Integer : 오히려 신경망에 대한 개인적인 경험과 관련이 있습니다. 다른 시스템에 대한 경험이 있는 사람도 비슷한 관찰을 할 수 있습니다.
최소한 금융시장에서 돈벌이 가능성에 대한 연구에 종사하는 사람들은 푸리에, SSA, MESA의 방향으로 가지 않습니다. 이것은 10년 전 모든 사람과 모든 곳에서 위아래로 뒤틀린 구식 방법입니다. 이전에는 이러한 방법에 대한 계산을 널리 사용할 수 없었기 때문에 이것이 잘 작동했습니다. 이제 이러한 방법에 기반한 다양한 소프트웨어 제품의 출시와 계산의 가용성으로 인해 이것이 제대로 작동하지 않거나 오히려 시장에서 "수익성 있는 공식"을 찾는 것이 훨씬 더 어려워졌습니다.)))
최소한 금융시장에서 돈벌이 가능성에 대한 연구에 종사하는 사람들은 푸리에, SSA, MESA 방향으로 가지 않습니다. 10여 년 전만 해도 위아래로 뒤틀린 구식 방법들입니다. 이전에는 이러한 방법에 대한 계산을 널리 사용할 수 없었기 때문에 이것이 잘 작동했습니다. 이제 이러한 방법에 기반한 다양한 소프트웨어 제품의 출시와 계산의 가용성으로 인해 이것이 제대로 작동하지 않거나 오히려 시장에서 "수익성 있는 공식"을 찾는 것이 더 어려워졌습니다)))
오히려 종교적인 질문))) 신경망이란 무엇이며 , 디지털 필터 는 다항식입니다. 즉, 계수에 의한 가격 곱의 합(대략적으로)입니다.
어린 시절 나는 스펙트럼 분석 및 강한 간섭 및 잡음 조건에서 적의 광대역 잡음 유사 무선 신호 탐지 분야의 과학 연구에 종사했습니다.
이제 외환 노이즈에서 거래 신호 선택에 대해 생각하고 있습니다. 푸리에 변환의 사용을 고려합니다. 다음과 같은 결론에 이르렀습니다.
푸리에 변환(순방향 및 역방향)은 전자기 프로세스를 보간하는 탁월한 방법입니다. 오직. 어쿠스틱(기계식) - 스트레치 포함. 나머지는 의문입니다.
사실은 전자기 신호에서 전기 에너지와 자기 에너지가 서로 변환된다는 것입니다. 나는 이것을 똑같이 대칭적으로 말할 것입니다. 따라서 실수 성분과 허수 성분이 직교 좌표로 정의되는 복잡한 변수의 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 따라서 "복잡한 실린더" 내부의 시간 축을 따라 일정한 길이의 벡터 운동의 투영으로 사인파 모양이 나타납니다. 그리고 푸리에 변환은 이러한 고조파 구성 요소 집합으로 작동합니다. 즉, 푸리에 변환은 실용적인 가치가 있습니다. 자연 현상 중 하나인 전기 및 자기 에너지의 상호 변환을 모델링합니다. 이것은 예를 들어 전력 스펙트럼 밀도 계산 결과를 기반으로 계산 결과를 매우 정확하게 확인하는 물리적 필터를 만드는 것이 가능하다는 사실에 의해 확인됩니다.
그러나 금융 인용문에서 복잡한 변수의 기능을 적용할 수 있도록 에너지, 특히 두 개의 직교하고 상호 변환하는 에너지에 대해 이야기하는 것은 의미가 없습니다. 따라서 이러한 따옴표 분석을 위한 푸리에 변환의 값은 다른 보간 방법보다 나쁘지도 나쁘지도 않습니다. 아아, 금융 견적의 "물리적 의미"는 이해할 수 없습니다. 시각적으로도 고조파 신호에 기인할 수 없습니다.
중간 필터링과 함께 직접 및 역 푸리에 변환을 사용하여 인용문을 외삽합니다. 푸리에 변환은 신호를 고조파 성분 세트로 보간하는 방법입니다. 또한 해당 노드에서만(카운트). 샘플 간의 보간 정확도는 보장되지 않습니다. 스펙트럼 계수가 주어진 시간 카운트에 대해 계산되기 때문에 이 방법으로 신호를 외삽하려는 열망은 앞으로 몇 카운트라도 물리적 의미가 없습니다. 이것이 한 가지 이유입니다. 그리고 두 번째는 따옴표의 물리적 의미의 모호성과 관련이 있습니다. 전자기 신호의 외삽을 위해 관성(에너지 변환)에 의존하고 저주파 확장 계수 를 적용할 수 있다면 이러한 "저주파" 가능성은 인용문에 대해 분명하지 않습니다.
이제 나는 매분(틱 기준)의 현재(즉시) 스펙트럼을 계산하고 이를 견적 차트에 릴리프 형식으로 표시하는 문제를 고려하고 있습니다. 이 사진의 패턴을 볼 수 있는 뇌의 능력에 대한 희망이 남아 있습니다 ...
여기에 또 다른 뉘앙스가 있습니다. 최적화 후 다음 섹션이 클수록 발견된 고조파가 미래 데이터에서 빨리 쓸모없게 될 가능성이 높아집니다(수익 창출 중지). 이 섹션을 줄이면 수표의 신뢰성이 떨어집니다.
제가 생각을 제대로 이해했다면...
그림을 시각적으로 보는 것은 흥미로울 것입니다. 위상 공간의 궤적 {최적의 조화, 최적의 초기 위상}. 궤도가 충분히 매끄럽다면 예측할 수 있습니다.
그림을 시각적으로 보는 것은 흥미로울 것입니다. 위상 공간의 궤적 {최적의 조화, 최적의 초기 위상}. 궤도가 충분히 매끄럽다면 예측할 수 있습니다.
있다. 그러나 네트워크를 훈련할 때 볼 수 있는 몇 가지 패턴과 정방향 테스트 없이도 수행할 수 있는 몇 가지 훈련 기술이 있습니다. 저는 푸리에에 대해 잘 모르고 들어본 적도 없습니다.
오히려 이것은 신경망 사용에 대한 개인적인 경험 때문입니다. 다른 시스템에 대한 경험이 있는 사람도 비슷한 관찰을 할 수 있습니다.
제가 생각을 제대로 이해했다면...
그림을 시각적으로 보는 것은 흥미로울 것입니다. 위상 공간의 궤적 {최적의 조화, 최적의 초기 위상}. 궤도가 충분히 매끄럽다면 예측할 수 있습니다.
오히려 가장 안정적인 고조파를 결정하는 방법이 있는지에 관심이 있습니다. 있다고 가정해야 합니다.
최소한 금융시장에서 돈벌이 가능성에 대한 연구에 종사하는 사람들은 푸리에, SSA, MESA의 방향으로 가지 않습니다. 이것은 10년 전 모든 사람과 모든 곳에서 위아래로 뒤틀린 구식 방법입니다. 이전에는 이러한 방법에 대한 계산을 널리 사용할 수 없었기 때문에 이것이 잘 작동했습니다. 이제 이러한 방법에 기반한 다양한 소프트웨어 제품의 출시와 계산의 가용성으로 인해 이것이 제대로 작동하지 않거나 오히려 시장에서 "수익성 있는 공식"을 찾는 것이 훨씬 더 어려워졌습니다.)))
최소한 금융시장에서 돈벌이 가능성에 대한 연구에 종사하는 사람들은 푸리에, SSA, MESA 방향으로 가지 않습니다. 10여 년 전만 해도 위아래로 뒤틀린 구식 방법들입니다. 이전에는 이러한 방법에 대한 계산을 널리 사용할 수 없었기 때문에 이것이 잘 작동했습니다. 이제 이러한 방법에 기반한 다양한 소프트웨어 제품의 출시와 계산의 가용성으로 인해 이것이 제대로 작동하지 않거나 오히려 시장에서 "수익성 있는 공식"을 찾는 것이 더 어려워졌습니다)))
오히려 종교적인 질문))) 신경망이란 무엇이며 , 디지털 필터 는 다항식입니다. 즉, 계수에 의한 가격 곱의 합(대략적으로)입니다.
동의한다. 이 관점에서 접근하면 모든 가격 변환은 아프리카의 가격 변환이기도합니다)))) 따라서 모든 것이 동일합니다))))
글쎄, 당신 동료들이 내 가벼운 언급에 어떻게 홍수가 났는지가 필요합니다.
누군가 보인다
것 같다
돈을 잘 벌 수 있다
누군가에
수정된 방법일 수 있습니다
아마도 푸리에.
개인적으로 나는 이 정도의 불확실성이 있는 상황에서 투자 위험을 감수하지 않을 것입니다.
그리고 내가 감히 여기에서 그 예외적인 복잡성을 지닌 가슴 아픈 진실을 드러냈다면 어떤 일이 일어났을까요?
그러면 어떻게 될까요? "안 돼!", "안돼!", "세상이 우리에게 그렇게 잔인할 수는 없어!", "나는 믿기를 거부한다!"라고 외친다. ?
그래서 나는 더 잘 젖습니다.
동료, 실제 DSP 전문가(푸리에 읽기)(GPWR, Prival 등)도 여기에서 거의 침묵합니다. 왜요? 단어의 모든 의미에서 화상을 입을 수 있기 때문입니다.
그건 그렇고, 푸리에:
어린 시절 나는 스펙트럼 분석 및 강한 간섭 및 잡음 조건에서 적의 광대역 잡음 유사 무선 신호 탐지 분야의 과학 연구에 종사했습니다.
이제 외환 노이즈에서 거래 신호 선택에 대해 생각하고 있습니다. 푸리에 변환의 사용을 고려합니다. 다음과 같은 결론에 이르렀습니다.
푸리에 변환(순방향 및 역방향)은 전자기 프로세스를 보간하는 탁월한 방법입니다. 오직. 어쿠스틱(기계식) - 스트레치 포함. 나머지는 의문입니다.
사실은 전자기 신호에서 전기 에너지와 자기 에너지가 서로 변환된다는 것입니다. 나는 이것을 똑같이 대칭적으로 말할 것입니다. 따라서 실수 성분과 허수 성분이 직교 좌표로 정의되는 복잡한 변수의 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 따라서 "복잡한 실린더" 내부의 시간 축을 따라 일정한 길이의 벡터 운동의 투영으로 사인파 모양이 나타납니다. 그리고 푸리에 변환은 이러한 고조파 구성 요소 집합으로 작동합니다. 즉, 푸리에 변환은 실용적인 가치가 있습니다. 자연 현상 중 하나인 전기 및 자기 에너지의 상호 변환을 모델링합니다. 이것은 예를 들어 전력 스펙트럼 밀도 계산 결과를 기반으로 계산 결과를 매우 정확하게 확인하는 물리적 필터를 만드는 것이 가능하다는 사실에 의해 확인됩니다.
그러나 금융 인용문에서 복잡한 변수의 기능을 적용할 수 있도록 에너지, 특히 두 개의 직교하고 상호 변환하는 에너지에 대해 이야기하는 것은 의미가 없습니다. 따라서 이러한 따옴표 분석을 위한 푸리에 변환의 값은 다른 보간 방법보다 나쁘지도 나쁘지도 않습니다. 아아, 금융 견적의 "물리적 의미"는 이해할 수 없습니다. 시각적으로도 고조파 신호에 기인할 수 없습니다.
중간 필터링과 함께 직접 및 역 푸리에 변환을 사용하여 인용문을 외삽합니다. 푸리에 변환은 신호를 고조파 성분 세트로 보간하는 방법입니다. 또한 해당 노드에서만(카운트). 샘플 간의 보간 정확도는 보장되지 않습니다. 스펙트럼 계수가 주어진 시간 카운트에 대해 계산되기 때문에 이 방법으로 신호를 외삽하려는 열망은 앞으로 몇 카운트라도 물리적 의미가 없습니다. 이것이 한 가지 이유입니다. 그리고 두 번째는 따옴표의 물리적 의미의 모호성과 관련이 있습니다. 전자기 신호의 외삽을 위해 관성(에너지 변환)에 의존하고 저주파 확장 계수 를 적용할 수 있다면 이러한 "저주파" 가능성은 인용문에 대해 분명하지 않습니다.
이제 나는 매분(틱 기준)의 현재(즉시) 스펙트럼을 계산하고 이를 견적 차트에 릴리프 형식으로 표시하는 문제를 고려하고 있습니다. 이 사진의 패턴을 볼 수 있는 뇌의 능력에 대한 희망이 남아 있습니다 ...
그리고 여기 푸리에의 감독자인 Lagrange가 있습니다. 그는 푸리에 방법이 완전 협소하고 충분히 효과적이지 않다고 생각했습니다.