬로건으로 인해 이미 한 번 이상 나를 밟았습니다. 결국, 나는 당신이 그것에주의를 기울이기 위해 그것을 가져 왔습니다. 예, 정확히 샘플링 레이트로. 결국 당신은 웃고 있지만 내가 말하는 것을 완전히 이해하지 못하는 것 같습니다. 매우 간단한 실험을 수행하는 것이 좋습니다. 정현파 법칙에 따라 가격이 변한다고 가정해 봅시다. 종이에 정현파를 그리고 그 위에 두 개의 판독값을 놓으십시오. 이 같은.
그림 1
저것들. 닫기(Close) 시간이 소요되었으며 이것이 올바른 디지털화라고 생각합니다(그림 1 참조)(파란색 표시). 예, 모든 것이 아름답고 정확해 보입니다. 이제 생각해 보세요. 첫 번째 틱이 정확히 1분이 끝날 때 오지 않았지만, 2초가 끝나기 2초 전에 + 두 번째 틱은 에 없었습니다. 분의 끝, 그러나 시작에. 그림 참조. 2 무슨 일이. (파란색 판독값은 시간 축에서 다르게 표시됨). 그리고 사인파가 변경되었고 주파수가 동일하지 않고 위상이 동일하지 않으며 일반적으로 모든 것이 나쁩니다 ....
그림 2
어떤 정현파가 참인지 누가 말해 줄 수 있습니까? 아니면 예측이 다음 종가에 어떤 숫자가 될 것인지도 알려줄 것입니다(엄밀히 말하면 사인곡선일지라도)?
Y축(가격)의 분석에서 이미 몇 개의 카피가 깨졌으나 X축(시간)은 잊었다. 또는 그들은 모든 것이 괜찮다고 생각합니다. 닫고 이동합니다. 그리고 그 결과.... 길고 어려운 검색과 결론 DSP는 작동하지 않습니다.
그리고 이 OCS처럼 이 약어를 다르게 써봅시다. (숫자 처리 !!!) 신호가 무엇인지 결정하는 것만 남아 있습니다. 우리는 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기와 같은 숫자를 처리하는 방법을 정말로 모르고 있습니까? 거기에 다른 것이 있습니까?. 글쎄, 여기 누가 OC를 모르는지, 이러한 복잡한 작업.
많은 DSP 방법이 예상한 결과를 제공하지 않는 이유가 여전히 궁금할 수 있습니다. X축의 올바른 처리가 가장 간단한 MA부터 시작하여 많은 숫자 처리 방법을 개선할 수 있습니까? 그리고 신호(시장을 움직이는 유용한 구성 요소)의 경우 하나의 철학을 읽어도 알려진 것이 거의 없습니다.
그리고 불행하게도 세상은 숫자가 아니라 돈이 지배합니다.
나는 여전히 누구에게나 (코냑을 살 수도 있습니다. 그렇지 않으면 이미 여기서 많은 돈을 빚지고 있음을 :-)) 누구에게나 증명할 책임이 있지만, 아무도 모르는 그 "진정한" 가격 사이에 샘플링 속도를 제어할 수 있는 사람이 있다는 것을 , 그러면 그는 그가 원하는 모든 것을 할 수 있습니다. 주파수가 100MHz인 일반 사인파에서 화면에 보이는 모든 곡선을 만들 수 있습니다. 글쎄, 적어도 바퀴가 뒤로 회전하고 카트가 앞으로 가는 영화를 기억하십시오 :-).
그래서 "세상은 숫자에 의해 지배되고 이 숫자의 이름은 샘플링 주파수" 라는 아름다운 문구가 있습니다. 그렇게 나쁘지 않다. 결국 이 숫자를 제어하면 화면의 곡선을 제어할 수 있습니다. 돈의 가치(가격). 그리고 돈이 세상을 지배하기 때문에 돈을 관리함으로써 나도 세상을 지배할 것이다. 어, 어, 어... 정신 차려.
Z.Y. 어떤 만화, "비버-내쉬기"가 정말 보고 싶어요 :-). 그리고 당신은 Prival이 수렁에 빠진 것처럼 쉽게 나를 제거하지 않을 것입니다. 당신은 기다리지 않을 것입니다 :-).
그리고 위의 내용에 비추어 볼 때 DC는 언제든지 나를 속일 수 있는 전능한 신이 될 수 없습니다. 오히려 약할 거에요 :-) 전투의 흐름을 멈추게 하기는 어렵습니다 :-)
2000년에 Forex 시장에 대한 조사를 시작했을 때 시계열 모델링 및 예측에 대한 이전 경험을 바탕으로 정확하고 객관적인 그림을 얻으려면 가격과 시간을 동시에 예측해야 한다고 믿었습니다. 프로세스. 그러나 몇 년의 실험 끝에 나는 Forex 시장에서 시간을 예측하는 것이 가격보다 훨씬 더 어렵다는 결론에 이르렀습니다. 그리고 나에게 사용 가능한 컴퓨팅 리소스에 대한 만족스러운 예측을 위해서는 컴퓨터가 충분하지 않으며, 그리고 상대적으로 정상적인 거래의 경우 가격의 방향만 알면 충분합니다. 따라서 정현파 차트를 보면 원칙적으로 위상과 주파수가 변경된 문제가 아니며 진폭이 둘 다 동일하게 유지되고 이를 기반으로 가격 방향을 완전히 예측할 수 있다고 말할 수 있습니다. 더 복잡한 것이 필요하지 않다면 움직임을 방해하지 마십시오.
Prival, Mathemat, 다시 짜증을 불러일으키는 것이 두렵지만 다시 반복해야 합니다. 따옴표 안에노이즈가 거의 없습니다 . 이것은 입력 신호입니다. 수학적 통계 도구를 사용하려고 합니다(필터링은 동일함). 어떤 통계? 통계, 분포 법칙, 서로 다른 차수의 모멘트는 확률 변수(과정)를 나타냅니다. 진드기가 붙으면 신호입니까 아니면 소음입니까? 나는 그 신호를 확인한다, 왜냐하면 이 데이터에 따라 매수 또는 매도 명령을 내릴 수 있으며 실행됩니다(기타 일반 조건에서). 네, 다음 가격 값이 어떻게 될지 예측하기 어렵기 때문에, 식별하고 외삽하고 예측할 수 있는 랜덤 성분과 비랜덤 성분이 있다고 가정하고 싶습니다 . 그리고 그것은 무작위가 아니라 단순히 알려지지 않았습니다. 또는 원하는 경우 추가 구성 요소로 나누지 않고 모두 무작위입니다. 무엇을 분리할 것인가? 동일한 칼만 필터를 사용하면 부드러운 분석 기능의 형태로 지정한 모델에 의해 정의된 잘 정의된 구성요소를 걸러낼 수 있습니다. 당신은 그녀를 알고? 나 아니야. 당신은 시장의 동적 속성을 식별하고 물리적 비유를 적용하려고 합니다. 그것도 헛된 것입니다. 실제 관성을 나타내는 간격뿐만 아니라 그림보다 진폭이 더 큰 1분 양초를 찾을 수 있습니다. .
나는 따옴표로 묶인 잡음이나 임의의 구성 요소가 없으며 DC가 필터 및 지연으로 도입하는 왜곡이 있으며 통신 및 선사 시대 양초 형성 방법으로 인해 신호의 정보 내용에 손실이 있음을 전적으로 지지합니다. DC 왜곡의 경우 부분적으로 처리할 수 있습니다. 적절한 모델이 구축되면 이러한 왜곡을 고려할 것입니다. 불행히도 이 상황에서는 모델을 각 DC에 대해 다시 학습해야 하므로 보편성을 얻을 수 없습니다. 정보 콘텐츠의 손실에 관해서는 Reiter 통신사 등이 제공하는 틱을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 이것은 걸림돌이 아니며 가장 중요한 것은 효과적인 전략을 찾는 것이며 다른 모든 것은 기술의 문제입니다.
잔해에는 노이즈가 있었지만 가우시안은 없었습니다. 약간의 이상한 소음 +-1 pip 및 다른 것은 없습니다. 2-5 pips에 1 간격을 더한 몇 가지 드문 이상값은 40점이었습니다(특히 좋은 간격이 있는 주를 찾고 있음).
나와 Mathemat 그리고 다른 누군가는 이 소음을 진드기에서 보았습니다. 또한, 틱은 +-1 핍이 연속보다 역방향으로 움직일 확률이 더 높다는 것을 보여줍니다. 불행히도 이 패턴은 스프레드 내부에 있습니다. 그리고 네, 그녀는 키가 작습니다.
하지만 가공 후 등장했다는 사실이 흥미롭다.
당신은 수익률을 분석했고, 나는 당신이 게시한 모든 것을 보았습니다. 여러 번 다시 읽으십시오. 나는 다르게 했다. 나는 그 주의 모든 틱을 취하고 추세 y(x)=a*x+b를 삭제했습니다. 유적에서 그는 진동하는 과정을 찾았습니다. ACF를 계산합니다. 그리고 Kalman의 도움으로 그는이 진동을 제거하고 거의 유사한 것으로 판명 될 때까지 반환했습니다 (실제로 일어났습니다). 나는 프로세스의 모든 구성 요소를 찾고 있었고 모델의 차원을 대략적으로 추정하고 싶었습니다(일주일에 얼마나 많은 중요한 변동이 있는지)
이상적인 필터는 없습니다. 이 "노이즈"는 +-1 핍입니다. 컴퓨터의 비트 깊이가 유한하고 필터가 이상적이지 않기 때문에 처리 중에 발생하는 왜곡입니다. 이것은 노이즈가 아닙니다. 원래 신호.
... . 오류에 대해 이야기할 때 일반적으로 예측 또는 근사 오류에 대해 이야기합니다. Prival 은 관찰 및 측정 오류에 대해 이야기합니다. 이것은 그의 전문 분야에서 매우 자연스러운 일입니다. 그러나 이것들은 완전히 다른 오류입니다. 그럼에도 불구하고이 관점은 생명에 대한 권리가 있지만 제 생각에는 인위적입니다 ...
전적으로 동의합니다. 측정 오류와 관련하여 이전 게시물에서 PS를 추가했습니다. 하지만 예측오차는 연구의 대상이자 매매결정의 기준이자 통계적 방법과 베이지안 접근법이 적용되어야 하는 확률변수가 되어야 한다고 생각합니다. 그리고 가격이나 반품이 아닌 - 이것은 입력에 적합하고 전처리 후에 적합합니다. 예측의 확률은 존재할 권리가 있으며 이미 발생한 모든 것은 1과 같은 확률을 가집니다.
Prival이 좋아하지 않는 신경망으로 MTS를 구현할 필요는 없지만 작동하는 필터가 아니라(무엇과 무엇이 분리되는지 명확하지 않음) 다차원 데이터 에 대한 DataMining, 클러스터링 및 기타 유사한 현대 기술을 이해해야 합니다. 시계열 숨겨진 패턴을 식별할 수 있는 분석(여기서 Piligrimm 이 MGUA를 언급한 것 같습니다).
일반적으로 저는 "영국인은 벽돌깨기로 총을 청소하지 않습니다!"라고 외치려는 Lefty의 느낌을 받습니다. :-)
기꺼이 도와드리겠습니다. 그러나 불행히도 저는 책에서 보던 것처럼 공식이 작성된 MathCad만큼 자유롭게 MQL 코드를 읽을 수 없습니다. 나에게 보이는 유일한 것은 (확실하지는 않지만) 회귀 유형 중 하나가 더 명확하게 만드는 데 사용된다는 것입니다.
y(x)=ax+b와 같은 선형 회귀가 있습니다. 계수 a와 b를 다른 방식으로 계산할 수 있고, LSM을 사용할 수도 있고(거기에서는 사용되지 않는 것 같습니다), 재귀를 사용할 수도 있지만 이것을 이해하려면 주기를 명확하게 이해해야 합니다(여기서 I 어디에서 무엇을 위해 무엇을 계산했는지 이미 혼란스러워합니다.) 비선형 회귀가 있을 가능성이 가장 높기 때문에 계산할 때 + 회귀식 자체의 형태가 명확하지 않은 경우()가 있는데, 이러한 계수가 몇 개나 있습니다.
원칙적으로 거의 모든 지표는 디지털 필터로 간주될 수 있으며 동일한 일반 MA는 디지털 필터입니다. 그리고 적응이라는 단어는 일반적으로 입력의 특성에 따라 일부 매개변수(필터 내부의 계수)가 변경되어야 함을 의미합니다. 신호. 따라서 우선 AMA, FRAMA 등을 적응형 디지털 필터(ADF)(평균 매개변수(n)는 입력 프로세스의 분산 추정치에 따라 다름), 웨이블릿이 사용하는 거의 모든 FFT 필터에 귀속합니다. 임계값(디지털 필터 매개변수를 입력 유용한 신호의 스펙트럼과 일치시키려는 시도).
그러나 SATL, FATL은 적응형이 아닙니다. 설계 중 1회 디지털 필터의 계수를 계산하여 필터의 과도 응답을 입력 신호의 스펙트럼(주파수 응답 및 위상 응답)과 일치시킬 수 있었으며 이러한 계수는 작동 중에 변경되지 않습니다. . 이들은 소위 일치 필터입니다. 그러나 DSP에 최적의 필터라고 하는 이상적인 것이 있습니다. 만들기는 어렵지만 가능합니다. 이를 위해서는 유용한 신호와 노이즈의 스펙트럼을 알아야 합니다.
나와 Mathemat 그리고 다른 누군가는 이 소음을 진드기에서 보았습니다. 또한, 틱은 +-1 핍이 연속보다 역방향으로 움직일 확률이 더 높다는 것을 보여줍니다. 불행히도 이 패턴은 스프레드 내부에 있습니다. 그리고 네, 그녀는 키가 작습니다.
하지만 가공 후 등장했다는 사실이 흥미롭다.
순례자 에게
MathCad와 MathLab에서 사용할 수 있는 모든 방법을 시도해 본 적이 있습니다. 결과는 저에게 적합하지 않았습니다.
추신: 그리고 당신의 아바타는 우연히 보편적인 소리 "OM"을 상징하지 않습니까?
grasn 및 rsi 및 모든
나는 조금 설명하고 싶습니다. 그렇지 않으면 "세상은 숫자로 지배됩니다"라는 슬로건으로 인해 이미 한 번 이상 나를 밟았습니다. 결국, 나는 당신이 그것에주의를 기울이기 위해 그것을 가져 왔습니다. 예, 정확히 샘플링 레이트로. 결국 당신은 웃고 있지만 내가 말하는 것을 완전히 이해하지 못하는 것 같습니다. 매우 간단한 실험을 수행하는 것이 좋습니다. 정현파 법칙에 따라 가격이 변한다고 가정해 봅시다. 종이에 정현파를 그리고 그 위에 두 개의 판독값을 놓으십시오. 이 같은.
그림 1
저것들. 닫기(Close) 시간이 소요되었으며 이것이 올바른 디지털화라고 생각합니다(그림 1 참조)(파란색 표시). 예, 모든 것이 아름답고 정확해 보입니다. 이제 생각해 보세요. 첫 번째 틱이 정확히 1분이 끝날 때 오지 않았지만, 2초가 끝나기 2초 전에 + 두 번째 틱은 에 없었습니다. 분의 끝, 그러나 시작에. 그림 참조. 2 무슨 일이. (파란색 판독값은 시간 축에서 다르게 표시됨). 그리고 사인파가 변경되었고 주파수가 동일하지 않고 위상이 동일하지 않으며 일반적으로 모든 것이 나쁩니다 ....
그림 2
어떤 정현파가 참인지 누가 말해 줄 수 있습니까? 아니면 예측이 다음 종가에 어떤 숫자가 될 것인지도 알려줄 것입니다(엄밀히 말하면 사인곡선일지라도)?
Y축(가격)의 분석에서 이미 몇 개의 카피가 깨졌으나 X축(시간)은 잊었다. 또는 그들은 모든 것이 괜찮다고 생각합니다. 닫고 이동합니다. 그리고 그 결과.... 길고 어려운 검색과 결론 DSP는 작동하지 않습니다.
그리고 이 OCS처럼 이 약어를 다르게 써봅시다. (숫자 처리 !!!) 신호가 무엇인지 결정하는 것만 남아 있습니다. 우리는 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기와 같은 숫자를 처리하는 방법을 정말로 모르고 있습니까? 거기에 다른 것이 있습니까?. 글쎄, 여기 누가 OC를 모르는지, 이러한 복잡한 작업.
많은 DSP 방법이 예상한 결과를 제공하지 않는 이유가 여전히 궁금할 수 있습니다. X축의 올바른 처리가 가장 간단한 MA부터 시작하여 많은 숫자 처리 방법을 개선할 수 있습니까? 그리고 신호(시장을 움직이는 유용한 구성 요소)의 경우 하나의 철학을 읽어도 알려진 것이 거의 없습니다.
그리고 불행하게도 세상은 숫자가 아니라 돈이 지배합니다.
나는 여전히 누구에게나 (코냑을 살 수도 있습니다. 그렇지 않으면 이미 여기서 많은 돈을 빚지고 있음을 :-)) 누구에게나 증명할 책임이 있지만, 아무도 모르는 그 "진정한" 가격 사이에 샘플링 속도를 제어할 수 있는 사람이 있다는 것을 , 그러면 그는 그가 원하는 모든 것을 할 수 있습니다. 주파수가 100MHz인 일반 사인파에서 화면에 보이는 모든 곡선을 만들 수 있습니다. 글쎄, 적어도 바퀴가 뒤로 회전하고 카트가 앞으로 가는 영화를 기억하십시오 :-).
그래서 "세상은 숫자에 의해 지배되고 이 숫자의 이름은 샘플링 주파수" 라는 아름다운 문구가 있습니다. 그렇게 나쁘지 않다. 결국 이 숫자를 제어하면 화면의 곡선을 제어할 수 있습니다. 돈의 가치(가격). 그리고 돈이 세상을 지배하기 때문에 돈을 관리함으로써 나도 세상을 지배할 것이다. 어, 어, 어... 정신 차려.
Z.Y. 어떤 만화, "비버-내쉬기"가 정말 보고 싶어요 :-). 그리고 당신은 Prival이 수렁에 빠진 것처럼 쉽게 나를 제거하지 않을 것입니다. 당신은 기다리지 않을 것입니다 :-).
그리고 위의 내용에 비추어 볼 때 DC는 언제든지 나를 속일 수 있는 전능한 신이 될 수 없습니다. 오히려 약할 거에요 :-) 전투의 흐름을 멈추게 하기는 어렵습니다 :-)
Prival, Mathemat, 다시 짜증을 불러일으키는 것이 두렵지만 다시 반복해야 합니다. 따옴표 안에 노이즈가 거의 없습니다 . 이것은 입력 신호입니다. 수학적 통계 도구를 사용하려고 합니다(필터링은 동일함). 어떤 통계? 통계, 분포 법칙, 서로 다른 차수의 모멘트는 확률 변수(과정)를 나타냅니다. 진드기가 붙으면 신호입니까 아니면 소음입니까? 나는 그 신호를 확인한다, 왜냐하면 이 데이터에 따라 매수 또는 매도 명령을 내릴 수 있으며 실행됩니다(기타 일반 조건에서). 네, 다음 가격 값이 어떻게 될지 예측하기 어렵기 때문에, 식별하고 외삽하고 예측할 수 있는 랜덤 성분과 비랜덤 성분이 있다고 가정하고 싶습니다 . 그리고 그것은 무작위가 아니라 단순히 알려지지 않았습니다. 또는 원하는 경우 추가 구성 요소로 나누지 않고 모두 무작위입니다. 무엇을 분리할 것인가? 동일한 칼만 필터를 사용하면 부드러운 분석 기능의 형태로 지정한 모델에 의해 정의된 잘 정의된 구성요소를 걸러낼 수 있습니다. 당신은 그녀를 알고? 나 아니야. 당신은 시장의 동적 속성을 식별하고 물리적 비유를 적용하려고 합니다. 그것도 헛된 것입니다. 실제 관성을 나타내는 간격뿐만 아니라 그림보다 진폭이 더 큰 1분 양초를 찾을 수 있습니다. .
나와 Mathemat 그리고 다른 누군가는 이 소음을 진드기에서 보았습니다. 또한, 틱은 +-1 핍이 연속보다 역방향으로 움직일 확률이 더 높다는 것을 보여줍니다. 불행히도 이 패턴은 스프레드 내부에 있습니다. 그리고 네, 그녀는 키가 작습니다.
하지만 가공 후 등장했다는 사실이 흥미롭다.
이상적인 필터는 없습니다. 이 "노이즈"는 +-1 핍입니다. 컴퓨터의 비트 깊이가 유한하고 필터가 이상적이지 않기 때문에 처리 중에 발생하는 왜곡입니다. 이것은 노이즈가 아닙니다. 원래 신호.
나는 그것에 대해 이야기했습니다. 측정 노이즈(양자화 및 샘플링 노이즈)입니다.
"OM"은 보편적인 소리를 상징합니다. 밝히다.
순례자 님, 허락해주시겠습니까?
우리의 평범한 감각이 필터를 통과하지 못하는 것은 우주의 소음입니다. 그리고 동시에 우주와 확률론적인 영적 공명을 하기 위해 수행자가 발해야 하는 신호. 슈드코 :)
정보 내용의 손실에 관해서는 Reiter 통신사 등이 제공하는 틱을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 이것은 걸림돌이 아닙니다 ...
전적으로 동의합니다. 측정 오류와 관련하여 이전 게시물에서 PS를 추가했습니다. 하지만 예측오차는 연구의 대상이자 매매결정의 기준이자 통계적 방법과 베이지안 접근법이 적용되어야 하는 확률변수가 되어야 한다고 생각합니다. 그리고 가격이나 반품이 아닌 - 이것은 입력에 적합하고 전처리 후에 적합합니다. 예측의 확률은 존재할 권리가 있으며 이미 발생한 모든 것은 1과 같은 확률을 가집니다.
Prival이 좋아하지 않는 신경망으로 MTS를 구현할 필요는 없지만 작동하는 필터가 아니라(무엇과 무엇이 분리되는지 명확하지 않음) 다차원 데이터 에 대한 DataMining, 클러스터링 및 기타 유사한 현대 기술을 이해해야 합니다. 시계열 숨겨진 패턴을 식별할 수 있는 분석(여기서 Piligrimm 이 MGUA를 언급한 것 같습니다).
일반적으로 저는 "영국인은 벽돌깨기로 총을 청소하지 않습니다!"라고 외치려는 Lefty의 느낌을 받습니다. :-)
기꺼이 도와드리겠습니다. 그러나 불행히도 저는 책에서 보던 것처럼 공식이 작성된 MathCad만큼 자유롭게 MQL 코드를 읽을 수 없습니다. 나에게 보이는 유일한 것은 (확실하지는 않지만) 회귀 유형 중 하나가 더 명확하게 만드는 데 사용된다는 것입니다.
y(x)=ax+b와 같은 선형 회귀가 있습니다. 계수 a와 b를 다른 방식으로 계산할 수 있고, LSM을 사용할 수도 있고(거기에서는 사용되지 않는 것 같습니다), 재귀를 사용할 수도 있지만 이것을 이해하려면 주기를 명확하게 이해해야 합니다(여기서 I 어디에서 무엇을 위해 무엇을 계산했는지 이미 혼란스러워합니다.) 비선형 회귀가 있을 가능성이 가장 높기 때문에 계산할 때 + 회귀식 자체의 형태가 명확하지 않은 경우()가 있는데, 이러한 계수가 몇 개나 있습니다.
원칙적으로 거의 모든 지표는 디지털 필터로 간주될 수 있으며 동일한 일반 MA는 디지털 필터입니다. 그리고 적응이라는 단어는 일반적으로 입력의 특성에 따라 일부 매개변수(필터 내부의 계수)가 변경되어야 함을 의미합니다. 신호. 따라서 우선 AMA, FRAMA 등을 적응형 디지털 필터(ADF)(평균 매개변수(n)는 입력 프로세스의 분산 추정치에 따라 다름), 웨이블릿이 사용하는 거의 모든 FFT 필터에 귀속합니다. 임계값(디지털 필터 매개변수를 입력 유용한 신호의 스펙트럼과 일치시키려는 시도).
그러나 SATL, FATL은 적응형이 아닙니다. 설계 중 1회 디지털 필터의 계수를 계산하여 필터의 과도 응답을 입력 신호의 스펙트럼(주파수 응답 및 위상 응답)과 일치시킬 수 있었으며 이러한 계수는 작동 중에 변경되지 않습니다. . 이들은 소위 일치 필터입니다. 그러나 DSP에 최적의 필터라고 하는 이상적인 것이 있습니다. 만들기는 어렵지만 가능합니다. 이를 위해서는 유용한 신호와 노이즈의 스펙트럼을 알아야 합니다.
도움이 되었는지 헷갈렸는지 모르겠습니다 :-) 하지만 어쨌든 행운을 빕니다.