디지털 저역 통과 필터의 시장 모델 "뚱뚱한 개에 똑똑한 벼룩" 또는 개 생활에 대해 아무것도 모르지만 저역 통과 필터가 있는 벼룩처럼, 캐리어의 움직임을 추측하여 캐리어의 움직임에서 이익을 얻습니다. - 개가 자고 있다 - 개가 먹는다. - 강아지가 가렵다(입장불가) - 개가 꼬리를 흔든다(벼룩을 물 수 없다) -견종(캐리어 변경 가능) - 개가 벼룩을 잡습니다(단계: 이빨을 딸깍 소리가 나기 전 위험한 일시 중지, 벼룩을 미세하게 뜯기) = 이러한 모든 문제는 우수한 저역 통과 필터로 해결됩니다.
위의 예는 하나의 공통 기능인 프로세스의 연속성(부드러움)에 따라 결합될 수 있습니다. 실제로 사랑을 나누는 개는 갑자기 잠들거나 사냥 절차를 시작할 수 없습니다. 개가 가렵다면 그 자리에서 물었을 때 등의 상황을 알 수 없습니다. 간단히 말해서 위의 예에서 일부 프로세스가 시작되었다면 계속될 가능성이 가장 높으며 이는 실제로 LPF가 해결할 수 있고 해결해야 하는 작업입니다. 디지털 필터를 사용하여 이 경우 예측 기능에 의존할 권리가 있습니다. 이것은 원래 시계열의 부드러움(원래 VR의 첫 번째 차이 시리즈에서 인접한 판독값 간의 양의 상관 계수)을 기반으로 합니다. 이동 평균을 사용하여 유사한 속성을 가진 계열을 평활화하고 이동 평균을 계열의 오른쪽 끝에 있는 Taylor 계열로 확장하는 것과 같은 방법으로 몇 단계 앞서 예측을 작성하는 것으로 충분합니다. 사전 평활화를 전혀 하지 않고 RT의 확장을 원래 VR에 즉시 적용하여 적용 가능 영역 방법과 모순되지 않습니다.
가격형 BP는 상황이 근본적으로 다르다. 다시 한 번 반복합니다. 이 시리즈는 일반적으로 일련의 첫 번째 차이(매끄럽지 않음)에서 번갈아 가며 전체 diff-calculus 장치가 작동하지 않고 작동하지 않습니다. 초기 VR을 평활화한 다음 예측하는 것은 의미가 없습니다. 평활화 중 불가피한 FD는 가능한 후속 예측의 지평을 넘어 이동 평균을 밀어냅니다(이는 미래를 내다보는 것이 근본적으로 불가능한 결과입니다).
그래서 Korey님, 말씀하신 사례는 "디지털 로우패스 필터 시장 모델"이 아니라 시장과 전혀 관련이 없는 디지털 로우패스 필터의 많은 사례 중 하나입니다.
음.. 즉, 작업은 (특히) 이전 값의 수를 기반으로 다음 양초 유형의 예측으로 공식화됩니다.?
네. 그러나 반드시 양초일 필요는 없고 반드시 그 유형일 필요는 없으며 종종 색상만 예측하는 것으로 충분합니다.
큰 양초에 대하여.. 어떤 점을 고려하여 양이 많지 않아야 한다고 생각하셨습니까? 즉, 분포곡선의 모양에 대해?
가장자리를 따라 여전히 0이 있습니다. 즉, + - 백만 포인트에 더 이상 양초가 없습니다. 그러나 원칙적으로 곡선은 최소 하나의 최대값, 최소 둘 이상의 최대값으로 모든 종류에 해당될 수 있습니까?
여기서 우리는 이러한 유형의 분포(두꺼운 꼬리 포함)가 가능한 위험 측면에서 "편리하지" 않다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 일반적으로 그는 자신의 모습입니다. 정상과는 거리가 멀고 아무 것도 모순되지 않습니다. 그러나 분포에는 두 개 이상의 혹이 있을 수 없습니다. 이는 이러한 분포의 비정상성 때문입니다. 닫힌 시스템 내에서 눈에 띄는 단방향 흐름이 있는 경우에만 존재할 수 있습니다. 이 경우 두 개의 고비 분배를 구현하려면 이를 유지하기 위해 일정한 단방향 자금 흐름이 필요합니다. 이를 통해 즉시 수익을 올릴 수 있습니다. 그러한 시장은 본질적으로 비효율적이며, 이는 시장의 기본 입장과 모순됩니다.
가격형 BP는 상황이 근본적으로 다르다. 다시 한 번 반복합니다. 이 시리즈는 일반적으로 일련의 첫 번째 차이(매끄럽지 않음)에서 번갈아 가며 전체 diff-calculus 장치가 작동하지 않고 작동하지 않습니다. 초기 VR을 평활화한 다음 예측하는 것은 의미가 없습니다. 평활화 중 불가피한 FD는 가능한 후속 예측의 지평을 넘어 이동 평균을 밀어냅니다(이는 미래를 내다보는 것이 근본적으로 불가능한 결과입니다).
나는 당신이 틀렸다고 생각합니다.원래 가격 BP는 연속적이므로 차등입니다. 미적분학은 잘 작동합니다. 이 견적 시스템은 좋지 않습니다. 우리가 틱을 받지 못한다고 해서 가격이 사라진 것은 아닙니다(갭이 있음). 게다가 이 BP의 디지털화는 4자리까지 정확합니다.
곡선의 사실과 부정확한 인용에 대한 설명은 특히 분 단위로 작업할 때 무엇보다도 먼저 이루어져야 합니다. 그러면 예측이 나오기 시작합니다
당신의 질문은 텍스트의 방대함만큼 어리석습니다.
그건 그렇고, 나는 오래전에 당신의 질문에 대답했습니다 https://forum.mql4.com/ru/10977/page26
그래서 대답하지 마십시오 :-). 존엄성을 보여라.
.
26페이지의 질문은 훌륭합니다. 즉,
Out1 = Filter1(Signal)이면 왜
Out2 = Filter1(Signal - Out1)이 너무 큽니다. 그리고 왜
Out3 = Filter1(Signal - Out1 - Out2)이 너무 큽니다...
.
27페이지에서 정말 멍청한 질문을 받았습니다.
즉: "LowPass 필터 10..12, 14..16, 20..22 .... 44..48이 50주기의 신호를 통과하는 이유"입니다.
답은 분명합니다. 대역폭에 50이 있기 때문입니다.
.
28페이지에서 필터 44..48이 50주기의 신호를 비뚤게 통과하는 이유를 물었습니다.
(즉, 왜곡, 진폭 및 위상 포함).
.
직업이 뭐에요?
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예, 클러스터 전략 테스터도 마찬가지입니다. 그것은 무엇을위한 것입니다.
모든 질문에 대한 답변을 보려면 여기를 읽으십시오.
모든 질문에 대한 답변을 보려면 여기를 읽으십시오.
Prival님, 감사합니다.
본. 나는 즉시 사과합니다. 아마 읽지 않을 것입니다-
그러한 수식을 스스로 마스터할 수는 없을 것입니다.
.
matLab에서 궁금증을 해소할 수 있기를 바랍니다.
나는 이미 단계적으로 그려진 설명서를 찾았습니다.
Prival님, 감사합니다.
본. 나는 즉시 사과합니다. 아마 읽지 않을 것입니다-
그러한 수식을 스스로 마스터할 수는 없을 것입니다.
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matLab에서 궁금증을 해소할 수 있기를 바랍니다.
나는 이미 단계적으로 그려진 설명서를 찾았습니다.
글쎄, 헛되이 읽지 마십시오. 이론을 안다면 질문의 99%가 생략될 것입니다. 따라서 입력하면 답을 찾을 수 있지만 시간이 많이 걸릴 뿐이며 정답을 찾을 수 있다는 확신은 없습니다.
예 예 예...
Soros, 911 및 기타 재난의 행동에서 공백이있는 행을 처리하는 것은 의미가 없습니다. 비록 필터지만 푸리에. 문제는 이러한 격차가 사라지면 무엇이 남느냐는 것입니다.
무하하하..
논키도 여기에 포함되는지 궁금합니다. ;-)
행은 하나뿐이지만 그 안에 초가 여러 개 있고, 많을 때는 이미 통계입니다.
우리는 양초 높이의 분포에 대해 이야기하고 있습니다. 더 정확하게는, 뒤에 아무도 없는 경우에 있어야 하는 것보다 훨씬 더 큰 양초가 눈에 띄게 더 많이 있다는 것입니다.거기에서..
"랜덤 변수의 표본으로 러시아 무역 시스템 지수(RTS index) 가치의 상대적 변화의 로그로 구성된 표본을 사용했습니다.
기간은 1995년 9월 1일부터 2002년 12월 31일까지입니다."
matlab simulink에서 저역 통과 필터를 실행했습니다.
필터 이후의 신호 위상은 일반적으로 부동합니다.
누가 상관 - Matlab 2006의 Simulink 모델 첨부.
.
그 결과 Kenny & Goodman(fx.qrz.ru의 발전기 작성자 및 고객)의 답변이 기억났습니다.
필터 매개 변수를 변경한 결과 위상이 "부동"한다는 사실에 대해.
포함하면 = -a를 뒤집을 수 있습니다.
중요한 조각이 손실되었습니다. 할 말이 없습니다.
그들은 알고리즘의 특징으로 이 답을 주장했습니다.
.
갑자기 누군가가 관심을 가질 것입니다-
내 질문에 대한 대답은 이것이다 - fx.qrz.ru 저역 통과 필터 사용 - 잠재적으로 - 모든 것이 순서대로 -
그러나 작업에 대처할 수있는 "할 수있는"저주파수를 어리석게 선택해야합니다.
예를 들어 MatLab의 필터, 컷오프가 110 - 130Hz인 최소 제곱에 따라 계산됨
일부 신호의 경우 위상 이동 없이 100Hz를 필터링할 수 있습니다.
그러나 30개 주문에는 교대가 있지만 200개 주문에는 더 이상 없습니다.
.
fx.qrz.ru에서는 필터 순서를 강제할 수 없으므로,
그런 다음 - 이론적으로 - 주어진 매개변수로 "재생"해야 합니다.
사용자의 자비로 (P1 / D1 / A1 / Ripple).
디지털 저역 통과 필터의 시장 모델
"뚱뚱한 개에 똑똑한 벼룩"
또는 개 생활에 대해 아무것도 모르지만 저역 통과 필터가 있는 벼룩처럼,
캐리어의 움직임을 추측하여 캐리어의 움직임에서 이익을 얻습니다.
- 개가 자고 있다
- 개가 먹는다.
- 강아지가 가렵다(입장불가)
- 개가 꼬리를 흔든다(벼룩을 물 수 없다)
-견종(캐리어 변경 가능)
- 개가 벼룩을 잡습니다(단계: 이빨을 딸깍 소리가 나기 전 위험한 일시 중지, 벼룩을 미세하게 뜯기)
= 이러한 모든 문제는 우수한 저역 통과 필터로 해결됩니다.
위의 예는 하나의 공통 기능인 프로세스의 연속성(부드러움)에 따라 결합될 수 있습니다. 실제로 사랑을 나누는 개는 갑자기 잠들거나 사냥 절차를 시작할 수 없습니다. 개가 가렵다면 그 자리에서 물었을 때 등의 상황을 알 수 없습니다. 간단히 말해서 위의 예에서 일부 프로세스가 시작되었다면 계속될 가능성이 가장 높으며 이는 실제로 LPF가 해결할 수 있고 해결해야 하는 작업입니다. 디지털 필터를 사용하여 이 경우 예측 기능에 의존할 권리가 있습니다. 이것은 원래 시계열의 부드러움(원래 VR의 첫 번째 차이 시리즈에서 인접한 판독값 간의 양의 상관 계수)을 기반으로 합니다. 이동 평균을 사용하여 유사한 속성을 가진 계열을 평활화하고 이동 평균을 계열의 오른쪽 끝에 있는 Taylor 계열로 확장하는 것과 같은 방법으로 몇 단계 앞서 예측을 작성하는 것으로 충분합니다. 사전 평활화를 전혀 하지 않고 RT의 확장을 원래 VR에 즉시 적용하여 적용 가능 영역 방법과 모순되지 않습니다.
가격형 BP는 상황이 근본적으로 다르다. 다시 한 번 반복합니다. 이 시리즈는 일반적으로 일련의 첫 번째 차이(매끄럽지 않음)에서 번갈아 가며 전체 diff-calculus 장치가 작동하지 않고 작동하지 않습니다. 초기 VR을 평활화한 다음 예측하는 것은 의미가 없습니다. 평활화 중 불가피한 FD는 가능한 후속 예측의 지평을 넘어 이동 평균을 밀어냅니다(이는 미래를 내다보는 것이 근본적으로 불가능한 결과입니다).
그래서 Korey님, 말씀하신 사례는 "디지털 로우패스 필터 시장 모델"이 아니라 시장과 전혀 관련이 없는 디지털 로우패스 필터의 많은 사례 중 하나입니다.
음.. 즉, 작업은 (특히) 이전 값의 수를 기반으로 다음 양초 유형의 예측으로 공식화됩니다.?
네. 그러나 반드시 양초일 필요는 없고 반드시 그 유형일 필요는 없으며 종종 색상만 예측하는 것으로 충분합니다.
큰 양초에 대하여.. 어떤 점을 고려하여 양이 많지 않아야 한다고 생각하셨습니까? 즉, 분포곡선의 모양에 대해?
가장자리를 따라 여전히 0이 있습니다. 즉, + - 백만 포인트에 더 이상 양초가 없습니다. 그러나 원칙적으로 곡선은 최소 하나의 최대값, 최소 둘 이상의 최대값으로 모든 종류에 해당될 수 있습니까?
여기서 우리는 이러한 유형의 분포(두꺼운 꼬리 포함)가 가능한 위험 측면에서 "편리하지" 않다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 일반적으로 그는 자신의 모습입니다. 정상과는 거리가 멀고 아무 것도 모순되지 않습니다. 그러나 분포에는 두 개 이상의 혹이 있을 수 없습니다. 이는 이러한 분포의 비정상성 때문입니다. 닫힌 시스템 내에서 눈에 띄는 단방향 흐름이 있는 경우에만 존재할 수 있습니다. 이 경우 두 개의 고비 분배를 구현하려면 이를 유지하기 위해 일정한 단방향 자금 흐름이 필요합니다. 이를 통해 즉시 수익을 올릴 수 있습니다. 그러한 시장은 본질적으로 비효율적이며, 이는 시장의 기본 입장과 모순됩니다.
필터 매개변수를 변경한 결과 위상이 "부동"됩니다.
포함하면 = -a를 뒤집을 수 있습니다.
중요한 조각이 손실되었습니다. 할 말이 없습니다.
다시, 내가 이미 말한 https://forum.mql4.com/ru/10977/page27
그 프로그램에서는 주파수 응답과 위상 응답을 보는 것으로 충분합니다.
매개변수의 특정 조합으로 고조파 공진 및/또는 위상 반전 및 기타 왜곡이 발생합니다.
이를 위해서는 주파수 응답과 위상 응답을 제어해야 합니다.
어떤 종류의 장비에 납땜하기 위해 손으로 진동 회로를 만든 사람은 복잡한 세상의 변덕과 놀라움을 알고 있습니다.
가격형 BP는 상황이 근본적으로 다르다. 다시 한 번 반복합니다. 이 시리즈는 일반적으로 일련의 첫 번째 차이(매끄럽지 않음)에서 번갈아 가며 전체 diff-calculus 장치가 작동하지 않고 작동하지 않습니다. 초기 VR을 평활화한 다음 예측하는 것은 의미가 없습니다. 평활화 중 불가피한 FD는 가능한 후속 예측의 지평을 넘어 이동 평균을 밀어냅니다(이는 미래를 내다보는 것이 근본적으로 불가능한 결과입니다).
나는 당신이 틀렸다고 생각합니다.원래 가격 BP는 연속적이므로 차등입니다. 미적분학은 잘 작동합니다. 이 견적 시스템은 좋지 않습니다. 우리가 틱을 받지 못한다고 해서 가격이 사라진 것은 아닙니다(갭이 있음). 게다가 이 BP의 디지털화는 4자리까지 정확합니다.
곡선의 사실과 부정확한 인용에 대한 설명은 특히 분 단위로 작업할 때 무엇보다도 먼저 이루어져야 합니다. 그러면 예측이 나오기 시작합니다